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Open-AutoGLM日志查看技巧：问题定位与调试实战

Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架。它基于视觉语言模型，结合 ADB 自动化控制能力，让 AI 能“看懂”手机屏幕并执行真实操作。用户只需用自然语言下达指令，系统即可自动解析意图、理解界面、规划动作路径，并完成点击、滑动、输入等交互行为。

AutoGLM-Phone 是一个面向移动端的智能助理框架，能够以多模态方式感知屏幕内容，通过 ADB 实现设备操控。无论是打开应用、搜索内容，还是处理复杂流程如登录验证，它都能在理解上下文的基础上自主决策。Phone Agent 在此基础上进一步封装，提供更稳定的执行逻辑和远程调试支持，适用于本地开发、远程测试以及自动化任务场景。整个系统依赖于云端运行的 vLLM 模型服务，本地仅负责图像采集、指令转发与设备控制，实现了轻量化客户端 + 高性能推理后端的架构设计。

当你在使用 Open-AutoGLM 执行任务时遇到失败、卡顿或异常行为，直接看结果是不够的——你需要深入日志，才能真正搞清楚 AI 到底“看到了什么”、“怎么想的”、“做了什么”。本文将带你掌握 Open-AutoGLM 的日志结构、关键信息提取方法，并结合真实调试案例，手把手教你如何快速定位问题根源。

1. 日志系统概览：Open-AutoGLM 的“黑匣子”记录了什么？

Open-AutoGLM 的日志贯穿从用户输入到设备操作的全链路，分布在多个模块中。要高效排查问题，首先要了解这些日志来自哪里、记录了哪些内容。

1.1 核心日志来源

整个流程可以简化为：

用户指令 → 控制端打包请求 → 发送至 vLLM → 模型返回操作计划 → 控制端解析并执行 ADB 命令 → 设备响应 → 截图反馈 → 循环

每一环节都可能出错，而日志就是你唯一的“现场证据”。

1.2 如何开启详细日志输出？

默认情况下，main.py输出的信息较为简洁。为了便于调试，建议启用详细模式：

python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://your-server-ip:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ --verbose \ "打开小红书搜索美食"

添加--verbose参数后，你会看到更多中间步骤的打印信息，包括：

• 当前屏幕截图的保存路径
• 向模型发送的完整 prompt
• 模型返回的原始 JSON 输出
• 每一步 ADB 命令的具体执行情况

这是第一步——让系统“说话”。

2. 日志分析实战：从典型问题入手

我们通过几个常见的实际问题，来演示如何一步步从日志中找出线索。

2.1 问题一：AI “看不懂”当前页面，反复点击错误按钮

现象描述：
你让 AI 打开微博并刷新首页，但它一直点到了侧边栏的“消息”图标，而不是顶部刷新区域。

查看日志发现：

[INFO] Capturing screen... [DEBUG] Screenshot saved to ./screenshots/scr_20250405_142312.png [INFO] Sending image + instruction to model... [PROMPT] 你是一个手机助手。请根据当前屏幕内容判断下一步操作。 指令：下拉刷新微博首页 可选动作：CLICK, SWIPE_UP, SWIPE_DOWN, TYPE, BACK, HOME 请输出格式：{"action": "...", "reason": "...", "target": "..."} --- 模型返回： {"action": "CLICK", "reason": "用户想刷新首页，我看到左上角有消息图标，可能是入口", "target": "消息"}

问题定位：
模型误判了 UI 元素的功能。虽然它“看到”了消息图标，但错误地认为那是刷新入口。

解决方案：

• 优化提示词（Prompt Engineering）：增强对“刷新”动作的定义，例如加入：“通常通过下拉顶部状态栏实现”。
• 增加上下文记忆：如果前一步已在微博首页，应提醒模型保持上下文一致性。
• 人工标注反馈机制：收集此类错误样本，用于后续微调。

提示：你可以手动打开scr_20250405_142312.png查看截图是否清晰、是否有遮挡（如弹窗），这也是排查的第一步。

2.2 问题二：模型返回乱码或非法 JSON，导致程序崩溃

现象描述：
运行过程中程序突然退出，终端报错：

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes

查看日志片段：

[RESPONSE] {"action": "SWIP↓E", "reason": "滑动查看更多内容", "target": "feed list"}

问题定位：
模型输出中出现了非法字符↓，破坏了 JSON 结构。这通常是由于模型训练数据中混入了非标准符号，或解码过程出现偏差。

解决方法：

1. 后端预处理修复：在解析模型输出前，先做一次清洗：

   import re def clean_response(text): # 替换非常规符号 text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', '', text) # 移除非ASCII字符 # 补全引号等常见错误（可选） return text

2. 设置最大重试次数：当 JSON 解析失败时，自动重新请求一次。
3. 升级 vLLM 版本：确保使用最新版 vLLM，其对输出稳定性有更好的控制策略。

预防建议：
在部署 vLLM 时，添加以下参数提升输出稳定性：

--guided-decoding-backend outlines # 强制模型按 schema 输出 --max-model-len 8192 # 避免截断导致 JSON 不完整

2.3 问题三：ADB 操作无响应，设备没反应

现象描述：
日志显示“执行 CLICK at (540, 960)”，但手机屏幕没有任何变化。

检查日志输出：

[INFO] Executing ADB command: input tap 540 960 [DEBUG] ADB exit code: 0

看起来命令执行成功（exit code 为 0），但实际无效。

深入排查方向：

1. 确认 ADB Keyboard 是否设为默认输入法
   如果不是，某些输入框无法通过 ADB 正常输入文字。
2. 检查手机是否处于锁屏状态
   ADB 在锁屏状态下多数操作会被系统拦截。
3. 查看adb logcat输出是否有权限拒绝记录：

   adb logcat | grep -i "denied"

   可能出现类似：

   InputDispatcher: channel ~ Access Denied [ Rejected Event Type: ACTION_DOWN ]

解决方案：

• 确保开发者选项中的“USB 调试”和“模拟点击”权限已开启。
• 使用adb shell dumpsys window windows | grep mCurrentFocus查看当前焦点窗口是否合法。
• 若频繁掉线，改用 USB 连接替代 WiFi。

3. 关键日志字段解读：学会“读代码之外的信息”

除了整体流程，还有一些隐藏在细节里的关键日志信息，往往能帮你省下大量时间。

3.1 截图质量与上传延迟

日志中会记录截图获取与上传耗时：

[INFO] Capturing screen... (start) [INFO] Screenshot captured in 1.2s [INFO] Uploading image to server... (size: 1.8MB) [INFO] Upload completed in 3.5s

分析要点：

• 如果截图耗时 >2s，说明设备性能较差或内存紧张。
• 如果上传耗时 >3s，可能是网络带宽不足，尤其是使用远程服务器时。
• 图片过大（>2MB）会影响模型推理速度，可考虑压缩：

from PIL import Image img = Image.open("screenshot.png") img.save("screenshot.jpg", "JPEG", quality=75)

3.2 动作执行频率与循环判断

Open-AutoGLM 采用“感知-决策-执行”循环。正常情况下每轮间隔 2~5 秒。

观察日志中的时间戳：

[14:23:12] [STEP 1] 下拉刷新 [14:23:15] [STEP 2] 等待加载完成 [14:23:18] [STEP 3] 发现“推荐博主”卡片

但如果出现：

[14:23:12] [STEP 1] 点击搜索框 [14:23:13] [STEP 2] 再次点击搜索框 [14:23:14] [STEP 3] 再次点击搜索框

说明模型陷入了死循环，原因可能是：

• 上一步操作未生效（如输入法未切换）
• 模型未收到新的截图反馈
• 返回的动作判断逻辑缺失终止条件

应对策略：

• 设置最大执行步数（如 10 步），超限则中断。
• 添加“重复动作检测”逻辑，连续两次相同操作则告警。

4. 高级调试技巧：远程开发与日志聚合

对于团队协作或远程部署场景，仅靠本地终端日志远远不够。以下是几种进阶做法。

4.1 使用screen或tmux保持后台运行

在云服务器上启动 vLLM 时，务必使用会话管理工具，避免 SSH 断开导致服务中断：

# 创建持久会话 screen -S vllm-server # 启动服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 8800 ... # 按 Ctrl+A+D 脱离会话

重新连接：

screen -r vllm-server

这样即使网络波动也不会丢失日志。

4.2 将日志写入文件以便追溯

修改main.py启动方式，将输出重定向到日志文件：

python main.py ... "打开抖音关注某博主" >> agent.log 2>&1

或者使用tee同时查看和保存：

python main.py ... | tee -a session_$(date +%Y%m%d).log

方便事后回溯问题发生的时间点。

4.3 构建简易监控面板（可选）

对于高频使用场景，可编写一个简单的日志解析脚本，提取关键事件：

import re def parse_log(file_path): pattern = r'\[(.*?)\] \[STEP (\d+)\] (.*)' steps = [] with open(file_path) as f: for line in f: match = re.search(pattern, line) if match: time, step, action = match.groups() steps.append({"time": time, "step": int(step), "action": action}) return steps

然后生成可视化报告或报警机制。

5. 总结：建立你的调试 checklist

面对 Open-AutoGLM 的各种“迷之操作”，不要慌张。按照这个 checklist 一步步排查，绝大多数问题都能快速解决。

5.1 快速问题定位 checklist

• ✅设备连接正常？
  adb devices是否列出设备且状态为device？
• ✅截图能否正常获取？
  查看screenshots/目录是否有最新图片，内容是否清晰？
• ✅模型返回是否合法？
  检查是否有乱码、非 JSON 输出、空响应？
• ✅ADB 命令是否执行？
  查看日志中input tap或swipe是否被调用？
• ✅手机端权限是否齐全？
  开发者模式、USB 调试、ADB Keyboard 默认输入法均已开启？
• ✅网络是否通畅？
  控制端能否 ping 通云服务器？防火墙是否放行端口？

5.2 推荐最佳实践

• 开发阶段始终使用--verbose模式运行。
• 定期清理旧截图，避免磁盘占满影响性能。
• 对重要任务保留完整日志文件，便于复现问题。
• 使用 USB 连接进行调试，比 WiFi 更稳定。
• 在云服务器部署 vLLM 时，预留足够显存（至少 24GB for 9B 模型）。

掌握日志分析能力，是你从“会用”走向“精通”的关键一步。Open-AutoGLM 不只是一个工具，更是一个可观测的 AI 决策系统。只有读懂它的“思考痕迹”，你才能真正驾驭它，让它成为你手中最聪明的手机助手。

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