新手入门必备：Open-AutoGLM从0到1完整流程
你有没有想过，让AI替你点外卖、查价格、发朋友圈，甚至自动完成跨App的复杂操作？不是靠写代码，而是用一句大白话：“帮我把小红书里那款洗发水，在京东和淘宝比个价， cheapest那个直接下单。”——Open-AutoGLM 就是这样一个能真正“看懂屏幕、听懂人话、动手做事”的手机端AI Agent框架。它不是概念演示，而是已在真机上稳定运行的工程化方案。
本文不讲空泛原理，不堆砌参数，全程聚焦“你第一次部署时最卡在哪”“哪一步最容易出错”“为什么明明配置对了却没反应”。我会带你从零开始，用一台普通电脑+一部安卓手机，完成云服务器建模 → 本地设备联调 → 自然语言指令执行的全链路实操。所有步骤均经真实环境验证，跳过90%教程里不会告诉你的坑。
1. 先搞清楚：Open-AutoGLM到底是什么，不是什么
很多人看到“AI手机助手”就默认是语音助手或Siri式应答。Open-AutoGLM 完全不同——它是一个视觉-语言-动作闭环系统，核心能力有三层，缺一不可：
- 看得见：不是OCR识别文字，而是用多模态模型理解整个手机屏幕截图——按钮位置、图标含义、列表滚动状态、当前App界面结构，全部纳入理解范围；
- 想得清：接收到“打开抖音搜博主并关注”这类模糊指令后，能自动拆解为“启动抖音→点击搜索框→输入ID→点击头像→找到关注按钮→点击”，每一步都带逻辑判断；
- 做得准：通过ADB（Android Debug Bridge）直接向手机发送底层操作指令，模拟真实手指点击、滑动、输入，不是截图识别后猜坐标，而是精准控制像素级坐标和事件类型。
注意：它不是“全自动免配置神器”。你需要准备一台支持ADB的安卓手机（Android 7.0+）、一台能跑Docker的云服务器（或本地Linux机器），以及基本的命令行操作能力。但它对编程深度要求极低——不需要改模型、不调超参、不写推理逻辑，所有AI能力已封装成标准API。
2. 云服务器端：模型服务部署（30分钟搞定）
Open-AutoGLM 的AI大脑必须运行在算力充足的服务器上。我们选择vLLM作为推理引擎，因为它能在A40/A100等显卡上实现高吞吐、低延迟的多模态推理。以下步骤全部基于Ubuntu 22.04，适配主流云平台（如算力云、AutoDL、Vast.ai）。
2.1 环境初始化与Docker配置
登录服务器后，先清理可能冲突的旧Docker版本，再安装最新稳定版：
# 卸载旧版（如有） for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove -y $pkg; done # 安装Docker Engine sudo apt-get update sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.asc echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin # 验证 docker --version # 应输出类似 Docker version 24.0.7国内用户务必配置镜像加速，否则拉取vLLM镜像可能耗时30分钟以上：
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry-mirrors": [ "https://docker.m.daocloud.io", "https://noohub.ru", "https://huecker.io" ] } EOF sudo systemctl restart docker sudo docker info | grep Mirrors -A 4 # 确认生效2.2 模型下载：用ModelScope一键获取
AutoGLM-Phone-9B模型约12GB，推荐使用ModelScope（魔搭）下载，速度快且无需Git LFS配置：
pip install modelscope mkdir -p /opt/model modelscope download --model 'ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B' --local_dir '/opt/model'下载完成后检查目录结构，关键文件必须存在：
ls -lh /opt/model # 应看到：config.json, model.safetensors, processor_config.json, tokenizer.json 等2.3 启动vLLM服务：关键参数避坑指南
这是最容易失败的环节。官方文档未强调的三个致命细节，我帮你标出来：
--mm_processor_kwargs必须严格为{"max_pixels":5000000}，少一个引号或数字错误都会导致图片解析失败；--max-model-len 25480是硬性要求，低于此值会截断长上下文，导致任务规划中断；--allowed-local-media-path /表示允许读取任意路径的截图，若设为其他值（如/tmp）将无法加载屏幕图像。
执行启动命令（假设你映射宿主机8800端口到容器8000）：
# 拉取镜像（首次需约5分钟） docker pull vllm/vllm-openai:v0.12.0 # 启动容器（注意：--gpus all 和 -v 路径必须准确） docker run -it \ --entrypoint /bin/bash \ --gpus all \ -p 8800:8000 \ --ipc=host \ -v /opt/model:/app/model \ --name autoglm \ vllm/vllm-openai:v0.12.0进入容器后，执行服务启动（复制整行，勿换行）：
pip install -U transformers --pre 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 /app/model \ --port 8000服务启动成功标志：终端输出INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000，且无红色报错。
2.4 服务验证：用一行Python确认是否可用
在服务器本地（非容器内）执行测试脚本，避免网络或防火墙干扰：
# 创建 test_api.py cat > test_api.py << 'EOF' import requests import json url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "autoglm-phone-9b", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], "max_tokens": 100 } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) print("Status Code:", response.status_code) print("Response:", response.json().get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', 'ERROR')) EOF python test_api.py预期输出：Status Code: 200+ 一段中文回复（如“你好！我是AutoGLM手机助手…”）。若返回404或超时，请检查：
- Docker容器是否仍在运行（
docker ps）； - 云服务器安全组是否放行8800端口；
--model路径是否指向容器内正确位置（/app/model）。
3. 本地电脑端：ADB控制环境搭建（15分钟）
云服务只是“大脑”，本地电脑才是“神经中枢”，负责采集手机屏幕、发送操作指令、调用云端API。Windows/macOS通用，无需安卓开发经验。
3.1 ADB工具安装与验证
Windows：下载Android Platform Tools，解压后将
platform-tools文件夹路径添加到系统环境变量Path，然后CMD运行：adb version # 应输出 Android Debug Bridge version 1.0.41 或更高macOS：终端执行（路径按实际调整）：
export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools adb version
3.2 手机端设置：三步开启“被操控”权限
很多用户卡在这一步，因为手机厂商隐藏了开发者选项：
开启开发者模式：
设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次 → 输入锁屏密码 → 提示“您现在处于开发者模式”。启用USB调试：
设置 → 系统 → 开发者选项 → 打开“USB调试” → 弹出授权窗口时勾选“始终允许”。安装ADB Keyboard（关键！）：
下载ADB Keyboard APK，手动安装；
设置 → 语言与输入法 → 当前键盘 → 切换为“ADB Keyboard”；
不装这个，AI无法向任何输入框发送文字，所有搜索、登录操作都会失败。
3.3 设备连接：USB优先，WiFi备用
USB直连（推荐新手）：
手机用原装数据线连接电脑 → 终端执行：adb devices # 正常输出：XXXXXXXXXX device （一串字母数字，非"unauthorized"）WiFi无线连接（适合远程调试）：
先用USB连接执行：adb tcpip 5555→ 拔掉USB → 连接同一WiFi → 查看手机IP（设置 → 关于手机 → 状态 → IP地址）→ 执行：adb connect 192.168.1.100:5555 # 替换为你的手机IP adb devices # 应显示 192.168.1.100:5555 device
4. 控制端部署：让AI真正接管手机
Open-AutoGLM的控制代码轻量简洁，核心逻辑已封装，你只需克隆、安装、运行。
4.1 克隆代码与依赖安装
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e . # 安装为可编辑包，便于后续调试提示：
requirements.txt中包含adbutils（替代老旧adb命令）、Pillow（截图处理）、requests（调用API），全部为轻量级依赖，安装通常<2分钟。
4.2 一行命令启动AI代理
确保手机已通过ADB连接（adb devices可见设备），然后执行：
python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ # 替换为 adb devices 输出的ID --base-url http://YOUR_SERVER_IP:8800/v1 \ # 替换为你的云服务器公网IP和端口 --model "autoglm-phone-9b" \ "打开小红书搜索LUMMI MOOD洗发水，并比较京东和淘宝的价格"--device-id：必须是adb devices显示的真实设备ID，不是emulator-5554这类模拟器ID；--base-url：必须以/v1结尾，这是OpenAI兼容API的标准路径；- 指令字符串：用中文自然语言，无需特殊格式，支持复杂意图（如“先截图当前页面，再分享到微信”）。
4.3 实时观察AI如何“思考”与“行动”
程序运行后，你会看到类似这样的日志流（已简化）：
[INFO] 截取屏幕截图 → saved as /tmp/screen.png [INFO] 调用API分析界面：当前在小红书首页，底部导航栏可见 [INFO] 规划动作：1. 点击搜索框 → 2. 输入"LUMMI MOOD洗发水" → 3. 点击搜索按钮 [INFO] 执行动作：tap(540, 180) → input_text("LUMMI MOOD洗发水") → tap(540, 220) [INFO] 截图分析：搜索结果页加载完成，首条商品标题含"LUMMI MOOD" [INFO] 规划动作：1. 长按商品卡片 → 2. 选择"在京东查看" → ...这正是Open-AutoGLM的智能所在：它不是盲目点击，而是每步操作前都重新截图、分析界面状态、动态调整下一步策略。如果某步失败（如按钮未加载），它会自动重试或尝试替代路径。
5. 实战案例：从“一句话”到“真操作”的全过程
我们用一个真实场景验证全流程是否打通：自动完成小红书→京东→淘宝的跨平台比价下单。
5.1 准备工作检查清单
| 项目 | 检查方式 | 正常状态 |
|---|---|---|
| 云服务API | curl http://YOUR_IP:8800/v1/models | 返回包含autoglm-phone-9b的JSON |
| ADB连接 | adb devices | 显示device而非unauthorized |
| 手机输入法 | 设置 → 语言与输入法 | 默认键盘为ADB Keyboard |
| 网络连通性 | 本地电脑ping云服务器IP | 通，延迟<50ms |
5.2 执行指令与结果解析
运行以下命令（替换对应参数）：
python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://YOUR_SERVER_IP:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开小红书，搜索LUMMI MOOD洗发水，进入商品详情页，然后分别打开京东和淘宝搜索同款，截图价格对比，最后在更便宜的平台下单"典型成功日志片段：
[INFO] 当前界面：小红书商品详情页，标题"【LUMMI MOOD】深层清洁控油洗发水..." [INFO] 检测到"京东"按钮（坐标x=320,y=850），执行tap [INFO] 切换至京东APP，搜索框已聚焦，输入"LUMMI MOOD洗发水" [INFO] 识别到商品价格：¥89.00（京东自营） [INFO] 返回桌面，启动淘宝APP，重复搜索... [INFO] 识别到商品价格：¥79.90（淘宝心选） [INFO] 决策：淘宝更便宜，执行下单流程 → 点击"立即购买" → 选择地址 → 提交订单 [SUCCESS] 订单提交成功，订单号：JDD20240521XXXXX成功标志：手机屏幕上真实发生了点击、输入、跳转、下单动作，且最终生成有效订单。这不是模拟，是真实操作。
5.3 常见问题速查与修复
问题：
Connection refused或timeout
→ 检查云服务器安全组是否放行8800端口；确认--base-url中的IP是公网IP（非内网192.168.x.x）；用telnet YOUR_IP 8800测试端口连通性。问题：AI一直说"正在分析界面"，但无后续动作
→ 手机是否开启了"USB调试"且已授权电脑？adb devices是否显示device？截图保存路径/tmp/screen.png是否存在？问题：输入文字时出现乱码或无响应
→ 确认手机默认输入法已切换为ADB Keyboard；检查adb shell input text "test"能否正常输入；部分国产手机需在开发者选项中关闭"USB调试（安全设置）"。问题：模型返回
<answer>do(action="..."但手机无反应
→main.py中--device-id参数是否与adb devices完全一致？大小写、空格是否匹配？
6. 进阶提示：让AI更可靠、更高效
部署成功只是起点。以下是经过实测的优化建议，显著提升日常使用体验：
敏感操作人工接管：当AI需要输入密码、验证码或支付时，它会自动暂停并弹出提示：“检测到登录页面，请手动输入验证码后按回车继续”。这是内置的安全机制，不可绕过，但保障了账户安全。
截图质量调优：默认截图分辨率为1080x2340，若手机为2K屏，可在
main.py中修改adbutils.Device.screenshot()参数，提升文字识别准确率。指令更自然的写法：
❌ “点击ID为com.xingin.xhs:id/xxx的ViewGroup”（技术式，AI不理解）
“找到小红书搜索框，点击它，然后输入‘LUMMI MOOD’”（人类语言，AI精准执行）批量任务脚本化：将常用指令保存为
.sh文件，例如：# auto_buy.sh python main.py --device-id XXX --base-url http://YYY:8800/v1 --model "autoglm-phone-9b" "抢购iPhone 15 Pro 256G，价格低于8000元时立即下单"配合Linux定时任务（
crontab），实现全自动蹲守。
7. 总结：你已掌握下一代移动AI的钥匙
回顾整个流程，你完成了：
在云服务器上部署了多模态大模型服务；
为安卓手机配置了ADB远程控制通道；
用一行命令让AI理解自然语言并执行真实操作；
通过真实案例验证了跨App任务的可行性。
Open-AutoGLM的价值，不在于它能“做什么”，而在于它把过去需要App开发、自动化脚本、图像识别三套技术栈才能实现的能力，压缩成一句中文指令。它不是取代开发者，而是让产品经理、运营、甚至普通用户，都能直接指挥手机完成复杂任务。
下一步，你可以尝试：
- 用它自动整理微信聊天记录并生成周报；
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