Open-AutoGLM+ADB配置详解,小白也能一次成功

Open-AutoGLM+ADB配置详解,小白也能一次成功

@TOC


1. 前言

在移动设备高度普及的今天,用户每天需要重复大量操作:点外卖、刷短视频、回复消息、比价购物……这些看似简单的任务累积起来却消耗了大量时间。Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的一款手机端AI Agent框架,它通过自然语言指令驱动自动化操作,真正实现了“动口不动手”的智能体验。

该框架基于视觉语言模型(VLM)与 ADB(Android Debug Bridge)技术深度融合,能够理解屏幕内容并自动执行点击、滑动、输入等操作。无论是“打开小红书搜索美食推荐”还是“在京东查找某款商品并加入购物车”,只需一句话,AI即可代为完成全流程。

本文将从零开始,详细讲解 Open-AutoGLM 的完整部署流程,涵盖环境准备、ADB配置、代码部署和常见问题排查,确保即使是技术新手也能一次成功运行。


2. 项目核心原理与架构解析

2.1 核心工作机制

Open-AutoGLM 的工作流程是一个典型的“感知-决策-执行”闭环系统:

  1. 屏幕捕获:通过 ADB 实时获取手机当前界面截图。
  2. 多模态理解:将截图与用户自然语言指令一起送入 AutoGLM 视觉语言模型进行联合分析。
  3. 动作规划:模型输出下一步应执行的操作类型(如点击坐标、滑动路径、文本输入等)。
  4. 指令执行:通过 ADB 向设备发送对应命令,模拟真实用户行为。
  5. 循环迭代:持续监控任务状态,直到目标完成或达到最大步数限制。

这种设计使得 AI 不仅能“看懂”界面元素,还能结合上下文语义做出合理判断,具备较强的泛化能力。

2.2 系统架构组成

模块功能说明
客户端(Control End)部署在本地电脑上的控制程序,负责调用模型API、管理ADB连接、调度任务执行
服务端(Model Server)托管 AutoGLM-Phone 模型的服务,可部署在本地GPU服务器或使用云平台API
安卓设备(Target Device)被控手机,需开启开发者模式和USB调试,支持真机或模拟器
ADB 工具链实现电脑与手机之间的通信桥梁,用于截屏、输入、点击等底层操作

整个系统采用模块化设计,各组件解耦清晰,便于扩展和维护。


3. 环境搭建与设备准备

3.1 硬件与软件要求

类别推荐配置
操作系统Windows 10/11 或 macOS Monterey 及以上版本
Python 版本Python 3.10 或更高版本(建议使用虚拟环境)
安卓设备Android 7.0+ 的真实手机或 Android Studio 模拟器
ADB 工具平台工具包 platform-tools 最新版本
网络环境设备与电脑处于同一局域网(WiFi连接方式必需)

⚠️ 注意:不建议使用低版本Python(如3.8以下),部分依赖库可能存在兼容性问题。


4. ADB 配置全流程指南

4.1 下载与安装 ADB

前往 Android SDK Platform Tools 官方下载页 下载对应系统的压缩包。

Windows 配置步骤:
  1. 解压platform-tools.zip到任意目录(例如C:\adb\)。
  2. 按下Win + R输入sysdm.cpl打开系统属性。
  3. 进入“高级” → “环境变量”。
  4. 在“系统变量”中找到Path,点击“编辑” → “新建”,添加 ADB 解压路径。
  5. 打开命令提示符,输入adb version验证是否安装成功。
macOS 配置方法:

打开终端,执行以下命令(假设解压路径为~/Downloads/platform-tools):

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

可将其写入.zshrc.bash_profile文件以永久生效:

echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

验证命令:

adb version

预期输出包含类似Android Debug Bridge version 1.xx.xx即表示成功。


4.2 手机端设置

步骤一:开启开发者选项
  1. 打开手机“设置” → “关于手机”。
  2. 连续点击“版本号”7次,直至提示“您已进入开发者模式”。
步骤二:启用 USB 调试
  1. 返回设置主界面,进入“开发者选项”。
  2. 开启“USB调试”开关。
  3. 当首次连接电脑时,手机会弹出授权对话框,请点击“允许”。
步骤三:安装 ADB Keyboard(关键!)

由于部分应用禁止非人工输入,必须使用 ADB Keyboard 来绕过限制。

  1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
  2. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
  3. 选择“ADB Keyboard”作为当前输入法。

✅ 验证方式:在任意输入框长按 → 选择“输入法” → 确认 ADB Keyboard 已激活。


5. 控制端代码部署与依赖安装

5.1 克隆项目仓库

打开终端或命令行工具,执行以下命令:

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM

5.2 创建虚拟环境(推荐)

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows

5.3 安装依赖包

pip install -r requirements.txt pip install -e .

💡 提示:若出现torch安装缓慢问题,可使用国内镜像源加速:

bash pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118


6. 设备连接方式详解

6.1 USB 连接模式(推荐初学者使用)

  1. 使用数据线将手机连接至电脑。
  2. 手机会弹出“允许USB调试?”提示,勾选“始终允许”后确认。
  3. 在终端执行:
adb devices

预期输出如下:

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

只要显示device而非unauthorized或空列表,即表示连接成功。


6.2 WiFi 远程连接(适合无线调试)

适用于远程开发或无法使用数据线的场景。

第一步:通过USB启动TCP模式
adb tcpip 5555
第二步:断开USB,连接WiFi IP

先查看手机IP地址(设置 → 关于手机 → 状态信息 → IP地址),然后执行:

adb connect 192.168.x.x:5555

再次运行adb devices应能看到设备以 IP 形式列出。

🔧 小技巧:可通过 Python API 自动获取设备IP:

from phone_agent.adb import ADBConnection conn = ADBConnection() ip = conn.get_device_ip() print(f"设备IP: {ip}")

7. 启动 AI 代理并执行任务

7.1 准备模型服务地址

Open-AutoGLM 支持多种模型接入方式,以下是三种主流方案:

方式base-urlmodel 参数认证方式
智谱 BigModelhttps://open.bigmodel.cn/api/paas/v4autoglm-phoneAPI Key
ModelScope 魔搭https://api-inference.modelscope.cn/v1ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9BAPI Key
本地 vLLM 部署http://localhost:8000/v1autoglm-phone-9b无需认证
本地部署模型示例(需GPU):
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

7.2 执行单条指令

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://localhost: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ID ---base-url:模型服务的OpenAI兼容接口地址 ---model:模型名称(需与服务端一致) - 最后字符串:用户的自然语言指令


7.3 使用 Python API 进行高级控制

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 初始化连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {msg}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for d in devices: print(f"{d.device_id} - {d.connection_type.value}") # 启用TCP/IP模式(USB连接时) 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")

此方式适合集成到自动化脚本或Web服务中。


8. 常见问题与解决方案

问题现象可能原因解决方案
adb devices显示 unauthorized未授权电脑调试权限在手机上确认“允许USB调试”对话框
连接失败 / timeoutADB未正确启动或网络不通重启ADB服务:adb kill-server && adb start-server
模型无响应或返回乱码模型参数不匹配检查max-model-len是否 ≥25480,mm-processor设置是否正确
输入文字失败ADB Keyboard 未启用检查输入法设置,确保其为默认输入法
屏幕识别错误截图分辨率过高或延迟大降低设备分辨率或改用USB连接提升稳定性
防火墙阻止连接云服务器未开放端口在安全组中放行对应端口(如8000)

🛠️ 调试建议:开启日志输出有助于定位问题:

bash python main.py --log-level DEBUG ...


9. 总结

Open-AutoGLM 作为一款开源的手机端AI Agent框架,凭借其强大的多模态理解能力和灵活的自动化执行机制,正在重新定义人机交互的方式。本文详细介绍了从环境搭建、ADB配置、代码部署到实际运行的完整流程,并提供了常见问题的解决方案。

通过本教程,即使是初学者也能顺利完成部署并体验“一句话操控手机”的神奇效果。未来随着模型优化和生态完善,这类AI助手有望广泛应用于个人效率提升、无障碍辅助、自动化测试等领域。

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