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Open-AutoGLM开发者模式开启详细图解

1. 引言：让AI真正“学会用手机”

你有没有想过，有一天只需要说一句“帮我打开小红书搜美食”，手机就能自动完成所有操作？这不是科幻电影，而是Open-AutoGLM正在实现的现实。

Open-AutoGLM 是智谱AI开源的一款基于视觉语言模型的 AI 手机智能助理框架。它不仅能“看懂”你的手机屏幕，还能通过自然语言指令自动执行点击、滑动、输入等操作，真正实现AI代理操控安卓设备。无论是批量关注账号、自动下单外卖，还是重复性APP操作，它都能帮你一键搞定。

本文将带你从零开始，手把手完成Open-AutoGLM 开发者模式的完整部署与连接流程，并附上详细的图文说明和避坑指南，确保你能顺利开启这个强大的AI手机Agent功能。

核心能力一句话总结：你说指令，AI看屏、理解、规划、动手——全程无需手动干预。

2. 系统架构与工作原理

2.1 整体架构解析

Open-AutoGLM 的运行依赖于三个核心组件协同工作：

• 云端AI模型服务：部署在GPU服务器上的AutoGLM-Phone-9B大模型，负责理解屏幕画面和用户指令，并生成操作决策。
• 本地控制端（Open-AutoGLM代码）：运行在你电脑上的Python程序，负责调用ADB控制手机。
• 安卓设备：真实手机或模拟器，执行最终的操作动作。

三者通过 ADB（Android Debug Bridge）建立通信链路，形成一个闭环系统。

2.2 工作流程拆解

当你输入一条指令如“打开抖音搜索某博主并关注”，整个流程如下：

1. 指令解析：AI模型接收自然语言指令，理解任务目标；
2. 屏幕感知：通过ADB截取当前手机屏幕图像，送入视觉语言模型分析界面元素；
3. 动作规划：模型判断下一步应执行的操作（如点击搜索框、输入文字、点击头像）；
4. 执行控制：通过ADB发送对应操作命令到手机；
5. 循环迭代：重复上述过程，直到任务完成。

整个过程完全自动化，且支持复杂多步任务。

3. 部署环境准备清单

3.1 硬件与软件要求

3.2 必备工具下载

• Open-AutoGLM GitHub仓库
• ADB Keyboard APK安装包
• ADB调试工具包（Android SDK Platform Tools）
• AutoDL SSH隧道工具（用于USB映射）

4. 云服务器环境搭建（以AutoDL为例）

4.1 创建GPU实例

1. 登录 AutoDL官网 并充值至少10元；
2. 进入「算力市场」，选择：
   • GPU型号：A100-PCIE-40GB
   • 操作系统：PyTorch 2.8.0 + Python 3.10 (Ubuntu 22.04)
   • CUDA版本：12.8
3. 点击「创建开机」，等待1-2分钟实例启动。

4.2 SSH登录与基础配置

使用CMD或Terminal登录云主机：

ssh root@your-server-ip -p your-port

登录后检查GPU是否识别成功：

nvidia-smi

正常输出应显示A100显卡信息及40GB显存。

4.3 安装依赖环境

# 创建项目目录 mkdir ~/autoglm && cd ~/autoglm # 启用网络加速（关键！避免下载超时） source /etc/network_turbo # 克隆代码 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM # 创建虚拟环境（必须Python 3.10） conda create -n autoglm python=3.10 conda activate autoglm # 安装依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install -e .

注意：首次运行会自动从ModelScope下载AutoGLM-Phone-9B模型（约6GB），需耐心等待。

5. 手机端设置详解（关键步骤）

5.1 开启开发者选项与USB调试

1. 打开手机「设置」→「关于手机」；
2. 连续点击「版本号」7次，提示“您已进入开发者模式”；
3. 返回设置主菜单 →「开发者选项」；
4. 开启「USB调试」；
5. 若有「USB调试（安全设置）」也一并开启。

5.2 安装ADB Keyboard输入法

这是实现文本输入自动化的关键！

1. 将下载的ADBKeyboard.apk安装到手机；
2. 进入「设置」→「语言与输入法」→「默认输入法」；
3. 选择「ADB Keyboard」作为当前输入法。

验证方法：在任意输入框长按粘贴，若出现“ADB Keyboard”则启用成功。

5.3 USB连接授权确认

使用原装数据线连接手机与本地电脑：

• 手机会弹出“允许USB调试吗？”对话框；
• 勾选“始终允许来自该计算机”并点击确定；
• 切勿忽略此步骤，否则ADB无法通信。

6. 本地控制端部署与设备连接

6.1 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CMD验证：

adb version

macOS 用户：

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

6.2 验证设备连接状态

adb devices

正确输出示例：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

如果显示unauthorized，请重新插拔USB线并在手机上授权。

7. 使用AutoDL SSH隧道映射手机

由于AI模型运行在云端，而手机连接在本地电脑，需要通过SSH隧道将本地ADB设备映射到云服务器。

7.1 下载并配置AutoDL SSH工具

1. 下载 AutoDL-SSH-Tools；
2. 解压后打开，登录你的AutoDL账号；
3. 在列表中找到当前运行的实例，点击「USB映射」→「连接」。

7.2 验证云端ADB识别设备

回到云服务器终端，激活环境后执行：

conda activate autoglm adb devices

你应该能看到与本地相同的设备ID。这表示手机已成功映射至云端。

8. 启动AI代理并执行任务

8.1 命令行方式运行

在云服务器上执行以下命令：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://localhost: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获取的设备ID；
• --base-url：vLLM服务地址（若模型本地部署，默认为http://localhost:8000/v1）；
• 最后字符串：你要下达的自然语言指令。

8.2 Python API方式调用（适合集成开发）

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 初始化连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备（WiFi ADB） success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 启用TCP/IP模式（用于无线连接） success, message = conn.enable_tcpip(5555) ip = conn.get_device_ip() print(f"设备IP: {ip}")

9. 常见问题排查指南

9.1 设备未识别（adb devices无输出）

• 更换USB数据线（确保支持数据传输）；
• 检查手机是否开启“传输文件”模式；
• 重启ADB服务：adb kill-server && adb start-server；
• 重新运行SSH隧道的USB映射功能。

9.2 输入失败或乱码

• 确认已将ADB Keyboard 设置为默认输入法；
• 检查是否有其他输入法冲突；
• 可尝试重启手机后再连接。

9.3 模型加载缓慢或报错

• 显存不足会导致模型无法加载，请务必使用≥32GB显存GPU；
• 首次运行需下载模型，耗时约10-15分钟，请保持网络畅通；
• 若下载中断，删除~/.cache/modelscope缓存后重试。

9.4 云服务器防火墙限制

确保云服务商安全组放行以下端口：

• ADB默认端口：5555
• vLLM服务端口：8000
• SSH端口：自定义端口（如25xxx）

10. 总结：开启AI手机Agent的新篇章

Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它是通往通用AI代理时代的重要一步。通过本文的详细图解与实操步骤，你应该已经成功部署了这套系统，并见证了AI如何自主操作手机完成复杂任务。

核心要点回顾：

• 模型能力强大：基于9B参数的视觉语言模型，具备精准的界面理解和动作规划能力；
• 部署门槛降低：借助AutoDL等平台，个人开发者也能轻松拥有高性能GPU资源；
• 扩展性强：支持WiFi远程控制、多设备管理、自定义任务脚本；
• 安全性设计：敏感操作需人工确认，验证码场景支持接管。

下一步你可以尝试：

• 编写自己的任务指令集（如自动打卡、批量点赞）；
• 结合RPA思想构建企业级自动化流程；
• 对特定APP进行微调，提升操作准确率；
• 探索无USB线的纯WiFi远程控制方案。

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