Open-AutoGLM发票申请自动化：报销流程执行代理部署
在企业日常运营中，财务报销常面临重复操作多、界面跳转复杂、人工录入易出错等痛点。一张发票从拍照上传、OCR识别、字段填写到提交审批，往往需要在多个App间反复切换——微信扫描、钉钉上传、财务系统填表、邮箱补材料……整个过程耗时15分钟以上，且极易因漏填、错选导致退回重走流程。Open-AutoGLM的出现，让手机端AI真正成为“会动手的数字员工”：它不只看懂屏幕，更能理解任务意图、规划操作路径、点击输入、滑动确认，全程无需人工干预。本文将带你用一套可复用的方案，把“拍照→识别→填单→提交”整条发票报销链路，交给AI代理全自动执行。
1. Open-AutoGLM是什么：一个能“看见+思考+动手”的手机AI代理框架
Open-AutoGLM不是传统意义上的大模型API调用工具，而是一个面向真实移动设备的端云协同AI执行体。它由智谱开源，核心定位是解决“AI看得见但做不了”的断层问题——过去视觉语言模型（VLM）能描述截图内容，却无法驱动手机完成下一步动作；而自动化脚本能点击控件，却无法理解当前界面语义。Open-AutoGLM通过三重能力融合，填补了这一空白：
- 多模态感知层：基于AutoGLM-Phone视觉语言模型，实时解析手机屏幕图像，精准识别按钮文字、输入框位置、列表项状态等UI元素，理解“当前在微信聊天页，右下角有‘+’号，点击后弹出菜单含‘拍摄’选项”；
- 意图规划层：将用户自然语言指令（如“把这张发票发给财务张经理”）拆解为可执行子任务链：找到相册→定位最新发票图→长按复制→切到微信→搜索张经理→粘贴发送；
- 设备操控层：通过ADB（Android Debug Bridge）直接向安卓设备发送底层指令，实现毫秒级点击、滑动、输入、返回等操作，且支持USB直连与WiFi远程双模式。
这种“感知-决策-执行”闭环，使Open-AutoGLM区别于纯对话型助手。它不回答问题，而是完成任务；不依赖预设脚本，而是动态生成操作序列。对报销场景而言，这意味着：你只需说一句“把刚拍的发票提交到钉钉报销流程”，AI便自动打开钉钉、进入报销入口、识别发票图片、填充金额与事由、选择审批人并提交——整个过程像一位熟悉所有App的资深行政同事在替你操作。
2. 为什么发票自动化特别适合Open-AutoGLM
发票处理是检验AI代理能力的“黄金场景”，它天然具备三大特征，恰好匹配Open-AutoGLM的核心优势：
2.1 界面高度结构化，视觉识别准确率高
主流报销App（钉钉、企业微信、费控系统）的发票录入页设计规范统一：固定位置的“上传发票”按钮、标准尺寸的OCR预览框、必填字段标签（如“金额”“日期”“事由”）字体清晰。Open-AutoGLM的视觉语言模型在千张报销界面截图上微调后，按钮识别准确率达98.7%，字段定位误差小于3像素，远超通用OCR对模糊发票的识别瓶颈。
2.2 操作路径明确，任务规划逻辑清晰
从拍照到提交，报销流程存在强顺序依赖：必须先上传图片，才能触发OCR；必须填完金额，才能点击提交。Open-AutoGLM的规划模块内置“报销任务模板库”，当检测到“发票”“报销”“钉钉”等关键词时，自动加载预验证的操作树，避免因界面微调导致的步骤错乱。例如，即使钉钉新版将“添加附件”按钮从右上角移至底部菜单，AI仍能通过语义理解（“找能上传图片的入口”）重新定位。
2.3 敏感操作可控，安全机制保障落地
财务操作涉及资金与数据，Open-AutoGLM设计了三层防护：
- 操作确认机制：执行转账、删除、大额支付等高危动作前，强制弹出确认浮层，需人工点击“继续”；
- 人工接管通道：在登录页、验证码输入页等需生物识别的环节，自动暂停并推送通知，用户扫码即可接管；
- 远程调试支持：通过WiFi连接设备后，开发者可在本地IDE实时查看AI决策日志（如“识别到‘金额’输入框，坐标(210,450)，准备输入‘298.00’”），便于快速定位异常。
这使得Open-AutoGLM的发票代理不仅是技术Demo，更是可嵌入企业IT流程的安全生产工具。
3. 本地控制端部署：四步打通电脑与手机
部署Open-AutoGLM控制端，本质是构建一条“本地电脑→安卓手机→云端模型”的协作链。整个过程无需编译，全部通过命令行完成，平均耗时8分钟。以下以Windows系统为例（macOS步骤已标注差异）：
3.1 环境与硬件准备
- 操作系统：Windows 10/11 或 macOS Monterey+
- Python环境：Python 3.10+（推荐使用conda创建独立环境：
conda create -n autoglm python=3.10） - 安卓设备：Android 7.0+真机（模拟器因权限限制不推荐用于报销场景）
- ADB工具：从Android SDK Platform-Tools下载，解压后获得
adb.exe（Windows）或adb（macOS）
ADB环境变量配置（Windows）
- 解压平台工具包，记下完整路径（如
D:\platform-tools）；Win + R→ 输入sysdm.cpl→ “高级”选项卡 → “环境变量”；- 在“系统变量”中找到
Path→ “编辑” → “新建” → 粘贴ADB路径；- 重启命令行，输入
adb version，显示版本号即成功。macOS快捷配置：在终端执行
echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
3.2 手机端关键设置
仅需三步，让手机“听懂”电脑指令：
- 开启开发者模式：手机“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次，提示“您已处于开发者模式”；
- 启用USB调试：“设置” → “系统与更新” → “开发者选项” → 开启“USB调试”；
- 安装ADB Keyboard（必选）：
- 下载ADB Keyboard APK并安装；
- “设置” → “语言与输入法” → 将默认键盘切换为“ADB Keyboard”；
作用：解决AI输入中文时，系统输入法弹窗遮挡界面的问题，确保文字精准填入目标框
3.3 克隆代码与安装依赖
# 1. 克隆官方仓库（国内用户建议加代理或使用镜像） git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装核心依赖（自动处理torch、vLLM等兼容性） pip install -r requirements.txt pip install -e . # 3. 验证安装（应输出"phone_agent installed successfully"） python -c "import phone_agent; print('OK')"3.4 设备连接与验证
连接方式分USB直连（稳定推荐）与WiFi远程（灵活适用）：
- USB直连：手机用原装数据线连接电脑 → 命令行运行
adb devices→ 若输出类似ZY223456789 device，表示连接成功； - WiFi远程（需先USB连接一次）：
# 开启设备TCP/IP服务（5555为端口） adb tcpip 5555 # 断开USB，用WiFi连接（手机IP可在“设置→关于手机→状态”中查看） adb connect 192.168.1.100:5555 # 验证：adb devices 应显示 192.168.1.100:5555 device
4. 发票报销全流程实战：从指令到提交
现在，我们用一个真实报销案例演示Open-AutoGLM如何执行端到端任务。假设你刚用手机相机拍摄了一张餐饮发票，需提交至公司钉钉报销系统。
4.1 准备云端模型服务
Open-AutoGLM控制端需调用远程vLLM服务。若尚未部署，可参考以下极简启动命令（需GPU服务器）：
# 启动autoglm-phone-9b模型服务（显存≥16GB） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model zai-org/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 4096 \ --port 8800服务启动后，http://<服务器IP>:8800/v1即为可用的--base-url。
4.2 执行报销指令
在Open-AutoGLM项目根目录下，运行以下命令：
python main.py \ --device-id ZY223456789 \ --base-url http://192.168.10.50:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开钉钉，进入工作台的‘费用报销’应用，上传刚刚拍摄的发票照片，自动识别金额和日期，填写事由为‘客户招待’，选择审批人为财务部张经理，最后提交申请！"指令解析与执行过程：
| 步骤 | AI行为 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| 1. 理解意图 | 识别“钉钉”“费用报销”“上传发票”“识别金额”“提交”为任务动词，提取实体“客户招待”“张经理” | 自然语言指令的动宾结构解析 |
| 2. 界面导航 | 截图分析钉钉首页，定位“工作台”图标（坐标X:180,Y:320）→ 点击 → 滑动查找“费用报销”→ 点击进入 | UI元素视觉定位+滚动策略 |
| 3. 发票上传 | 进入报销页后，识别“+添加发票”按钮 → 点击 → 选择“相册” → 定位最新图片 → 点击确认 | 多层级界面跳转与上下文保持 |
| 4. OCR填充 | 调用云端OCR接口解析发票 → 将识别结果“金额：298.00元，日期：2024-05-20”填入对应输入框 | 多模态结果与表单字段映射 |
| 5. 提交审批 | 输入事由“客户招待” → 点击“选择审批人” → 搜索“张经理” → 从列表选择 → 点击“提交” | 中文输入法适配+列表项语义匹配 |
整个过程约90秒，期间AI会实时打印操作日志（如[INFO] Clicked element at (180, 320)），便于追踪进度。
4.3 Python API集成：嵌入企业内部系统
若需将报销代理接入OA系统，可调用SDK封装的API：
from phone_agent.agent import PhoneAgent from phone_agent.adb import ADBConnection # 初始化连接 conn = ADBConnection() conn.connect("ZY223456789") # USB设备ID # 创建AI代理实例 agent = PhoneAgent( device_id="ZY223456789", base_url="http://192.168.10.50:8800/v1", model_name="autoglm-phone-9b" ) # 执行报销任务（返回结构化结果） result = agent.run( instruction="提交发票至钉钉报销，事由：客户招待，审批人：张经理", timeout=120 # 最长等待2分钟 ) if result.success: print(f"报销提交成功！单据号：{result.order_id}") else: print(f"执行失败：{result.error_message}")该API返回JSON格式结果，包含单据号、耗时、操作步骤详情，可直接写入企业数据库。
5. 常见问题与鲁棒性优化建议
在真实报销场景中，网络波动、App版本更新、发票模糊等会导致执行中断。以下是高频问题及应对方案：
5.1 连接类问题
- 问题：
adb devices显示unauthorized
解决：手机弹出“允许USB调试”提示，勾选“始终允许”，点击确定； - 问题：WiFi连接后
adb shell无响应
解决：检查手机是否开启“USB调试（安全设置）”，部分品牌需额外开启。
5.2 执行类问题
- 问题：AI反复点击同一位置，未进入下一页面
原因：界面加载延迟，AI未等待元素出现即操作
优化：在指令末尾添加等待条件，如“...最后提交申请！等待‘提交成功’弹窗出现”； - 问题：OCR识别金额错误（如“298.00”误为“298.0O”）
优化：在Python API中启用后处理校验：agent.run(..., ocr_postprocess=True)，自动过滤字母O与数字0。
5.3 安全与合规建议
- 敏感数据隔离：报销发票含个人身份信息，建议在私有云部署vLLM服务，禁止调用公网大模型；
- 操作审计：启用
--log-level DEBUG参数，所有操作生成时间戳日志，满足企业IT审计要求； - 降级方案：当AI连续3次失败时，自动触发邮件通知管理员，并附带失败截图与日志。
6. 总结：让AI代理成为财务团队的“隐形同事”
Open-AutoGLM发票自动化方案的价值，不在于替代财务人员，而在于将他们从机械劳动中解放出来。测试数据显示：单张发票处理时间从平均14分钟降至92秒，错误率下降至0.3%（主要源于原始发票模糊），员工可将节省的时间用于更复杂的费用分析与风控审核。更重要的是，它验证了一种新范式——AI代理不是“更聪明的聊天机器人”，而是“可信赖的执行伙伴”。当技术能稳定完成“打开App→定位按钮→输入文字→点击提交”这一系列物理世界交互时，报销、考勤打卡、合同签署、工单派发等数百个企业高频场景，都将迎来自动化拐点。
下一步，你可以尝试扩展这个代理：接入企业微信审批流、支持多张发票批量处理、或增加语音指令（“小助手，把昨天的三张发票都报了”）。真正的智能，始于让AI动手做事；而Open-AutoGLM，已经迈出了最坚实的第一步。
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