Open-AutoGLM实战教程：批量管理多个设备的集中式控制方案

1. 引言

1.1 技术背景与学习目标

随着移动设备智能化需求的增长，传统手动操作已难以满足高效、自动化的使用场景。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 Agent 框架，旨在通过自然语言指令实现对安卓设备的全自动操控。该框架结合 ADB（Android Debug Bridge）、多模态感知和任务规划能力，使用户无需编写代码即可完成复杂操作流程。

本教程将带你从零开始部署 Open-AutoGLM 控制端，并实现跨网络远程控制多台安卓设备的集中式管理方案。学完本文后，你将掌握：

• 如何配置本地开发环境并连接真实设备
• 使用命令行与 Python API 实现 AI 驱动的自动化操作
• 构建支持批量设备管理的远程控制架构
• 常见问题排查与稳定性优化技巧

1.2 核心价值与适用场景

Open-AutoGLM 不仅适用于个人效率提升（如自动打卡、信息采集），更可扩展为企业级移动设备集群管理系统，典型应用场景包括：

• 批量测试 App 功能与 UI 兼容性
• 自动化数据抓取与内容发布
• 远程客服辅助系统
• 多设备行为监控与日志收集

其核心优势在于：以自然语言驱动、无需 Root 权限、支持真机与模拟器混合部署、具备人工接管机制保障安全。

2. 环境准备与设备连接

2.1 硬件与软件依赖

要成功运行 Open-AutoGLM，需确保以下软硬件条件满足：

注意：若计划进行远程调试或云服务调用，请确保防火墙开放对应端口（如 5555、8800），并配置好云服务器反向代理。

2.2 ADB 环境配置

ADB 是连接 PC 与安卓设备的核心工具。以下是不同系统的配置方法。

Windows 配置步骤：

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量。
3. 在“系统变量”中找到Path，点击编辑，添加 ADB 解压路径（如C:\platform-tools）。
4. 打开命令提示符，执行：

   adb version

   若输出版本号，则表示安装成功。

macOS 配置方法：

在终端中执行以下命令（假设文件解压至 Downloads 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。

3. 手机端设置与输入法集成

3.1 开启开发者选项与 USB 调试

在安卓设备上启用 ADB 访问权限是第一步：

1. 进入设置 → 关于手机 → 版本号，连续点击 7 次，提示“您已开启开发者模式”。
2. 返回设置主界面，进入开发者选项。
3. 启用USB 调试（部分厂商还需开启“USB 安装”、“USB 调试（安全设置）”等附加选项）。

提示：某些品牌（如小米、华为）可能需要额外授权，请根据弹窗提示允许调试权限。

3.2 安装 ADB Keyboard 输入法

由于 AI Agent 需要自动输入文本（如搜索关键词、登录名），而多数应用禁止无障碍服务输入，因此推荐使用ADB Keyboard实现无侵入式输入。

安装步骤：

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装到设备。
2. 进入设置 → 语言与输入法 → 当前输入法，选择ADB Keyboard作为默认输入法。
3. 测试输入：

   adb shell am startservice --user 0 -n hk.sztq.adbkeyboard/.AdbIME adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello AutoGLM"

成功后，屏幕上应出现输入内容。

4. 部署 Open-AutoGLM 控制端

4.1 克隆项目与安装依赖

在本地电脑创建工作目录并拉取官方仓库：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM

创建虚拟环境（推荐）：

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

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt pip install -e .

说明：-e .表示以可编辑模式安装包，便于后续调试源码。

4.2 验证设备连接状态

使用 ADB 检查设备是否正常识别：

adb devices

预期输出示例：

List of devices attached emulator-5554 device 192.168.1.100:5555 device

若显示unauthorized，请检查手机是否弹出“允许调试”对话框并确认授权。

5. 连接方式详解：USB 与 WiFi 双模式支持

5.1 USB 有线连接（稳定首选）

USB 是最稳定的连接方式，适合开发调试阶段。

• 优点：延迟低、连接稳定、无需额外配置 IP
• 缺点：物理布线限制，不利于多设备集中管理

连接流程：

1. 使用 USB 数据线连接设备与电脑。
2. 执行adb devices查看设备 ID。
3. 在后续命令中使用该 ID 即可。

5.2 WiFi 远程无线连接（适合批量管理）

对于多设备集中控制场景，WiFi 模式更为灵活。

启用步骤：

1. 先通过 USB 连接设备，执行：

   adb tcpip 5555

   此命令让设备监听 5555 端口的 TCP/IP 连接。

2. 断开 USB，获取设备 IP 地址：

   adb shell ip addr show wlan0 | grep 'inet '

   输出类似：

   inet 192.168.1.100/24 brd 192.168.1.255 scope global wlan0

3. 使用 IP 连接设备：

   adb connect 192.168.1.100:5555

4. 再次执行adb devices验证连接状态。

建议：为每台设备固定局域网 IP（通过路由器 DHCP 绑定 MAC 地址），避免 IP 变更导致连接失败。

6. 启动 AI 代理：命令行与 API 两种方式

6.1 命令行方式快速启动

在项目根目录下运行主程序：

python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<your-server-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：

执行后，AI 将自动截图、解析屏幕元素、生成动作序列并执行点击、滑动、输入等操作。

6.2 Python API 方式实现程序化控制

对于需要集成到现有系统中的场景，推荐使用 Python API 进行封装。

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建 ADB 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}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # （可选）为 USB 设备启用 TCP/IP 模式 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

此 API 支持：

• 批量连接/断开设备
• 动态获取设备 IP
• 异常重连机制
• 日志记录与错误捕获

可用于构建 Web 控制台或调度后台。

7. 多设备集中管理架构设计

7.1 架构概览

为实现一对多设备控制，建议采用如下分层结构：

[用户界面] ↓ (HTTP/gRPC) [控制中心 Server] ↓ (REST API) [设备代理 Agent] ←→ [vLLM 推理服务] ↓ (ADB over TCP/IP) [安卓设备集群]

其中：

• 控制中心 Server：接收用户指令，分发至各设备代理
• 设备代理 Agent：运行在每台控制机上，负责与具体设备通信
• vLLM 推理服务：提供高性能模型推理接口，支持并发请求
• ADB 层：统一通过 WiFi 连接设备，形成去线缆化管理

7.2 批量执行示例脚本

编写一个简单的批量控制器：

import subprocess import threading DEVICES = [ "192.168.1.100:5555", "192.168.1.101:5555", "192.168.1.102:5555" ] COMMAND_TEMPLATE = ''' python main.py \ --device-id {device_id} \ --base-url http://<server-ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "{instruction}" ''' def run_on_device(device_id, instruction): cmd = COMMAND_TEMPLATE.format(device_id=device_id, instruction=instruction) result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: print(f"[{device_id}] 成功执行") else: print(f"[{device_id}] 错误: {result.stderr}") # 并发执行 instruction = "打开小红书搜索‘秋季穿搭’并点赞前三篇笔记" threads = [] for dev in DEVICES: t = threading.Thread(target=run_on_device, args=(dev, instruction)) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join()

注意：需合理控制并发数，避免模型服务过载。

8. 安全机制与人工接管

8.1 敏感操作确认机制

为防止误操作（如支付、删除账号），Open-AutoGLM 内置了关键动作拦截功能：

• 当检测到“付款”、“转账”、“卸载”等关键词时，AI 会暂停执行并等待人工确认。
• 可通过配置文件自定义敏感词库与白名单应用。

8.2 登录与验证码场景处理

在涉及短信验证码、图形验证码等无法自动识别的环节，系统支持：

• 自动截图上传至 Web 界面
• 人工输入结果后继续执行
• 提供回调接口供第三方鉴权平台接入

这保证了自动化流程的安全性和灵活性。

9. 常见问题与优化建议

9.1 常见问题排查表

9.2 性能优化建议

1. 使用 SSD 存储模型缓存：加快加载速度。
2. 限制并发请求数：避免 GPU OOM。
3. 定期清理设备缓存：防止内存泄漏影响长期运行。
4. 启用 ADB Keep-Alive 心跳机制：保持长连接稳定性。

10. 总结

10.1 核心要点回顾

本文详细介绍了如何基于 Open-AutoGLM 搭建一套完整的手机端 AI Agent 控制系统，涵盖：

• 本地环境搭建与 ADB 配置
• 手机端开发者设置与输入法集成
• USB 与 WiFi 两种连接模式的应用场景
• 命令行与 Python API 两种调用方式
• 多设备集中管理的工程化架构设计
• 安全机制与异常处理策略

10.2 实践建议

1. 初期开发建议使用 USB 连接，确保稳定性；
2. 生产环境优先采用 WiFi + 固定 IP 方案，便于扩展；
3. 敏感操作务必启用人工确认机制，防范风险；
4. 结合日志系统与监控面板，实现可视化运维。

Open-AutoGLM 为移动自动化提供了全新的范式——用自然语言代替脚本，用视觉理解代替 XPath 定位。未来可进一步探索其在自动化测试、数字员工、智能客服等领域的深度应用。

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