GPT-OSS-20B新闻摘要系统：端到端部署完整指南
2026/1/22 6:44:38
AutoGLM-Phone验证码场景处理：人工接管流程实战演示
1. Open-AutoGLM：智谱开源的手机端AI Agent框架
你有没有想过，有一天只要说一句话，手机就能自动帮你完成一连串操作？比如：“打开小红书搜美食”、“查一下明天北京的天气”、“给上周聊天的那个朋友发条消息”。听起来像科幻片？其实它已经来了。
Open-AutoGLM 是由智谱推出的开源项目，基于 AutoGLM-Phone 构建的手机端 AI Agent 框架。它不是简单的语音助手，而是一个真正能“看懂屏幕、理解意图、动手操作”的智能体。通过结合视觉语言模型（VLM）和 ADB 自动化控制，它实现了从“感知”到“决策”再到“执行”的完整闭环。
这个系统最厉害的地方在于：它不需要修改手机系统，也不依赖特定应用接口，而是像人一样“看屏幕、点按钮”来完成任务。无论是打开 App、滑动页面，还是输入文字、点击确认，它都能自主完成。更关键的是，当遇到敏感操作或验证码这类 AI 不该越权的场景时，系统支持“人工接管”，确保安全与可控。
本文将带你深入实战，重点演示在登录和验证码场景下如何实现人工接管，并完整走通一次从指令下发到任务结束的全流程。
2. AutoGLM-Phone 核心机制解析
2.1 多模态理解 + 自动化执行 = 真正的手机助理
AutoGLM-Phone 的工作流程可以拆解为四个核心环节：
- 屏幕感知：通过 ADB 截图获取当前手机界面，送入视觉语言模型进行分析。
- 意图理解：用户用自然语言下达指令，模型将其与屏幕内容结合，理解当前上下文。
- 动作规划：基于理解结果，生成下一步操作序列（如点击坐标、输入文本、滑动等）。
- 执行反馈：通过 ADB 发送操作指令，观察执行结果，循环迭代直到任务完成。
整个过程是动态推理的，不是预设脚本。也就是说，哪怕你中途切换了页面、弹出了新窗口，它也能重新“看一眼”，调整策略继续执行。
2.2 安全设计：敏感操作不越界，人工接管保底线
虽然自动化很强大，但涉及隐私和安全的操作必须谨慎。例如：
- 输入银行卡密码
- 接收短信验证码
- 点击“同意并继续”类授权按钮
这些场景，AutoGLM-Phone 默认不会自动处理。相反，它会主动暂停流程，提示用户介入。这种机制叫做“人工接管（Human-in-the-loop）”。
系统会在检测到以下情况时触发接管：
- 出现包含“验证码”、“短信”、“身份验证”等关键词的弹窗
- 需要输入非明文可预测的内容（如动态码）
- 检测到金融类 App 或高风险操作界面
一旦触发，AI 会停止执行，并通过日志或通知告知用户：“需要你输入验证码，请完成后按回车继续。” 这样既保证了效率，又守住了安全边界。
3. 本地环境搭建与设备连接
要让 AutoGLM-Phone 跑起来，我们需要三部分协同工作：
- 云端模型服务（已部署 vLLM + AutoGLM 模型）
- 本地控制端（运行 Open-AutoGLM 代码）
- 安卓设备（被控手机）
本节聚焦本地控制端与真机的连接配置。
3.1 硬件与环境准备
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows / macOS |
| Python 版本 | 建议 3.10+ |
| 安卓设备 | Android 7.0 及以上 |
| 工具依赖 | ADB（Android Debug Bridge） |
ADB 安装与配置
ADB 是连接电脑与安卓设备的核心工具。以下是不同系统的配置方式：
Windows 用户：
- 下载 Android SDK Platform Tools
- 解压后记下路径，例如
C:\platform-tools - 打开“系统属性” → “环境变量” → 在“系统变量”中找到
Path→ 编辑 → 新增一行填入 ADB 路径 - 打开命令行输入
adb version，若显示版本号则成功
macOS 用户：在终端执行以下命令（假设解压目录为~/Downloads/platform-tools）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools你可以将这行加入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。
验证安装：
adb version # 应输出类似：Android Debug Bridge version 1.0.413.2 手机端设置
为了让电脑能控制手机，需开启开发者权限并安装专用输入法。
步骤如下：
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“您已进入开发者模式”。开启 USB 调试
返回设置主菜单 → “开发者选项” → 启用“USB 调试”。安装 ADB Keyboard（关键！）
下载 ADB Keyboard APK 并安装。
安装后进入“语言与输入法”设置 → 将默认输入法切换为ADB Keyboard。
为什么需要 ADB Keyboard？
因为 ADB 本身无法直接输入中文或复杂字符。ADB Keyboard 提供了一个虚拟输入法通道，使得我们可以通过命令发送任意文本，实现真正的“自动打字”。
测试输入功能：
adb shell input text "Hello_AutoGLM"如果手机输入框出现Hello_AutoGLM（下划线会被转为空格），说明配置成功。
4. 部署控制端代码并连接设备
4.1 克隆项目与安装依赖
在本地电脑上执行：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .该项目使用 Poetry 管理依赖，如果你遇到问题，也可以尝试：
poetry install poetry run python main.py --help4.2 设备连接方式
确保手机通过 USB 连接到电脑，或处于同一局域网内。
方法一：USB 直连（推荐初学者）
adb devices正常输出应类似：
List of devices attached ABCDEF1234567890 device只要有设备 ID 和device状态，就表示连接成功。
方法二：WiFi 远程连接（适合无线调试）
先用 USB 连接，启用 TCP/IP 模式：
adb tcpip 5555断开 USB 后，通过 IP 连接：
adb connect 192.168.1.100:5555其中192.168.1.100是你的手机局域网 IP（可在 WiFi 设置中查看）。连接成功后，即可拔掉数据线。
提示：首次使用需 USB 授权一次，之后可长期免密连接。
5. 实战演示：关注抖音博主全过程
现在我们来模拟一个真实任务：打开抖音，搜索指定账号并关注。
但由于涉及登录状态缺失，系统会跳转至验证码登录页——这正是人工接管的典型场景。
5.1 启动 AI 代理
在 Open-AutoGLM 目录下运行：
python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/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：从adb devices获取的设备 ID--base-url：你的云服务器公网 IP 和映射端口（如 Nginx 或 Docker 映射的 8800）--model：指定使用的模型名称- 最后的字符串：自然语言指令
5.2 执行流程分解
第一步：启动抖音 App
AI 通过解析桌面图标，识别“抖音”App 图标并点击打开。等待加载完成后，进入首页。
第二步：进入搜索界面
AI 在底部导航栏找到“放大镜”图标（或“发现”页），点击进入搜索框。
第三步：输入抖音号
调用 ADB Keyboard 输入指令：
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "dycwo11nt61d"文字准确出现在搜索框中。
第四步：执行搜索
AI 识别键盘上的“搜索”按钮（或回车键），模拟点击完成搜索。
第五步：进入用户主页
在搜索结果中定位目标账号，点击头像进入个人主页。
5.3 验证码场景触发人工接管
此时，系统判断当前未登录，尝试关注会弹出“登录以继续”提示。点击后跳转至手机号登录页。
AI 检测到“请输入验证码”字段，立即做出反应：
[INFO] 敏感操作检测：验证码输入界面 [WARNING] 自动化暂停，需人工介入 [INSTRUCTION] 请手动接收短信并输入验证码，完成后按 Enter 键继续...AI 停止所有操作，等待用户输入。
你可以在手机上手动输入收到的验证码，点击“登录”。登录成功后，回到电脑终端按回车键。
AI 恢复运行，刷新页面，重新尝试“关注”按钮，最终完成任务。
5.4 人工接管的设计意义
这一机制看似打断了自动化流程，实则是智能化的重要体现：
- 避免越权风险：AI 不应掌握用户的短信验证码
- 提升鲁棒性：面对不可预测的 UI 变化（如图形验证码），人类仍是最佳应对者
- 构建信任：让用户始终掌握控制权，增强对 AI 助理的信任感
而且，接管过程非常轻量——只需输入一次验证码，后续操作仍可全自动完成。
6. 使用 Python API 实现远程设备管理
除了命令行，Open-AutoGLM 还提供了 Python API，便于集成到其他系统中。
以下是一个完整的远程连接与设备管理示例：
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 在 USB 设备上启用 TCP/IP success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")这个 API 可用于：
- 批量管理多台测试机
- 构建自动化测试平台
- 开发远程运维工具
7. 常见问题与排查建议
7.1 连接类问题
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
adb devices无输出 | 驱动未安装 / USB 调试未开 | 重装驱动，检查开发者选项 |
unauthorized状态 | 未授权调试 | 拔插 USB，手机端确认授权弹窗 |
connection refused | 防火墙拦截 / 端口未开放 | 检查云服务器安全组规则，放行对应端口 |
7.2 执行类问题
| 问题 | 原因 | 建议 |
|---|---|---|
| 模型乱码或无响应 | vLLM 参数不匹配 | 检查max_model_len是否 ≥ 8192，显存是否足够 |
| 输入中文失败 | ADB Keyboard 未设为默认 | 进入输入法设置重新选择 |
| 点击位置偏移 | 屏幕分辨率适配问题 | 更新最新版 Open-AutoGLM，支持自适应坐标映射 |
7.3 性能优化建议
- 使用 SSD 存储模型缓存，减少磁盘 IO 延迟
- 保持手机屏幕常亮，避免休眠中断流程
- 在安静环境中运行，避免误触或其他 App 弹窗干扰
8. 总结：让 AI 成为你手机的“左膀右臂”
通过本次实战，我们完整走通了 AutoGLM-Phone 从环境搭建、设备连接、任务执行到验证码场景人工接管的全流程。你会发现，这套系统不仅技术先进，而且设计人性化。
它的价值体现在三个层面：
- 效率层面：重复性操作交给 AI，节省大量手动时间；
- 安全层面：敏感操作保留人工干预入口，防止失控；
- 扩展层面：支持远程调试、API 调用，易于集成进企业流程或自动化测试体系。
未来，类似的 AI Agent 会越来越多地出现在我们的数字生活中——它们不是取代人类，而是作为“认知外脑”，帮我们处理繁琐事务，让我们专注于更有创造性的工作。
而现在，你已经掌握了如何部署和使用这样一位“手机助理”。
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