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Open-AutoGLM效率翻倍：批量任务自动执行

1. 项目介绍

1.1 Open-AutoGLM 的定位与意义

Open-AutoGLM 是由智谱AI推出的开源手机端AI Agent框架，基于AutoGLM多模态大模型构建。它能通过视觉语言理解技术“看懂”手机屏幕内容，并结合自然语言指令实现自动化操作。用户只需用一句话描述需求，比如“打开小红书搜索美食”，系统就能自动解析意图、识别界面元素、规划操作路径，并通过ADB完成点击、滑动、输入等动作。

这一能力打破了传统自动化脚本需要手动录制或编程的局限，真正实现了“说啥做啥”的智能体体验。更关键的是，Open-AutoGLM 支持远程控制和多设备并发执行，为批量处理任务提供了前所未有的可能性——无论是批量注册账号、统一测试App功能，还是自动化数据采集，效率都能成倍提升。

该项目已在GitHub开源（zai-org/Open-AutoGLM），并广泛适配主流应用，涵盖微信、淘宝、抖音、Chrome、Gmail、美团等多个常用场景，具备极强的实用价值。

2. 核心机制解析

2.1 ADB：连接物理世界的桥梁

Open-AutoGLM 能操控真实手机的核心在于 ADB（Android Debug Bridge）。这是一种官方提供的调试工具，允许计算机与安卓设备通信。它不仅能获取屏幕截图、模拟点击和输入文字，还能安装应用、读取日志，是实现自动化控制的基础。

该框架利用 ADB 完成三大核心操作：

• 屏幕感知：定时截屏并传给视觉模型分析
• 动作执行：将模型输出的“点击坐标”“输入文本”转化为实际操作
• 状态反馈：持续监控设备响应，动态调整后续步骤

更重要的是，ADB 支持 WiFi 连接模式，这意味着只要在同一网络下，甚至可以通过公网远程控制设备，无需物理接触。

2.2 视觉语言模型：AI的大脑

传统的自动化工具依赖固定规则或图像匹配，面对不同分辨率、UI变化就容易失效。而 Open-AutoGLM 使用的是基于 AutoGLM 构建的视觉语言模型，具备真正的“理解力”。

当你下达“打开微博搜张艺兴”这条指令时，模型会经历以下过程：

1. 分析当前屏幕：这是不是桌面？有没有微博图标？
2. 理解语义：“张艺兴”是关键词，“搜索”是要触发的动作
3. 规划路径：先启动微博 → 找到搜索框 → 输入文字 → 点击搜索
4. 输出动作：生成一系列结构化指令供 ADB 执行

这种“感知-思考-行动”的闭环，让整个流程更加灵活、鲁棒性强，即使界面略有变动也能顺利完成任务。

3. 快速部署指南

3.1 环境准备

要运行 Open-AutoGLM，你需要准备以下几项：

• 本地电脑：Windows / macOS / Linux，建议 Python 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0 及以上版本的真实手机或模拟器
• ADB 工具：用于连接和控制设备
• 模型服务：可选择本地部署或使用云端API

安装 ADB

macOS 用户推荐使用 Homebrew：

brew install android-platform-tools adb version

Linux 用户（Ubuntu/Debian）：

sudo apt update && sudo apt install adb

Windows 用户：下载 platform-tools 解压后添加到系统 PATH，然后验证：

adb version

开启手机开发者模式

1. 进入「设置」→「关于手机」→ 连续点击“版本号”7次
2. 返回设置主菜单，进入「开发者选项」
3. 启用「USB调试」
4. （可选）启用「USB调试（安全设置）」

安装 ADB Keyboard

这是实现文本输入的关键组件：

# 下载 APK curl -O https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard/raw/master/ADBKeyboard.apk # 安装到设备 adb install ADBKeyboard.apk # 启用输入法 adb shell ime enable com.android.adbkeyboard/.AdbIME # 设置为默认 adb shell ime set com.android.adbkeyboard/.AdbIME

完成后可在手机「语言与输入法」中确认 ADB Keyboard 已激活。

4. 批量任务实战：效率翻倍的秘密

4.1 单设备基础调用

最简单的使用方式是命令行直接下发任务：

python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索用户名为dycwo11nt61d的博主并关注"

其中：

• --device-id来自adb devices列出的设备ID
• --base-url指向你的模型服务地址（本地或云端）
• 最后的字符串就是你要下达的自然语言指令

这种方式适合快速验证单个任务是否可行。

4.2 多设备并发控制原理

要想真正实现“效率翻倍”，必须突破单设备限制。Open-AutoGLM 原生支持多设备管理，配合 Python 多线程，可以轻松实现并行操作。

假设你有三台手机同时连接到了同一台电脑，它们的任务分别是：

• 设备A：登录微信并发送消息
• 设备B：在淘宝搜索商品
• 设备C：刷抖音视频流

如果串行执行，总耗时可能是每个任务之和；但如果并发执行，整体时间几乎等于最长的那个任务。

这就是批量自动化的本质优势：资源利用率最大化，单位时间内完成更多任务。

4.3 实现并发任务的代码示例

下面是一个完整的多设备并发执行脚本：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig from phone_agent.adb import list_devices # 获取所有已连接设备 devices = list_devices() if not devices: print("未检测到任何设备，请检查ADB连接") exit() # 统一模型配置 model_config = ModelConfig( base_url="http://localhost:8000/v1", model_name="autoglm-phone-9b-multilingual" ) def run_task(device_id, task): try: agent = PhoneAgent(model_config=model_config, device_id=device_id) result = agent.run(task) return f"[{device_id}] 成功: {result}" except Exception as e: return f"[{device_id}] 失败: {str(e)}" # 定义各设备任务 tasks = { devices[0].device_id: "打开微信，进入‘发现’页", devices[1].device_id: "打开淘宝，搜索‘蓝牙耳机’", devices[2].device_id: "打开抖音，刷新前5条视频" } # 并发执行 with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: results = executor.map( lambda item: run_task(item[0], item[1]), tasks.items() ) for res in results: print(res)

这段代码的核心在于ThreadPoolExecutor，它创建了最多3个线程，每个线程独立控制一台设备。只要模型服务能承受并发压力，就可以显著缩短整体执行时间。

提示：max_workers不宜设得过大，否则可能超出模型推理服务器的承载能力，反而导致超时或失败。

5. 高级技巧与优化建议

5.1 使用远程WiFi连接解放USB

频繁插拔USB线不利于长期运行。更好的方式是使用WiFi进行无线调试。

步骤如下：

1. 先用USB连接设备
2. 执行命令开启TCP/IP模式：

   adb tcpip 5555

3. 断开USB线，在手机设置中查看IP地址
4. 通过WiFi连接设备：

   adb connect 192.168.x.x:5555

之后即可完全脱离USB线，实现远程控制。这对于部署在机房或多设备集群的场景尤其重要。

5.2 敏感操作人工接管机制

出于安全考虑，Open-AutoGLM 内置了敏感操作拦截功能。例如当检测到支付页面、验证码输入框时，系统会暂停执行，等待人工确认后再继续。

你也可以在代码中主动加入确认环节：

agent = PhoneAgent(...) result = agent.run("下单并付款", require_confirmation=True)

这样既能保证自动化效率，又能避免误操作带来的风险。

5.3 提升稳定性的实用建议

• 保持网络稳定：WiFi连接延迟应低于100ms，丢包率<1%
• 定期重启adbd服务：长时间运行可能导致ADB断连

  adb kill-server && adb start-server

• 避免过度密集任务：给每台设备留出足够的响应时间
• 使用高质量USB线：劣质线缆会导致频繁掉线

6. 应用场景拓展

6.1 自动化测试新范式

传统App测试依赖脚本编写和维护成本高。现在只需一句指令：

“在不同机型上打开App，完成注册流程”

AI Agent 会自动识别注册表单、填写信息、处理验证码跳转，极大降低测试门槛。

6.2 社交媒体运营助手

多个账号的内容发布、互动操作可集中管理：

• 批量发布图文
• 自动评论热门帖子
• 监控私信并回复

再也不用手动切换账号，节省大量重复劳动。

6.3 数据采集利器

对于非开放API的应用，以往只能靠人工截图整理。现在可以让AI自动浏览页面、提取信息、保存结果，形成一条全自动的数据流水线。

7. 总结

Open-AutoGLM 不只是一个“能点手机”的AI工具，它是通往移动设备自动化新时代的一把钥匙。通过结合视觉理解、自然语言指令和ADB控制，它让复杂的操作变得像说话一样简单。

而当我们进一步引入多设备并发控制和远程无线连接，它的潜力被彻底释放——从单点自动化跃迁为规模化批量处理，效率不再是线性增长，而是指数级跃升。

无论你是开发者、测试工程师，还是数字营销从业者，掌握这套工具，都能在日常工作中获得实实在在的生产力飞跃。

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