Open-AutoGLM智能家居联动:手机指令触发设备部署案例

Open-AutoGLM智能家居联动:手机指令触发设备部署案例

1. 引言

随着人工智能技术的不断演进,AI Agent 正在从云端走向终端设备,尤其在移动场景中展现出巨大潜力。Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款基于视觉语言模型(VLM)的手机端 AI 助理框架,旨在通过自然语言指令实现对安卓设备的自动化操作。用户无需编写代码或手动点击,仅需一句话如“打开小红书搜索美食”,系统即可自动解析意图、理解当前界面状态,并规划执行完整操作流程。

该框架的核心是 AutoGLM-Phone,它结合了多模态感知能力与 ADB(Android Debug Bridge)控制机制,实现了真正意义上的“手机智能体”。更进一步地,Phone Agent 在此基础上构建了完整的任务执行闭环,支持远程调试、敏感操作确认和人工接管机制,适用于自动化测试、无障碍辅助、智能家居联动等多种应用场景。

本文将围绕 Open-AutoGLM 的实际部署过程,详细介绍如何在本地电脑连接真机,配置控制端环境,并通过自然语言指令驱动手机完成复杂任务,为开发者提供一套可落地的工程实践方案。

2. 技术架构与核心原理

2.1 多模态理解与动作规划机制

Open-AutoGLM 的核心技术栈建立在视觉语言模型(VLM)之上,其工作流程可分为四个关键阶段:

  1. 屏幕感知:通过 ADB 截图获取当前手机屏幕图像。
  2. 语义解析:将截图与用户输入的自然语言指令一同送入 VLM 模型,进行联合推理。
  3. 动作决策:模型输出下一步应执行的操作类型(如点击、滑动、输入文本),并定位目标区域坐标。
  4. 执行反馈:通过 ADB 执行具体操作后,重新截图并循环判断是否达成目标。

这种“感知-决策-执行-反馈”的闭环设计,使得 AI 能够像人类一样逐步完成跨页面、多步骤的任务。

2.2 ADB 控制与输入法集成

为了实现精准控制,系统依赖 ADB 提供底层设备访问权限。其中两个关键技术点尤为关键:

  • ADB Keyboard 集成:传统方式无法通过 ADB 输入中文字符。Open-AutoGLM 推荐使用 ADB Keyboard 这款开源输入法,它允许通过adb shell input text命令直接发送 Unicode 文本,解决了中文输入难题。

  • 坐标映射校准:由于不同分辨率设备的 UI 布局存在差异,系统会根据截图尺寸动态归一化坐标系,确保点击位置准确无误。

2.3 安全机制与人机协同

考虑到自动化操作可能涉及隐私或高风险行为(如支付、删除数据),Phone Agent 内置了多重安全策略:

  • 敏感操作拦截:当检测到应用请求权限、弹出密码框或进入支付页面时,自动暂停执行并提示用户确认。
  • 人工接管接口:支持临时切换为手动模式,在验证码识别、图形验证等 AI 难以处理的场景下交由用户处理。
  • 操作日志记录:所有执行步骤均被记录,便于回溯与审计。

这些机制保障了系统的可用性与安全性之间的平衡。

3. 本地部署全流程详解

3.1 硬件与环境准备

要成功运行 Open-AutoGLM,需满足以下基础条件:

  • 操作系统:Windows 或 macOS(推荐 macOS/Linux 以减少驱动问题)
  • Python 版本:建议 Python 3.10+,避免低版本导致依赖冲突
  • 安卓设备:Android 7.0 及以上版本的真实手机或模拟器
  • ADB 工具包:Android SDK Platform Tools
ADB 环境配置(Windows)
  1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
  2. 使用快捷键Win + R输入sysdm.cpl,打开“系统属性”。
  3. 进入“高级”选项卡 → “环境变量” → 在“系统变量”中的Path添加 ADB 解压路径。
  4. 打开命令行工具,输入:
    adb version
    若返回版本信息,则表示安装成功。
ADB 环境配置(macOS)

在 Terminal 中执行以下命令(假设文件解压至 Downloads 目录):

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

可将其写入.zshrc.bash_profile实现永久生效:

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

3.2 手机端设置

完成 ADB 配置后,还需在安卓设备上启用相关功能:

  1. 开启开发者模式
    进入“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次,直至提示“您已进入开发者模式”。

  2. 启用 USB 调试
    返回“设置”主菜单 → “开发者选项” → 开启“USB 调试”。

  3. 安装 ADB Keyboard

    • 从 GitHub 下载 ADBKeyboard.apk 并安装。
    • 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘” → 切换为“ADB Keyboard”。

注意:部分国产 ROM(如小米、华为)可能会限制后台 ADB 权限,建议关闭省电模式或锁定应用防止被杀进程。

3.3 部署控制端代码

在本地电脑上克隆并安装 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 .

此步骤将安装包括torch,transformers,fastapi,uiautomator等在内的核心库,确保后续通信与推理正常运行。

3.4 设备连接方式

确保手机通过 USB 或 WiFi 与主机建立连接。

USB 连接方式
  1. 使用数据线连接手机与电脑。
  2. 手机弹出“允许 USB 调试?”对话框时,点击“确定”。
  3. 执行命令查看设备状态:
adb devices

预期输出如下:

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

若显示unauthorized,请检查手机是否已授权该电脑;若为空,请尝试更换数据线或重启 ADB 服务:

adb kill-server adb start-server
WiFi 远程连接方式

适用于无线调试或远程部署场景:

  1. 先通过 USB 连接设备,启动 ADB TCP/IP 模式:
adb tcpip 5555
  1. 断开 USB,获取手机 IP 地址(可在“设置”→“WLAN”中查看),然后连接:
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。

提示:首次使用需在同一局域网内,且路由器未屏蔽 ADB 端口(默认 5555)。

4. 启动 AI 代理并执行任务

4.1 命令行方式启动

在完成上述准备后,即可启动 AI 代理执行自然语言指令:

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --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:

参数说明
--device-id通过adb devices获取的设备唯一标识符
--base-url云端 vLLM 服务地址,格式为http://IP:PORT/v1
--model指定使用的模型名称,需与服务端注册一致
最后字符串用户输入的自然语言指令

系统将自动开始循环执行以下动作:

  • 截图 → 上传至模型 → 解析指令与界面元素 → 输出操作指令 → 执行 ADB 命令 → 判断是否完成 → 继续或终止

4.2 Python API 方式调用

对于需要嵌入现有系统的开发者,Open-AutoGLM 提供了模块化 API 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) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该方式适合集成到 CI/CD 流程、自动化测试平台或智能家居中枢系统中,实现批量设备管理与远程调度。

5. 常见问题与排查建议

尽管 Open-AutoGLM 架构成熟,但在实际部署过程中仍可能出现以下典型问题:

5.1 ADB 连接失败

  • 现象adb devices显示unauthorized或空列表
    解决方案:确认手机已弹出授权对话框并点击“允许”;若长期未连接,可尝试清除 RSA 密钥:

    adb kill-server rm ~/.android/adbkey ~/.android/adbkey.pub adb start-server
  • 现象:WiFi 连接超时或拒绝
    解决方案:检查手机与主机是否处于同一局域网;确认防火墙未阻止 5555 端口;尝试重启 ADB 服务。

5.2 模型响应异常

  • 现象:返回乱码、无响应或报错404 Not Found
    解决方案
    • 确认--base-url指向正确的 vLLM 服务端点(通常为/v1/completions支持);
    • 检查服务端日志,确认模型已加载且显存充足;
    • 核对max-model-len是否足够处理长上下文(建议 ≥ 8192)。

5.3 操作执行偏差

  • 现象:点击错位、无法识别按钮
    解决方案
    • 检查截图分辨率是否过高导致模型推理失真,可适当降低设备显示 DPI;
    • 确保 ADB Keyboard 已设为默认输入法,否则文本输入将失败;
    • 对于深色模式或自定义主题,建议开启“强制浅色模式”提升 OCR 准确率。

6. 总结

Open-AutoGLM 作为一款轻量级、高可用的手机端 AI Agent 框架,成功将大模型的能力延伸至移动端操作层面。通过结合视觉语言模型与 ADB 自动化技术,它实现了从“听懂一句话”到“完成一串操作”的端到端闭环,极大降低了人机交互的认知成本。

本文详细介绍了 Open-AutoGLM 的部署流程,涵盖环境配置、设备连接、代码运行及常见问题处理,帮助开发者快速搭建本地控制端并与云端模型协同工作。无论是用于自动化测试、无障碍辅助,还是作为智能家居系统的语音控制入口,该框架都提供了坚实的技术基础。

未来,随着边缘计算能力的提升和小型化 VLM 模型的发展,类似 Phone Agent 的智能体有望在更多终端设备上实现离线运行,推动 AI Agent 真正走进每个人的日常生活。


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