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多台设备同时控制？Open-AutoGLM批量管理部署案例

你有没有想过，用一句话就能让AI帮你操作手机——比如“打开小红书搜美食”、“给昨天聊天的朋友发个表情包”，然后手机自己点来点去完成任务？这听起来像科幻片，但今天已经能实现了。更进一步：如果不止一台手机，而是十台、二十台设备同时被一个AI系统批量控制，会是什么场景？

在电商运营、自动化测试、内容矩阵管理等场景中，这种能力正变得越来越重要。而Open-AutoGLM，作为智谱开源的手机端AI Agent框架，正是为此而生。它不仅能让单台设备实现自然语言驱动的自动操作，还支持多设备并行调度，真正把“AI打工人”搬上了安卓手机。

本文将带你从零开始，完整部署 Open-AutoGLM 的控制端，并通过实际案例展示如何实现多台安卓设备的批量远程管理。无论你是想做自动化运维，还是搭建自己的AI操作集群，这篇都能让你快速上手。

1. Open-AutoGLM 是什么？让AI接管你的手机

Open-AutoGLM 是基于 AutoGLM-Phone 构建的开源项目，由智谱推出，目标是打造一个完全自主的手机端AI智能体（Phone Agent）。它的核心能力可以概括为三个关键词：看懂、听懂、动手。

• 看懂屏幕：通过视觉语言模型（VLM），实时理解当前手机界面的内容，识别按钮、文字、布局。
• 听懂指令：用户只需输入一句自然语言，如“登录账号并点赞前3条视频”，AI就能解析意图。
• 动手执行：结合 ADB（Android Debug Bridge）技术，模拟点击、滑动、输入等操作，真正“替你用手”。

整个流程无需Root、不依赖特定App接口，完全走系统级自动化通道，适配绝大多数安卓应用。更重要的是，它支持远程WiFi连接 + 云端模型推理，意味着你可以把计算放在服务器上，本地只负责设备控制，轻松实现轻量化部署和集中管理。

1.1 核心架构一览

Open-AutoGLM 的工作流分为三层：

1. 感知层：每秒截屏一次，送入视觉语言模型分析当前界面状态。
2. 决策层：模型根据用户指令和当前画面，规划下一步动作（点击坐标、输入文本、滑动方向等）。
3. 执行层：通过 ADB 发送指令到设备，完成真实交互。

整个过程形成闭环，直到任务完成或需要人工确认（如涉及支付、验证码等敏感操作）。

2. 准备工作：软硬件环境与ADB配置

要让 Open-AutoGLM 正常运行，必须先打通本地电脑与安卓设备之间的通信链路。以下是详细准备步骤。

2.1 硬件与环境要求

2.2 安装与配置 ADB

ADB 是安卓调试桥，是所有自动化操作的基础工具。我们以 Windows 和 macOS 为例说明安装方式。

Windows 配置步骤：

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl→ “高级” → “环境变量”。
3. 在“系统变量”中的Path添加 ADB 解压路径（如C:\platform-tools）。
4. 打开命令行，输入：

   adb version

   若返回版本号，则表示配置成功。

macOS 配置方法：

打开终端，执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

可将其写入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。

3. 手机端设置：开启调试与输入法

为了让 AI 能够“打字”和“点击”，我们需要对手机做一些基础设置。

3.1 开启开发者模式

进入手机设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”。

3.2 启用 USB 调试

返回设置主菜单 → 开发者选项 → 开启“USB 调试”。

⚠️ 注意：部分品牌手机（如小米、华为）还需额外开启“USB调试（安全设置）”或授权弹窗，请根据提示操作。

3.3 安装 ADB Keyboard（关键！）

默认情况下，ADB 只能模拟点击，无法输入中文。为此需安装专用输入法：

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
2. 进入“语言与输入法”设置 → 将默认输入法切换为ADB Keyboard。
3. 测试：使用命令发送一段文字：

   adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello AutoGLM"

此时手机输入框应自动出现该文字，说明输入通道已打通。

4. 部署 Open-AutoGLM 控制端

现在我们可以开始部署本地控制程序了。

4.1 克隆代码并安装依赖

# 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 创建虚拟环境（推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

✅ 提示：若安装pyautogui报错，macOS 用户请确保已安装 XQuartz；Windows 用户建议使用管理员权限运行 CMD。

4.2 检查设备连接状态

确保手机通过 USB 连接到电脑，并在命令行运行：

adb devices

输出应类似：

List of devices attached emulator-5554 device 1921681100:5555 device

只要有设备显示为device状态，说明连接正常。

5. 多设备批量控制实战

这才是重头戏。Open-AutoGLM 支持同时管理多个设备，只要你知道它们的 ID 或 IP 地址。

5.1 USB 与 WiFi 双模式连接

USB 连接（适合少量设备）

直接插线后运行adb devices查看设备ID即可。

WiFi 远程连接（适合批量部署）

适用于设备分散在不同位置的情况。步骤如下：

1. 先用 USB 连接设备，启动 ADB TCP/IP 模式：

   adb tcpip 5555

2. 断开 USB，获取设备IP地址（可在路由器后台或手机设置中查看）。
3. 使用 IP 连接设备：

   adb connect 192.168.1.100:5555

此后即可拔掉数据线，通过局域网远程控制。

🌐 扩展建议：若需跨公网访问，可通过内网穿透工具（如 frp、ngrok）暴露 ADB 端口，但务必做好安全防护。

5.2 同时控制多台设备执行任务

假设你现在有三台设备，分别用于刷短视频、浏览商品、回复消息。我们可以编写一个简单的脚本，让它们并行执行不同指令。

import subprocess import threading def run_agent(device_id, instruction): cmd = [ "python", "main.py", "--device-id", device_id, "--base-url", "http://your-server-ip:8800/v1", "--model", "autoglm-phone-9b", instruction ] result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) print(f"[{device_id}] 执行完成：{result.stdout}") # 定义任务列表 tasks = [ ("emulator-5554", "打开抖音，刷新首页，点赞前3个视频"), ("192.168.1.100:5555", "打开京东，搜索‘蓝牙耳机’，加入购物车第一个商品"), ("192.168.1.101:5555", "打开微信，进入‘家庭群’，发送‘今晚回家吃饭’") ] # 并行启动 threads = [] for dev_id, inst in tasks: t = threading.Thread(target=run_agent, args=(dev_id, inst)) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join()

这个脚本会同时驱动三台设备执行各自任务，互不干扰。你甚至可以把这些任务封装成定时任务，实现7×24小时无人值守操作。

6. 使用 API 更灵活地管理设备

除了命令行，Open-AutoGLM 还提供了 Python API，方便集成到更大系统中。

6.1 设备连接管理示例

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 初始化连接器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {msg}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for d in devices: print(f"{d.device_id} ({d.connection_type})") # 获取设备IP（用于后续连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"当前设备IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

6.2 自定义操作流程（进阶）

你可以结合 OpenCV 或 UI Automator 做更复杂的判断逻辑。例如：

• 当检测到“登录页面”时，自动填充账号密码；
• 当遇到验证码弹窗时，暂停并通知人工介入；
• 记录每次操作耗时，生成自动化效率报告。

7. 常见问题与排查建议

尽管 Open-AutoGLM 功能强大，但在实际部署中仍可能遇到一些问题。以下是高频故障及解决方案。

7.1 连接类问题

7.2 模型与推理问题

7.3 安全与稳定性建议

• 敏感操作拦截：系统内置确认机制，建议保留，避免误触支付、删除等高危操作。
• 日志记录：开启详细日志输出，便于追踪异常行为。
• 资源监控：长时间运行时注意 CPU/GPU 占用，防止设备过热降频。

8. 总结：迈向规模化AI设备管理

Open-AutoGLM 不只是一个“能自动点手机”的玩具，它代表了一种全新的人机协作范式：用自然语言指挥一群AI助手，在真实设备上完成复杂任务。

通过本文的部署实践，你应该已经掌握了：

• 如何配置 ADB 实现本地与远程设备连接；
• 如何部署 Open-AutoGLM 控制端并与云端模型联动；
• 如何利用脚本实现多设备并行控制；
• 如何通过 API 集成到自有系统中；
• 常见问题的排查思路与优化建议。

未来，这类技术将在以下领域发挥巨大价值：

• 电商运营：批量管理多个账号发布内容、互动涨粉；
• 自动化测试：替代传统脚本，实现语义级UI测试；
• 数字员工：构建专属AI助理团队，处理重复性手机操作；
• 无障碍辅助：帮助视障用户更便捷地使用智能手机。

最重要的是，这一切都已经开源，你可以自由定制、扩展、部署。

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