news 2026/2/11 14:53:38

2026年AI自动化入门必看：Open-AutoGLM手机智能体部署全解析

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张小明

前端开发工程师

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2026年AI自动化入门必看：Open-AutoGLM手机智能体部署全解析

2026年AI自动化入门必看：Open-AutoGLM手机智能体部署全解析

你有没有想过，以后手机操作不再需要手动点来点去？比如想查天气、订外卖、找资料，只要说一句“帮我打开高德地图查最近的咖啡馆”，手机就自动完成整个流程——从解锁、打开App、输入关键词到点击结果，一气呵成。这不是科幻电影，而是今天就能上手的真实能力。Open-AutoGLM，就是让这件事真正落地的开源框架。

它由智谱AI开源，专为移动端设计，是一个轻量、可扩展、开箱即用的AI手机智能体（Phone Agent）框架。和传统大模型不同，它不只“会说话”，更“看得见、想得清、动得了”：能实时理解手机屏幕画面，把视觉信息和自然语言指令一起分析，再通过ADB精准操控设备。整个过程无需Root、不依赖特定厂商系统，Android 7.0以上真机或模拟器都能跑。更重要的是，它不是实验室玩具——已支持远程WiFi调试、敏感操作人工确认、验证码场景接管等工程级功能，离日常使用只差一次部署。

下面我们就从零开始，不绕弯、不跳步，带你亲手把Open-AutoGLM跑起来。不需要深度学习背景，只要你会装软件、连手机、敲几行命令，就能拥有一个听你话的AI手机助理。

1. 先搞懂它到底是什么：不是APP，也不是插件，而是一个“能看会动”的AI代理

很多人第一次听说“手机AI Agent”，容易把它想象成一个新App，或者类似“小爱同学”的语音助手。但Open-AutoGLM完全不同——它是一套运行在本地电脑+云端模型+手机设备三端协同的智能体系统。理解它的三层结构，是顺利部署的关键。

1.1 核心分工：谁看、谁想、谁动？

  • 手机端：只负责“被操控”。它不运行大模型，也不做复杂推理，只提供屏幕画面（截图/录屏流）和执行ADB指令（点击、滑动、输入文字）。所有“智能”都来自外部。
  • 本地电脑（控制端）：扮演“指挥官”角色。它运行Open-AutoGLM的控制代码，负责：
    • 通过ADB连接并管理手机；
    • 定期截取手机屏幕，传给云端模型；
    • 接收模型返回的操作指令（如“点击坐标(320, 650)”），再调用ADB执行；
    • 处理用户输入的自然语言指令，并包装成标准请求发给模型。
  • 云端服务（模型端）：是真正的“大脑”。它部署了AutoGLM-Phone系列多模态模型（如autoglm-phone-9b），专门训练用于理解手机界面截图+文本指令，并输出可执行的操作规划。你不需要自己训模型，只需调用已部署好的API。

这种分离架构带来两大好处：一是手机资源占用极低，老旧机型也能流畅配合；二是模型能力可以持续升级，你本地控制端几乎不用改。

1.2 和普通AI工具的本质区别：多模态闭环，不是单向问答

你可以把它理解成一个“AI实习生”：你给它布置任务（“打开小红书搜美食”），它先看一眼当前手机屏幕（是锁屏？是桌面？还是微信聊天页？），再结合你的指令，判断下一步该做什么（解锁→点Home→找小红书图标→点击→等App加载→点搜索框→输入“美食”→点搜索）。每一步都基于真实界面反馈动态调整，形成“观察→思考→行动→再观察”的完整闭环。

这和ChatGPT式纯文本交互有本质不同——后者只能“说”，前者能“做”。也和传统自动化脚本（如Auto.js）不同：脚本是死规则（“点第3个图标”），而Open-AutoGLM是活策略（“找带小红书字样的蓝色App图标”），对界面变化有鲁棒性。

2. 准备工作：三步搞定硬件、环境与手机设置

部署前，请确保以下三件事已完成。别跳过，很多卡点其实就出在这几步。

2.1 本地电脑：装好Python和ADB，让电脑“认得”手机

  • 操作系统：Windows 10/11 或 macOS Monterey及以上（Linux同理，本文以Win/mac为主）。
  • Python版本：强烈建议使用Python 3.10。太新（如3.12）可能有兼容问题，太旧（如3.8）则部分库不支持。验证方式：终端输入python --version。
  • ADB工具：这是安卓设备的“万能遥控器”，必须正确安装并加入系统路径。
    • Windows用户：
      1. 去Android SDK Platform-Tools官网下载zip包；
      2. 解压到一个固定路径，例如C:\platform-tools；
      3. 按Win + R→ 输入sysdm.cpl→ “高级” → “环境变量” → 在“系统变量”里找到Path→ “编辑” → “新建” → 粘贴你解压的路径（C:\platform-tools）；
      4. 重启命令行，输入adb version，看到版本号即成功。
    • macOS用户：
      1. 解压后，打开终端，执行：
        export PATH=${PATH}:/Users/你的用户名/Downloads/platform-tools
      2. 为永久生效，把这行加到~/.zshrc文件末尾（用nano ~/.zshrc编辑），然后执行source ~/.zshrc。

关键验证：无论什么系统，执行adb version和adb devices（此时手机未连）都应有正常输出，且后者显示List of devices attached（空列表也OK）。如果报“command not found”，说明ADB没配好，务必回头检查。

2.2 手机端：开启开发者权限，装好“AI的手”

这一步决定AI能否真正操控你的手机。请严格按顺序操作：

  1. 开启开发者模式：
    进入「设置」→「关于手机」→ 连续点击「版本号」7次，直到弹出“您现在是开发者”的提示。

  2. 开启USB调试：
    返回「设置」→「系统」→「开发者选项」→ 找到「USB调试」并开启。首次开启会弹窗，勾选“始终允许”。

  3. 安装ADB Keyboard（关键！）：
    这是让AI能“打字”的核心组件。

    • 去GitHub搜索adb-keyboard，下载最新apk（如adb-keyboard-v2.0.1.apk）；
    • 用文件管理器安装；
    • 进入「设置」→「语言与输入法」→「当前键盘」→ 切换为ADB Keyboard。

    为什么必须换输入法？因为ADB原生命令无法直接向任意App输入中文，ADB Keyboard提供了无障碍输入通道，让AI能准确发送文字。

2.3 网络连接：USB直连 or WiFi远程，选一个最稳的

  • USB直连（推荐新手）：用原装数据线连接手机与电脑。确保手机提示“已启用USB调试”，并在电脑端执行adb devices后能看到一串设备ID（如ZY322XXXXX device）。
  • WiFi远程（适合进阶）：需先用USB连一次，执行adb tcpip 5555，然后断开USB，连同一WiFi，在电脑端执行adb connect 192.168.x.x:5555（x.x.x为手机IP，可在手机「Wi-Fi设置」里查看）。成功后adb devices会显示192.168.x.x:5555 device。

小贴士：WiFi连接易受路由器防火墙干扰。如果adb connect后显示unable to connect，请先尝试USB；确认功能正常后再切WiFi。

3. 部署控制端：5分钟克隆、安装、启动

现在，本地环境已就绪。我们来部署Open-AutoGLM的控制端代码。

3.1 下载与安装

打开终端（Windows用CMD/PowerShell，macOS用Terminal），依次执行：

# 1. 克隆官方仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 创建虚拟环境（强烈推荐，避免依赖冲突） python -m venv venv source venv/bin/activate # macOS/Linux # venv\Scripts\activate # Windows # 3. 安装依赖 pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt pip install -e .

注意：pip install -e .是关键命令，它把当前目录作为可编辑包安装，后续修改代码可直接生效，无需重复安装。

3.2 验证ADB连接

在同一个终端中，确保手机已连（USB或WiFi），运行：

adb devices

输出应类似：

List of devices attached ZY322XXXXX device # USB连接 192.168.1.100:5555 device # WiFi连接

如果显示unauthorized，请在手机上确认“允许USB调试”弹窗；如果为空，重插USB或检查WiFi IP。

3.3 启动AI代理：一条命令，让AI开始工作

假设你已有一个云服务器（如阿里云ECS），上面已部署好AutoGLM-Phone模型服务（监听在http://123.123.123.123:8800/v1），现在只需在本地运行：

python main.py \ --device-id ZY322XXXXX \ --base-url http://123.123.123.123:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"
  • --device-id：填adb devices显示的ID（USB）或IP:5555（WiFi）；
  • --base-url：替换为你云服务器的公网IP和端口；
  • 最后字符串：你的自然语言指令，越具体越好。

执行后，你会看到终端滚动日志：截图上传 → 模型推理 → 操作指令返回 → ADB执行点击/输入… 几秒后，手机自动完成全部动作。

首次运行小提示：如果卡在“waiting for model response”，请检查云服务器端口是否开放（安全组放行8800）、vLLM服务是否正常运行（curl http://localhost:8800/v1/models应返回模型列表）。

4. 进阶玩法：用Python API写自己的自动化脚本

命令行适合快速测试，但真正融入工作流，你需要编程接口。Open-AutoGLM提供了简洁的Python API，让你轻松封装成函数。

4.1 连接管理：一行代码，灵活切换设备

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接WiFi设备（也可传USB ID） success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 输出：Connected successfully # 查看所有已连设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # ZY322XXXXX - usb # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

4.2 封装一个“自动打卡”函数（真实案例）

假设你每天要打开企业微信，点“工作台”→“打卡”→“立即打卡”。用Open-AutoGLM API，可以这样写：

def auto_check_in(): """全自动企业微信打卡""" conn = ADBConnection() conn.connect("ZY322XXXXX") # 用USB ID # 发送指令给AI模型（需自行实现API调用逻辑，此处简化） instruction = "打开企业微信，进入工作台，找到打卡应用并点击立即打卡" # 模拟调用云端模型（实际需requests.post） # response = requests.post( # "http://your-server:8800/v1/chat/completions", # json={"model": "autoglm-phone-9b", "messages": [{"role": "user", "content": instruction}]} # ) print(" 打卡指令已发送，AI正在执行...") # 实际项目中，这里会解析response中的操作步骤并调用conn.execute_action() auto_check_in()

这个函数可以加入定时任务（如Windows任务计划程序或macOS launchd），每天早上8:30自动运行，彻底解放双手。

5. 排查常见问题：90%的失败，都卡在这三个地方

部署过程中，你可能会遇到这些典型问题。我们按发生频率排序，给出直击要害的解决方案。

5.1 “ADB devices 显示 unauthorized” 或 “device offline”

  • 原因：手机未授权电脑的USB调试权限，或USB连接不稳定。
  • 解决：
    1. 断开USB，关闭手机“开发者选项”里的“USB调试”，再重新开启；
    2. 重新连接USB，手机弹出“允许USB调试吗？”窗口，务必勾选“一律允许”并点确定；
    3. 如果仍不行，换一根原装数据线，或尝试电脑其他USB口。

5.2 “Connection refused” 或 “timeout” 错误

  • 原因：控制端无法访问云服务器的模型API。
  • 解决：
    1. 在本地电脑浏览器打开http://123.123.123.123:8800/v1/models，看是否返回JSON（应含模型名）；
    2. 如果打不开，检查云服务器防火墙：sudo ufw status（Ubuntu）或安全组是否放行8800端口；
    3. 如果能打开但命令行报错，检查--base-url是否少写了/v1（必须带）。

5.3 AI执行错误操作，或一直“思考中”

  • 原因：模型端配置不当，或指令描述模糊。
  • 解决：
    1. 检查vLLM启动参数：确保--max-model-len 4096和--gpu-memory-utilization 0.9设置合理，显存不足会导致推理卡死；
    2. 优化指令：避免模糊表述。❌ “帮我查一下” → “打开高德地图，搜索‘星巴克’，点击第一个结果”；
    3. 启用人工接管：在敏感操作（如支付、删除）前，框架会暂停并等待你确认，这是安全机制，不是Bug。

6. 总结：你已经掌握了下一代移动自动化的钥匙

回看整个过程，我们没有写一行AI模型代码，没有配置GPU驱动，甚至没碰过PyTorch。只是装了ADB、连了手机、跑了几个命令——就把一个能“看、想、动”的AI手机助理变成了现实。

Open-AutoGLM的价值，不在于它有多炫技，而在于它把曾经属于实验室的多模态Agent技术，变成了普通人可部署、可定制、可集成的工具。你可以用它：

  • 自动化重复操作（批量注册、刷课、抢票）；
  • 辅助视障用户“听”懂手机界面；
  • 为企业定制无人值守的App测试流程；
  • 甚至开发一个“教老人用手机”的语音向导。

技术终将下沉。2026年，当AI自动化成为像“装微信”一样基础的技能，今天你亲手部署的这次实践，就是最好的起点。

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