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Open-AutoGLM与Appium对比：AI驱动VS传统自动化测试

1. 引言：当AI开始操作手机，自动化测试进入新阶段

你有没有想过，有一天只需要说一句“帮我打开小红书搜一下周末美食推荐”，手机就能自动完成打开App、输入关键词、点击搜索的全过程？这不再是科幻场景——Open-AutoGLM正在让这种基于自然语言的智能操作成为现实。

而与此同时，传统的移动自动化测试工具如Appium依然广泛应用于企业级测试流程中。它稳定、成熟、支持多平台，但需要编写大量脚本代码，维护成本高，对非技术人员极不友好。

那么问题来了：当AI Agent遇上经典自动化框架，究竟谁更适合未来的测试与操作需求？本文将从技术原理、使用方式、适用场景和实际效果四个维度，深入对比Open-AutoGLM与Appium，带你看清这场“智能革命”背后的真相。

我们不会堆砌术语，也不会空谈概念，而是用最直白的语言告诉你：

• 它们到底怎么工作？
• 哪种更适合你当前的需求？
• AI真的能替代人工写测试脚本吗？

准备好了吗？让我们从Open-AutoGLM的核心能力说起。

2. Open-AutoGLM：用一句话操控你的手机

2.1 什么是Open-AutoGLM？

Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的AI Agent 框架，其核心是 AutoGLM-Phone —— 一个基于视觉语言模型（VLM）构建的多模态智能助理系统。

它的目标很明确：让用户通过自然语言指令，实现对安卓设备的全自动操作。

比如：

“打开抖音，搜索ID为 dycwo11nt61d 的博主并关注他。”

这句话会被系统自动解析成一系列动作：启动抖音 → 找到搜索框 → 输入ID → 点击搜索结果 → 进入主页 → 点击关注按钮。整个过程无需人工干预，也不需要预先编写任何脚本。

2.2 核心技术架构解析

Open-AutoGLM 的运行依赖三大模块协同工作：

1. 视觉感知层（Vision Understanding）
   利用视觉语言模型实时截图分析屏幕内容，识别图标、文字、按钮位置等信息。相当于给AI装上了一双“眼睛”。

2. 意图理解与任务规划层（NLP + Planning）
   将用户的自然语言指令转化为可执行的任务流。例如，“搜美食”被拆解为“打开App → 输入关键词 → 触发搜索”的逻辑链。

3. 执行控制层（ADB Control）
   通过 ADB（Android Debug Bridge）向设备发送点击、滑动、输入等底层操作命令，真正实现“手替”。

整个流程闭环如下：

用户输入 → NLP解析意图 → 截图获取界面状态 → VLM理解UI元素 → 规划下一步操作 → ADB执行动作 → 反馈结果

值得一提的是，该系统还内置了敏感操作确认机制。例如在涉及支付或删除数据时，会暂停并提示用户确认，避免误操作风险。同时支持在验证码登录等复杂场景下进行人工接管，兼顾智能化与安全性。

2.3 支持远程调试与网络连接

除了USB直连，Open-AutoGLM 还支持通过WiFi进行远程ADB连接，极大提升了灵活性。开发者可以在办公室控制家里的测试机，或者批量管理多个云真机设备。

配置方式也非常简单：

adb tcpip 5555 adb connect 192.168.x.x:5555

一旦连接成功，后续所有操作都可以通过网络完成，非常适合远程开发、持续集成环境下的自动化任务调度。

3. Appium：传统自动化测试的“老将”

3.1 Appium是什么？

Appium 是一个开源的跨平台移动应用自动化测试框架，支持 iOS 和 Android，允许你使用 Selenium WebDriver 协议来编写自动化脚本。

它最大的优势在于：

• 支持多种编程语言（Python、Java、JavaScript等）
• 不需要修改应用源码
• 可以操作原生App、混合App甚至Webview组件

典型使用场景包括：

• 回归测试
• UI功能验证
• 性能监控
• 多设备兼容性测试

3.2 工作原理简述

Appium 的工作模式可以概括为“客户端-服务器”结构：

1. 你在本地电脑上写一段 Python 脚本，调用 Appium 客户端库；
2. 请求发送到 Appium Server（运行在本地或远程）；
3. Server 解析请求并通过 UIAutomator（Android）或 XCUITest（iOS）驱动设备；
4. 设备执行操作并返回状态。

举个例子，要点击“登录”按钮，你需要这样写代码：

from appium import webdriver desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'emulator-5554', 'appPackage': 'com.example.app', 'appActivity': '.MainActivity' } driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723/wd/hub', desired_caps) login_btn = driver.find_element_by_id('com.example.app:id/login') login_btn.click()

可以看到，每一步都需要精确指定元素ID、路径或坐标，且必须提前知道页面结构。

3.3 优点与局限性

总结一句话：Appium 是工程师的好帮手，但离“普通人可用”还有很远距离。

4. 对比分析：AI驱动 vs 传统脚本化

现在我们把两者放在一起，从五个关键维度做一次全面对比。

4.1 使用门槛：谁更“小白友好”？

结论：Open-AutoGLM 完胜。即使是完全不懂代码的产品经理，也能立刻上手使用。

4.2 开发效率：谁更快完成任务？

假设我们要实现“打开微博搜索某话题并点赞第一条内容”。

• Open-AutoGLM：一句话搞定

  “打开微博搜‘AI大模型’，给第一个帖子点赞。”

  系统自动完成截图→识别→规划→执行全过程，耗时约10~20秒。

• Appium：至少需要以下步骤

  1. 启动Appium Server
  2. 编写启动参数
  3. 查找“搜索框”元素ID
  4. 输入文本
  5. 查找“搜索按钮”并点击
  6. 等待加载后查找第一条动态
  7. 查找“点赞图标”并点击
  8. 添加异常处理和等待机制

  整个过程可能需要半小时以上编码+调试。

结论：在单次任务执行效率上，Open-AutoGLM 具有压倒性优势。

4.3 稳定性与可控性：谁更可靠？

结论：Appium 更适合用于正式环境的回归测试，尤其是需要严格验证结果的场景。

4.4 扩展性与定制能力

结论：如果你要做复杂的金融交易流程测试，Appium 依然是首选；但如果只是日常操作模拟，Open-AutoGLM 更高效。

4.5 适用人群对比

5. 实战部署指南：如何让Open-AutoGLM跑起来？

虽然Open-AutoGLM理念先进，但要让它真正工作，还需要一些基础配置。以下是详细的本地部署流程。

5.1 硬件与环境准备

• 操作系统：Windows 或 macOS
• Python版本：建议 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0以上的真实手机或模拟器
• ADB工具：必须安装并配置好环境变量

ADB安装与配置

Windows用户：

1. 下载 Android SDK Platform Tools
2. 解压后将文件夹路径添加到系统PATH中：
   • Win + R →sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量
   • 在“系统变量”中的Path里新增ADB目录路径
3. 打开命令行输入：

   adb version

   若显示版本号则说明配置成功。

macOS用户： 在终端执行：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

（请根据实际解压路径调整）

5.2 手机端设置

1. 开启开发者模式
   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”。

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（可选但推荐）
   下载 ADB Keyboard APK 并安装。
   安装后进入“语言与输入法”设置，将其设为默认输入法，以便AI能自动输入文字。

5.3 部署控制端代码

在本地电脑执行以下命令：

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

确保所有依赖安装成功，特别是torch,transformers,adb-shell等关键包。

5.4 连接设备

USB连接方式

将手机通过USB线连接电脑，然后运行：

adb devices

如果输出类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

说明设备已识别。

WiFi远程连接方式

适用于远程调试或无线批量控制：

# 先用USB连接，开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 断开USB，通过IP连接 adb connect 192.168.1.100:5555

之后即可断开数据线，通过网络继续操作。

5.5 启动AI代理

一切就绪后，运行主程序：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<your-server-ip>: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：来自adb devices的设备标识
• --base-url：指向运行vLLM服务的云服务器地址
• --model：指定使用的模型名称
• 最后的字符串：你的自然语言指令

5.6 使用Python API进行远程控制

除了命令行，你也可以在自己的项目中调用API：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices conn = ADBConnection() # 连接设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 获取设备列表 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备IP（用于远程连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}")

这种方式更适合集成进自动化平台或后台服务。

5.7 常见问题排查

6. 总结：两种范式，各自精彩

6.1 技术趋势不可逆：AI正在重塑自动化

Open-AutoGLM 代表了一种全新的自动化范式：以自然语言为接口，以多模态AI为核心，以自动化执行为终点。它降低了技术门槛，提升了操作效率，尤其适合以下场景：

• 快速原型验证
• 日常手机操作自动化
• 非技术人员参与测试
• 探索性任务执行（如竞品调研）

但它也有明显短板：决策过程不透明、难以断言、长流程稳定性不足。因此，短期内还无法完全取代传统自动化框架。

6.2 Appium仍是企业级测试的基石

Appium 凭借其稳定性、可编程性和强大的生态支持，依然是大多数企业的首选。特别是在以下场景中不可替代：

• 回归测试
• 多轮次重复验证
• 复杂业务逻辑断言
• CI/CD集成

它的价值不是“能不能做”，而是“做得有多稳、多准、多可维护”。

6.3 未来属于融合：AI + 脚本 = 更强生产力

最理想的形态，其实是两者的结合：

• 用Open-AutoGLM快速生成测试脚本草稿
• 用Appium进行精细化调整和断言增强
• 再用AI自动回放和异常检测

想象这样一个工作流：

1. 你说：“我想测试登录流程。”
2. AI 自动生成 Appium 脚本框架
3. 你补充断言和异常处理
4. 脚本自动推送到CI系统执行

这才是真正的“智能自动化”。

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