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Open-AutoGLM实战教程：微信聊天记录自动整理流程

1. 引言

1.1 技术背景与学习目标

Open-AutoGLM 是智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，基于视觉语言模型（VLM）实现对移动设备的智能操控。它通过 ADB（Android Debug Bridge）与安卓设备通信，结合多模态理解能力，能够解析屏幕内容、识别 UI 元素，并根据自然语言指令自动规划和执行操作流程。

本文将围绕“使用 Open-AutoGLM 实现微信聊天记录自动整理”这一实际场景，手把手带你完成从环境搭建到任务落地的完整实践。你将学会如何部署控制端、连接真机、调用云端模型，并编写自动化脚本完成复杂交互任务。

1.2 前置知识要求

熟悉基本命令行操作
了解 Python 编程基础
对 ADB 工具有初步认知
拥有一台 Android 7.0+ 的手机或模拟器

1.3 教程价值

本教程不仅适用于希望提升手机自动化效率的开发者，也适合想深入理解 AI Agent 在移动端落地逻辑的技术爱好者。通过真实案例驱动，我们将展示如何让大模型“看懂”手机界面并“动手”完成任务。

2. 环境准备与设备连接

2.1 硬件与软件依赖

为确保流程顺利，请提前准备好以下资源：

操作系统：Windows 或 macOS
Python 版本：建议 3.10+
安卓设备：Android 7.0 及以上版本（支持 USB 调试）
ADB 工具包：Android SDK Platform Tools
网络环境：本地电脑与云服务器可互通

2.2 安装并配置 ADB

Windows 用户

下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
打开系统设置：
Win + R输入sysdm.cpl
进入“高级” → “环境变量”
在“系统变量”中找到Path，点击编辑
添加 ADB 解压路径（如C:\platform-tools）
验证安装：

adb version

若输出版本号，则表示配置成功。

macOS 用户

在终端执行以下命令（假设文件解压至 Downloads 目录）：

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

可将其写入.zshrc或.bash_profile以永久生效：

echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

再次运行adb version验证是否生效。

3. 手机端设置与输入法配置

3.1 开启开发者选项

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 → “开发者选项”
打开“USB 调试”开关
当首次连接电脑时，授权弹窗中确认“允许调试”

注意：部分厂商（如小米、华为）需额外开启“OEM 解锁”或关闭“MIUI 优化”。

3.3 安装 ADB Keyboard（关键步骤）

由于 AI Agent 需要自动输入文本（如搜索关键词），而多数应用禁止非用户输入法注入文字，因此必须使用专用于 ADB 的虚拟键盘。

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

这样即可通过 ADB 命令发送文本，绕过常规输入限制。

4. 部署 Open-AutoGLM 控制端

4.1 克隆项目代码

在本地电脑打开终端，执行：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM

4.2 安装依赖库

推荐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 .

-e .表示以开发模式安装，便于后续修改源码调试。

5. 设备连接方式详解

5.1 USB 连接（推荐初学者）

使用数据线连接手机与电脑
手机端确认“允许调试”权限
执行命令查看设备状态：

adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

其中ABCDEF1234567890即为你的设备 ID。

5.2 WiFi 远程连接（支持无线控制）

适用于远程调试或无 USB 接口场景。

第一步：通过 USB 启动 TCP/IP 模式

adb tcpip 5555

此命令使设备监听 5555 端口。

第二步：断开 USB，使用 IP 连接

获取手机局域网 IP 地址（可在“设置”→“WLAN”中查看），例如192.168.1.100

adb connect 192.168.1.100:5555

成功后再次运行adb devices应显示该 IP 地址。

提示：重启手机后需重新执行adb tcpip 5555

6. 实战：微信聊天记录自动整理流程

6.1 任务目标定义

我们希望实现如下功能：

“打开微信，进入与‘张三’的聊天窗口，查找所有包含‘合同’关键词的消息，并将这些消息的时间、发送人、内容导出为本地文本文件。”

这是一个典型的多步交互任务，涉及： - 应用启动 - 页面导航 - 文本搜索 - 内容提取 - 数据保存

6.2 准备云端推理服务

Open-AutoGLM 的核心模型运行在云端（如 vLLM 部署的 AutoGLM-Phone-9B）。你需要确保：

云服务器已部署模型服务
API 端点暴露（如http://<public-ip>:8800/v1）
防火墙开放对应端口（如 8800）

示例启动命令（vLLM）：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zhipu-autobots/autoglm-phone-9b \ --host 0.0.0.0 --port 8800 \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9

7. 执行自动化指令

7.1 命令行方式运行任务

在本地 Open-AutoGLM 根目录下执行：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开微信，找到与‘张三’的对话，搜索所有包含‘合同’的消息，并把每条消息的时间、发送者和内容整理成列表发给我。"

参数说明：

参数	说明
`--device-id`	通过`adb devices`获取的设备标识
`--base-url`	云端模型服务地址（需公网可达）
`--model`	指定使用的模型名称
最后字符串	自然语言任务描述

AI Agent 将自动执行以下动作： 1. 启动微信 App 2. 在聊天列表中定位“张三” 3. 进入会话页面 4. 触发右上角菜单 → 查找聊天记录 → 输入“合同” 5. 滚动加载全部结果 6. 截图分析每条匹配消息的内容 7. 结构化输出 JSON 或文本格式结果

7.2 Python API 方式集成（进阶用法）

对于更复杂的逻辑控制，推荐使用 Python API 编程调用。

from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.client import PhoneAgentClient # 初始化连接 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("ABCDEF1234567890") # 替换为真实设备ID if not success: raise Exception(f"连接失败: {msg}") # 初始化 AI 客户端 client = PhoneAgentClient( base_url="http://123.45.67.89:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) # 发送任务指令 instruction = """ 请执行以下操作： 1. 打开微信 2. 进入与‘张三’的聊天界面 3. 搜索所有包含‘合同’的消息 4. 提取每条消息的【时间】【发送人】【内容】 5. 将结果以 Markdown 表格形式返回 """ response = client.run(instruction) print("AI 返回结果：") print(response.text) # 可选：保存结果到本地 with open("wechat_contracts.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(response.text)

8. 关键机制与安全设计

8.1 敏感操作人工确认

为防止误操作（如转账、删除联系人），系统内置了敏感行为拦截机制：

当检测到支付、账号注销、卸载应用等高风险动作时
AI 会暂停执行并等待人工确认
用户可通过命令行输入y/n决定是否继续

这保证了自动化过程的安全可控。

8.2 登录与验证码场景处理

遇到登录页或短信验证码输入时，AI 默认不会尝试破解或绕过验证。此时有两种应对策略：

人工接管模式：暂停流程，由用户手动完成验证后再恢复
预设凭证注入（仅限测试环境）：通过 ADB 输入预存密码（需配合无障碍服务）

生产环境中强烈建议启用人工介入机制。

9. 常见问题与排查指南

9.1 连接类问题

问题现象	可能原因	解决方案
`adb devices`无设备	未开启 USB 调试	检查开发者选项
显示`unauthorized`	未授权调试	重新插拔并确认弹窗
`connect failed: Connection refused`	网络不通或端口未开放	检查防火墙、路由器设置

9.2 模型响应异常

问题现象	原因分析	建议措施
返回乱码或空响应	显存不足或 max-model-len 设置过小	调整 vLLM 启动参数
操作卡顿或失败	屏幕分辨率不兼容	使用标准 1080×2340 分辨率测试
输入无法发送	ADB Keyboard 未设为默认	回到输入法设置重新切换

9.3 微信反自动化限制

微信对频繁操作有一定防护机制，可能导致：

搜索功能被限流
快速滑动触发风控

缓解方法： - 在main.py中增加随机延迟（sleep between steps） - 避免连续高频点击同一区域 - 使用截图+OCR 替代纯坐标点击

10. 总结

10.1 核心收获回顾

本文详细讲解了如何利用Open-AutoGLM框架实现微信聊天记录的自动化整理。我们完成了：

ADB 环境搭建与设备连接
手机端 ADB Keyboard 配置
控制端代码部署与依赖安装
本地与云端协同调用
复杂多步任务的实际执行
Python API 集成与结果导出

整个流程体现了 AI Agent 在移动端“感知—决策—执行”闭环的能力。

10.2 最佳实践建议

优先使用 USB 调试：稳定性高于 WiFi
保持屏幕常亮：避免因息屏中断任务
定期清理缓存：防止 ADB 缓存导致连接异常
结构化输出格式：便于后续数据分析
加入日志记录：方便调试与复现问题

10.3 下一步学习路径

探索更多应用场景：自动打卡、信息采集、竞品监控
结合 RPA 工具构建企业级自动化流水线
尝试微调 AutoGLM 模型适配特定业务场景
参与社区贡献新功能模块

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