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Open-AutoGLM实战案例：自然语言控制安卓设备详细步骤

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，有一天只需要说一句话，比如“帮我打开小红书搜一下附近的火锅店”，手机就能自动完成打开App、输入关键词、点击搜索这一整套操作？这不再是科幻电影里的桥段。现在，借助Open-AutoGLM，这一切已经可以实现。

Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的一款面向移动端的AI智能体（Agent）框架，它基于强大的视觉语言模型（VLM），让AI不仅能“看懂”手机屏幕上的内容，还能理解你的自然语言指令，并通过自动化工具链真正“动手”帮你操作手机。这个项目的核心目标是打造一个能自主感知、思考和执行任务的手机助手，而不需要你手动点来点去。

它的底层架构融合了多模态理解、意图解析、动作规划与ADB设备控制技术，构建出一个完整的闭环系统。用户只需用日常语言下达指令，AI就会像真人一样一步步完成任务——从识别图标、点击按钮，到滑动页面、输入文字，甚至处理复杂的交互流程。

更关键的是，Open-AutoGLM 并不是只能在特定设备或模拟器上跑的实验性Demo，而是具备真实落地能力的开源框架，支持真机部署、远程调试和灵活扩展，非常适合开发者、自动化测试人员以及对AI Agent感兴趣的极客玩家深入探索。

2. AutoGLM-Phone：让AI真正“会用”手机

2.1 多模态理解 + 自动化执行 = 真正的智能助理

传统的自动化脚本往往依赖固定的UI路径或坐标点击，一旦界面稍有变化就容易失败。而AutoGLM-Phone的核心突破在于：它不再靠“死记硬背”的方式操作手机，而是像人一样“先看再做”。

整个系统的工作流程分为四个关键环节：

1. 屏幕感知：通过ADB实时抓取手机当前画面，送入视觉语言模型进行分析。
2. 语义理解：将用户的自然语言指令与屏幕图像结合，理解当前上下文和目标任务。
3. 动作规划：根据理解结果，推理出下一步应该执行的操作（如点击某个按钮、输入某段文字）。
4. 执行反馈：调用ADB发送具体指令，完成操作后再次截图验证效果，形成闭环。

举个例子：你说“打开抖音，关注一个叫dycwo11nt61d的博主”。AI会：

• 先判断是否在桌面，如果不是则返回主屏；
• 找到抖音图标并点击进入；
• 在首页找到搜索框并点击；
• 输入指定用户名；
• 进入主页后查找“关注”按钮并点击；
• 最后确认关注状态是否成功。

整个过程无需预设任何控件ID或坐标，完全依靠视觉识别和逻辑推理完成。

2.2 安全机制与人工介入设计

考虑到自动操作可能涉及敏感行为（如支付、删除数据等），Open-AutoGLM 内置了安全防护机制：

• 敏感操作拦截：当检测到可能风险的操作（如跳转到支付页面、删除应用等），系统会暂停执行并提示用户确认。
• 验证码/登录接管：遇到需要输入验证码或账号密码的场景，AI不会强行尝试，而是交由用户手动处理，完成后可继续后续流程。
• 远程调试支持：通过WiFi连接ADB，开发者可以在不接触物理设备的情况下进行开发调试，极大提升便利性。

这些设计使得 Open-AutoGLM 不仅是一个炫技工具，更是一个具备实用价值和安全保障的智能助手框架。

3. 客户端与真机连接（本地电脑配置）

要让 Open-AutoGLM 正常运行，你需要在本地电脑上搭建控制端环境，并通过 ADB 与安卓设备建立通信。以下是详细的准备步骤。

3.1 硬件与环境准备

确保你已准备好以下软硬件条件：

• 操作系统：Windows 或 macOS（推荐使用较新版本）
• Python版本：建议安装 Python 3.10 或以上
• 安卓设备：Android 7.0 及以上系统的手机或模拟器
• ADB工具：Android Debug Bridge，用于与设备通信

提示：如果你使用的是模拟器（如MuMu、BlueStacks、Android Studio自带模拟器），通常已内置ADB支持，但仍需确认是否允许外部ADB连接。

3.2 配置ADB环境变量

Windows系统配置方法：

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl，打开“系统属性”。
3. 切换到“高级”选项卡，点击“环境变量”。
4. 在“系统变量”区域找到Path，点击“编辑”。
5. 添加 platform-tools 解压后的完整路径（例如：C:\platform-tools）。
6. 打开命令提示符，输入adb version，若显示版本信息则说明配置成功。

macOS系统配置方法：

打开终端，执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：

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

你可以将这条命令添加到 shell 配置文件（如.zshrc或.bash_profile）中，避免每次重启终端都要重新设置。

验证方式同样为运行adb version。

4. 手机端设置：开启调试权限

为了让电脑能够控制手机，必须启用开发者选项和USB调试功能。

4.1 开启开发者模式

1. 打开手机“设置”应用。
2. 进入“关于手机”。
3. 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”。

4.2 启用USB调试

1. 返回设置主菜单，进入“开发者选项”。
2. 找到“USB调试”并勾选启用。
3. 当首次通过USB连接电脑时，手机会弹出授权提示，请点击“允许”。

4.3 安装ADB Keyboard（可选但推荐）

由于部分操作需要输入文本（如搜索关键词），而标准ADB无法直接调用系统输入法，因此推荐安装ADB Keyboard来解决这个问题。

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装到手机。
2. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
3. 将输入法切换为“ADB Keyboard”。

这样，AI就可以通过ADB命令向该输入法发送文本，实现自动打字功能。

5. 部署控制端代码（Open-AutoGLM）

接下来，在本地电脑上部署 Open-AutoGLM 的控制端代码。

5.1 克隆项目仓库

打开终端或命令行工具，执行以下命令：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM

5.2 安装依赖库

项目依赖较多Python包，包括PyTorch、transformers、Pillow等。建议使用虚拟环境（如venv或conda）隔离依赖。

pip install -r requirements.txt pip install -e .

其中-e .表示以可编辑模式安装当前项目，便于后续修改调试。

注意：如果出现依赖冲突或安装失败，请检查Python版本是否符合要求，并确保网络通畅（部分包需从海外源下载）。

6. 设备连接方式详解

Open-AutoGLM 支持两种设备连接方式：USB直连和WiFi远程连接。推荐优先使用USB连接进行初次测试，稳定性更高。

6.1 USB连接方式

1. 使用数据线将手机连接至电脑。
2. 手机弹出“允许USB调试？”提示时，点击“允许”。
3. 在终端运行：

adb devices

正常情况下输出如下：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

只要看到设备ID后跟着device状态，说明连接成功。

6.2 WiFi远程连接方式

适用于远程调试或无线自动化场景。首次使用需通过USB完成初始化配置。

1. 先用USB连接设备，然后执行：

adb tcpip 5555

此命令将设备的ADB服务切换到TCP模式，监听5555端口。

2. 断开USB线缆。
3. 获取手机IP地址（可在“设置”→“WLAN”中查看）。
4. 使用以下命令连接：

adb connect 192.168.x.x:5555

替换192.168.x.x为实际IP地址。连接成功后，再次运行adb devices应能看到设备在线。

提示：WiFi连接受网络稳定性影响较大，若频繁掉线可改回USB连接。

7. 启动AI代理：开始自然语言控制

所有准备工作完成后，终于可以启动AI代理，让它接管你的手机！

7.1 命令行方式运行任务

在 Open-AutoGLM 根目录下执行：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<云服务器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：通过adb devices查看的实际设备ID（USB连接）或IP:5555（WiFi连接）。
• --base-url：指向运行 vLLM 或其他推理服务的公网地址，格式为http://IP:端口/v1。
• --model：指定使用的模型名称，需与服务端加载的一致。
• 最后的字符串：你要下达的自然语言指令，支持中文口语化表达。

程序启动后，AI会开始循环执行以下步骤：

• 截图 → 上传 → 分析 → 规划动作 → 执行 → 验证 → 继续…

直到任务完成或遇到中断条件为止。

7.2 使用Python API进行远程控制

除了命令行，你也可以在自己的Python脚本中集成 Open-AutoGLM 的控制能力。

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}") # （可选）为USB设备启用TCP/IP模式 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备IP地址: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这种方式适合嵌入到更大的自动化系统中，比如批量测试多个App、定时执行任务等。

8. 常见问题排查指南

在实际使用过程中，可能会遇到一些常见问题。以下是高频故障及解决方案：

8.1 ADB连接失败

• 现象：adb devices显示unauthorized或无设备。
• 原因：未授权调试权限。
• 解决：断开重连，手机端确认“允许USB调试”对话框。

8.2 连接被拒绝（Connection Refused）

• 现象：adb connect失败，提示“failed to connect”。
• 原因：防火墙阻止端口、设备未开启tcpip、IP地址错误。
• 解决：
  • 检查云服务器/本地主机是否开放了对应端口（如5555）；
  • 确保执行过adb tcpip 5555；
  • 核对设备IP是否正确。

8.3 AI模型无响应或乱码

• 现象：AI长时间不执行动作，或输出乱码指令。
• 原因：推理服务异常、模型参数不匹配、显存不足。
• 解决：
  • 检查 vLLM 服务是否正常运行；
  • 确认max_model_len设置足够大（建议≥4096）；
  • 查看GPU显存是否充足，必要时降低 batch size。

8.4 输入中文失败

• 现象：搜索框无法输入中文。
• 原因：ADB Keyboard 未设为默认输入法。
• 解决：进入手机设置，手动切换默认输入法为 ADB Keyboard。

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