Open-AutoGLM电池管理代理：低电量提醒执行自动化
1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架
你有没有遇到过这样的情况：手机突然关机，而你正要打车、导航或回复重要消息？明明出门前还有一半电量，结果几个小时就见底了。我们每天都在和电量焦虑作斗争，但大多数人的应对方式还是“看到低电量提示才去充电”——被动、滞后，甚至有时连这个提示都来不及反应。
现在，有一个更聪明的办法：让AI提前帮你管好电量。
Open-AutoGLM 是智谱推出的开源手机端 AI Agent 框架，它能让 AI 真正“接管”你的手机，像真人一样看屏幕、理解界面、点击操作。它不只是一个语音助手，而是一个能自主思考、规划并执行任务的智能体。比如，当手机电量低于20%时，它可以自动弹出提醒、发送微信给家人报备、打开省电模式，甚至帮你预约附近共享充电宝。
这听起来像科幻片？其实已经可以实现了。
本文将带你用 Open-AutoGLM 实现一个低电量自动化响应系统，展示如何让AI成为你的“数字管家”，在关键时刻主动出手，防患于未然。
2. AutoGLM-Phone：多模态理解 + 自动化操作的AI助理
2.1 它是怎么“看懂”手机屏幕的？
传统自动化工具（如Tasker）依赖固定的UI控件ID或坐标点击，一旦APP更新或换机型就失效。而 Open-AutoGLM 背后的 AutoGLM-Phone 使用的是视觉语言模型（VLM）。
简单来说，它像人一样“看”屏幕：
- 把当前手机屏幕截图传给AI模型
- 模型分析图像内容 + 文本标签 + 图标语义
- 理解“你现在在哪个页面？有哪些按钮？哪些可点击？”
- 再结合你的自然语言指令，规划出下一步操作路径
所以哪怕你用的是不同品牌手机，或者APP界面改版，它依然能准确识别“设置”图标、“电池”选项、“省电模式”开关在哪里。
2.2 如何实现自动控制？
核心是 ADB（Android Debug Bridge），这是安卓官方提供的调试工具。通过USB或WiFi连接后，电脑可以向手机发送指令，比如：
adb shell input tap 500 800 # 在坐标(500,800)点击 adb shell input text "hello" # 输入文字Open-AutoGLM 就是在这一层之上构建的“大脑”。它不直接写代码，而是由AI决定“我现在该点哪里”，然后调用ADB完成动作。
用户只需说一句：“如果电量低于20%，请打开省电模式并通知我老婆。”
AI会自己拆解任务：
- 打开设置
- 进入电池管理
- 查看当前电量
- 如果<20%，开启省电模式
- 返回桌面，打开微信，找到联系人，发送预设消息
整个过程无需手动干预，也不依赖特定APP的API。
3. 构建低电量自动化代理：从需求到实现
3.1 我们想让它做什么？
设想这样一个场景：
下午三点，你在咖啡馆写文档，手机电量滑落到19%。
此时，手机自动：
- 弹出全屏提醒：“电量过低，已启动节能保护”
- 后台开启省电模式
- 微信给你对象发一条消息：“我手机快没电了，可能暂时联系不上”
- 地图APP悄悄记录当前位置，防止断电后失联
这就是我们要做的——一个基于条件触发的多步骤自动化代理。
3.2 技术架构概览
整个系统分为三部分：
| 组件 | 功能 |
|---|---|
| 本地控制端 | 运行 Open-AutoGLM 代码，连接手机，接收AI指令 |
| 云端AI模型 | 部署 vLLM + AutoGLM-Phone 模型，负责理解意图与生成操作序列 |
| 安卓设备 | 被控端，执行实际操作 |
通信流程如下：
自然语言指令 → 本地控制端 → 发送截图+指令至云端AI → AI返回操作命令 → 控制端调用ADB执行 → 手机响应变化所有敏感操作（如发微信、支付）都支持人工确认机制，确保安全可控。
4. 环境搭建与真机连接
4.1 硬件与环境准备
你需要准备以下几样东西：
- 一台电脑：Windows 或 macOS 均可
- 一部安卓手机：Android 7.0 以上，建议开启开发者模式
- Python 3.10+
- ADB 工具包
安装 ADB
Windows 用户：
- 下载 Android SDK Platform Tools
- 解压后，将文件夹路径添加到系统环境变量
Path - 打开命令行输入
adb version，出现版本号即成功
macOS 用户：
# 假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录 export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可写入 ~/.zshrc 永久生效 echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc4.2 手机端设置
开启开发者模式
设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次开启 USB 调试
设置 → 开发者选项 → 启用“USB调试”安装 ADB Keyboard（可选但推荐）
- 下载 ADB Keyboard APK
- 安装后，在“语言与输入法”中设为默认输入法
- 这样AI就能通过ADB输入中文，无需手动打字
5. 部署 Open-AutoGLM 控制端
5.1 克隆项目并安装依赖
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 创建虚拟环境（推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate.bat （Windows） # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .5.2 连接设备
确保手机通过USB连接电脑，并授权调试权限。
查看设备是否识别：
adb devices输出应类似：
List of devices attached 1234567890ABCDEF device若使用 WiFi 远程连接（适合长期运行）：
# 先用USB连接，开启TCP模式 adb tcpip 5555 # 断开USB，用IP连接 adb connect 192.168.1.100:5555之后即可拔掉数据线，只要在同一局域网内就能远程控制。
6. 编写低电量自动化脚本
6.1 核心逻辑设计
我们要实现的自动化流程如下：
当检测到电量 < 20% 时： → 弹出通知提醒 → 开启省电模式 → 发微信给指定联系人 → 记录当前位置（可选）由于 Open-AutoGLM 支持自然语言指令，我们可以这样写：
instruction = """ 你现在要监控手机电量。一旦发现电量低于20%，请立即执行以下操作： 1. 在屏幕上显示一条红色浮层提示：“警告：电量不足20%，即将进入省电模式” 2. 打开系统设置中的“省电模式”开关 3. 打开微信，进入与“老婆”的聊天窗口，发送消息：“我手机快没电了，可能暂时联系不上，请放心。” 4. 打开高德地图或百度地图，搜索“当前位置”，截图保存以便后续查看 """6.2 调用主程序执行
python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://192.168.1.200:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "检测电量是否低于20%，如果是，请开启省电模式并发送微信提醒"参数说明：
--device-id：来自adb devices的设备ID--base-url：你的云服务器地址，运行着 vLLM + AutoGLM 模型服务--model：使用的模型名称（需提前部署）- 最后的字符串：自然语言指令
6.3 Python API 方式调用（适合集成进其他系统）
from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.client import PhoneAgentClient # 初始化ADB连接 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") if not success: print(f"连接失败: {msg}") exit() # 初始化AI代理客户端 client = PhoneAgentClient(base_url="http://192.168.1.200:8800/v1", model="autoglm-phone-9b") # 发送指令 response = client.run( instruction="检查当前电量，如果低于20%，请开启省电模式并微信通知家人", device_id="1234567890ABCDEF" ) print("AI执行结果:", response)7. 实际效果与优化建议
7.1 真实运行效果
我在一台小米13上测试了该方案：
- 当电量降至19%时，AI在12秒内完成全部操作
- 成功打开省电模式
- 微信消息准时发出
- 地图定位准确
唯一需要注意的是：首次进入微信可能需要解锁屏幕，AI会自动尝试滑动或跳过锁屏（取决于设置）。建议配合“人脸/指纹解锁”使用，避免频繁输密码影响体验。
7.2 提升稳定性的几个技巧
定期重启ADB服务
长时间运行可能出现掉线，可用脚本定时检测：adb devices | grep offline && adb kill-server && adb start-server增加容错机制
AI偶尔会误判按钮位置，可在代码中加入“重试逻辑”：- 若点击后界面无变化，重新截图分析
- 设置最大尝试次数（如3次），失败则报警
敏感操作人工确认
对于“发消息”“付款”等操作，可通过弹窗确认：--enable-human-confirmationAI执行前会暂停，等待你按回车继续。
降低资源占用
默认每5秒截一次屏，耗电较高。对于电量监控类任务，可改为每30秒检测一次，平衡性能与功耗。
8. 总结：让AI成为你的“第二大脑”
Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它代表了一种全新的交互范式：从“人操作机器”到“机器服务人”。
通过这个低电量自动化案例，我们可以看到：
- AI 能够真正理解屏幕内容，而不是机械地找坐标
- 多步复杂任务可以一句话下达指令
- 结合 ADB，几乎能完成所有手动操作
- 加上条件判断，就能实现“智能代理”级别的自动化
未来，你可以扩展更多场景：
- 出差时自动预订酒店、查航班状态
- 孩子玩游戏超时，自动弹出提醒并限制使用
- 检测到快递送达通知，自动记入日程提醒取件
这一切都不需要开发APP，只需要一段自然语言指令 + 一个AI模型。
这才是 AI Agent 的真正价值：把重复的、重要的、容易被忽略的小事，交给值得信赖的数字助手去处理。
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