Open-AutoGLM部署检查清单：确保成功连接的8个要点
1. 技术背景与核心价值
Open-AutoGLM 是智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，基于 AutoGLM 构建，旨在实现自然语言驱动的移动端自动化操作。该系统结合视觉语言模型（VLM）与 ADB（Android Debug Bridge）技术，能够以多模态方式理解安卓设备屏幕内容，并根据用户指令自动规划和执行操作流程。
例如，当用户输入“打开小红书搜索美食”时，系统会： - 解析语义意图 - 截取并分析当前屏幕界面 - 推理出下一步应点击的 UI 元素 - 通过 ADB 发送点击、滑动、输入等指令完成任务
其典型应用场景包括自动化测试、辅助操作、远程控制、无障碍服务等。Phone Agent 作为其具体实现，进一步增强了安全性与灵活性，支持敏感操作确认机制、人工接管模式以及远程 WiFi 调试能力，极大提升了工程落地可行性。
本文将围绕本地电脑与真机连接场景，梳理部署 Open-AutoGLM 过程中的8 个关键检查点，帮助开发者快速定位问题、提升部署成功率。
2. 硬件与开发环境配置
2.1 操作系统与Python版本要求
为保证兼容性，建议使用以下环境组合：
| 组件 | 推荐版本 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10/11 或 macOS Monterey 及以上 |
| Python | 3.10 ~ 3.11（避免使用 3.12+，部分依赖尚未完全适配） |
注意：不推荐在 Linux 子系统（WSL）中运行 ADB 控制逻辑，因 USB 设备识别可能存在权限或驱动问题。
2.2 安装ADB工具并配置环境变量
ADB 是连接和控制安卓设备的核心工具，需独立安装并加入系统路径。
Windows 配置步骤：
- 下载 Android SDK Platform Tools
- 解压至固定目录（如
C:\platform-tools） - 打开“系统属性” → “高级” → “环境变量”
- 在“系统变量”中找到
Path，添加新条目：C:\platform-tools - 打开命令行，执行：
adb version若输出版本信息，则表示配置成功。
macOS 配置方法：
在终端中临时添加路径（可写入.zshrc或.bash_profile永久生效）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools验证方式同上。
3. 手机端设置与准备
3.1 开启开发者选项与USB调试
这是 ADB 连接的前提条件，必须手动开启：
- 进入手机“设置” → “关于手机”
- 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”
- 返回设置主菜单，进入“开发者选项”
- 启用“USB 调试”功能
- （可选）启用“网络调试”以支持无线连接
安全提示：请仅在可信电脑上授权调试设备，防止恶意访问。
3.2 安装并切换输入法为 ADB Keyboard
由于系统需模拟文本输入（如搜索框填词），而多数应用禁止非标准输入法注入文字，因此需要安装专用输入法：
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”
- 切换为 “ADB Keyboard”
验证方法：可通过以下命令测试输入：
adb shell input text "Hello_AutoGLM"观察是否有字符出现在当前焦点输入框中。
4. 控制端代码部署与依赖安装
4.1 克隆项目仓库
在本地开发机上拉取 Open-AutoGLM 源码：
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM4.2 安装Python依赖
建议使用虚拟环境隔离依赖：
python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate.bat （Windows） pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt pip install -e .常见问题： - 若
torch安装失败，请前往 PyTorch官网 获取对应 CUDA 版本的安装命令。 - 若出现cv2相关错误，可尝试单独安装：pip install opencv-python-headless
5. 设备连接方式与状态验证
5.1 USB 连接方式（推荐初学者使用）
- 使用原装数据线连接手机与电脑
- 手机弹出“允许USB调试？”对话框时，勾选“始终允许”，点击确定
- 执行命令查看设备状态：
adb devices预期输出示例：
List of devices attached ABCDEF1234567890 device关键判断标准：设备状态必须为
device，而非unauthorized或空白。
5.2 WiFi 远程连接方式（适用于远程调试）
适合无物理连线场景，但首次需通过 USB 初始化：
# 第一步：通过 USB 设置 TCP/IP 模式 adb tcpip 5555 # 第二步：断开 USB，使用 IP 连接 adb connect 192.168.x.x:5555连接成功后，再次运行adb devices应显示类似：
192.168.x.x:5555 device注意事项： - 手机与电脑必须处于同一局域网 - 防火墙可能阻止 5555 端口通信 - 建议关闭手机省电模式，防止 ADB 断连
6. 启动AI代理并下发指令
6.1 命令行方式启动主程序
确保云侧模型服务已启动且可通过公网访问，然后运行：
python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<your-server-ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"参数说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--device-id | 来自adb devices输出的设备标识 |
--base-url | 云端 vLLM 或其他推理服务的 OpenAI 兼容接口地址 |
--model | 指定调用的模型名称，需与服务端注册名一致 |
| 最后字符串 | 用户自然语言指令，支持中文复杂句式 |
6.2 Python API 方式集成控制逻辑
对于嵌入式系统或二次开发，推荐使用 SDK 接口：
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备IP（用于后续无线连接） if conn.enable_tcpip(5555): ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")此方式便于构建图形界面、日志监控、批量控制等功能模块。
7. 常见问题排查清单
以下是部署过程中最常见的8 个检查要点，建议逐项核对：
7.1 ✅ ADB 是否正确识别设备？
- 执行
adb devices - 若为空或显示
unauthorized，重新插拔 USB 或清除授权后重试 - 检查手机是否弹出调试授权框
7.2 ✅ ADB Keyboard 是否设为默认输入法？
- 文本无法输入是常见故障点
- 必须在系统设置中手动切换，默认不会自动激活
7.3 ✅ Python 环境是否完整安装依赖？
- 查看
pip list中是否存在torch,transformers,opencv-python,fastapi等关键包 - 若报错
No module named 'phone_agent'，确认已执行pip install -e .
7.4 ✅ 云端模型服务是否正常响应？
- 访问
http://<server-ip>:8800/v1/models应返回 JSON 模型列表 - 使用
curl测试推理接口：
curl http://<server-ip>:8800/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "autoglm-phone-9b", "prompt": "你好" }'7.5 ✅ 防火墙是否放行必要端口？
- 本地电脑：ADB 默认使用 5037 和 5555
- 云服务器：确保安全组开放映射端口（如 8800）
- 可临时关闭防火墙测试连通性
7.6 ✅ 指令格式是否符合预期？
- 避免模糊表达，如“帮我做点事”
- 推荐结构：“打开[App] + 执行[动作] + 目标[对象]”
- 示例：“打开微信，进入‘文件传输助手’，发送一张截图”
7.7 ✅ 显存是否足够支撑模型运行？
autoglm-phone-9b推理至少需要 16GB GPU 显存（FP16）- 检查 vLLM 启动参数中
--max-model-len和--gpu-memory-utilization设置合理 - 若出现 OOM 错误，考虑量化版本或更小模型
7.8 ✅ 网络延迟是否影响交互体验？
- 视觉截图上传 + 模型推理 + 动作反馈构成闭环，总延迟应 < 3s
- 高延迟会导致动作滞后或误判
- 建议使用有线网络或近距离 WiFi 连接
8. 总结
本文系统梳理了 Open-AutoGLM 在本地电脑与安卓真机连接过程中的8 个关键部署检查点，覆盖从硬件准备、环境配置、代码部署到问题排查的全流程。
总结如下：
- 正确安装并配置 ADB 工具链，确保设备可被识别
- 手动开启手机开发者模式与 USB 调试权限
- 安装并启用 ADB Keyboard 实现可靠文本输入
- 使用虚拟环境安装完整 Python 依赖
- 优先通过 USB 完成初始连接，再过渡到 WiFi
- 准确填写
--device-id与--base-url参数 - 利用 Python API 实现灵活集成与扩展
- 结合日志与网络工具进行系统化排错
只要按此清单逐一验证，绝大多数连接问题均可快速定位解决。Open-AutoGLM 提供了一个强大而灵活的手机端 AI Agent 基础框架，未来可进一步拓展至自动化测试、跨平台脚本生成、老年人辅助操作等实际场景。
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