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自然语言指令怎么写？Open-AutoGLM最佳实践

1. 引言：让手机自己“动”起来

你有没有想过，有一天只需要说一句“帮我点个外卖”，手机就能自动打开美团、搜索麦当劳、选好巨无霸套餐、提交订单，甚至完成支付确认？这听起来像科幻电影的桥段，但借助Open-AutoGLM—— 智谱开源的手机端 AI Agent 框架，这一切已经可以实现。

Open-AutoGLM 是基于 AutoGLM 构建的多模态智能助理系统，它能“看懂”手机屏幕内容，理解你的自然语言指令，并通过 ADB（Android Debug Bridge）自动执行点击、滑动、输入等操作。无论是打开应用、搜索内容，还是完成复杂任务流程，它都能像真人一样一步步操作。

但问题来了：什么样的自然语言指令才能让 AI 准确理解并高效执行？
本文将结合实际部署经验，深入探讨 Open-AutoGLM 的使用技巧，分享如何写出清晰、有效、可落地的自然语言指令，帮助你真正用好这个强大的手机自动化工具。

2. 环境准备与基础连接

在讨论指令写法之前，先确保你的环境已经正确配置。以下是关键步骤的简要回顾：

2.1 硬件与软件要求

• 操作系统：Windows 或 macOS
• Python 版本：建议 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0 及以上版本（真机或模拟器）
• ADB 工具：用于连接和控制设备

2.2 手机端设置

1. 开启开发者模式：连续点击“关于手机”中的“版本号”7次。
2. 启用 USB 调试：进入“开发者选项” → 勾选“USB 调试”。
3. 安装 ADB Keyboard：这是关键一步，否则无法实现文本输入。安装后需在“语言与输入法”中将其设为默认输入法。

2.3 控制端部署

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

2.4 设备连接方式

USB 连接：

adb devices

确保输出中显示设备 ID 和device状态。

WiFi 远程连接：

adb tcpip 5555 adb connect 192.168.x.x:5555

断开 USB 后可通过 IP 地址远程控制，适合长期运行测试。

3. 自然语言指令的核心原则

Open-AutoGLM 的强大之处在于它能解析自然语言并转化为具体操作。但它的理解能力并非无限，指令的质量直接决定执行的成功率。以下是经过多次实测总结出的最佳实践。

3.1 明确目标：从“做什么”开始

AI 需要知道你要完成什么任务。模糊的指令如“处理一下”或“搞点吃的”会让模型陷入困惑。

✅ 推荐写法：

• “打开小红书，搜索‘周末美食推荐’”
• “在抖音上关注用户名为 dycwo11nt61d 的博主”

❌ 不推荐写法：

• “我想看看好吃的”（太模糊）
• “刷会儿抖音”（无明确动作）

核心提示：把指令当作对一个新员工下达的工作任务——越具体越好。

3.2 包含上下文信息：减少歧义

手机界面是动态变化的，同一个按钮在不同页面可能有不同含义。因此，在复杂场景下提供额外上下文非常重要。

示例：登录操作

如果你正在尝试登录某个应用，最好说明当前状态：

“我现在在微信登录页，账号已填好，密码框为空，请输入密码 123456 并点击登录”

这样 AI 能准确识别当前界面元素，避免误操作。

示例：多步骤任务

“先打开美团，搜索‘麦当劳’，进入第一家店，选择‘巨无霸单人餐’，加入购物车，然后去结算”

这种链式描述能让模型分步规划，提高成功率。

3.3 使用标准命名：避免别名和缩写

虽然我们习惯用“某音”、“某书”来指代应用，但 AI 更依赖标准名称或包名进行识别。

✅ 推荐写法：

• “打开抖音”
• “启动小红书”
• “进入支付宝钱包页面”

❌ 不推荐写法：

• “打开那个短视频App”
• “去一下种草平台”
• “进付钱软件”

经验之谈：尽量使用 App 图标下方显示的正式名称，或在应用商店中能搜到的名字。

3.4 指定精确对象：尤其是涉及搜索和选择时

当需要查找特定内容时，务必提供完整、准确的信息。

正确示例：

“在抖音搜索用户：dycwo11nt61d，并关注他”

这里包含了三个关键信息：

1. 目标平台：抖音
2. 动作类型：搜索 + 关注
3. 目标对象：精确用户名

错误示例：

“找个人，名字好像叫 dy... 记不清了”

这类指令几乎不可能成功执行。

4. 实战案例分析：从简单到复杂

下面我们通过几个真实测试案例，来看看不同类型的指令表现如何。

4.1 简单指令：打开应用

python main.py \ --device-id 10.42.0.85:46581 \ --base-url http://10.1.21.133:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开哔哩哔哩"

✅ 结果：成功打开 Bilibili 应用首页。

📌 分析：这类指令最稳定，因为只需识别主屏图标或调用启动命令即可完成。

4.2 中等复杂度：搜索+操作

python main.py \ --device-id 10.42.0.85:46581 \ --base-url http://10.1.21.133:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "在美团上点个麦当劳巨无霸"

✅ 结果：AI 成功打开美团 → 搜索“麦当劳” → 进入门店 → 找到“巨无霸” → 加入购物车。

⚠️ 注意：由于菜单项可能存在多个相似名称（如“巨无霸套餐A/B/C”），AI 可能需要进一步确认。建议补充细节：

“在美团上点一份麦当劳经典巨无霸套餐，不要可乐，换成薯条”

4.3 高难度挑战：跨应用协作

设想这样一个需求：

“把我刚在小红书看到的那个奶油蘑菇意面食谱，发给微信好友‘张三’”

这个任务涉及：

1. 回忆并定位最近浏览的内容
2. 复制文字或截图
3. 切换到微信
4. 找到联系人并发送

目前 Open-AutoGLM 尚未具备完整的记忆和跨应用上下文追踪能力，因此这类指令成功率较低。

💡 建议拆解为多个步骤：

1. “请截取当前小红书页面”
2. “打开微信，找到联系人张三”
3. “把刚才的截图发给他”

通过分步引导，显著提升执行成功率。

5. 提升成功率的实用技巧

除了写好指令本身，还有一些工程层面的优化手段可以大幅提升 Open-AutoGLM 的表现。

5.1 确保 ADB Keyboard 正常工作

这是最容易被忽视的问题。如果 ADB Keyboard 未正确安装或未设为默认输入法，AI 将无法输入文字。

🔧 解决方案：

• 安装 APK 后手动切换输入法
• 在main.py中临时注释掉检测逻辑（仅限调试）

# 修改源码第127行左右： # if not check_adb_keyboard(): # 注释此行 # raise RuntimeError("ADB Keyboard not installed") # 注释此行

5.2 保持屏幕常亮与高亮度

AI 依赖截图进行视觉识别，若屏幕过暗或自动熄灭，会导致识别失败。

📌 建议：

• 设置手机“永不休眠”
• 调高亮度至 80% 以上
• 避免强光直射造成反光

5.3 使用远程调试功能

Open-AutoGLM 支持通过 WiFi 进行远程控制，这对长时间测试非常有用。

from phone_agent.adb import ADBConnection conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {msg}")

你可以将手机固定在支架上，边运行边观察执行过程，便于调试。

5.4 敏感操作人工接管机制

对于涉及支付、隐私授权等敏感操作，系统默认会暂停并等待人工确认。

🎯 这是一个重要安全设计，防止误操作导致损失。

你可以在日志中看到类似提示：

[WARNING] Detected payment confirmation dialog. Waiting for manual approval...

此时只需手动点击确认，AI 会继续后续流程。

6. 常见问题与排查建议

即使按照最佳实践操作，仍可能遇到问题。以下是高频故障及解决方案。

6.1 ADB 连接不稳定

• 现象：设备频繁掉线
• 原因：WiFi 信号弱或 USB 接口接触不良
• 解决：优先使用 USB 连接；若必须用 WiFi，确保在同一局域网且距离较近

6.2 模型响应慢或乱码

• 现象：返回乱码或长时间无响应
• 原因：vLLM 服务参数配置不当，如显存不足或 max-model-len 设置过小
• 解决：检查服务器启动参数，确保 GPU 显存足够，建议至少 24GB

6.3 操作卡在某一步

• 现象：AI 执行到一半停止
• 原因：界面跳转延迟、元素未加载完成
• 解决：增加等待时间，或手动干预后让 AI 继续

7. 总结：写出高质量指令的三大法则

经过多轮测试与优化，我们可以总结出使用 Open-AutoGLM 时编写自然语言指令的三大黄金法则：

7.1 清晰性 > 简洁性

不要为了省字数而牺牲清晰度。宁可多写几个词，也要确保意图明确。

7.2 具体性 > 抽象性

避免使用“那个”、“这个”、“搞一下”等模糊表达。指明具体 App、具体动作、具体目标。

7.3 可分解性 > 一体化

面对复杂任务，优先将其拆分为多个小指令逐步执行，而不是期望 AI 一次性完成所有步骤。

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