比想象中更强大！Open-AutoGLM多应用联动实测

1. 引言

1.1 场景背景与技术演进

随着大模型能力的持续突破，AI Agent 正从“对话助手”向“行动执行者”演进。传统语音助手如Siri、小爱同学虽能完成简单指令，但其操作逻辑依赖预设规则，难以应对复杂、动态的应用界面。而 Open-AutoGLM 的出现，标志着手机端 AI 助理进入真正意义上的自主决策时代。

该框架由智谱开源，基于 GLM-4.5V 视觉语言模型构建，首次实现了对安卓设备的拟人化全链路操作。用户只需输入自然语言指令，例如“打开小红书搜索美食并收藏三篇笔记”，系统即可自动解析意图、识别屏幕元素、规划操作路径，并通过 ADB 完成点击、滑动、输入等动作，实现跨应用、多步骤任务的端到端执行。

1.2 核心价值与本文目标

Open-AutoGLM 的核心优势在于：

多模态理解：结合视觉与语言信息，精准识别动态UI组件；
智能规划能力：将高层语义指令拆解为可执行的操作序列；
远程可控性：支持 WiFi 连接下的远程调试与部署；
安全机制完善：内置敏感操作确认与人工接管机制。

本文将以实际测试为基础，重点验证 Open-AutoGLM 在多应用联动场景下的表现力与稳定性，涵盖抖音关注、小红书搜索、微信转发等多个典型用例，并深入分析其工作原理、部署流程及优化建议。

2. 技术架构解析：感知—规划—执行闭环

2.1 多模态感知层：视觉语言模型驱动的屏幕理解

Open-AutoGLM 的核心是 GLM-4.5V 模型，它具备强大的图文联合建模能力。在每一步操作前，系统会通过 ADB 截图获取当前手机屏幕图像，并将其与历史上下文、用户指令一并输入模型。

模型输出包括： - 屏幕中可交互元素（按钮、输入框、列表项）的坐标与语义标签； - 当前界面所属应用及功能模块判断； - 下一步最优操作类型（点击、滑动、输入文本等）。

这种以视觉为中心的感知方式，使其无需依赖应用内部API或控件树，即可适应绝大多数App的界面变化，具备极强的泛化能力。

2.2 决策规划层：基于上下文的任务分解与路径推理

面对复杂指令，如“在抖音找到某个博主并关注”，系统需经历多个中间状态：解锁→打开抖音→进入搜索页→输入ID→点击结果→进入主页→点击关注。

这一过程由模型内部的隐式状态机完成。不同于传统RPA工具依赖固定脚本，Open-AutoGLM 使用强化学习策略进行动态路径规划。每次操作后，系统重新评估环境状态，决定是否继续原计划或调整路径（例如搜索无果时尝试关键词联想）。

此外，系统还维护一个轻量级记忆缓存，记录已执行步骤和关键信息（如已复制的账号ID），避免重复劳动。

2.3 执行控制层：ADB驱动的自动化操作引擎

所有操作最终通过 ADB（Android Debug Bridge）下发至设备。Open-AutoGLM 封装了以下基础操作接口：

def tap(x, y): adb shell input tap x y def swipe(start_x, start_y, end_x, end_y, duration_ms): adb shell input swipe ... def text(input_str): # 使用 ADB Keyboard 输入中文 adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "input_str"

其中，中文输入依赖于预先安装的ADB Keyboard，确保非英文字符也能准确录入。同时，系统会对每次操作设置超时重试机制（默认3次），提升鲁棒性。

3. 实践部署：本地控制端搭建全流程

3.1 环境准备与依赖配置

为运行 Open-AutoGLM 控制端，需在本地电脑完成以下准备：

操作系统：Windows 或 macOS
Python版本：推荐 Python 3.10+
ADB工具包：需正确配置环境变量

ADB 配置示例（macOS）

# 解压 platform-tools 后添加至 PATH export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools adb version # 验证安装成功

Windows 用户注意事项

请将platform-tools目录路径加入系统环境变量Path，并在命令行中运行adb version确认可用。

3.2 手机端设置与权限授权

开启开发者模式
设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次。
启用USB调试
设置 → 开发者选项 → 开启“USB调试”。
安装并激活 ADB Keyboard
下载 ADB Keyboard APK 并安装；
进入“语言与输入法”设置，切换默认输入法为 ADB Keyboard。

重要提示：若未正确设置输入法，中文指令中的文本输入将无法生效。

3.3 控制端代码部署

克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装过程中若出现依赖冲突，建议使用虚拟环境：

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

4. 多应用联动实测：真实场景下的性能验证

4.1 测试目标与评估维度

本次实测选取三个典型跨应用任务，评估 Open-AutoGLM 的成功率、耗时、容错能力及用户体验流畅度。

测试任务	涉及App数量	操作步数	是否含网络等待
抖音关注指定博主	1 → 1（单App）	6步	是
小红书搜索美食笔记并收藏	1 → 1（单App）	8步	是
微信转发小红书链接给好友	2 → 2（双App跳转）	10步	是

4.2 实测案例一：抖音关注指定账号

指令内容：
“打开抖音，搜索抖音号 dycwo11nt61d 的博主，并关注他。”

执行流程分析

模型识别当前桌面界面，定位抖音图标并点击；
等待App启动后，识别底部导航栏“我”→“放大镜”图标，进入搜索页；
调用text("dycwo11nt61d")输入搜索词；
判断搜索结果列表是否存在匹配项；
点击第一个结果进入主页；
查找“关注”按钮并点击。

结果反馈

✅ 成功完成全部操作
⏱️ 总耗时：约 48 秒
❗ 第一次尝试因网络延迟导致搜索结果加载慢，模型等待超时后自动重试一次

经验总结：对于依赖网络响应的操作，适当增加等待阈值可提高成功率。

4.3 实测案例二：小红书搜索并收藏笔记

指令内容：
“打开小红书，搜索‘上海 brunch 推荐’，浏览前五篇笔记，每篇都点一下收藏。”

执行难点

搜索关键词包含空格与英文，需确保输入法正确处理；
需区分“搜索按钮”与“软键盘上的回车键”；
收藏动作需逐条执行，不能批量操作。

执行表现

✅ 成功输入完整关键词并触发搜索；
✅ 准确识别每篇笔记下方的“未收藏”图标；
✅ 完成五次独立收藏操作；
⚠️ 第四篇笔记因广告卡片干扰，误判为内容卡片，跳过收藏（后续通过视觉注意力优化可改善）

优化建议

可在 prompt 中加入更强约束：“仅对带有作者头像和点赞数的主内容卡片执行收藏”。

4.4 实测案例三：跨App转发链接至微信

指令内容：
“从小红书复制一篇关于咖啡馆的笔记链接，发给微信好友‘张三’。”

多应用协同挑战

此任务涉及两个App之间的数据传递与上下文切换，考验系统的状态保持能力。

执行流程

在小红书打开目标笔记；
识别“分享”按钮，选择“复制链接”；
返回桌面，打开微信；
进入聊天列表，查找联系人“张三”；
粘贴链接并发送。

实测结果

✅ 成功完成跨App跳转；
✅ 利用系统剪贴板实现文本传递；
✅ 准确识别微信联系人条目；
💬 发送消息时未自动关闭键盘，轻微卡顿（可通过adb shell input keyevent KEYCODE_BACK优化）

结论：Open-AutoGLM 已具备基本的跨应用任务编排能力，但在细节交互上仍有优化空间。

5. 常见问题与调优建议

5.1 连接类问题排查

问题现象	可能原因	解决方案
`adb devices`无设备显示	USB调试未开启	检查开发者选项
连接WiFi后断开频繁	路由器休眠策略	关闭手机WLAN休眠，或改用USB连接
`adb connect`失败	端口未开放	先用USB执行`adb tcpip 5555`

5.2 模型响应异常处理

问题	原因分析	应对措施
模型乱码输出	base-url 指向错误或vLLM服务异常	检查云服务器日志，确认`/v1/completions`接口正常
操作循环反复	界面识别失败导致状态误判	增加截图质量检测，引入操作去重机制
输入中文失败	ADB Keyboard 未设为默认输入法	重新进入设置检查