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亲自动手试了Open-AutoGLM，结果让我惊呆了！

1. 初识AutoGLM：手机也能有自己的“大脑”？

你有没有想过，有一天只要说一句“帮我点个外卖”，手机就能自己打开App、选餐厅、下单支付，全程不需要你动手？听起来像科幻片，但就在最近，我亲自上手体验了智谱开源的Open-AutoGLM——一个能让AI真正“操作”手机的智能助理框架，结果直接颠覆了我的认知。

这不是简单的语音助手，也不是预设自动化流程。它是一个基于视觉语言模型的AI Agent（智能体），能像人一样“看懂”屏幕内容，理解你的自然语言指令，然后通过ADB自动完成点击、滑动、输入等一系列操作。比如你说：“打开小红书搜美食”，它就能自己启动App、输入关键词、浏览结果，甚至点进笔记查看。

最让我震惊的是：整个过程完全拟人化，不是调用API，而是真正在“操作手机”。这已经不是辅助工具，更像是一个可以替你使用手机的“数字分身”。

2. 环境准备：三步走，让AI接管你的手机

要玩转Open-AutoGLM，你需要准备好本地电脑、安卓手机和网络环境。整个部署过程其实比想象中简单，我一步步带你走通。

2.1 硬件与基础环境

• 操作系统：Windows 或 macOS 都行
• Python版本：建议3.10以上，避免依赖冲突
• 安卓设备：Android 7.0+ 的真机或模拟器
• ADB工具：这是连接电脑和手机的关键桥梁

如果你还没装ADB，别担心：

• Windows用户：下载Android SDK Platform Tools，解压后把路径加到系统环境变量里，然后在命令行输入adb version能看到版本号就说明成功了。
• Mac用户：直接在终端执行：

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

  后续每次打开终端都要运行一次，或者写进.zshrc文件永久生效。

2.2 手机端设置：开启“被控制”的权限

为了让AI能操作你的手机，必须开启几个关键开关：

1. 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”。

2. 开启USB调试
   回到设置主界面 → 开发者选项 → 勾选“USB调试”。

3. 安装ADB Keyboard（重要！）
   下载并安装 ADB Keyboard 这个APK。安装后，在“语言与输入法”中将默认输入法切换为 ADB Keyboard。这样AI才能帮你打字，否则连搜索都输不了内容。

3. 部署控制端：从零开始搭建AI代理

现在我们来部署本地的控制代码，也就是Open-AutoGLM的核心部分。

3.1 克隆项目并安装依赖

打开终端或命令行，执行以下命令：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

这一步会安装所有必要的Python库，包括用于图像识别、动作规划和ADB通信的模块。如果遇到依赖报错，建议使用虚拟环境隔离。

3.2 连接设备：USB还是WiFi？两种方式任你选

确保手机通过USB线连接电脑，然后运行：

adb devices

你会看到类似这样的输出：

List of devices attached 123456789 device

这个123456789就是你的设备ID。

如果你想无线连接（更自由），可以先用USB执行：

adb tcpip 5555

然后拔掉数据线，在同一WiFi下执行：

adb connect 192.168.x.x:5555

替换x.x为你手机的实际IP地址即可。之后就可以远程操控了，特别适合做演示或长期运行任务。

4. 让AI动起来：一句话触发全自动操作

万事俱备，现在是见证奇迹的时刻。

4.1 命令行一键启动

在项目根目录下运行：

python main.py \ --device-id 123456789 \ --base-url http://<你的云服务器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：就是前面adb devices显示的ID
• --base-url：指向你部署的vLLM服务地址（需要提前在云服务器上跑起模型）
• 最后的字符串：就是你要下达的自然语言指令

我第一次运行时，看着手机自己亮屏、解锁、打开抖音、搜索账号、进入主页、点击关注……整个过程流畅得不像话，仿佛有个隐形的手在替我操作。

4.2 Python API调用：更灵活的集成方式

如果你希望把这个能力嵌入自己的应用，也可以用API方式调用：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices conn = ADBConnection() # 连接设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 获取设备列表 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}")

这种方式适合做批量管理多台设备，比如企业级自动化测试、客服机器人后台等场景。

5. 实测效果：惊艳背后的细节与挑战

我连续测试了十几个任务，涵盖社交、购物、生活服务等多个场景，整体表现令人惊喜，但也暴露出一些现实问题。

5.1 成功案例：这些事AI真的能搞定

尤其是“点赞笔记”这种需要精准定位UI元素的操作，AI居然能准确识别图片位置和按钮坐标，完全没有误触。

5.2 失败场景：哪些地方还卡壳？

当然，它也不是万能的。以下情况容易出问题：

• 验证码弹窗：遇到登录验证或短信验证码，AI会暂停并提示人工介入
• 动态广告遮挡：某些App频繁弹出全屏广告，导致无法找到目标按钮
• 复杂多步骤任务：比如“订机票+订酒店+发朋友圈分享”，成功率下降明显
• 低分辨率或模糊截图：影响视觉模型判断，可能导致点击偏移

不过系统内置了敏感操作确认机制，不会擅自进行支付或删除等高风险行为，安全性有保障。

6. 技术亮点解析：它是怎么做到“看懂”屏幕的？

为什么Open-AutoGLM能做到这么智能的操作？核心在于它的三大技术支柱。

6.1 多模态感知：不只是“看”，还要“理解”

传统自动化脚本靠控件ID或坐标点击，一旦界面改版就失效。而AutoGLM使用的是视觉语言模型（VLM），它能把屏幕截图当作一张图来分析：

• 识别文字内容（如“立即购买”、“查看更多”）
• 定位可点击区域（按钮、图标、输入框）
• 结合上下文理解语义（比如知道“搜索框”应该用来输入）

这就像是给AI配了一双眼睛和一个大脑，让它真正“读懂”当前页面。

6.2 动作规划引擎：把一句话拆成几十步操作

当你下达“打开小红书搜美食”这条指令时，AI内部会自动分解为：

1. 检查是否已解锁
2. 找到小红书App图标并点击
3. 等待首页加载完成
4. 定位顶部搜索栏并点击
5. 输入“美食”
6. 点击软键盘上的“搜索”
7. 等待结果页出现

每一步都由模型根据当前屏幕状态动态决策，而不是固定脚本。这种意图驱动的任务分解能力，才是它最强大的地方。

6.3 ADB底层控制：真实模拟人类操作

所有动作最终通过ADB指令执行：

• input tap x y：模拟点击
• input swipe x1 y1 x2 y2：模拟滑动
• am start -n com.package/.Activity：启动特定页面
• adb shell input text "hello"：输入文本（依赖ADB Keyboard）

这意味着它不依赖任何特殊权限或Root，只要开了USB调试就能运行，兼容性极强。

7. 应用前景：不只是方便，更是生产力革命

别以为这只是“炫技”。Open-AutoGLM的潜力远超个人便利，它正在悄悄改变很多行业的运作方式。

7.1 个人效率提升：每天节省1小时不是梦

想想这些日常场景：

• 自动打卡考勤、填写日报
• 批量处理消息回复
• 定时抢券、比价下单
• 自动生成社交媒体内容并发布

这些重复性操作，未来都可以交给AI代理完成。你只需要说一句：“今天帮我整理工作群的重要信息”，它就能自动提取、分类、汇总。

7.2 企业级应用：自动化测试的新范式

对于App开发团队来说，这简直是测试神器：

• 自动遍历App所有页面，检测UI异常
• 模拟用户行为路径，验证功能逻辑
• 支持跨设备、跨版本批量回归测试

相比传统脚本维护成本高、易断裂的问题，AI驱动的测试更具鲁棒性和扩展性。

7.3 特殊人群辅助：科技应有的温度

对老年人或视障人士而言，复杂的App操作是个巨大障碍。有了AutoGLM，他们只需语音说出需求，AI就能代为操作：

• “帮我给儿子发条微信说我到了”
• “查一下今天的血压记录”
• “打开健康码”

这不仅是技术进步，更是社会包容性的体现。

8. 总结：一场静悄悄的“操作权”转移

8.1 我的真实感受

说实话，刚开始我还有点抗拒——让AI完全掌控我的手机，总觉得哪里不对劲。但用了几天后，我发现它更像是一个可靠的助手，而不是入侵者。它不会擅自行动，每一步都在可视范围内，而且关键时刻还会停下来等你确认。

最让我感动的是那种“解放感”：以前我要花十几分钟做的事，现在一句话就解决了。我不是在被技术奴役，而是在借助技术变得更自由。

8.2 未来的方向

当然，Open-AutoGLM还在早期阶段。接下来我希望看到：

• 更强的上下文记忆能力（记住你上次的操作习惯）
• 支持语音输入/输出，实现全链路交互
• 适配iOS设备（虽然难度大，但并非不可能）
• 引入强化学习，让AI越用越聪明

更重要的是，我们需要建立一套透明、安全的操作规范，让用户放心把“操作权”交出去。

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