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Open-AutoGLM如何实现跨平台？Android模拟器适配教程

Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

AutoGLM-Phone 是一个基于视觉语言模型的 AI 手机智能助理框架。它能以多模态方式理解屏幕内容，并通过 ADB 自动操控设备。用户只需用自然语言下指令，如“打开小红书搜美食”，模型即可解析意图、理解界面并自动规划、执行操作流程，无需手动点击。

Phone Agent 是一个基于 AutoGLM 构建的手机端智能助理框架，它能够以多模态方式理解手机屏幕内容，并通过自动化操作帮助用户完成任务。系统通过 ADB(Android Debug Bridge)来控制设备，以视觉语言模型进行屏幕感知，再结合智能规划能力生成并执行操作流程。用户只需用自然语言描述需求，如“打开小红书搜索美食”，Phone Agent 即可自动解析意图、理解当前界面、规划下一步动作并完成整个流程。系统还内置敏感操作确认机制，并支持在登录或验证码场景下进行人工接管。同时，它提供远程 ADB 调试能力，可通过 WiFi 或网络连接设备，实现灵活的远程控制与开发。

1. Open-AutoGLM 核心架构与跨平台原理

1.1 多模态理解 + ADB 控制 = 真正的手机 AI 助理

Open-AutoGLM 的核心在于将**视觉语言模型（VLM）**的能力与ADB（Android Debug Bridge）的底层控制能力结合起来，形成一个闭环的“感知-决策-执行”系统。

传统意义上的自动化脚本依赖固定坐标或控件 ID，一旦界面变化就容易失效。而 Open-AutoGLM 不同——它像人一样“看”屏幕，理解当前页面的内容和结构，再决定下一步该点哪里、输入什么。这种基于语义的理解方式让它具备了极强的泛化能力，无论是哪个 App、哪种界面布局，只要模型能“读懂”，就能操作。

它的运行流程如下：

1. 截图获取当前界面：通过 ADB 命令实时抓取手机屏幕图像。
2. 多模态模型分析画面：将截图和用户指令一起输入到 VLM 模型中，让模型理解“现在屏幕上有什么”、“用户想做什么”。
3. 生成操作指令：模型输出具体的 Action，比如“点击左上角返回按钮”、“在搜索框输入‘美食’”、“滑动列表向下”等。
4. 执行 ADB 命令：控制端将这些抽象动作翻译成实际的 ADB 操作（tap、input text、swipe 等），发送给设备执行。
5. 循环反馈：执行后再次截图，进入下一轮判断，直到任务完成。

这个设计天然支持跨平台：只要设备支持 ADB 调试，无论它是真机还是模拟器，都能被统一控制。这也为后续接入 Android 模拟器打下了坚实基础。

1.2 为什么能适配 Android 模拟器？

很多人以为这类框架只能跑在真实手机上，其实不然。Open-AutoGLM 的设计从一开始就考虑了设备抽象层的概念——它不关心你连的是小米、华为还是模拟器，只认 ADB 接口。

Android 模拟器（如 MuMu、雷电、BlueStacks、Android Studio 自带模拟器）本质上也是一个完整的 Android 系统实例，同样支持 ADB 连接和调试功能。只要你能在电脑上通过adb devices看到模拟器设备，Open-AutoGLM 就可以像控制真机一样控制它。

这意味着你可以：

• 在本地批量测试不同分辨率、不同系统版本的“虚拟手机”
• 实现无物理设备依赖的自动化流程
• 更方便地进行远程调试和 CI/CD 集成

只要模拟器开启了 ADB 权限，并正确配置了网络连接，就能无缝接入 Open-AutoGLM 生态。

2. 客户端与设备连接：本地电脑部署全流程

2.1 硬件与环境准备

要让 Open-AutoGLM 正常工作，你需要准备好以下几样东西：

• 操作系统：Windows 或 macOS 均可
• Python 版本：建议使用 Python 3.10 或更高版本
• 目标设备：Android 7.0 及以上系统的手机或模拟器
• ADB 工具：这是连接和控制设备的核心工具包

ADB 安装与配置

ADB 包含在 Android SDK Platform Tools 中，可以从 Google 官方下载。

Windows 用户配置步骤：

1. 下载 Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl，打开“系统属性”。
3. 进入“高级”选项卡 → “环境变量”。
4. 在“系统变量”中的Path里新增一条，指向你解压后的 platform-tools 文件夹路径（例如：C:\platform-tools）。
5. 打开命令提示符，输入adb version，如果显示版本号说明配置成功。

macOS 用户快速配置：

假设你把 platform-tools 解压到了~/Downloads/platform-tools，可以在终端执行：

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

为了永久生效，可以将这行添加到你的 shell 配置文件中（如.zshrc或.bash_profile）。

2.2 手机端设置（适用于真机与模拟器）

无论是真实手机还是模拟器，都需要开启 ADB 调试权限。

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”。

开启 USB 调试

返回设置主菜单 → “开发者选项” → 找到并勾选“USB 调试”。

注意：部分国产厂商（如华为、小米）可能还需要额外开启“OEM 解锁”或“USB 安装”等选项，请根据具体品牌查阅文档。

安装 ADB Keyboard（关键！）

由于 Open-AutoGLM 需要自动输入文字，但大多数输入法无法通过 ADB 直接控制，因此必须安装专用的ADB Keyboard。

1. 从 GitHub 下载 ADBKeyboard.apk 并安装到设备上。
2. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘” → 切换为ADB Keyboard。
3. 回到桌面，长按输入框触发键盘，确保 ADB Keyboard 能正常弹出。

这样，后续所有文本输入都可以通过adb shell input text "xxx"命令完成。

3. 部署 Open-AutoGLM 控制端代码

一切准备就绪后，我们开始部署本地控制程序。

3.1 克隆项目并安装依赖

打开终端或命令行工具，执行以下命令：

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

提示：建议使用虚拟环境（venv 或 conda）来隔离依赖，避免与其他项目冲突。

3.2 检查设备连接状态

确保你的设备已经通过 USB 或 WiFi 连接到电脑。

使用 USB 连接

用数据线将手机或模拟器连接到电脑，然后运行：

adb devices

你应该能看到类似这样的输出：

List of devices attached emulator-5554 device

其中emulator-5554就是你的设备 ID。

使用 WiFi 远程连接（推荐用于模拟器）

如果你希望摆脱数据线束缚，尤其是使用模拟器时，可以通过 WiFi 连接。

首先用 USB 连接设备，并启用 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555

然后断开 USB，使用设备 IP 地址连接：

adb connect 192.168.x.x:5555

这里的 IP 地址可以在设备的“WLAN 设置”中查看，或者通过adb shell ifconfig wlan0获取。

连接成功后，再次运行adb devices应该能看到设备在线。

4. 启动 AI 代理：让模型接管手机

4.1 命令行方式启动任务

当你确认设备已连接，就可以启动 AI 代理了。

假设你的云服务运行在公网 IP123.45.67.89，映射端口为8800，设备 ID 是emulator-5554，可以运行如下命令：

python main.py \ --device-id emulator-5554 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/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查看到的设备标识，可以是序列号或 IP:端口。
• --base-url：指向你部署的 vLLM 或其他推理服务的 API 地址，格式为http://IP:PORT/v1。
• --model：指定使用的模型名称，需与服务端注册的一致。
• 最后的字符串：用户的自然语言指令，AI 会据此生成操作流程。

执行后，你会看到模型逐步分析屏幕、生成动作，并通过 ADB 实际执行点击、滑动、输入等操作。

4.2 使用 Python API 进行更精细控制

除了命令行，Open-AutoGLM 还提供了 Python API，适合集成到自己的系统中。

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}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 如果是 USB 连接，可切换为 TCP/IP 模式 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这套 API 特别适合做批量设备管理、自动化测试平台或远程运维系统。

5. 常见问题与排查建议

5.1 设备无法识别或连接失败

• 现象：adb devices无输出或显示unauthorized
• 解决方法：
  • 检查是否开启了“USB 调试”
  • 第一次连接时手机会弹出“允许调试？”提示，务必点击“允许”
  • 更换数据线或 USB 接口，排除硬件问题
  • 重启 ADB 服务：adb kill-server && adb start-server

5.2 ADB 连接频繁断开（尤其 WiFi 模式）

• 原因：WiFi 网络不稳定或设备休眠
• 建议：
  • 在开发者选项中关闭“USB 调试超时”或“休眠时关闭无线”
  • 使用有线连接进行稳定性要求高的任务
  • 对于模拟器，尽量保持窗口激活状态，防止后台挂起

5.3 模型响应慢或输出乱码

• 检查点：
  • 确保服务端 vLLM 启动参数正确，特别是--max-model-len和显存分配
  • 确认--base-url指向的是正确的/v1接口
  • 查看服务端日志是否有 OOM（内存溢出）或 decode 错误
  • 尝试简化指令，避免过于复杂或多跳任务

5.4 文字输入失败

• 常见原因：未正确设置 ADB Keyboard 为默认输入法
• 验证方法：
  • 手动点击输入框，观察弹出的键盘是不是 ADB Keyboard
  • 执行adb shell ime list -s查看当前默认输入法
  • 若不是，可通过命令切换：adb shell ime set com.android.adbkeyboard/.AdbIME

6. 总结：构建属于你的跨平台手机 AI 助理

Open-AutoGLM 通过“视觉理解 + ADB 控制”的创新架构，真正实现了对手机操作的智能化自动化。它不仅能在真实手机上运行，还能完美适配各类 Android 模拟器，打破了物理设备的限制。

本文带你完整走了一遍从环境搭建、ADB 配置、代码部署到实际调用的全过程。你会发现，整个流程并不复杂，核心就在于三点：

1. 打通 ADB 连接：无论是 USB 还是 WiFi，只要设备能被adb devices识别，就能被控制。
2. 正确配置输入法：ADB Keyboard 是实现自动输入的关键，千万别忽略。
3. 稳定的服务端支持：模型推理服务要保证低延迟、高可用，才能让 AI 流畅操作手机。

未来，随着更多轻量化 VLM 模型的出现，这类 AI Agent 完全有可能部署到边缘设备甚至手机本地，实现真正的端侧智能助理。而现在，正是探索这一方向的最佳时机。

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