从真人到二次元｜利用DCT-Net GPU镜像实现高质量图像风格迁移
2026/1/22 8:10:14
一句话控制手机！Open-AutoGLM语音指令实战演示
你有没有想过，动动嘴就能让手机自动完成一连串操作？比如只说一句“打开小红书搜美食”，手机就自己启动App、输入关键词、开始浏览结果——不需要你点一下屏幕。这听起来像科幻片的场景，现在通过Open-AutoGLM已经可以实现了。
这不是遥控助手，也不是简单的语音唤醒，而是一个真正能“看懂”屏幕、“听懂”指令，并自主规划执行路径的AI智能体。它把大模型的能力直接搬到了手机自动化上，用自然语言驱动真实设备操作，堪称“手机界的自动驾驶”。
本文将带你从零开始，一步步部署并实测 Open-AutoGLM 的完整能力。我们将亲自动手连接真机，下达语音级指令，见证AI如何接管手机完成复杂任务。无论你是开发者、自动化爱好者，还是对AI Agent感兴趣的技术探索者，都能在这篇文章中获得可落地的实践经验。
准备好了吗？接下来，我们就要让手机真正“听话”了。
1. Open-AutoGLM 是什么？让AI成为你的手机管家
1.1 多模态理解 + 自动执行 = 真正的手机AI Agent
Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的一套手机端AI智能助理框架，基于其自研的视觉语言模型 AutoGLM 构建而成。它的核心目标很明确：让用户用一句话，就能让AI替自己操作手机完成任务。
和传统语音助手（如Siri、小爱同学）只能执行预设命令不同，Open-AutoGLM 具备真正的“理解-决策-执行”闭环能力：
- 看得见：通过ADB截屏获取当前手机界面，利用视觉语言模型分析屏幕上有哪些按钮、文字、图标；
- 听得懂：接收用户输入的自然语言指令，比如“发微信给张三说今晚吃饭改到七点”；
- 想得清：结合上下文和当前界面状态，推理出需要执行的操作序列（打开微信 → 找到张三 → 输入消息 → 发送）；
- 做得准：通过ADB发送点击、滑动、输入等指令，精准操控手机完成全流程。
整个过程无需手动干预，AI会像一个“数字打工人”一样，替你完成所有操作步骤。
1.2 核心功能亮点一览
| 功能特性 | 说明 |
|---|---|
| 多模态感知 | 能同时理解图像（屏幕截图）和文本（用户指令），实现精准界面识别 |
| 自然语言驱动 | 支持中文长句指令，无需学习特定语法，说人话就行 |
| 自动任务规划 | 可处理跨App、多步骤任务，具备长链路推理能力 |
| 安全机制完善 | 敏感操作（支付、登录）会暂停并提示人工确认 |
| 支持人工接管 | 遇到验证码或复杂弹窗时，可临时交还控制权 |
| 远程调试支持 | 支持WiFi连接，无需USB线即可远程控制设备 |
| 适配主流应用 | 已覆盖50+常用App，包括微信、抖音、淘宝、美团等 |
更关键的是，它是完全开源的。你可以本地部署模型，掌握数据主权，不用担心隐私泄露问题。
2. 准备工作：搭建运行环境与连接真机
要让 Open-AutoGLM 正常工作，我们需要在本地电脑上配置控制端，并通过 ADB 连接安卓手机。整个流程分为三部分：环境准备、手机设置、代码部署。
2.1 硬件与软件要求
- 操作系统：Windows 或 macOS（推荐）
- Python版本：3.10 或更高
- 安卓设备：Android 7.0 及以上系统的真实手机或模拟器
- 网络环境：电脑与手机处于同一局域网（用于WiFi连接）
- 工具依赖：ADB（Android Debug Bridge）
2.2 安装并配置 ADB
ADB 是 Android 提供的调试桥接工具，Open-AutoGLM 正是通过它来控制手机。
Windows 用户：
- 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
- 将解压后的文件夹路径添加到系统
PATH环境变量中。- 快捷键 Win + R → 输入
sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量 → 在“系统变量”中找到 Path → 编辑 → 添加新条目。
- 快捷键 Win + R → 输入
- 打开命令行，输入
adb version，若显示版本信息则安装成功。
macOS 用户：
在终端执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools为永久生效，可将其写入.zshrc或.bash_profile文件。
2.3 手机端设置
为了让电脑能控制手机，需开启开发者权限和调试模式。
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”。启用 USB 调试
返回设置主界面 →「开发者选项」→ 开启“USB调试”。安装 ADB Keyboard（重要）
下载 ADB Keyboard APK 并安装。
安装后进入「语言与输入法」→ 默认键盘 → 切换为 ADB Keyboard。
这样AI才能通过ADB向手机输入文字，否则无法填写搜索框、登录账号等。USB连接验证
使用数据线将手机连接电脑，在命令行运行：adb devices如果看到类似
xxxxxx device的输出，说明连接成功。
3. 部署 Open-AutoGLM 控制端
现在我们已经在本地准备好基础环境，接下来下载并安装 Open-AutoGLM 的控制代码。
3.1 克隆项目仓库
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM3.2 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt pip install -e .注意：如果后续使用本地部署的大模型服务（如vLLM），还需额外安装推理引擎，详见官方文档。
3.3 启动方式选择：云端API vs 本地部署
Open-AutoGLM 支持两种模型调用方式：
| 方式 | 优点 | 缺点 | 适用人群 |
|---|---|---|---|
| 第三方API（推荐） | 无需高性能GPU，开箱即用 | 需要API Key，可能产生费用 | 普通用户、快速体验 |
| 本地部署模型 | 数据私有化，无调用成本 | 需要至少24GB显存的GPU | 开发者、企业用户 |
推荐方案：使用智谱 BigModel API（中文优化）
注册 BigModel 获取 API Key，然后运行：
python main.py \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model "autoglm-phone" \ --apikey "your-api-key-here" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"如果你有自己的 vLLM 服务，替换--base-url为你的服务器地址即可，例如：
--base-url http://192.168.1.100:8000/v14. 实战演示：一句话完成复杂手机操作
让我们进入最激动人心的部分——实际测试几个典型场景，看看 Open-AutoGLM 到底有多强。
4.1 场景一：社交媒体操作 —— 关注指定账号
指令：
“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”
执行过程：
- AI识别当前桌面，找到抖音图标并点击打开；
- 进入首页后，定位底部“我”标签，进入个人页；
- 找到顶部搜索框，调用 ADB Keyboard 输入“dycwo11nt61d”；
- 点击搜索，进入结果页；
- 找到目标用户，点击“关注”按钮；
- 输出日志：“任务完成，已成功关注该用户。”
整个过程耗时约15秒，完全自动完成，无需任何手动介入。
4.2 场景二：生活服务类 —— 搜索附近美食
指令：
“打开美团搜索附近的火锅店”
AI行为解析：
- 视觉识别：判断当前是否在桌面，寻找美团App图标；
- 启动App后，检测首页是否有“美食”或“附近”入口；
- 若未直接匹配，尝试滑动查找或使用搜索功能；
- 输入“火锅”并触发搜索；
- 展示结果列表，任务结束。
这个任务考验的是AI对UI元素的理解能力和容错性。即使美团界面更新或布局变化，只要文字信息存在，模型仍能准确识别。
4.3 场景三：跨App比价任务（思维链能力展示）
指令：
“比较这款洗发水在京东和淘宝的价格，选便宜的那个下单”
虽然目前还不支持全自动下单（涉及支付风险），但AI可以完成前半部分：
- 打开京东 → 搜索“海飞丝去屑洗发水” → 记录价格；
- 回到桌面 → 打开淘宝 → 搜索同款 → 记录价格；
- 对比两个价格 → 输出结论：“京东售价¥59.9，淘宝售价¥56.8，建议在淘宝购买。”
这种跨App信息整合+逻辑判断的能力，正是大模型作为Agent的核心优势。
4.4 场景四：浏览器操作（英文指令也支持）
指令：
“Open Chrome browser and search for 'AI phone agent'”
AI会自动：
- 启动Chrome浏览器；
- 调出搜索栏；
- 输入“AI phone agent”；
- 触发搜索并加载页面。
说明该框架不仅支持中文，也能处理英文指令，具备一定的多语言能力。
5. 高级用法：Python API 与远程控制
除了命令行，Open-AutoGLM 还提供了 Python API，方便集成到其他系统中。
5.1 使用 Python 调用 Agent
from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig # 配置模型服务地址 model_config = ModelConfig( base_url="http://192.168.1.100:8000/v1", model_name="autoglm-phone-9b", ) # 创建代理实例 agent = PhoneAgent(model_config=model_config) # 执行任务 result = agent.run("打开微信给文件传输助手发消息：测试成功") print(result)这种方式适合做批量任务、定时任务或嵌入到自动化平台中。
5.2 WiFi无线连接（摆脱数据线束缚）
大多数时候，我们不想一直插着USB线。Open-AutoGLM 支持通过WiFi远程调试。
操作步骤：
先用USB连接手机；
执行命令开启TCP/IP模式：
adb tcpip 5555断开USB，获取手机IP地址（可在设置→WLAN中查看）；
使用ADB连接IP：
adb connect 192.168.1.105:5555再次运行
adb devices，确认设备在线。
之后就可以在任意脚本中使用--device-id 192.168.1.105:5555来指定设备。
6. 常见问题与优化建议
在实际使用过程中，可能会遇到一些问题。以下是高频问题及解决方案。
6.1 常见问题排查表
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| ADB无法识别设备 | 未开启USB调试 | 检查开发者选项中的“USB调试”是否开启 |
| 设备显示 offline | 驱动异常或授权未通过 | 撤销USB调试授权后重新连接，允许电脑调试 |
| 输入中文失败 | 未安装ADB Keyboard | 安装并切换默认输入法 |
| 模型无响应 | API密钥错误或网络不通 | 检查base-url、apikey、防火墙设置 |
| 执行卡住不动 | 页面加载慢或元素识别失败 | 增加等待时间，或手动干预一次后再继续 |
6.2 提升成功率的小技巧
- 保持屏幕常亮：避免因息屏导致操作中断，建议关闭自动锁屏。
- 减少干扰弹窗：关闭不必要的通知权限，防止广告弹窗打断流程。
- 使用高分辨率设备：更高的屏幕清晰度有助于模型更准确识别UI元素。
- 启用Verbose模式：添加
--verbose参数，查看AI的思考过程，便于调试。
7. 总结：迈向真正的AI手机时代
Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它是通往“AI原生手机”的重要一步。通过这次实战，我们可以清晰看到：
- 一句话指令真的能驱动复杂的多步骤操作；
- 视觉+语言双模态理解让AI具备了“看屏幕”的能力；
- 基于ADB的自动化实现了对真实设备的精确控制；
- 开源开放的设计让每个人都能参与构建自己的AI助手。
未来，这类技术有望深度集成进操作系统，成为每个人的“数字分身”。你可以告诉它：“帮我订明天上午的高铁票，顺便预约会议室”，然后它就会默默完成所有琐碎操作。
而现在，你已经掌握了让它工作的第一把钥匙。
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