Open-AutoGLM快递查询自动化：物流信息获取执行部署

Open-AutoGLM快递查询自动化：物流信息获取执行部署

1. 引言

随着移动互联网的深入发展，用户在手机端的操作日益频繁，大量重复性任务如查快递、填表单、跨应用跳转等占据了宝贵时间。为解决这一问题，智谱AI推出了Open-AutoGLM——一个开源的手机端AI Agent框架，旨在通过自然语言驱动实现全自动化的手机操作。

该框架基于视觉语言模型（VLM）与Android Debug Bridge（ADB）技术构建，能够理解屏幕内容、解析用户意图，并自动规划和执行操作流程。用户只需输入“帮我查一下京东快递”或“打开小红书搜美食”，系统即可自主完成从应用启动、页面导航到信息提取的完整链路。

本文将聚焦于如何利用Open-AutoGLM实现“快递查询自动化”的典型场景，涵盖环境搭建、设备连接、AI代理部署及实际执行全流程，帮助开发者快速上手并落地真实应用场景。

2. 技术架构与核心能力

2.1 AutoGLM-Phone 框架概述

AutoGLM-Phone 是 Open-AutoGLM 的核心技术内核，其设计目标是打造一个具备多模态感知与动作决策能力的手机智能助理。整个系统由三大模块构成：

  • 视觉理解层：采用视觉语言模型对手机屏幕截图进行语义解析，识别UI元素、文本内容与当前状态。
  • 动作规划层：结合上下文记忆与任务目标，生成下一步操作指令（如点击、滑动、输入）。
  • 设备控制层：通过 ADB 协议向安卓设备发送底层命令，实现无侵入式自动化控制。

该框架支持真机与模拟器运行，兼容 Android 7.0+ 系统，并内置安全机制，在涉及敏感操作（如支付、登录）时可暂停并提示人工接管。

2.2 多模态交互与自然语言驱动

传统自动化工具（如Appium、Auto.js）依赖固定脚本或坐标定位，维护成本高且泛化能力差。而 Open-AutoGLM 的核心优势在于其以自然语言为入口的端到端自动化能力。

例如，当用户输入：“打开京东App，查看我最新的快递物流信息”，系统会自动执行以下步骤：

  1. 启动京东App；
  2. 导航至“我的订单”页面；
  3. 定位最新一笔待收货订单；
  4. 进入物流详情页并截图返回结果。

整个过程无需预设路径或编写脚本，完全由AI根据实时界面动态决策。

2.3 支持远程调试与云端推理

为了降低本地算力要求，Open-AutoGLM 支持将视觉理解与决策模型部署在云服务器上，本地仅保留轻量级控制端。通过WiFi或USB连接，控制端定时抓取屏幕图像并上传至云端模型，获得操作建议后下发执行。

此外，系统提供远程ADB调试能力，允许开发者通过网络连接设备，极大提升了开发效率与部署灵活性。

3. 环境准备与设备配置

3.1 硬件与软件要求

类别要求
操作系统Windows / macOS
Python 版本3.10 或以上
安卓设备Android 7.0+ 手机或模拟器
工具依赖ADB、Git、pip

3.2 ADB 工具安装与配置

ADB（Android Debug Bridge）是连接PC与安卓设备的核心工具。以下是不同平台的配置方法：

Windows 配置步骤
  1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
  2. 按Win + R输入sysdm.cpl，进入“高级系统设置” → “环境变量”。
  3. 在“系统变量”中找到Path，添加ADB解压目录路径（如C:\platform-tools）。
  4. 打开命令行，执行：
    adb version
    若输出版本号，则表示配置成功。
macOS 配置方法

在终端中执行以下命令（假设文件解压至~/Downloads/platform-tools）：

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

可将其写入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。

3.3 手机端设置

确保手机已正确配置开发者权限与输入法支持：

  1. 开启开发者模式
    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
    设置 → 开发者选项 → 勾选“USB调试”。

  3. 安装 ADB Keyboard

    • 下载并安装 ADB Keyboard APK。
    • 进入“语言与输入法”设置，将默认输入法切换为“ADB Keyboard”。

      作用说明：启用后可通过 ADB 发送文本输入指令，避免手动打字。

4. 控制端部署与设备连接

4.1 克隆项目并安装依赖

在本地电脑执行以下命令：

# 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 .

注意：建议使用虚拟环境（如venv或conda）隔离依赖。

4.2 设备连接方式

USB 连接（推荐用于调试）
  1. 使用数据线连接手机与电脑。
  2. 手机弹出“允许USB调试？”提示时，点击“确定”。
  3. 执行命令验证连接：
    adb devices
    正常输出示例：
    List of devices attached 1234567890abcde device
WiFi 远程连接（适用于无线部署）

若需脱离USB线缆，可通过TCP/IP模式连接：

  1. 先用USB连接设备，执行：
    adb tcpip 5555
  2. 断开USB，获取手机IP地址（可在“设置-关于手机-状态信息”中查看）。
  3. 使用WiFi连接：
    adb connect 192.168.x.x:5555
  4. 再次执行adb devices确认连接状态。

5. 快递查询自动化实战

5.1 场景描述

我们以“查询京东快递最新物流信息”为例，演示如何通过自然语言指令驱动AI完成全流程操作。

目标：
输入指令：“打开京东App，查看我最新的快递物流信息”，系统应能自动进入物流详情页并返回结果。

5.2 启动 AI 代理服务（云端）

请提前在云服务器部署 vLLM 推理服务，启动 AutoGLM 模型实例。参考命令如下：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8800 \ --model zhipu/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 8192

确保防火墙开放对应端口（如8800），并可通过公网IP访问。

5.3 本地调用 AI 执行任务

在本地 Open-AutoGLM 目录下运行主程序：

python main.py \ --device-id 1234567890abcde \ --base-url http://<your-server-ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开京东App，查看我最新的快递物流信息"

参数说明：

  • --device-id：通过adb devices获取的设备ID。
  • --base-url：替换为你的云服务器公网IP和端口。
  • 最后的字符串：自然语言指令。

5.4 执行流程分析

系统将按以下逻辑逐步执行：

  1. 意图解析：识别关键词“京东App”、“快递”、“物流信息”。
  2. 应用启动：调用am start命令启动京东App。
  3. 界面导航：通过OCR识别“我的”标签并点击。
  4. 订单查找：滚动查找最近订单，判断是否有“待收货”状态。
  5. 物流跳转：点击订单进入物流详情页。
  6. 结果反馈：截屏并上传关键信息（如物流公司、运单号、最新节点）。

整个过程无需人工干预，平均耗时约30~60秒，具体取决于网络与设备响应速度。

6. API 编程接口与扩展应用

除了命令行方式，Open-AutoGLM 还提供了 Python API，便于集成到其他系统中。

6.1 ADB 连接管理示例

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")

6.2 自定义任务调度

可封装常用任务为函数，实现批量处理：

def check_express(device_id, platform="jd"): command = f"python main.py --device-id {device_id} --base-url http://<server>:8800/v1 --model autoglm-phone-9b" if platform == "jd": instruction = "打开京东App，查看最新快递物流信息" elif platform == "taobao": instruction = "打开淘宝，进入‘我的’→‘我的订单’，查看最新物流动态" os.system(f"{command} \"{instruction}\"")

可用于企业级自动化运维、客服机器人辅助、电商运营监控等场景。

7. 常见问题与优化建议

7.1 常见问题排查

问题现象可能原因解决方案
ADB 无法识别设备未开启USB调试检查开发者选项
连接被拒绝防火墙阻断端口开放云服务器8800等端口
模型无响应显存不足或参数错误检查--tensor-parallel-size和 GPU 资源
输入失败ADB Keyboard 未启用检查默认输入法设置
ADB 掉线频繁WiFi信号不稳定改用USB连接或优化网络

7.2 性能优化建议

  1. 提升推理速度：使用更高性能GPU或量化模型（如INT4）降低延迟。
  2. 减少截图频率：合理设置采样间隔，避免过度请求影响流畅性。
  3. 缓存历史状态：记录页面结构变化，减少重复识别开销。
  4. 增加容错机制：加入超时重试、异常回退逻辑，提高稳定性。

8. 总结

Open-AutoGLM 作为智谱AI推出的开源手机端AI Agent框架，凭借其强大的多模态理解能力和自然语言驱动特性，正在重新定义移动端自动化的方式。本文以“快递查询”为切入点，详细介绍了从环境搭建、设备连接到任务执行的完整流程。

通过结合 ADB 控制、视觉语言模型与云端推理，开发者可以轻松实现跨应用、跨页面的复杂任务自动化。无论是个人效率提升，还是企业级RPA应用，Open-AutoGLM 都展现出极高的实用价值和发展潜力。

未来，随着模型能力的持续迭代与生态工具链的完善，这类AI驱动的手机助手有望成为每个人数字生活中的“无形帮手”。

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