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2026/1/22 4:03:33
Android Studio配置Open-AutoGLM完整流程分享
你有没有想过，让AI直接帮你操作手机？比如只说一句“打开小红书搜美食”，它就能自动启动App、输入关键词、点击搜索，甚至完成点赞收藏。这不是科幻，而是现在就能实现的现实——通过Open-AutoGLM，一个由智谱AI开源的手机端AI Agent框架。
本文将带你从零开始，手把手完成在本地电脑上使用Android Studio模拟器连接并运行Open-AutoGLM的全流程。无论你是开发者还是技术爱好者，只要跟着步骤走，1小时内就能让你的AI助手接管手机。
1. Open-AutoGLM是什么？为什么值得关注？
简单来说，Open-AutoGLM是一个能让AI真正“动手”的智能体框架。它不只是回答问题，而是能像真人一样：
- 看懂屏幕内容（多模态视觉理解）
- 听懂你的自然语言指令
- 自动规划操作路径（如：先点哪里、再滑哪一步）
- 通过ADB控制设备执行动作
这背后的核心是AutoGLM-Phone模型，它是专为移动端GUI自动化设计的视觉语言模型。相比传统脚本或RPA工具，它的最大优势在于“泛化能力”——不需要为每个App写固定规则，AI自己看图决策。
举个例子：
指令：“帮我找一下附近评分4.5以上的川菜馆，选一家最近的，把地址发给张三。”
AI会自动：
- 打开地图App
- 定位当前位置
- 搜索“川菜”
- 筛选高分店铺
- 计算距离
- 复制地址
- 打开微信，找到联系人“张三”
- 发送消息
整个过程无需人工干预，这就是真正的AI Agent。
2. 准备工作：环境与设备清单
要成功运行Open-AutoGLM，你需要准备好以下几样东西：
2.1 软硬件要求
| 类别 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10/11 或 macOS |
| Python版本 | 3.10+（推荐3.10或3.11） |
| 安卓设备 | Android 7.0+ 真机 或 模拟器（本文以Android Studio模拟器为例） |
| ADB工具 | Android Debug Bridge（随SDK Platform Tools提供） |
| 网络环境 | 可访问公网API服务 |
2.2 为什么选择Android Studio模拟器？
虽然可以用真机调试，但模拟器更适合开发和测试，原因如下：
- 不占用个人手机
- 支持快速重启、快照恢复
- 易于批量测试不同分辨率和系统版本
- 可直接集成ADB，免去USB连接烦恼
而且Android Studio自带的AVD（Android Virtual Device）管理器非常成熟，配置简单，适合新手入门。
3. 安装与配置Android Studio模拟器
3.1 下载并安装Android Studio
前往官网下载最新版Android Studio：
https://developer.android.google.cn/studio
安装时建议勾选以下组件：
- Android SDK
- Android SDK Platform
- Performance (Intel ® HAXM accelerator)
- Android Virtual Device
3.2 创建虚拟设备（AVD）
打开Android Studio后，进入More Actions → Virtual Device Manager
点击“Create Device”，选择一个常用机型，例如：
- 设备类型：Pixel 4
- 系统镜像：推荐选择API Level 30+（对应Android 11及以上）
建议开启以下设置：
- Graphics: Hardware - GLES 2.0（提升图形性能）
- RAM: 至少2GB
- VM Heap: 512MB+
创建完成后，点击绿色三角形启动模拟器。
3.3 配置中文与开发者选项
刚启动的模拟器默认英文系统，我们来改成中文：
- 进入
Settings → System → Languages & input - 添加“简体中文”并拖到首位
- 重启模拟器即可生效
接着启用开发者模式：
- 进入
Settings → About emulator - 连续点击“Build number”7次，直到提示“您现在是开发者！”
返回上级菜单，进入“Developer options”，开启：
- USB debugging（USB调试）
- Stay awake（充电时保持唤醒）
4. 部署Open-AutoGLM控制端代码
4.1 克隆项目仓库
打开终端（Windows CMD / PowerShell 或 macOS Terminal），执行：
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM4.2 安装Python依赖
确保已安装Python 3.10+，可通过以下命令验证：
python --version然后安装项目所需库：
pip install -r requirements.txt pip install -e .注意：如果遇到
pip命令无效，请检查是否将Python加入PATH环境变量。Windows用户在安装Python时务必勾选“Add Python to PATH”。
5. 配置ADB连接模拟器
ADB（Android Debug Bridge）是连接电脑与安卓设备的核心工具。
5.1 检查ADB是否可用
Android Studio自带ADB，通常位于：
C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools\将其路径添加到系统环境变量PATH中，然后在终端输入：
adb version若显示版本号，则说明配置成功。
5.2 连接模拟器
启动模拟器后，在终端运行：
adb devices你应该看到类似输出：
List of devices attached emulator-5554 device如果显示offline，尝试以下操作：
- 关闭模拟器，重新启动
- 执行
adb kill-server && adb start-server - 确保“USB调试”已开启
6. 安装ADB Keyboard（关键步骤）
由于模拟器无法使用物理键盘输入文字，我们需要一个虚拟输入法来接收AI的文字输入。
6.1 下载并安装ADB Keyboard
从GitHub下载APK文件：
https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard
找到最新版本的ADBKeyboard.apk，拖入正在运行的模拟器窗口，系统会自动安装。
6.2 设置为默认输入法
进入模拟器设置：
Settings → System → Languages & input → Physical keyboard- 点击“Manage keyboards”
- 启用“ADB Keyboard”
- 返回输入法选择界面，切换为“ADB Keyboard”
完成设置后，后续所有文本输入都将通过ADB指令完成，AI才能正常打字。
7. 启动AI代理：两种方式任选
Open-AutoGLM支持两种调用方式：命令行直接运行，或通过Python API集成。
7.1 方式一：命令行快速体验
假设你使用的是智谱BigModel云服务，运行以下命令：
python main.py \ --device-id emulator-5554 \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model "autoglm-phone" \ --apikey "your-api-key-here" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"参数说明：
--device-id：通过adb devices获取的设备ID--base-url：模型服务地址（这里是智谱官方API）--model：指定使用的模型名称--apikey：在bigmodel.cn注册账号后获取- 最后的字符串：你的自然语言指令
7.2 方式二：Python API灵活调用
如果你希望将功能嵌入自己的程序，可以使用API方式：
from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.agent import AutoGLMAgent # 连接设备 conn = ADBConnection() conn.connect("emulator-5554") # 初始化Agent agent = AutoGLMAgent( device_id="emulator-5554", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", api_key="your-api-key", model="autoglm-phone" ) # 执行任务 result = agent.run("打开美团，搜索附近的火锅店") print(result)这种方式更适合做自动化测试、批量任务处理等场景。
8. 实际效果演示与注意事项
8.1 成功案例展示
我亲自测试了多个指令，部分成功案例包括：
| 指令 | 执行结果 |
|---|---|
| “打开微博刷新首页” | 正确识别图标，滑动刷新 |
| “在百度搜索‘AI发展趋势’” | 启动浏览器，输入关键词，点击搜索 |
| “发送微信消息给李四：今晚聚餐改到七点” | 打开微信，找到联系人，输入并发送 |
AI不仅能识别App图标，还能理解界面结构，比如知道“搜索框”在哪里、“发送按钮”长什么样。
8.2 常见问题与解决方案
❌ 问题1：ADB连接失败或频繁断开
解决方法：
- 使用有线连接替代WiFi
- 在模拟器中关闭“Battery saver”模式
- 定期执行
adb devices检查状态
❌ 问题2：AI找不到App或操作卡住
原因分析：
- 模拟器未安装目标App（如美团、小红书）
- 屏幕分辨率过高导致OCR识别不准
- 模型推理超时或token不足
优化建议：
- 提前在模拟器中安装常用App
- 使用标准分辨率（如1080×1920）
- 修改
agent.py中的max_steps=100限制，避免无限循环消耗API额度
❌ 问题3：中文输入乱码或无法输入
根本原因：ADB Keyboard未设为默认输入法
修复步骤：
- 进入设置 → 语言与输入法
- 将“ADB Keyboard”设为唯一启用的输入法
- 测试输入：
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "你好世界"
9. 如何提升AI操作成功率？
虽然Open-AutoGLM已经很强大，但在实际使用中仍有改进空间。以下是几个实用技巧：
9.1 指令要具体明确
❌ 模糊指令：“帮我订个饭” 明确指令：“打开美团外卖，筛选评分4.8以上、距离3公里内的川菜馆，随机选一家下单一份水煮牛肉，不加辣，备注‘放门口’”
越详细的指令，AI越容易正确执行。
9.2 提前准备测试环境
- 在模拟器中预装常用App
- 登录常用账号（避免每次验证码登录）
- 关闭不必要的通知弹窗（干扰视觉识别）
9.3 监控API调用成本
AutoGLM每一步操作都会发起一次大模型请求，频繁试错可能导致费用飙升。建议：
- 设置每日调用限额
- 记录每次任务的step数和耗时
- 对失败任务进行日志分析，避免重复错误
10. 总结：迈向真正的AI操作系统
通过本次实践，我们完成了从环境搭建到AI代理运行的完整闭环。Open-AutoGLM不仅是一个技术玩具，更代表了一种未来趋势：AI不再只是对话机器人，而是能真正替你“做事”的数字助理。
回顾整个流程，关键步骤总结如下：
- 安装Android Studio并创建模拟器
- 配置ADB与ADB Keyboard
- 克隆Open-AutoGLM项目并安装依赖
- 获取BigModel API Key
- 使用命令行或API启动AI代理
- 输入自然语言指令，观察AI自动操作手机
尽管目前还存在一些局限（如对冷门App支持弱、复杂逻辑易出错），但其展现出的能力已足够令人振奋。随着模型迭代和生态完善，这类AI Agent有望成为下一代移动操作系统的“大脑”。
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