AutoGLM-Phone-9B插件开发：功能扩展实战

随着移动端AI应用的快速发展，轻量化、多模态的大语言模型成为实现智能交互的核心驱动力。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动设备优化的多模态大模型，在有限算力条件下实现了视觉、语音与文本的高效融合推理。然而，模型本身的能力边界往往无法覆盖所有业务场景，因此通过插件机制进行功能扩展，成为提升其应用灵活性和实用性的关键路径。

本文将围绕AutoGLM-Phone-9B 的插件开发实践，深入讲解如何基于其开放接口构建自定义功能模块，涵盖服务部署、调用验证、插件设计逻辑及工程落地中的关键问题，帮助开发者快速掌握在真实项目中扩展模型能力的方法。

1. AutoGLM-Phone-9B简介

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

1.1 核心特性解析

多模态输入支持：可同时接收图像、语音和文本输入，适用于拍照问答、语音助手、图文理解等复杂交互场景。
端侧推理优化：采用量化压缩（INT8/FP16）、算子融合与内存复用技术，显著降低显存占用与延迟。
模块化架构设计：各模态编码器独立封装，便于按需加载或替换，也为外部功能插件接入提供了良好基础。
开放API接口：提供标准OpenAI兼容接口，支持LangChain等主流框架无缝集成，极大简化了上层应用开发。

1.2 典型应用场景

场景	功能描述
智能客服	用户上传截图+文字提问，模型结合界面内容生成解答
教育辅导	学生拍摄习题照片并语音提问，模型识别题目后逐步讲解
移动办公	会议录音转写+关键点提取+自动生成待办事项
视觉问答	对摄像头捕捉的画面进行实时语义理解和对话

💡 正是由于这些多样化需求的存在，仅靠预训练模型难以满足全部功能要求，必须借助插件机制实现动态能力扩展。

2. 启动模型服务

在开始插件开发前，需确保 AutoGLM-Phone-9B 的推理服务已正确启动。该模型对硬件资源有一定要求，建议在具备高性能GPU的环境中部署。

2.1 硬件与环境要求

GPU配置：至少2块NVIDIA RTX 4090（24GB显存），用于支撑9B级别模型的并发推理
CUDA版本：12.1 或以上
Python环境：3.10+
依赖库：vLLM,fastapi,transformers,langchain-openai

⚠️ 注意：若使用云平台实例，请确认所选镜像已预装相关驱动与推理框架。

2.2 切换到服务启动脚本目录

cd /usr/local/bin

该目录下应包含以下核心文件：

run_autoglm_server.sh：主服务启动脚本
config.yaml：模型加载与端口配置
tokenizer/：分词器文件
weights/：模型权重目录（通常为量化后格式）

2.3 运行模型服务脚本

执行如下命令启动服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常输出示例如下：

INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

当看到Application startup complete和Uvicorn running提示时，说明服务已在8000端口成功监听。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过客户端请求验证其可用性。推荐使用 Jupyter Lab 进行快速测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

访问远程服务器提供的 Jupyter Lab 地址（如https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe.web.gpu.csdn.net/lab），登录后创建新 Notebook。

3.2 发送测试请求

安装必要依赖：

pip install langchain-openai openai

然后运行以下 Python 脚本：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 因未启用认证，设为空 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

预期返回结果类似：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型，能够理解文本、图像和语音信息，并为你提供智能对话服务。

✅ 成功收到响应表明模型服务已就绪，可以进入下一步——插件开发。

4. 插件开发：实现自定义功能扩展

虽然 AutoGLM-Phone-9B 内置了强大的多模态理解能力，但在实际业务中仍需接入外部系统（如数据库查询、天气API、支付网关等）。为此，我们可通过函数调用（Function Calling）机制开发插件，让模型“知道何时调用什么工具”。

4.1 插件机制原理

AutoGLM 支持 OpenAI-style 的 function calling 协议，其工作流程如下：

用户提出请求（如“查一下北京明天的天气”）
模型判断需要调用外部工具，并生成结构化 JSON 请求
运行时拦截该请求，调用对应插件函数
将插件返回结果重新注入对话流，由模型生成自然语言回复

这种模式实现了“思考→决策→执行→反馈”的闭环。

4.2 定义插件函数

以“获取城市天气”为例，编写一个可注册的插件函数：

import requests from typing import Dict, Any def get_weather(location: str) -> Dict[str, Any]: """ 获取指定城市的当前天气信息 参数: location (str): 城市名称，如"北京" 返回: dict: 包含温度、湿度、天气状况等字段 """ url = "https://api.weather.example.com/v1/weather" params = { "city": location, "key": os.getenv("WEATHER_API_KEY", "your_api_key") } try: response = requests.get(url, params=params, timeout=5) data = response.json() return { "location": data.get("city"), "temperature": data.get("temp"), "condition": data.get("condition"), "humidity": data.get("humidity") } except Exception as e: return {"error": f"无法获取天气数据: {str(e)}"}

4.3 注册插件到 LangChain 工具链

将上述函数包装为 LangChain 可识别的Tool对象：

from langchain_core.tools import StructuredTool from pydantic.v1 import BaseModel, Field class WeatherInput(BaseModel): location: str = Field(..., description="城市名称，例如北京、上海") weather_tool = StructuredTool.from_function( name="get_weather", description="当你需要查询某个城市的天气情况时调用此工具", func=get_weather, args_schema=WeatherInput )

4.4 绑定模型与插件

利用bind_tools方法将插件绑定至模型：

# 假设 chat_model 已初始化 model_with_tools = chat_model.bind_tools([weather_tool]) # 测试调用 messages = [("user", "北京今天天气怎么样？")] ai_msg = model_with_tools.invoke(messages) print(ai_msg.tool_calls)

输出可能为：

[{ "name": "get_weather", "args": {"location": "北京"}, "id": "call_abc123" }]

这表示模型已识别出需调用get_weather插件来完成任务。

4.5 执行插件并生成最终回复

接下来手动执行插件调用，并将结果传回模型：

from langchain_core.messages import ToolMessage # 执行插件调用 tool_call = ai_msg.tool_calls[0] tool_result = weather_tool.invoke(tool_call["args"]) # 记录工具返回消息 tool_message = ToolMessage( content=str(tool_result), name=tool_call["name"], tool_call_id=tool_call["id"] ) # 将结果送回模型生成自然语言回答 final_response = chat_model.invoke([*messages, ai_msg, tool_message]) print(final_response.content)

输出示例：