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Open-AutoGLM邮件处理尝试：重要通知查看执行部署

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，让AI帮你操作手机？不是简单的语音助手，而是真正能“看”懂屏幕、“理解”界面，并自动完成复杂任务的智能体。比如，你只需要说一句：“打开小红书搜美食”，它就能自己启动App、输入关键词、滑动浏览结果——整个过程完全自动化。

这就是Open-AutoGLM的核心能力。它是智谱AI开源的一个基于视觉语言模型（VLM）的手机端AI Agent框架，名为AutoGLM-Phone。这个系统不仅能“读图”，还能通过 ADB（Android Debug Bridge）实际操控安卓设备，实现从“感知”到“行动”的闭环。

更进一步，Phone Agent是在 AutoGLM 基础上构建的完整智能助理框架。它结合了多模态理解、意图解析、动作规划和安全机制，让用户用自然语言就能驱动手机完成各种操作。无论是查邮件、回消息、刷短视频还是处理通知，都可以交给AI来执行。

本文将带你一步步完成 Open-AutoGLM 的本地控制端部署，连接真实安卓设备，并尝试让它帮你查看并处理一条“重要邮件通知”。

2. 核心工作原理：AI如何“操作”手机？

要理解 Phone Agent 是怎么工作的，我们可以把它拆成四个关键环节：

2.1 屏幕感知：AI在“看”什么？

每次执行任务前，AI会通过 ADB 截取当前手机屏幕画面。这幅图像会被送入一个强大的视觉语言模型（VLM），模型不仅能识别出图片内容，还能理解界面上的文字、按钮位置、UI结构等信息。

比如，当屏幕显示微信聊天列表时，模型能准确识别出“未读消息”图标、“联系人名称”、“时间戳”等元素，就像人眼一样“读懂”界面。

2.2 意图理解：你说的话，AI听懂了吗？

用户输入的自然语言指令，例如“打开抖音搜索某个博主并关注”，会被大语言模型（LLM）解析成具体的任务目标。模型会判断你需要打开哪个App、执行什么操作、目标对象是谁。

这一阶段的关键是把模糊的人类语言转化为清晰的任务描述，为后续的动作规划打下基础。

2.3 动作规划：下一步该点哪里？

这是最核心的部分。AI需要根据当前屏幕状态和目标任务，决定下一步该做什么：是点击某个按钮？滑动页面？还是输入文字？

系统采用了一种“观察-决策-执行”的循环模式：

• 观察：获取当前屏幕截图
• 决策：模型输出一个操作指令（如“点击坐标(x,y)”或“输入文本”）
• 执行：通过 ADB 发送命令，模拟触摸或输入
• 循环：直到任务完成或达到最大步数

整个流程无需预设脚本，完全由AI动态规划路径。

2.4 安全与人工接管机制

为了避免误操作（比如误删文件、误支付），系统内置了敏感操作确认机制。当检测到可能涉及隐私或风险的操作时（如输入密码、点击支付按钮），AI会暂停并提示用户是否继续。

此外，在验证码弹窗、登录授权等无法自动处理的场景中，也支持人工临时接管，确保任务既能自动化又不失安全性。

3. 本地环境准备：让电脑控制手机

要想让 Open-AutoGLM 正常运行，我们需要在本地电脑上配置好控制端环境，并确保能通过 ADB 连接安卓设备。

3.1 硬件与软件要求

3.2 安装与配置 ADB

Windows 用户

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl，打开“系统属性” → “高级” → “环境变量”。
3. 在“系统变量”中找到Path，点击编辑，添加 platform-tools 的解压路径（如C:\platform-tools）。
4. 打开命令行，输入adb version，如果显示版本号说明配置成功。

macOS 用户

在终端中执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：

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

你可以将这行命令写入.zshrc或.bash_profile文件，避免每次重启终端都要重新设置。

验证方式同样是运行adb version。

4. 手机端设置：开启调试权限

为了让电脑能够远程控制手机，必须开启开发者选项和USB调试。

4.1 开启开发者模式

进入手机“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”。

4.2 启用 USB 调试

返回设置主菜单 → “开发者选项” → 找到“USB调试”并开启。

注意：不同品牌手机路径略有差异，请根据机型查找对应入口。

4.3 安装 ADB Keyboard（关键步骤）

由于 AI 需要自动输入文字（如搜索关键词），而大多数输入法不支持 ADB 文字注入，因此必须安装专用输入法。

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
2. 进入“语言与输入法”设置 → 将默认输入法切换为ADB Keyboard。

这样，AI就可以通过 ADB 命令直接向输入框发送文本，无需手动打字。

5. 部署 Open-AutoGLM 控制端

现在我们开始部署本地控制代码。

5.1 克隆项目仓库

打开终端或命令行工具，执行：

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

5.2 安装依赖

推荐使用虚拟环境（可选）：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows

安装所需依赖：

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

-e .表示以开发模式安装，便于后续修改代码。

6. 连接设备：USB 与 WiFi 两种方式

确保手机已通过 USB 连接到电脑，或处于同一局域网内。

6.1 使用 USB 连接（推荐初学者）

插上数据线后，在终端运行：

adb devices

正常情况下会输出类似：

List of devices attached 1234567890abcde device

其中1234567890abcde就是你的设备ID，后续调用时需要用到。

6.2 使用 WiFi 远程连接（适合无线调试）

首次需通过 USB 连接启用 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555

然后拔掉数据线，在同一网络下连接设备IP：

adb connect 192.168.x.x:5555

替换192.168.x.x为你的手机IP地址（可在Wi-Fi设置中查看）。连接成功后，同样可用adb devices查看。

这种方式特别适合长期运行AI代理，无需一直插线。

7. 启动 AI 代理：让AI接管手机

一切就绪，现在可以下达第一条指令了！

7.1 命令行方式运行

假设你的云服务已部署好模型（如 vLLM 提供 API 接口），且公网 IP 为123.45.67.89，映射端口为8800，设备ID为1234567890abcde。

运行以下命令：

python main.py \ --device-id 1234567890abcde \ --base-url http://123.45.67.89:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开邮箱App，查找来自‘system@bank.com’的重要通知邮件，并将其标记为已读。"

AI 将会：

1. 自动启动邮箱应用
2. 分析收件箱界面
3. 找到发件人为system@bank.com的邮件
4. 判断是否为“重要通知”
5. 点击进入并执行“标记为已读”操作

整个过程无需人工干预。

7.2 Python API 方式调用（适合集成）

如果你希望将 Phone Agent 集成到自己的系统中，也可以使用其提供的 Python API。

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}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备IP（用于WiFi连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这段代码可用于自动化连接管理、设备发现和状态监控。

8. 实际应用场景：不止是“打开App”

虽然演示中只是简单地查看邮件，但 Open-AutoGLM 的潜力远不止于此。它可以应用于多种高频、重复性高的手机操作场景：

8.1 日常任务自动化

• 每日打卡类App自动签到
• 新闻App阅读积分任务
• 社交平台点赞/评论互动

8.2 信息提取与汇总

• 自动抓取快递App中的物流信息
• 从银行App中提取交易记录摘要
• 监控招聘App的新职位推送

8.3 多App协同操作

• “把我微信收到的发票转发到钉钉给财务”
• “把微博上的优惠券截图保存到相册并分享给家人”

这些跨App、多步骤的任务，正是 AI Agent 最擅长的领域。

9. 常见问题与排查建议

在实际部署过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是解决方案：

9.1 ADB 连接失败

• 现象：adb devices无设备或显示unauthorized
• 解决：检查手机是否弹出“允许USB调试？”对话框，勾选“始终允许”并确认。

9.2 WiFi 连接不稳定

• 现象：adb connect成功但很快断开
• 解决：尝试重启手机 ADB 服务：adb usb→adb tcpip 5555；或改用 USB 连接测试。

9.3 AI 操作卡住或乱点

• 现象：AI反复点击错误位置或无法前进
• 解决：检查云端模型响应是否正常；确认截图清晰、UI元素可识别；适当增加每步等待时间。

9.4 输入中文失败

• 现象：搜索框无法输入中文
• 解决：确保已安装并启用ADB Keyboard，并在其设置中开启“Use Hardware Keyboard”。

9.5 模型无响应或返回乱码

• 现象：API 调用超时或输出非结构化文本
• 解决：检查 vLLM 启动参数是否正确，特别是--max-model-len和显存分配；确认模型权重加载完整。

10. 总结：迈向真正的手机AI助手

Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它代表了下一代移动交互的可能性——用自然语言指挥手机完成复杂任务。

通过本次部署实践，我们完成了：

• 本地控制端环境搭建
• 真机 ADB 调试配置
• 连接云端 AI 模型
• 成功执行一条“查看重要邮件”的自动化指令

虽然目前仍存在对界面变化敏感、部分App兼容性差等问题，但随着视觉语言模型能力的提升和动作规划算法的优化，这类 AI Agent 正在快速走向成熟。

未来，你可以想象这样一个场景：早上醒来，对手机说一句：“帮我看看昨晚有什么重要消息，订个会议室，再预约下午的车检。” 然后一切自动完成。

而现在，你已经迈出了第一步。

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