Open-AutoGLM企业落地：金融行业自动化合规检查流程设计

1. 引言：AI Agent在金融合规场景中的价值

随着金融行业数字化转型的深入，合规性审查已成为日常运营中不可忽视的重要环节。传统的人工审核方式效率低、成本高，且容易因人为疏忽导致漏检或误判。与此同时，监管要求日益严格，金融机构需频繁执行诸如App操作审计、用户行为验证、界面内容合规检测等重复性任务。

在此背景下，Open-AutoGLM——由智谱开源的手机端AI Agent框架，为自动化合规检查提供了全新的技术路径。该框架基于视觉语言模型（VLM）与Android Debug Bridge（ADB）深度集成，能够以多模态方式理解手机屏幕内容，并通过自然语言指令驱动自动操作流程。例如，仅需输入“打开某银行App并截图首页广告区域”，系统即可自主完成应用启动、页面导航、元素识别与截图上报全过程。

本文将聚焦于如何利用Open-AutoGLM构建一套适用于金融行业的自动化合规检查系统，涵盖架构设计、关键技术实现、安全机制及工程化部署建议，助力企业提升合规效率与准确性。

2. Open-AutoGLM核心技术原理

2.1 框架组成与工作逻辑

Open-AutoGLM是一个端云协同的智能代理系统，其核心组件包括：

• 视觉语言模型（AutoGLM-Phone）：负责解析屏幕图像与用户指令，生成语义理解结果。
• 动作规划引擎：根据当前界面状态和目标意图，推理出下一步操作序列。
• ADB控制层：执行点击、滑动、输入等底层设备操作。
• 远程调试接口：支持WiFi连接下的远程设备管理。

整个系统的运行流程如下：

1. 用户提交自然语言指令（如“登录某证券App并查看风险提示页”）；
2. 系统通过ADB截取当前手机屏幕；
3. 屏幕图像与文本指令一同送入云端VLM进行联合编码；
4. 模型输出结构化动作预测（如“点击坐标(x,y)”、“输入文本‘password’”）；
5. 控制端解析动作并在设备上执行；
6. 循环迭代直至任务完成或需要人工介入。

这种“感知-决策-执行”的闭环机制，使得非结构化的自然语言可以被转化为精确的UI操作流。

2.2 多模态理解与动作空间建模

Open-AutoGLM的关键创新在于对屏幕语义与操作语义的统一建模。模型不仅识别图像中的文字和控件，还能理解其功能上下文。例如，在看到“立即开户”按钮时，不仅能定位其位置，还能推断出点击后可能跳转至身份认证页面。

动作空间采用离散+连续混合表示：

• 离散动作类型：CLICK、SWIPE、TYPE、BACK、HOME
• 连续参数：坐标(x, y)、滑动方向(dx, dy)、输入文本

训练过程中使用强化学习结合模仿学习策略，使模型具备较强的泛化能力，即使面对不同品牌UI也能准确操作。

2.3 安全与可控性设计

考虑到金融场景对安全性的极高要求，Open-AutoGLM内置多重保障机制：

• 敏感操作拦截：当检测到涉及支付、转账、权限授权等高危动作时，自动暂停并等待人工确认；
• 人工接管通道：支持在验证码输入、生物识别等无法自动处理的环节切换为手动模式；
• 操作日志审计：所有执行步骤均记录时间戳、前后界面截图、动作类型，便于事后追溯；
• 权限最小化原则：仅申请ADB调试权限，不获取设备文件系统访问权。

这些特性使其特别适合用于受监管环境下的自动化测试与合规巡检。

3. 金融合规检查系统设计与实现

3.1 典型应用场景分析

在金融行业中，以下几类任务可通过Open-AutoGLM实现自动化：

上述任务共同特点是：规则明确、操作路径固定、结果可量化判断，非常适合AI Agent执行。

3.2 系统架构设计

我们设计了一个分层式自动化合规平台，整体架构如下：

+------------------+ +--------------------+ | 指令调度中心 | --> | Open-AutoGLM控制端 | +------------------+ +--------------------+ | v +---------------------+ | ADB连接池 (多设备) | +---------------------+ | v +------------------------+ | 安卓真机/模拟器集群 | +------------------------+ +-------------------------------+ | 云端AutoGLM推理服务 (vLLM) | +-------------------------------+

各模块职责说明：

• 指令调度中心：接收来自CI/CD流水线或合规系统的任务请求，编排执行计划；
• 控制端：运行Open-AutoGLM主程序，管理设备连接与任务分发；
• ADB连接池：维护多个设备的长连接，支持并发执行；
• 真机集群：部署真实安卓设备或高性能模拟器，确保环境一致性；
• 云端推理服务：部署vLLM加速的AutoGLM模型，提供低延迟响应。

3.3 核心代码实现

以下是实现一个典型合规检查任务的核心代码片段：

from phone_agent.agent import AutoAgent from phone_agent.adb import ADBConnection import time def run_compliance_check(device_id: str, app_package: str, target_page: str): # 初始化ADB连接 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect(device_id) if not success: raise RuntimeError(f"Failed to connect: {msg}") # 启动AI代理 agent = AutoAgent( device_id=device_id, base_url="http://your-vllm-server:8800/v1", model_name="autoglm-phone-9b" ) try: # 清除应用数据，保证干净状态 agent.clear_app_data(app_package) agent.start_app(app_package) # 下达自然语言指令 instruction = f"进入{target_page}页面，找到风险提示区域并截图" result = agent.run(instruction) # 获取执行日志与截图 steps = result.get("steps", []) screenshots = [step["screenshot"] for step in steps if "screenshot" in step] # 分析截图内容（可对接OCR或图像分类模型） for i, img in enumerate(screenshots): with open(f"screenshot_{i}.png", "wb") as f: f.write(img) return { "status": "success", "steps_executed": len(steps), "evidence_count": len(screenshots), "final_screenshot": screenshots[-1] if screenshots else None } except Exception as e: return {"status": "error", "message": str(e)} finally: conn.disconnect(device_id) # 示例调用 if __name__ == "__main__": result = run_compliance_check( device_id="192.168.1.100:5555", app_package="com.bank.app", target_page="基金购买" ) print(result)

该脚本实现了从设备连接、应用启动、指令执行到证据收集的完整闭环，输出可用于后续合规报告生成。

3.4 性能优化与稳定性提升

在实际部署中，我们总结了以下几点优化建议：

1. 设备资源隔离：每台设备独占一个Python进程，避免ADB命令冲突；
2. 超时重试机制：对网络请求、ADB操作设置合理超时（默认10秒），失败后最多重试3次；
3. 画面变化检测：引入SSIM（结构相似性）算法判断页面是否已加载完成，防止过早执行下一步；
4. 模型缓存优化：在vLLM侧启用PagedAttention和Continuous Batching，提高吞吐量；
5. 日志分级输出：DEBUG级别记录每一步截图，INFO级别仅记录关键节点，便于问题排查。

4. 工程部署与运维实践

4.1 环境准备与依赖配置

硬件与软件要求

ADB环境配置

以Linux为例，配置ADB路径并验证：

# 下载platform-tools wget https://dl.google.com/android/repository/platform-tools-latest-linux.zip unzip platform-tools-latest-linux.zip -d ~/ # 添加到PATH export PATH=$PATH:~/platform-tools # 验证安装 adb version

建议将上述命令写入~/.bashrc以持久化。

4.2 远程设备连接配置

对于跨网络设备控制，推荐使用WiFi连接方式：

# 先通过USB连接设备 adb devices # 确认设备在线 # 开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 断开USB，通过IP连接 adb connect 192.168.1.100:5555 # 验证连接状态 adb devices

注意：部分企业内网会限制5555端口通信，请提前与IT部门协调开放策略。

4.3 常见问题与解决方案

5. 总结

5. 总结

Open-AutoGLM作为一款基于视觉语言模型的手机端AI Agent框架，为金融行业的自动化合规检查提供了高效、可靠的解决方案。通过将自然语言指令转化为精确的UI操作流，系统能够在无人值守的情况下完成复杂的移动端任务执行与证据采集。

本文详细阐述了该技术在金融合规场景中的应用价值、核心工作机制、系统架构设计以及工程实践要点。重点包括：

1. 多模态理解能力：结合图像与文本信息，精准识别界面元素及其语义；
2. 安全可控的操作机制：内置敏感操作拦截与人工接管通道，满足金融级安全要求；
3. 可扩展的部署架构：支持多设备并发管理，适配真实业务负载；
4. 完整的证据链生成：每一步操作均附带截图与日志，符合审计规范。

未来，随着模型轻量化与边缘计算的发展，此类AI Agent有望进一步下沉至本地终端，实现在不依赖云端推理的情况下的实时合规监测。同时，结合RAG（检索增强生成）技术，还可动态接入最新的监管政策文档，实现更智能的合规判断。

对于希望提升数字化治理水平的金融机构而言，Open-AutoGLM不仅是一项技术工具，更是迈向智能化合规运营的重要一步。

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