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AI操控手机不是梦！Open-AutoGLM实操全过程

1. 核心摘要

Open-AutoGLM是什么？
Open-AutoGLM是智谱AI开源的手机端AI智能体框架，基于视觉语言模型（VLM）与ADB自动化技术，实现通过自然语言指令驱动安卓设备完成复杂操作。用户只需说“打开小红书搜美食”，系统即可自动解析意图、理解界面、规划路径并执行点击、滑动、输入等动作。

能做什么？
支持美团、淘宝、微信、抖音等50+主流App的自动化操作，涵盖点外卖、购物比价、社交互动、内容浏览等高频场景。系统具备多模态感知能力，能“看懂”屏幕元素，并结合推理决策形成“观察→思考→执行”的闭环。

技术原理简述
系统由三部分构成：

视觉理解层：使用AutoGLM-Phone-9B多模态模型分析手机截图，识别UI组件和语义信息
任务规划层：将用户指令转化为可执行的操作序列（如启动App、查找按钮、输入文本）
执行控制层：通过ADB发送模拟指令，操控真实设备或模拟器

适合谁阅读？
本文面向零基础开发者及技术爱好者，提供从环境配置到实战运行的完整指南，包含详细步骤、代码示例与避坑建议，帮助你快速部署属于自己的AI手机助手。

2. 环境准备：软硬件清单与前置配置

2.1 硬件要求

设备	推荐配置	说明
主机电脑	Windows / macOS / Linux，16GB+内存	用于运行模型服务与控制脚本
安卓设备	Android 7.0+ 手机或模拟器	被控终端，需支持USB调试
存储空间	至少50GB可用空间	模型文件约18GB，项目依赖额外占用

提示：若显卡为NVIDIA且显存≥12GB，可启用GPU加速；否则可使用CPU模式（响应较慢）。

2.2 软件依赖安装

Python环境搭建

确保已安装Python 3.10及以上版本：

# 验证Python版本 python --version # 输出应类似：Python 3.10.12

Windows用户在安装时务必勾选“Add Python to PATH”。

ADB工具配置

ADB（Android Debug Bridge）是连接电脑与安卓设备的核心工具。

下载地址：Android Platform Tools

配置流程（以Windows为例）：

解压platform-tools.zip至固定目录（如C:\adb）
打开“系统属性” → “高级” → “环境变量”
在“系统变量”中找到Path，添加ADB解压路径
命令行验证：

adb version # 正常输出ADB版本号即表示成功

macOS快捷配置：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可写入 ~/.zshrc 永久生效

3. 手机端设置：开启调试与输入法

3.1 开启开发者选项与USB调试

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”
返回“设置”主菜单 → “开发者选项”
启用“USB调试”开关

注意：首次连接时，手机会弹出授权对话框，请手动点击“允许”。

3.2 安装ADB Keyboard输入法

由于标准输入法无法被ADB直接调用，必须安装专用输入法以支持中文输入。

安装步骤：

下载 ADBKeyboard.apk
使用ADB命令安装：

adb install ADBKeyboard.apk

进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘” → 切换为“ADB Keyboard”

验证方法：在任意输入框长按 → 选择“输入方式” → 确认ADB Keyboard可用。

4. 部署Open-AutoGLM控制端

4.1 克隆项目与安装依赖

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

说明：-e .表示以开发模式安装，便于后续修改源码。

4.2 模型下载（推荐国内镜像）

AutoGLM-Phone-9B模型体积约为18GB，建议使用ModelScope镜像加速下载：

# 国内用户推荐（速度快） git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B.git # 国际用户可选Hugging Face # git clone https://huggingface.co/zai-org/AutoGLM-Phone-9B

5. 启动模型服务：基于vLLM部署API

5.1 安装vLLM推理引擎

pip install vllm

验证CUDA是否可用（NVIDIA GPU用户）：

nvidia-smi # 若显示显卡信息，则CUDA环境正常

5.2 创建启动脚本

Linux/macOS用户：创建start_model.sh

#!/bin/bash python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --served-model-name autoglm-phone-9b \ --allowed-local-media-path / \ --mm-encoder-tp-mode data \ --mm_processor_cache_type shm \ --mm_processor_kwargs '{"max_pixels":5000000}' \ --max-model-len 25480 \ --chat-template-content-format string \ --limit-mm-per-prompt '{"image":10}' \ --model ./AutoGLM-Phone-9B \ --port 8000

Windows用户：创建start_model.bat

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server ^ --served-model-name autoglm-phone-9b ^ --model ./AutoGLM-Phone-9B ^ --port 8000

5.3 启动服务

# Linux/macOS chmod +x start_model.sh ./start_model.sh # Windows start_model.bat

成功标志：看到Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000即表示服务启动成功。

6. 设备连接与控制方式

6.1 USB连接设备

使用数据线连接手机与电脑
手机端确认“允许USB调试”
命令行检查设备状态：

adb devices # 输出示例： # 123abcde device

6.2 WiFi远程连接（免线缆）

适用于长期运行或远程调试场景。

步骤如下：

# 1. 先通过USB连接，开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 2. 断开USB，获取设备IP（可在WiFi设置中查看） adb connect 192.168.x.x:5555

提示：确保手机与主机在同一局域网下。

7. 实战运行：让AI接管手机

7.1 命令行模式执行任务

python main.py \ --device-id 123abcde \ --base-url http://localhost:8000/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：来自adb devices的设备ID
--base-url：vLLM服务地址（本地为http://localhost:8000/v1）
最后字符串：自然语言指令

预期输出：

💭 思考过程: 正在桌面，需打开抖音App 🎯 执行动作: {"action": "Launch", "app": "抖音"} ... ✅ 任务完成：已关注目标用户

7.2 Python API编程调用

对于开发者，可通过API集成到自定义应用中。

from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig # 配置模型连接 model_config = ModelConfig( base_url="http://localhost:8000/v1", model_name="autoglm-phone-9b" ) # 初始化代理 agent = PhoneAgent(model_config=model_config) # 执行任务 result = agent.run("打开美团，搜索附近评分最高的川菜馆") print(f"任务结果: {result}")

8. 安全机制与人工干预

8.1 敏感操作确认机制

当涉及支付、删除、权限变更等高风险操作时，系统默认暂停并请求人工确认。

自定义确认回调函数：

def confirm_handler(message): print(f"\n⚠️ 安全提醒: {message}") choice = input("继续执行? (y/n): ") return choice.lower() == 'y' agent = PhoneAgent( model_config=model_config, confirmation_callback=confirm_handler )

运行时将出现交互提示：

⚠️ 安全提醒: 即将支付28.5元订单，确认继续？ 继续执行? (y/n):

8.2 登录与验证码处理

对于需要登录或短信验证的场景，系统支持人工接管：

AI执行至登录页后自动暂停
用户手动完成验证
继续交还控制权给AI

建议策略：将敏感信息操作拆分为多个子任务，关键节点插入人工验证环节。

9. 进阶配置与优化技巧

9.1 自定义系统提示词增强能力

编辑phone_agent/config/prompts.py中的SYSTEM_PROMPT，可引导模型更专业地处理特定任务。

示例：电商购物增强版提示词

SYSTEM_PROMPT = """ 你是一个专业的手机购物助手，擅长在淘宝、京东、拼多多等平台帮用户选购商品。 请遵循以下原则： 1. 优先筛选销量高、评价好（≥4.8分）的商品 2. 注意满减优惠与可用优惠券 3. 按价格从低到高排序展示结果 """

9.2 环境变量灵活配置

通过环境变量简化命令行参数传递：

# Linux/macOS export PHONE_AGENT_BASE_URL=http://localhost:8000/v1 export PHONE_AGENT_MODEL=autoglm-phone-9b export PHONE_AGENT_DEVICE_ID=123abcde # Windows set PHONE_AGENT_BASE_URL=http://localhost:8000/v1

支持的关键变量包括：

PHONE_AGENT_MAX_STEPS：单任务最大执行步数（默认100）
PHONE_AGENT_TIMEOUT：每步操作超时时间（秒）

10. 常见问题排查指南

10.1 ADB连接失败

现象	可能原因	解决方案
`adb devices`无输出	未开启USB调试	检查开发者选项
显示`unauthorized`	未授权电脑	手机端点击“允许”
连接频繁断开	WiFi不稳定	改用USB连接

10.2 模型服务异常

问题	解决方案
启动报错`CUDA out of memory`	减小`--max-model-len`或改用CPU模式
请求返回乱码	检查模型路径是否正确指向`AutoGLM-Phone-9B`目录
接口无响应	查看防火墙是否拦截8000端口

10.3 中文输入失效

确认ADB Keyboard已安装且设为默认输入法
重启手机后重新连接ADB
尝试手动切换输入法后再运行任务

11. 应用场景与扩展潜力

11.1 典型应用场景

类别	示例任务
生活服务	“帮我订一份海底捞外卖，预算200元以内”
社交互动	“打开微信给妈妈发消息‘我到家了’”
内容消费	“刷小红书找北京周末拍照打卡地”
电商购物	“在淘宝搜无线耳机，按销量排序”

11.2 批量自动化脚本示例

import time def batch_like_friends(): agent = PhoneAgent(model_config=model_config) friends = ["张三", "李四", "王五"] for name in friends: agent.run(f"打开微信，进入{name}的朋友圈，点赞最新一条动态") time.sleep(3) # 避免操作过快被限制 batch_like_friends()

11.3 与其他AI工具集成

可结合GPT类模型进行任务分解，再由AutoGLM执行：

# 示例：用GPT生成具体指令 response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "帮我安排一顿晚餐"}] ) final_instruction = response.choices[0].message.content agent.run(final_instruction)

12. 总结

本文详细介绍了如何从零部署Open-AutoGLM框架，实现AI对安卓手机的全自动操控。核心要点包括：

环境配置：完成Python、ADB、开发者模式等基础准备
模型部署：使用vLLM本地启动AutoGLM-Phone-9B多模态模型
设备连接：支持USB与WiFi两种连接方式，灵活适配不同场景
任务执行：通过命令行或Python API提交自然语言指令
安全机制：内置敏感操作确认与人工接管机制，保障使用安全

Open-AutoGLM作为开源AI Agent的重要实践，展示了多模态模型在真实设备控制中的巨大潜力。未来随着模型精度提升与生态完善，有望成为个人数字助理的核心基础设施。

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