Open-AutoGLM架构解析：视觉语言模型+ADB控制链路拆解

1. 引言：手机端AI Agent的演进与Open-AutoGLM定位

随着大模型技术向终端设备下沉，AI智能体（Agent）正从云端走向移动端。传统语音助手受限于指令泛化能力弱、交互路径固定等问题，难以真正实现“理解意图—规划路径—自主执行”的闭环。在此背景下，智谱推出的Open-AutoGLM框架应运而生，它构建了一个基于视觉语言模型（VLM）的手机端AI代理系统，能够通过自然语言驱动完成复杂操作任务。

该框架的核心是AutoGLM-Phone，一个融合多模态感知、语义理解与自动化控制的完整技术栈。用户只需输入如“打开小红书搜索美食”这类自然语言指令，系统即可自动解析意图、识别当前屏幕内容、规划操作路径，并通过 ADB（Android Debug Bridge）完成点击、滑动、输入等动作，实现全链路自动化。更进一步，其衍生项目Phone Agent在此基础上增强了安全机制和远程调试能力，支持敏感操作确认、人工接管以及WiFi远程连接，显著提升了实用性与开发效率。

本文将深入剖析 Open-AutoGLM 的整体架构设计，重点拆解其两大核心技术模块：视觉语言模型的屏幕理解机制和ADB 控制链路的执行逻辑，并结合部署实践说明如何在本地环境中快速搭建可运行的AI手机代理系统。

2. 核心架构总览：三层协同的工作流

2.1 系统架构图示

Open-AutoGLM 采用典型的三层架构设计：

[用户指令] ↓ [NLP + VLM 意图理解层] → 屏幕截图 + 文本指令 → 操作决策 ↓ [任务规划与动作生成层] → 动作序列（tap, swipe, input） ↓ [ADB 执行控制层] ↔ Android 设备（真机或模拟器）

整个流程由以下三个核心组件协同完成：

• 感知层：利用视觉语言模型对手机屏幕进行实时截图分析，提取UI元素、文本标签、布局结构等信息。
• 决策层：结合用户自然语言指令与当前界面状态，生成下一步操作动作（如点击某个按钮、输入特定文字）。
• 执行层：通过 ADB 协议下发底层命令，驱动设备完成实际交互行为。

这种“看—想—做”的闭环模式，使得 AI 能够像人类一样观察屏幕、理解上下文并采取行动。

2.2 多模态输入融合机制

系统的关键创新在于将视觉输入（屏幕图像）与语言输入（用户指令）进行深度融合。具体流程如下：

1. 用户输入自然语言指令（如“登录微博账号”）；
2. 系统通过 ADB 截取当前手机屏幕画面；
3. 将图像与文本拼接为多模态输入，送入 AutoGLM 视觉语言模型；
4. 模型输出结构化操作指令（例如：{"action": "input", "target": "密码框", "text": "****"}）；
5. ADB 层解析指令并执行对应操作。

这一过程实现了真正的“所见即所控”，突破了传统自动化脚本依赖固定ID或坐标的局限性。

3. 视觉语言模型：屏幕理解的核心引擎

3.1 AutoGLM-Phone 模型设计特点

AutoGLM-Phone 基于 GLM 架构扩展而来，专为移动端 UI 理解任务优化。其主要特性包括：

• 双编码器结构：分别处理图像和文本输入，后融合生成联合表示；
• 高分辨率图像支持：输入分辨率达 512×512，足以捕捉细粒度 UI 组件；
• UI 元素标注预训练：在大规模带标注的手机界面数据集上进行预训练，学习按钮、输入框、列表项等常见组件的视觉特征；
• 指令微调（Instruction Tuning）：使用真实用户指令-操作对进行监督微调，提升任务泛化能力。

3.2 屏幕理解工作流程

当模型接收到一张屏幕截图和一条自然语言指令时，内部执行步骤如下：

1. 图像编码：使用 ViT（Vision Transformer）提取图像特征，生成包含位置信息的视觉 token 序列；
2. 文本编码：将用户指令通过文本编码器转化为语义向量；
3. 跨模态对齐：通过注意力机制建立图像区域与文本关键词之间的关联（如“搜索框”→ 图中顶部输入栏）；
4. 动作预测头：解码器输出结构化动作指令，格式通常为 JSON：json { "action": "tap", "element": "搜索图标", "bbox": [x1, y1, x2, y2], "confidence": 0.96 }

3.3 实际案例解析

以指令“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”为例：

• 模型首先识别当前是否已在抖音 App 内；
• 若未打开，则触发“启动应用”动作；
• 进入首页后，识别“搜索”入口并点击；
• 在搜索页输入指定 ID；
• 解析结果页中的目标账号卡片；
• 最终定位“关注”按钮并执行点击。

整个过程无需预先编写任何 XPath 或 resource-id 匹配规则，完全依赖模型的视觉理解能力。

4. ADB 控制链路：从指令到设备执行

4.1 ADB 协议基础回顾

ADB（Android Debug Bridge）是 Android 提供的标准调试工具，支持以下关键功能：

• 设备连接管理（USB/WiFi）
• 应用安装与卸载
• 文件传输
• Shell 命令执行
• 输入事件模拟（tap, swipe, keyevent）
• 屏幕截图与日志抓取

Open-AutoGLM 正是基于这些原生能力构建自动化控制层。

4.2 关键 ADB 指令映射表

4.3 ADB Keyboard 的作用与配置

由于标准 ADBinput text不支持中文及特殊字符，Open-AutoGLM 推荐使用ADB Keyboard工具作为替代输入法：

• 安装 APK 后，在“语言与输入法”中设为默认输入法；
• 通过广播发送文本内容：bash adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "你好世界"
• 键盘自动弹出并将文本插入当前焦点字段。

该方案解决了中文输入难题，且兼容绝大多数应用。

4.4 远程控制与网络连接策略

为支持远程调试与无USB场景，系统提供两种连接方式：

USB 连接（推荐用于开发）

adb devices # 输出示例： # 1234567890ABCDEF device

确保设备处于“已授权”状态，首次连接需在手机端确认授权弹窗。

WiFi 远程连接（适用于远程部署）

# 第一步：通过 USB 启用 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

成功连接后，即使拔掉数据线，仍可通过局域网持续通信。此模式特别适合部署在服务器端长期运行的任务。

5. 本地部署实践：从零搭建 Open-AutoGLM 控制端

5.1 硬件与环境准备

• 操作系统：Windows 10+/macOS 11+
• Python 版本：建议 Python 3.10 或以上
• 安卓设备：Android 7.0+ 真机或模拟器（如 MuMu、BlueStacks）
• ADB 工具包：下载 Android SDK Platform Tools

ADB 环境变量配置

Windows：

1. 解压 platform-tools 到任意目录（如C:\platform-tools）；
2. Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量；
3. 在“系统变量”中找到Path，添加新条目：C:\platform-tools；
4. 打开命令提示符，运行adb version验证安装。

macOS：

# 假设解压路径为 ~/Downloads/platform-tools export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可写入 ~/.zshrc 永久生效 echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc

5.2 手机端设置步骤

1. 开启开发者模式：
2. 进入“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次；

3. 提示“您现在是开发者”即开启成功。

4. 启用 USB 调试：

5. 返回设置主菜单 → “开发者选项” → 开启“USB 调试”。

6. 安装 ADB Keyboard：

7. 下载 ADB Keyboard APK；
8. 安装后进入“语言与输入法” → 默认键盘 → 选择“ADB Keyboard”。

5.3 部署 Open-AutoGLM 控制代码

# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

注意：部分依赖可能需要编译，请确保已安装 Visual Studio Build Tools（Windows）或 Xcode Command Line Tools（macOS）。

5.4 设备连接验证

确保手机通过 USB 连接到电脑，并在通知栏确认“允许USB调试”已勾选。

adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached 1234567890ABCDEF device

若显示unauthorized，请重新插拔并确认授权。

5.5 启动 AI 代理服务

方式一：命令行直接运行

python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://<云服务器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：

• --device-id：来自adb devices的设备标识；
• --base-url：指向运行 vLLM 或其他推理服务的公网地址；
• --model：指定云端加载的模型名称；
• 最后字符串为用户指令。

方式二：Python API 编程调用

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}") # 列出已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 在 USB 设备上启用 TCP/IP success, message = conn.enable_tcpip(5555) ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该接口可用于构建更复杂的调度系统或集成到 Web 服务中。

6. 常见问题与优化建议

6.1 连接类问题排查

6.2 模型推理问题

• 模型响应慢或超时：
• 检查云服务器 GPU 显存是否充足；
• 调整 vLLM 的--max-model-len和--tensor-parallel-size参数；

• 使用量化版本（如 GPTQ 或 AWQ）降低资源消耗。

• 输出乱码或无效动作：

• 确保输入图像清晰、无遮挡；
• 检查指令表述是否明确（避免歧义）；
• 更新模型权重至最新版本。

6.3 安全与稳定性增强建议

• 敏感操作确认机制：对于支付、删除、权限授予等高风险操作，系统应暂停并等待人工确认；
• 异常恢复机制：增加超时重试、失败回退、状态检测等容错逻辑；
• 日志记录与可视化：保存每一步的操作截图与决策日志，便于调试与审计。

7. 总结

Open-AutoGLM 代表了新一代手机端 AI Agent 的发展方向——以视觉语言模型为核心感知能力，结合 ADB 实现精准控制，形成“理解—规划—执行”的完整闭环。其优势不仅体现在自动化程度高、交互自然，更重要的是具备良好的可扩展性和工程落地性。

通过对视觉语言模型的多模态理解机制和ADB 控制链路的底层执行逻辑的深度拆解，我们看到该框架在技术选型上的务实与创新。无论是个人开发者尝试自动化实验，还是企业构建智能客服、测试机器人等应用场景，Open-AutoGLM 都提供了极具价值的技术参考。

未来，随着轻量化模型的发展和边缘计算能力的提升，此类 AI Agent 有望在更多终端设备上实现离线运行，真正迈向“随身智能助理”的愿景。

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