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Open-AutoGLM实战：一句话让AI帮你刷抖音关注博主

随着大模型与自动化技术的深度融合，AI Agent 正在从“对话助手”演进为“行动执行者”。Open-AutoGLM 作为智谱开源的手机端 AI Agent 框架，首次实现了通过自然语言指令驱动真实手机完成复杂操作。本文将带你深入理解其核心机制，并以“自动关注抖音博主”为例，手把手实现一个完整的自动化任务流程。

1. 技术背景与核心价值

1.1 手机智能体的技术演进

传统自动化工具（如按键精灵、Tasker）依赖固定脚本和控件识别，难以应对界面变化或动态内容。而基于视觉语言模型（VLM）的 AI Agent 能够像人类一样“看懂”屏幕，并结合语义理解进行决策规划。Open-AutoGLM 正是这一理念的工程化落地。

它构建于 AutoGLM 大模型之上，融合了多模态感知、意图解析、动作规划三大能力，真正实现了“你说我做”的交互范式。用户无需编写代码，仅需输入一句自然语言指令，系统即可自动完成打开应用、搜索内容、点击按钮等全流程操作。

1.2 核心优势与应用场景

相比传统方案，Open-AutoGLM 具备以下关键优势：

• 零编码门槛：使用自然语言下达指令，非技术人员也能轻松上手
• 强泛化能力：基于视觉理解而非固定ID匹配，适应不同品牌、分辨率设备
• 远程可控性：支持 WiFi 连接，可实现跨网络远程控制真机
• 安全机制完善：敏感操作需人工确认，验证码场景支持接管

典型应用场景包括：

• 自动化测试：批量执行UI测试用例
• 内容运营：定时发布、互动、数据采集
• 个人助理：自动打卡、签到、信息查询
• 数据抓取：结构化提取App内公开信息

2. 系统架构与工作原理

2.1 整体架构设计

Open-AutoGLM 采用客户端-服务端分离架构，分为三个核心组件：

1. 控制端（Client）：运行在本地电脑，负责 ADB 设备控制与指令转发
2. AI 服务端（Server）：部署在云服务器，运行 vLLM + AutoGLM 模型提供推理能力
3. 安卓设备（Device）：被控手机，通过 ADB 接收操作指令并反馈屏幕图像

+------------------+ +--------------------+ +--------------+ | Local PC |<--->| Cloud Server |<--->| Android Phone| | - ADB Control | HTTP| - vLLM Inference | ADB | - Screen Feed | | - Prompt Input | | - Action Planning | | - Input Events | +------------------+ +--------------------+ +--------------+

该架构实现了计算资源与执行环境的解耦，既保证了模型推理性能，又确保了操作的真实性和低延迟。

2.2 多模态理解与动作生成流程

当用户输入一条指令后，系统按以下步骤执行：

1. 屏幕截图获取：通过adb exec-out screencap -p实时抓取当前屏幕
2. 图像编码上传：将截图 Base64 编码后随指令一同发送至服务端
3. 视觉语言联合推理：模型同时接收文本指令与图像输入，输出下一步操作
4. 动作指令解析：服务端返回 JSON 格式的操作类型（tap/click/input）及坐标
5. ADB 执行反馈：控制端解析并执行动作，循环直至任务完成

整个过程形成一个闭环控制系统，具备自我纠错与状态追踪能力。

3. 实战部署：关注指定抖音博主

我们将以“打开抖音并关注某位博主”为例，完整演示从环境搭建到任务执行的全过程。

3.1 环境准备与依赖安装

硬件与软件要求

• 本地主机：Windows/macOS，Python 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0+ 真机或模拟器
• 云服务器：至少 24GB 显存 GPU（用于运行 9B 模型）

安装 ADB 工具

# Windows 用户下载 platform-tools 后添加至 PATH adb version # 验证安装成功 # macOS 用户可通过 Homebrew 安装 brew install android-platform-tools

配置手机开发者选项

1. 设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次开启开发者模式
2. 返回设置 → 开发者选项 → 启用“USB调试”
3. 安装 ADB Keyboard 并设为默认输入法

注意：ADB Keyboard 可实现纯命令行输入，避免物理键盘弹出遮挡界面。

3.2 部署控制端代码

克隆官方仓库并安装依赖：

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

3.3 设备连接方式配置

USB 连接（推荐初学者）

adb devices # 输出示例： # List of devices attached # 1234567890ABCDEF device

若未显示设备，请检查 USB 调试是否开启，或更换数据线。

WiFi 远程连接（适合长期运行）

# 先通过 USB 连接启用 TCP/IP 模式 adb tcpip 5555 # 断开 USB，通过 IP 连接 adb connect 192.168.1.100:5555

可通过adb shell ifconfig wlan0获取设备IP地址。

3.4 启动自动化任务

假设你的云服务已部署好 vLLM 并映射端口8800，执行以下命令：

python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://1.2.3.4:8800/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获取的设备标识
• --base-url：云服务器公网IP与端口
• 最终字符串：自然语言指令，支持中文口语化表达

3.5 核心代码逻辑解析

以下是简化版的任务执行主循环：

from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.client import AutoGLMClient # 初始化连接 conn = ADBConnection() conn.connect("1234567890ABCDEF") # 创建AI客户端 client = AutoGLMClient( base_url="http://1.2.3.4:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) instruction = "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！" while True: # 截图并发送给AI screenshot = conn.take_screenshot() action = client.predict(instruction, screenshot) # 解析并执行动作 if action["type"] == "tap": conn.tap(action["x"], action["y"]) elif action["type"] == "input": conn.input_text(action["text"]) elif action["type"] == "finish": break # 任务完成 time.sleep(2) # 等待界面响应

该循环持续捕获状态、调用模型、执行动作，直到收到“finish”信号为止。

4. 常见问题与优化建议

4.1 连接类问题排查

4.2 模型表现优化技巧

提升指令清晰度

模糊指令：“找美食博主” 明确指令：“在抖音搜索框输入‘美食探店’，进入第一个账号主页并点击关注”

添加上下文提示

你正在使用抖音App，当前处于首页。 请帮我找到抖音号为 dycwo11nt61d 的用户并关注。 如果出现‘登录’提示，请停止并等待我输入验证码。

启用人工接管机制

系统内置/manual指令可在关键时刻暂停自动化，由用户手动操作后再继续。

4.3 性能与稳定性建议

1. 降低截图频率：每步操作后增加 2~3 秒延迟，避免高频请求拖慢系统
2. 使用 SSD 存储：加快模型加载与缓存读写速度
3. 限制并发数：单卡建议最多运行 1~2 个实例，防止显存溢出
4. 定期重启服务：长时间运行可能导致内存泄漏，建议每日重启一次

5. 总结

Open-AutoGLM 代表了新一代 AI Agent 的发展方向——不再局限于“回答问题”，而是真正“采取行动”。通过将大语言模型与手机操作系统深度集成，它实现了从“语言理解”到“物理交互”的跨越。

本文以“自动关注抖音博主”为案例，完整展示了如何利用 Open-AutoGLM 构建一个端到端的自动化流程。我们不仅完成了环境部署与任务执行，还深入剖析了其背后的技术架构与运行机制。

未来，这类手机智能体将在自动化测试、数字员工、个性化服务等领域发挥更大价值。更重要的是，它的开源属性降低了技术门槛，让更多开发者可以在此基础上构建自己的 AI 助理。

掌握 Open-AutoGLM，意味着你已经站在了人机交互革新的前沿。

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