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Open-AutoGLM部署实战：构建7x24小时监控提醒系统

Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架，正在重新定义我们与移动设备的交互方式。它不仅仅是一个自动化工具，更是一个能“看懂”屏幕、“理解”指令并“自主执行”的智能体。通过将视觉语言模型与安卓设备控制能力结合，Open-AutoGLM让手机真正拥有了“自我操作”的能力。

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。而 Phone Agent 则是基于 AutoGLM 构建的完整手机端智能助理系统，支持远程调试、敏感操作确认和人工接管机制，适用于验证码登录、支付确认等关键场景。这套组合为构建全天候运行的自动化任务系统提供了坚实基础——比如，你可以让它每天定时检查某个App的消息更新，发现特定关键词就自动通知你，实现真正的7x24小时监控提醒服务。

本文将带你从零开始，一步步部署 Open-AutoGLM 控制端，连接真实安卓设备，调用云端推理服务，最终实现一条完整的自动化指令链。无论你是想打造个人数字助手，还是为企业级自动化流程做技术预研，这套方案都具备极强的可扩展性和落地价值。

1. 系统架构概览

在深入部署前，先明确整个系统的组成结构和数据流向，有助于后续问题排查和功能拓展。

1.1 核心组件分工

整个 Open-AutoGLM 自动化系统由三大部分构成：

• 本地控制端（Control Client）
  运行在你的本地电脑上，负责接收用户指令、管理 ADB 连接、截图上传、动作下发。它是整个系统的“指挥官”。

• 云端推理服务（VLLM Server）
  部署在云服务器上的大模型推理接口，通常使用 vLLM 加速推理。它接收来自控制端的屏幕图像和文本指令，输出下一步操作建议，如“点击坐标 (x, y)”或“输入文字”。

• 安卓设备（Android Device）
  被控手机或模拟器，通过 ADB 接收控制命令，执行点击、滑动、输入等操作，并返回当前界面状态供模型持续感知。

这三者通过标准 HTTP API 和 ADB 协议通信，形成闭环反馈系统：感知 → 决策 → 执行 → 再感知。

1.2 工作流程图解

[用户输入] --> "打开抖音搜索某博主并关注" ↓ [控制端] 截图 + 指令打包 → 发送给 [云端模型] ↓ [模型] 分析图像 + 文本 → 输出动作：“启动抖音” / “点击搜索框” / “输入ID” ... ↓ [控制端] 解析动作 → 调用 ADB 执行（tap, input, swipe） ↓ [设备] 执行后刷新界面 → 控制端再次截图 → 循环直到任务完成

这种基于“视觉反馈+语言理解”的模式，不依赖 App 的内部逻辑，因此对任何应用都能通用处理，极大提升了自动化系统的泛化能力。

2. 硬件与环境准备

要成功运行 Open-AutoGLM，必须确保本地开发环境、安卓设备和网络配置全部到位。

2.1 本地电脑要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS（推荐 Intel/M1 Mac）
• Python 版本：3.10 或以上（避免使用 Python 3.12，部分依赖尚未兼容）
• 内存：至少 8GB RAM（用于运行控制脚本和缓存截图）
• ADB 工具：Android SDK Platform Tools，用于设备通信

安装 ADB（Windows 示例）

1. 前往 Android 开发者官网 下载platform-tools。
2. 解压到任意目录，例如C:\platform-tools。
3. 打开“系统属性” → “高级” → “环境变量”，在“系统变量”中找到Path，添加该路径。
4. 打开命令提示符，输入：

   adb version

   若显示版本号，则安装成功。

配置 ADB（macOS 示例）

在终端中执行以下命令（假设文件解压至 Downloads）：

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

可将其写入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。

2.2 安卓设备准备

• 系统版本：Android 7.0 及以上
• 开发者选项：需手动开启
• USB 调试：必须启用
• 输入法设置：推荐安装 ADB Keyboard，便于自动输入文本

3. 手机端设置详解

这是最容易出错的一环，务必严格按照步骤操作。

3.1 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”。

3.2 启用 USB 调试

返回设置主菜单 → “系统” → “开发者选项” → 找到“USB 调试”，勾选开启。

注意：首次连接电脑时，手机会弹出“允许 USB 调试？”对话框，请点击“允许”。若未出现，请尝试更换数据线或重启 ADB 服务。

3.3 安装并配置 ADB Keyboard

ADB Keyboard 是一个无界面输入法，专为自动化设计，可通过 ADB 命令直接发送文本。

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
2. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘” → 选择“ADB Keyboard”。
3. 测试是否生效：

   adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello AutoGLM"

如果状态栏显示“Text input success”，说明配置成功。

4. 部署 Open-AutoGLM 控制端

现在开始部署本地控制代码，这是驱动整个自动化流程的核心。

4.1 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

4.2 安装 Python 依赖

建议使用虚拟环境隔离依赖：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate.bat （Windows）

安装所需包：

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

常见问题：若pydantic安装失败，请升级 pip：

pip install --upgrade pip

5. 设备连接方式详解

Open-AutoGLM 支持两种连接方式：USB 直连和 WiFi 远程连接。推荐初期使用 USB，稳定后再切换为无线。

5.1 USB 连接验证

1. 使用原装数据线连接手机与电脑。
2. 在终端运行：

   adb devices

3. 正常输出应类似：

   List of devices attached 1234567890ABCDEF device

其中device状态表示连接正常。若显示unauthorized，请检查手机是否点了“允许”。

5.2 WiFi 远程连接（推荐用于长期运行）

对于需要长时间运行的监控任务，WiFi 连接更为灵活。

第一步：通过 USB 启动 TCP/IP 模式

adb tcpip 5555

此命令将设备监听在 5555 端口。

第二步：断开 USB，使用 IP 连接

获取手机局域网 IP（可在“设置-关于手机-状态信息”中查看），然后执行：

adb connect 192.168.x.x:5555

再次运行adb devices，应能看到设备以 IP 形式列出。

提示：部分路由器可能限制设备间通信，请确保电脑与手机在同一子网。

6. 启动 AI 代理执行任务

一切准备就绪，现在可以下达第一条自然语言指令了。

6.1 命令行方式启动

确保你的云端 vLLM 服务已在公网 IP 上运行，并开放了指定端口（如 8800）。执行：

python main.py \ --device-id 192.168.x.x:5555 \ --base-url http://<your-server-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：

执行后，你会看到控制台不断输出：

• 当前屏幕截图上传
• 模型返回的操作建议
• ADB 执行的具体动作（如 tap x=500 y=800）

整个过程无需人工干预，直到任务完成。

6.2 使用 Python API 实现远程管理

除了命令行，你还可以将其集成进自己的系统中，实现程序化调用。

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（可用于动态连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"当前设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这段代码可用于构建设备池管理系统，支持多台手机并行处理任务。

7. 构建7x24小时监控提醒系统

现在我们来实现文章标题中的核心目标：构建一个全天候运行的监控提醒系统。

7.1 场景设想

假设你想监控某个电商平台的库存变化，一旦商品恢复有货，立即收到微信通知。

传统做法是手动刷新页面，费时费力。而现在，我们可以让 Open-AutoGLM 自动完成：

1. 每隔10分钟打开App，进入商品详情页。
2. 检查“立即购买”按钮是否存在或可点击。
3. 如果可购，截屏保存，并通过 webhook 发送报警消息到企业微信或钉钉。
4. 继续循环，直到任务被手动停止。

7.2 实现思路

编写一个守护脚本，循环执行以下逻辑：

import time from phone_agent.client import PhoneAgent agent = PhoneAgent( device_id="192.168.x.x:5555", base_url="http://<server-ip>:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) while True: result = agent.run("打开京东App，进入商品ID为100034567890的页面，检查是否可购买") if "可购买" in result.final_action or "立即购买" in result.observation: # 触发告警 send_alert("商品已恢复库存！", screenshot=result.last_screenshot) break # 或继续监控 time.sleep(600) # 每10分钟检查一次

7.3 告警通知集成

你可以通过以下方式发送提醒：

• 企业微信机器人：

  import requests def send_alert(msg, screenshot=None): webhook = "YOUR_WEBHOOK_URL" data = {"text": {"content": msg}, "msgtype": "text"} requests.post(webhook, json=data)

• 邮件通知：使用smtplib

• 短信服务：接入阿里云 SMS 或腾讯云短信

这样，即使你在开会、睡觉或旅行，也能第一时间获知重要信息。

8. 常见问题与解决方案

自动化系统在实际运行中难免遇到各种异常，以下是高频问题及应对策略。

8.1 ADB 连接不稳定

• 现象：设备频繁掉线，adb devices显示offline
• 原因：WiFi 信号弱、手机休眠、USB 接口供电不足
• 解决方法：
  • 使用 USB 连接代替 WiFi
  • 设置手机“保持唤醒”或关闭自动锁屏
  • 更换高质量数据线或使用带电源的 USB 集线器

8.2 模型响应慢或乱码

• 现象：返回操作指令混乱，如“点击 abcdef”而非坐标
• 原因：vLLM 启动参数不匹配，max_model_len 过小导致上下文截断
• 建议配置：

  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zhipu/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.9

8.3 图像识别不准

• 现象：模型误判按钮位置，导致点击错误区域
• 原因：屏幕分辨率过高、UI 元素过小、光线反光影响截图质量
• 优化建议：
  • 在main.py中调整截图缩放比例
  • 避免强光直射屏幕
  • 对关键页面进行“模板校准”，即预先标注期望操作区域

8.4 敏感操作安全机制

系统内置了风险防护机制，在检测到如下操作时会暂停执行：

• 输入银行卡号
• 点击“支付”、“确认付款”等按钮
• 出现验证码弹窗

此时可通过远程 ADB 查看当前画面，并手动接管操作。完成后输入continue继续流程。

9. 总结

Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它代表了一种全新的自动化范式：以视觉为中心、以语言为指令、以动作为反馈。通过本次部署实践，我们不仅完成了基础环境搭建，还实现了从单次任务执行到7x24小时监控系统的跃迁。

这套方案的价值在于其高度通用性——无论是电商抢购、社交运营、数据采集，还是客服自动化，只要能在手机上完成的操作，理论上都可以交给 AI 来代劳。更重要的是，它完全基于开源生态构建，没有 vendor lock-in，适合企业私有化部署。

未来，随着多模态模型能力的进一步提升，这类手机端 AI Agent 将变得更加智能、可靠和普及。而你现在掌握的，正是通往下一代人机交互方式的第一把钥匙。

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