一键部署PhoneAgent，Open-AutoGLM让手机自动化落地
1. 技术背景与核心价值
随着移动设备在日常生活和工作中的深度渗透，用户对高效、智能的手机操作方式提出了更高要求。传统手动操作模式在面对重复性任务（如比价购物、信息收集）或复杂流程（如跨应用数据流转）时效率低下。在此背景下，AI驱动的手机自动化代理（Phone Agent）应运而生。
Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的一套面向移动端的AI智能体框架，其核心目标是“为每个人解锁AI手机”。该系统基于视觉语言模型（VLM），结合Android Debug Bridge（ADB）技术，实现了从自然语言指令到手机操作执行的端到端自动化。用户只需输入类似“打开小红书搜索美食”的语句，系统即可自动解析意图、理解当前屏幕内容、规划操作路径并完成点击、滑动、输入等动作。
这一技术突破了传统自动化脚本的局限性——无需预先编写固定逻辑，具备动态感知与决策能力，尤其适用于界面频繁更新的应用场景。同时，系统内置敏感操作确认机制和人工接管支持，在提升便利性的同时保障了安全性。
2. 系统架构与工作原理
2.1 整体架构设计
Open-AutoGLM 的整体架构可分为三个核心模块：控制端（Client）、设备端（Device）与模型服务端（Model Server），三者通过标准协议进行通信，形成闭环控制流。
- 控制端：运行于本地PC或开发机，负责接收用户指令、调用模型服务、生成操作计划，并通过ADB向设备发送具体命令。
- 设备端：安卓手机或模拟器，需开启开发者权限，接受ADB控制，执行实际的UI交互动作。
- 模型服务端：承载视觉语言模型（如AutoGLM-Phone-9B），提供多模态理解与任务规划能力，可通过云服务或本地部署接入。
数据流向如下：
用户指令 → 控制端 → 模型服务端（意图理解 + 屏幕分析 + 动作规划） ↑ ↓ 设备状态 ← ADB ← 设备端（截图 + UI树获取）2.2 多模态感知与决策机制
系统的关键创新在于其以视觉为中心的多模态理解能力。每次执行前，控制端会通过ADB抓取设备当前屏幕图像及UI层次结构（Accessibility Tree），并将二者作为上下文输入给视觉语言模型。
模型基于以下信息进行推理： - 当前屏幕截图（图像模态） - UI元素标签与布局结构（文本/结构模态） - 用户历史指令与上下文记忆（语言模态）
例如，当用户发出“在抖音关注某博主”指令时，模型首先识别当前是否已进入抖音App；若未启动，则规划“拉起应用”步骤；随后根据屏幕中可点击按钮的文字或图标判断下一步操作（如搜索框、关注按钮），最终生成一系列原子化动作指令序列。
2.3 安全与可控性设计
为防止误操作导致隐私泄露或财产损失，系统引入双重安全机制：
- 敏感操作拦截：对涉及支付、账号登录、权限申请等高风险行为，系统默认暂停执行并提示用户确认。
- 人工接管接口：在验证码输入、滑块验证等AI难以处理的场景下，允许用户临时介入完成关键步骤后继续交还控制权。
此外，系统支持Verbose模式输出详细日志，包括每一步的思考过程、置信度评分和候选动作列表，极大提升了调试透明度。
3. 快速部署实践指南
3.1 环境准备
硬件与软件要求
- 操作系统：Windows 10+ 或 macOS 12+
- Python版本：建议使用 Python 3.10 或更高版本
- 安卓设备：Android 7.0 及以上版本的真实手机或模拟器
- 网络环境：确保电脑与手机处于同一局域网（用于WiFi连接）
ADB工具安装与配置
ADB（Android Debug Bridge）是实现设备控制的核心组件。
Windows配置步骤： 1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。 2. 将解压目录添加至系统PATH环境变量： -Win + R输入sysdm.cpl- 进入“高级”→“环境变量” - 在“系统变量”中找到Path，点击“编辑”，新增ADB所在路径 3. 验证安装：
adb version预期输出包含版本号信息。
macOS配置方法：
# 假设platform-tools解压至Downloads目录 export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可将此行加入 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile 实现永久生效3.2 手机端设置
- 开启开发者选项：
进入“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次，直至提示“您已开启开发者模式”。
启用USB调试：
返回“设置”主菜单 → “开发者选项” → 开启“USB调试”。
安装ADB Keyboard（推荐）：
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “虚拟键盘” → 选择“ADB Keyboard”为默认输入法。
- 此插件允许通过ADB发送中文字符，解决部分自动化输入乱码问题。
3.3 部署控制端代码
在本地机器上克隆并安装Open-AutoGLM控制端：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .注意：
requirements.txt中包含两类依赖——运行时依赖与模型部署依赖。若仅作为客户端使用，无需安装vLLM/SGLang等推理引擎。
4. 设备连接与AI代理启动
4.1 设备连接方式
USB连接（推荐初学者使用）
- 使用数据线将手机连接电脑。
- 手机弹出“允许USB调试？”对话框时，点击“确定”。
- 执行命令检查连接状态：
adb devices输出示例：
List of devices attached ABCDEF12 device表示设备已成功识别。
WiFi无线连接（适合远程调试）
- 先通过USB连接设备，执行：
adb tcpip 5555- 断开USB线，获取手机IP地址（可在“设置-关于手机-状态信息”中查看）。
- 使用TCP/IP连接：
adb connect 192.168.x.x:5555- 再次运行
adb devices确认连接成功。
4.2 启动AI代理服务
方式一：命令行直接运行
python main.py \ --device-id ABCDEF12 \ --base-url http://your-server-ip:8000/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： ---device-id：通过adb devices获取的设备标识符 ---base-url：模型服务的OpenAI兼容API地址（本地为http://localhost:8000/v1） ---model：指定使用的模型名称 - 最后字符串为用户自然语言指令
方式二：Python API集成调用
适用于嵌入现有系统或批量任务调度：
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig # 初始化ADB连接管理器 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {msg}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for dev in devices: print(f"{dev.device_id} - {dev.connection_type.value}") # 配置模型连接 model_config = ModelConfig( base_url="http://your-server-ip:8000/v1", model_name="autoglm-phone-9b" ) # 创建PhoneAgent实例 agent = PhoneAgent(model_config=model_config) # 执行任务 result = agent.run("打开美团搜索附近的火锅店") print(result) # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")5. 模型服务部署方案对比
| 维度 | 第三方模型服务（推荐） | 自建模型服务 |
|---|---|---|
| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 无需GPU资源，即开即用 | ⭐⭐☆ 需高性能GPU服务器 |
| 成本 | 按调用量计费（如BigModel API） | 一次性投入高（显存≥24GB） |
| 延迟 | 中等（公网传输） | 低（局域网内） |
| 数据隐私 | 依赖服务商合规性 | 完全自主可控 |
| 支持语言 | 中英文双语模型可用 | 可自定义微调 |
推荐第三方接入方式
# 使用智谱BigModel服务 python main.py \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model "autoglm-phone" \ --apikey "your-bigmodel-api-key" \ "打开微信给文件传输助手发消息" # 使用魔搭ModelScope服务 python main.py \ --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 \ --model "ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B" \ --apikey "your-modelscope-api-key" \ "打开淘宝搜索无线耳机"自建模型服务（vLLM部署示例）
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 zai-org/AutoGLM-Phone-9B \ --port 8000部署完成后，可通过以下脚本验证服务可用性：
python scripts/check_deployment_cn.py \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --model autoglm-phone-9b6. 应用场景与实践案例
6.1 日常生活自动化
- 指令：“打开美团搜附近的火锅店，按评分排序”
- 执行流程：
- 启动美团App
- 定位搜索框并输入“火锅”
- 触发搜索并等待结果加载
- 点击“评分最高”筛选项
- 输出前五家店铺名称与评分
6.2 跨平台购物比价
- 指令：“比较这款洗发水在京东和淘宝的价格”
- 实现要点：
- 分步执行：先在京东搜索 → 记录价格 → 回桌面 → 打开淘宝 → 搜索同款 → 比较 → 输出结论
- 利用上下文记忆保持商品一致性
6.3 社交媒体运营辅助
- 指令：“打开小红书发布一条动态：今天天气真好！”
- 挑战应对：
- 识别“+”号按钮或“发布”入口
- 输入中文内容（依赖ADB Keyboard）
- 处理图片上传弹窗（可设置自动跳过）
6.4 浏览器与视频娱乐控制
- 英文指令：“Open Chrome and search for AI news”
- 多语言支持：通过
--lang en参数切换提示词语言，适配国际应用
7. 常见问题与优化建议
7.1 典型问题排查
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| ADB无法识别设备 | 驱动未安装或USB模式错误 | 更换数据线，尝试“文件传输”模式 |
| 模型响应慢或超时 | 网络延迟或显存不足 | 检查带宽，调整--max-model-len参数 |
| 文字输入乱码 | 默认输入法不支持ADB | 安装并启用ADB Keyboard |
| 操作失败但无报错 | UI变化导致元素定位失效 | 启用Verbose模式查看决策依据 |
7.2 性能优化建议
- 降低图像分辨率：在不影响识别精度前提下，裁剪或缩放截图以减少传输耗时。
- 缓存机制：对静态页面（如首页）建立UI模板库，减少重复推理。
- 异步处理：对于长链任务，采用状态机模式分段执行，避免单次请求超时。
- 模型微调：针对特定企业应用（如内部OA系统），可基于AutoGLM进行领域适配训练。
8. 总结
Open-AutoGLM 作为首个开源的手机端AI Agent框架，标志着通用型终端智能体技术迈入实用化阶段。它不仅展示了视觉语言模型在真实设备控制上的强大潜力，更为开发者提供了可扩展、可定制的自动化解决方案。
本文系统介绍了其架构原理、部署流程、连接方式、API调用及典型应用场景，并对比了不同模型服务部署方案的优劣。无论是个人用户希望解放双手完成日常任务，还是企业级客户寻求RPA移动端延伸，Open-AutoGLM 都提供了一个极具前景的技术起点。
未来，随着多模态模型轻量化、边缘计算能力增强以及安卓系统原生AI接口开放，此类Phone Agent有望进一步融入操作系统底层，成为下一代智能交互范式的核心组成部分。
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