Open-AutoGLM实战入门：第一条自然语言指令执行详解
1. 引言
1.1 技术背景与应用场景
随着大模型技术的快速发展，AI Agent 正从理论探索走向实际落地。在移动端，用户每天面临大量重复性操作任务，如打开应用、搜索内容、填写表单等。传统自动化工具依赖脚本编写或固定流程，灵活性差，难以适应界面变化。Open-AutoGLM 的出现为这一问题提供了全新解法。
Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，基于视觉语言模型（VLM）实现多模态理解与自动控制。它通过 ADB（Android Debug Bridge）与设备通信，结合屏幕截图感知当前界面状态，并利用大模型进行意图解析与动作规划，最终完成从“自然语言指令”到“自动化操作”的闭环。
该框架的核心项目之一 ——Phone Agent，正是构建于 AutoGLM 之上的完整智能助理系统。用户只需输入一句类似“打开小红书搜索美食”的自然语言指令，系统即可：
- 解析语义意图
- 截图识别当前界面元素
- 规划操作路径（点击、滑动、输入等）
- 调用 ADB 执行具体动作
- 动态调整策略直至任务完成
整个过程无需预先编写脚本，也不依赖控件 ID 或布局信息，真正实现了“所见即所得”的智能操控。
1.2 核心价值与技术亮点
相比传统的 UI 自动化方案（如 Appium、uiautomator），Open-AutoGLM 具备以下显著优势：
- 零代码操作：用户无需编程基础，仅用自然语言即可驱动设备。
- 强泛化能力：基于视觉理解，可适应不同品牌、分辨率和界面风格的应用。
- 动态决策能力：具备上下文记忆与错误恢复机制，能应对弹窗、广告等干扰。
- 安全可控设计：内置敏感操作确认机制，在涉及支付、登录等场景时支持人工接管。
- 远程调试支持：可通过 WiFi 连接设备，实现跨网络远程控制与开发调试。
本文将带你从零开始，完整部署 Open-AutoGLM 控制端，连接真实安卓设备，并成功执行你的第一条自然语言指令。
2. 环境准备与设备配置
2.1 硬件与软件要求
要运行 Open-AutoGLM 并控制安卓设备，需准备以下环境：
| 类别 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10+ / macOS 11+ |
| Python 版本 | 3.10 或更高版本 |
| 安卓设备 | Android 7.0 及以上系统的真实手机或模拟器 |
| ADB 工具 | Android SDK Platform Tools |
| 网络环境 | 设备与电脑处于同一局域网（用于无线连接） |
建议使用独立虚拟环境管理依赖，避免包冲突：
python -m venv open-autoglm-env source open-autoglm-env/bin/activate # Linux/macOS # 或 open-autoglm-env\Scripts\activate # Windows2.2 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。以下是安装步骤：
Windows 配置方法
- 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
- 按
Win + R输入sysdm.cpl，进入“系统属性” → “高级” → “环境变量”。 - 在“系统变量”中找到
Path，点击“编辑” → “新建”，添加 ADB 解压目录路径（如C:\platform-tools）。 - 打开命令行，执行：
若输出版本号，则表示配置成功。adb version
macOS 配置方法
在终端中执行以下命令（假设 platform-tools 解压至 Downloads 目录）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools为永久生效，可将其写入 shell 配置文件（.zshrc或.bash_profile）：
echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc验证方式同上：
adb version3. 手机端设置与输入法配置
3.1 开启开发者选项与 USB 调试
- 进入手机“设置” → “关于手机”。
- 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已开启开发者模式”。
- 返回设置主菜单，进入“开发者选项”。
- 启用“USB 调试”功能。
注意：部分厂商（如小米、华为）可能还需额外开启“USB 调试（安全设置）”或授权未知来源调试。
3.2 安装并启用 ADB Keyboard
由于 AI Agent 需要自动输入文本（如搜索关键词），而大多数输入法不支持 ADB 命令输入，因此必须安装专用输入法 ——ADB Keyboard。
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
- 选择“ADB Keyboard”作为当前输入法。
启用后，可通过以下命令测试输入：
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello_AutoGLM"若屏幕上出现Hello_AutoGLM，说明输入法工作正常。
4. 部署 Open-AutoGLM 控制端
4.1 克隆仓库与安装依赖
在本地电脑上执行以下命令获取 Open-AutoGLM 代码：
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM安装所需 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt pip install -e .其中：
requirements.txt包含基本依赖（如 torch、transformers、Pillow 等）-e .将当前项目以可编辑模式安装，便于后续调试
4.2 检查服务端可用性
Open-AutoGLM 的 AI 推理能力通常部署在云端服务器（如搭载 vLLM 的 GPU 服务器）。你需要确保：
- 云服务器已部署 AutoGLM 模型服务
- API 接口可通过 HTTP 访问（格式：
http://<IP>:<port>/v1） - 防火墙已开放对应端口（如 8800）
例如，若你的模型服务运行在192.168.1.200:8800，则 base_url 应为：
http://192.168.1.200:8800/v15. 设备连接与通信建立
5.1 USB 连接方式
使用 USB 数据线将手机连接至电脑。
在命令行执行：
adb devices预期输出如下：
List of devices attached ABCDEF1234567890 device若显示unauthorized，请在手机上确认“允许 USB 调试”对话框。
5.2 WiFi 远程连接方式
为实现无线控制，可启用 ADB over TCP/IP。
第一步：通过 USB 启用 TCP 模式
adb tcpip 5555此命令将 ADB 监听端口设为 5555。
第二步：断开 USB，通过 IP 连接
先获取设备 IP 地址：
adb shell ip addr show wlan0找到形如192.168.x.x的 IPv4 地址。
然后连接：
adb connect 192.168.x.x:5555再次执行adb devices，应能看到设备以 IP 形式列出。
提示：WiFi 连接更灵活，但稳定性受网络影响，建议开发初期优先使用 USB。
6. 执行第一条自然语言指令
6.1 命令行方式启动代理
一切就绪后，即可运行主程序并下发指令。
python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://192.168.1.200:8800/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获取的设备标识符，支持序列号或IP:port格式 |
--base-url | 云端模型服务地址，需包含/v1路径 |
--model | 指定调用的模型名称，需与服务端注册名一致 |
| 最后字符串 | 用户输入的自然语言指令 |
6.2 执行流程解析
当指令提交后，系统将按以下流程执行：
- 截图采集：通过
adb exec-out screencap -p > screen.png获取当前屏幕图像。 - 多模态推理：将截图 + 指令发送至 AutoGLM 模型，生成下一步操作（如“点击应用图标”、“输入搜索词”）。
- 动作执行：根据模型输出调用 ADB 命令（如
adb shell input tap x y）。 - 状态反馈：执行后重新截图，判断目标是否达成。
- 循环迭代：未完成则继续推理，最多尝试 N 次或超时终止。
整个过程可视作一个“感知-决策-执行-反馈”的闭环控制系统。
6.3 Python API 方式远程控制
除了命令行，你也可以在自定义脚本中集成 Phone Agent 的功能。
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 API 支持：
- 多设备管理
- 动态切换连接模式
- 获取设备信息（型号、IP、分辨率等）
- 封装常用 ADB 操作
适合嵌入到更大规模的自动化平台中。
7. 常见问题与排查建议
7.1 连接类问题
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
adb devices无设备 | 驱动未安装 / USB 调试未开启 | 重装驱动，检查开发者选项 |
显示unauthorized | 未授权调试 | 手机端确认授权弹窗 |
adb connect失败 | 网络不通 / 端口未监听 | 检查 IP 是否正确，执行adb tcpip 5555 |
7.2 模型服务问题
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 请求超时 / 502 错误 | 服务未启动 / 防火墙拦截 | 检查云服务器进程与端口映射 |
| 返回乱码或空响应 | 模型加载失败 / max-model-len 不匹配 | 检查 vLLM 启动参数一致性 |
| 响应极慢 | 显存不足 / 模型过大 | 使用量化版本或升级 GPU |
7.3 输入与操作异常
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 文本无法输入 | ADB Keyboard 未启用 | 检查默认输入法设置 |
| 点击位置偏移 | 分辨率适配问题 | 确保模型支持当前设备尺寸 |
| 循环卡顿 | 界面跳转未识别 | 添加等待时间或优化提示词 |
8. 总结
Open-AutoGLM 代表了新一代移动端 AI Agent 的发展方向 —— 以自然语言为交互入口，以视觉理解为核心感知手段，以 ADB 为执行载体，实现了高度灵活的自动化能力。
本文详细介绍了如何从零搭建 Open-AutoGLM 控制环境，包括：
- ADB 工具的安装与配置
- 手机端开发者模式与输入法设置
- 控制端代码部署与依赖安装
- USB 与 WiFi 两种设备连接方式
- 通过命令行与 Python API 下发自然语言指令
- 常见问题的诊断与解决思路
通过本次实践，你应该已经成功执行了第一条“打开抖音并关注指定账号”的指令，体验到了 AI 自动化带来的效率飞跃。
未来你可以进一步探索：
- 构建私有化模型服务（基于 vLLM + AutoGLM）
- 集成到 CI/CD 流程中用于自动化测试
- 开发图形化前端降低使用门槛
- 结合语音识别实现全链路语音控制
AI Agent 的时代正在到来，而 Open-AutoGLM 正是你迈入这一领域的理想起点。
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