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5分钟上手Open-AutoGLM：用自然语言操控手机的AI助手实战

1. 引言：让AI替你操作手机，只需一句话

你有没有想过，有一天只要说一句“打开小红书搜美食”，手机就会自动完成所有点击、输入和滑动？这不再是科幻场景——Open-AutoGLM正在让这种“动口不动手”的智能体验成为现实。

Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款手机端 AI Agent 框架，它结合了视觉语言模型与 ADB（Android Debug Bridge）技术，能够通过多模态方式理解你的手机屏幕内容，并根据自然语言指令自动执行操作。无论是打开应用、搜索内容，还是填写表单、关注账号，它都能像真人一样一步步完成。

本文将带你从零开始，5分钟内完成 Open-AutoGLM 的本地部署与真机连接，亲手实现“一句话控制手机”的神奇效果。无需编写复杂脚本，也不用懂底层原理，小白也能轻松上手。

2. 核心功能一览：AI如何“看懂”并“操作”手机

在动手之前，先来了解 Open-AutoGLM 是怎么工作的。它的核心机制可以概括为三个步骤：感知 → 思考 → 行动。

2.1 多模态感知：AI“看到”你的手机屏幕

每次执行任务时，AI 都会通过 ADB 获取以下信息：

• 屏幕截图：当前界面的视觉画面
• UI 结构（XML）：界面上每个按钮、输入框的位置和标签
• 前台 Activity：当前正在运行的应用名称

这些信息共同构成了 AI 对手机状态的理解基础，就像人眼看到界面后大脑立刻识别出哪些是可点击的按钮。

2.2 智能思考：解析意图并规划路径

当你输入“打开抖音搜索某博主并关注他”这样的指令时，AI 会在内部进行推理：

• 第一步：启动抖音 App
• 第二步：找到顶部的搜索框并点击
• 第三步：输入指定用户名
• 第四步：进入主页并点击“关注”

这个过程不需要预设脚本，AI 能根据当前界面动态调整策略，即使界面略有变化也能应对。

2.3 自动执行：通过ADB下达真实操作指令

思考完成后，AI 会生成具体的 JSON 格式动作指令，通过 ADB 发送到手机执行。支持的操作包括：

• Tap：点击坐标或元素
• Swipe：滑动屏幕
• Type：输入文字
• Launch：启动应用
• Back/Home：返回或回到主屏
• Wait：等待加载完成

每执行一步，AI 都会重新获取最新界面，进入下一轮“感知-思考-行动”循环，直到任务完成。

安全提示：对于涉及支付、验证码等敏感操作，系统会主动请求人工接管，确保安全性。

3. 快速部署指南：5分钟完成环境搭建

现在我们正式进入实操环节。整个流程分为四个部分：准备环境、设置手机、部署代码、连接设备。

3.1 环境与硬件要求

安装 ADB 工具

Windows 用户：

1. 下载 Platform Tools
2. 解压后将文件夹路径添加到系统环境变量Path
3. 打开命令行输入adb version，若显示版本号则安装成功

macOS 用户：

# 假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录 export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

建议将此命令写入.zshrc或.bash_profile文件中，避免每次重启终端都要重新设置。

3.2 手机端设置：开启开发者权限

为了让电脑能控制手机，需要开启以下设置：

1. 开启开发者模式
   进入「设置」→「关于手机」→ 连续点击“版本号”7次，直到提示已开启开发者选项。

2. 启用 USB 调试
   返回设置主菜单 →「开发者选项」→ 开启“USB 调试”。

3. 安装 ADB Keyboard（关键！）

   • 下载 ADB Keyboard APK 并安装
   • 进入「语言与输入法」→ 将默认输入法切换为ADB Keyboard

如果不设置 ADB Keyboard，AI 将无法输入文字，所有Type操作都会失败。

3.3 部署 Open-AutoGLM 控制端

接下来在本地电脑下载并安装 Open-AutoGLM 的控制代码：

# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖库 pip install -r requirements.txt pip install -e .

这一步完成后，你就拥有了一个可以远程指挥手机的“AI遥控器”。

3.4 连接手机设备

确保手机通过 USB 连接到电脑，或处于同一 WiFi 网络下。

方法一：USB 连接（推荐新手使用）

adb devices

如果输出类似：

List of devices attached AERFUT4B08000806 device

说明设备已正确连接。

方法二：WiFi 远程连接（适合无线调试）

首次需用 USB 连接，然后启用 TCP/IP 模式：

# 启用 ADB over TCP/IP，端口 5555 adb tcpip 5555 # 断开 USB，使用 IP 地址连接（替换为你的手机IP） adb connect 192.168.x.x:5555

之后即可拔掉数据线，通过网络远程控制手机。

4. 实战演示：一句话完成复杂操作

一切准备就绪，现在让我们真正体验一次“动口不动手”的快感。

4.1 执行第一条自然语言指令

在 Open-AutoGLM 项目根目录下运行：

python main.py \ --device-id AERFUT4B08000806 \ --base-url http://your-server-ip:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "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查看的设备ID
• --base-url：运行 AutoGLM 模型的服务器地址（如本地部署可省略）
• --model：指定使用的模型名称
• 最后的字符串：你要下达的自然语言指令

执行后，你会看到 AI 自动完成了以下动作：

1. 启动抖音 App
2. 点击顶部搜索栏
3. 输入“dycwo11nt61d”
4. 进入用户主页
5. 点击“关注”按钮

全程无需你手动干预，就像有个隐形助手替你操作手机。

4.2 使用 Python API 实现更灵活控制

除了命令行，你还可以在自己的程序中调用 Open-AutoGLM 提供的 API 来实现自动化。

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建 ADB 连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备（WiFi） success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 在设备上启用 TCP/IP 模式 conn.enable_tcpip(5555) # 获取设备 IP 地址 ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这段代码可用于构建批量控制多个设备的自动化平台，比如用于应用测试、数据采集等场景。

5. 常见问题与解决方案

尽管 Open-AutoGLM 功能强大，但在实际使用中仍可能遇到一些常见问题。以下是高频问题及解决方法：

5.1 ADB 连接失败或设备未识别

可能原因：

• 手机未开启 USB 调试
• 驱动未正确安装（Windows 常见）
• 多个 ADB 进程冲突

解决方法：

# 重启 ADB 服务 adb kill-server adb start-server # 重新列出设备 adb devices

如果仍无效，请尝试更换 USB 数据线或端口。

5.2 文字输入失败，Type 操作无响应

根本原因：未将 ADB Keyboard 设置为默认输入法。

检查步骤：

1. 进入「设置」→「语言与输入法」
2. 查看“当前输入法”是否为ADB Keyboard
3. 若不是，请手动切换

成功标志：在命令行执行adb shell input text "hello"，手机输入框应出现“hello”。

5.3 模型无响应或返回乱码

可能原因：

• 服务器防火墙未开放对应端口
• vLLM 服务未正确启动
• 显存不足导致推理中断

排查建议：

• 检查--base-url是否可达（可用浏览器访问）
• 查看服务器日志是否有 OOM（内存溢出）错误
• 确保max-model-len参数设置合理（建议 ≥ 25480）

5.4 敏感操作被跳过

当进入银行、支付类 App 时，AI 可能会输出：

{"action": "Take_over"}

这是正常行为。出于安全考虑，AutoGLM 不会自动处理涉及资金、身份验证的操作，而是提示用户手动接管。

6. 应用场景拓展：不只是“玩手机”

虽然“一句话搜抖音”听起来像是炫技，但 Open-AutoGLM 的真正价值在于其广泛的应用潜力。

6.1 移动端自动化测试

传统自动化测试依赖 XPath 或 ID 定位控件，一旦 UI 改动就得重写脚本。而 Open-AutoGLM 基于视觉+语义理解，具备更强的鲁棒性。

你可以让它：

• 自动遍历 App 所有页面
• 测试各功能模块是否正常响应
• 截图异常界面并提 Bug
• 生成测试报告

相当于一位不知疲倦的“AI测试工程师”。

6.2 老人辅助工具

对不熟悉智能手机的老年人来说，复杂的操作流程是个障碍。借助 Open-AutoGLM，他们只需说出需求：

• “帮我给儿子发微信说我到了”
• “查一下明天北京天气”
• “打开健康码”

AI 就能自动完成操作，极大提升数字包容性。

6.3 批量设备管理

企业级场景中，可通过一台服务器同时控制数十台安卓设备，用于：

• 应用兼容性测试
• 社交媒体账号运营
• 数据爬取与监控
• 广告点击自动化（合规前提下）

配合 Docker 和 Kubernetes，还能实现高可用集群部署。

7. 总结：迈向真正的智能交互时代

Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它是通往下一代人机交互方式的重要一步。通过自然语言操控物理设备，我们正在摆脱“点按滑动”的原始操作范式，走向更高效、更直观的智能生活。

无论你是开发者、测试工程师，还是普通用户，都可以从中受益：

• 开发者：快速构建自动化流程
• 测试人员：替代重复性手工测试
• 普通人：享受“动口不动手”的便利

更重要的是，这一切已经开源，任何人都可以免费使用和二次开发。

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