Open-AutoGLM一文详解：视觉语言模型+ADB控制手机操作流程

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，让AI像真人一样“看”懂手机屏幕，并自动帮你完成点击、滑动、输入、搜索等一系列操作？现在，这不再是科幻。Open-AutoGLM 就是这样一个由智谱开源的手机端 AI Agent 框架，它把视觉语言模型（VLM）和安卓设备控制能力结合在一起，真正实现了“用一句话，让AI替你操作手机”。

这个项目的核心思想很直接：让AI具备“眼睛”和“手”。

“眼睛”是视觉语言模型，能理解屏幕上显示的内容——按钮在哪、当前是什么App、有没有弹窗；
“手”是 ADB（Android Debug Bridge），通过命令行就能模拟点击、滑动、输入文字等操作。

用户只需要说一句：“打开小红书搜美食”，系统就会自动分析这句话的意图，截图识别当前界面，判断下一步该点哪里，然后一步步执行，直到任务完成。整个过程无需手动干预，就像有个“数字分身”在替你玩手机。

更关键的是，Open-AutoGLM 不只是一个概念验证。它已经开源，支持真机部署，甚至可以通过 WiFi 远程连接设备，非常适合开发者、自动化测试人员，或者想打造个人智能助理的技术爱好者。

2. AutoGLM-Phone：多模态理解 + 自动化执行

2.1 核心架构解析

AutoGLM-Phone 是 Open-AutoGLM 的核心引擎，它的运行流程可以拆解为四个关键步骤：

自然语言指令输入
用户输入一句日常口语，比如：“帮我登录微信，然后发消息给张三说‘今天晚上聚餐’。”
意图解析与任务规划
模型首先理解这句话的目标是什么——需要登录、找到联系人、发送消息。然后拆解成一系列可执行的子任务：打开微信 → 点击登录 → 输入账号密码 → 找到张三 → 输入文本 → 发送。
屏幕感知（视觉理解）
每执行一步前，系统会通过 ADB 截图当前手机屏幕，将图像和历史上下文一起输入视觉语言模型。模型会“看”清界面上有哪些元素，比如“登录按钮在右下角”、“密码框已聚焦”、“聊天列表第3个是张三”。
动作生成与执行
基于理解结果，模型输出具体的 ADB 操作指令，如tap(800, 1200)表示点击坐标，input("hello")表示输入文字。这些指令通过 ADB 发送到手机，完成实际操作。

整个过程是循环进行的：执行 → 截图 → 理解 → 再执行，直到任务完成或遇到阻塞（如验证码）。

2.2 安全机制与人工接管

完全自动化的操作听起来很酷，但也存在风险。比如误触支付按钮、自动授权敏感权限等。为此，Open-AutoGLM 设计了两层防护：

敏感操作确认机制
当检测到可能涉及隐私或资金的操作（如“付款”、“删除账号”），系统会暂停并提示用户确认是否继续。
人工接管支持
在需要输入验证码、人脸识别等AI无法处理的场景，流程会自动暂停，等待用户手动完成，之后再由AI继续后续步骤。

这种“AI主控 + 人类监督”的模式，既保证了自动化效率，又守住了安全底线。

2.3 支持远程调试与网络控制

传统 ADB 调试依赖 USB 数据线，使用不便。Open-AutoGLM 支持通过 WiFi 进行远程连接，这意味着：

手机可以放在固定位置，无需插电脑；
多台设备可集中管理；
开发者可以在任何有网络的地方调试 AI 代理行为。

这对于构建家庭自动化、远程客服助手等场景非常实用。

3. 客户端与真机连接（本地电脑配置）

要让 Open-AutoGLM 正常工作，你需要在本地电脑上配置控制端，负责与手机通信并调用云端的 AI 模型。以下是详细准备步骤。

3.1 硬件与环境准备

确保你的开发环境满足以下条件：

操作系统：Windows 或 macOS（Linux 同样支持）
Python 版本：建议 Python 3.10 或更高版本
安卓设备：Android 7.0 及以上系统的手机或模拟器
ADB 工具：Android SDK Platform Tools

ADB 安装与配置

Windows 用户：

下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
按Win + R，输入sysdm.cpl，打开“系统属性”。
进入“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）。
打开命令提示符，输入：
```
adb version
```
如果返回版本号，说明配置成功。

macOS 用户：

打开终端，执行以下命令（假设 ADB 解压在~/Downloads/platform-tools）：

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

你可以将这行命令添加到~/.zshrc或~/.bash_profile中，避免每次重启终端都要重新设置。

验证方式相同：

adb version

3.2 手机端设置

为了让电脑能控制手机，需开启开发者权限并安装专用输入法。

开启开发者模式
进入手机“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”。
开启 USB 调试
返回设置主菜单 → “开发者选项” → 打开“USB 调试”。
安装 ADB Keyboard（关键！）
这是一个特殊的输入法，允许通过 ADB 命令向手机输入文字，解决纯自动化无法打字的问题。
- 下载 ADB Keyboard 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：如果不安装并启用 ADB Keyboard，AI 将无法自动输入文字，很多任务会失败。

3.3 部署控制端代码（Open-AutoGLM）

在本地电脑上克隆并安装 Open-AutoGLM 控制端：

# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装完成后，你就拥有了本地的控制中心，接下来只需连接设备即可开始使用。

4. 设备连接方式：USB 与 WiFi 远程连接

Open-AutoGLM 支持两种设备连接方式：USB 和 WiFi。推荐先用 USB 调试，稳定后再切换到无线模式。

4.1 USB 连接方式

使用数据线将手机连接电脑。
手机弹出“允许USB调试？”提示时，点击“允许”。
在终端运行：
```
adb devices
```
输出应类似：
```
List of devices attached 1234567890abc device
```
其中1234567890abc就是你的设备 ID。

4.2 WiFi 远程连接方式

如果你希望摆脱数据线，可以使用 ADB over TCP/IP。

先用 USB 连接手机，确保adb devices能识别。
在终端执行：
```
adb tcpip 5555
```
这会启动 ADB 的 TCP 服务，监听 5555 端口。
断开 USB 数据线。
查找手机的局域网 IP 地址（可在“设置”→“WLAN”中查看）。
执行连接命令：
```
adb connect 192.168.x.x:5555
```
替换192.168.x.x为你的手机 IP。
再次运行adb devices，确认设备状态为device。

提示：WiFi 连接受网络稳定性影响较大，若频繁掉线，建议优先使用 USB。

5. 启动 AI 代理：执行自然语言指令

一切准备就绪，现在可以正式让 AI 接管手机了。

5.1 命令行方式启动

在Open-AutoGLM项目目录下运行：

python main.py \ --device-id <你的设备ID或IP:5555> \ --base-url http://<云服务器IP>:<映射端口>/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：

--device-id：通过adb devices获取的设备标识，如1234567890abc或192.168.1.100:5555
--base-url：指向你部署的 vLLM 服务地址，例如http://1.2.3.4:8800/v1
--model：指定使用的模型名称，目前支持autoglm-phone-9b
最后的字符串：你要下达的自然语言指令

执行后，你会看到 AI 开始截图、分析界面、生成操作步骤，并逐步在手机上执行。整个过程无需干预，直到关注成功或遇到异常。

5.2 Python API 方式远程控制

除了命令行，你还可以在自己的 Python 脚本中集成 Open-AutoGLM 的控制能力。

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建 ADB 连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备（WiFi） 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}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这种方式适合将 Open-AutoGLM 集成到更大的自动化系统中，比如批量测试 App、构建个人数字助理等。

6. 常见问题排查与优化建议

在实际使用中，可能会遇到一些常见问题。以下是高频故障及解决方案。

6.1 连接失败或被拒绝

现象：adb connect失败，提示“unable to connect”
原因：云服务器防火墙未开放对应端口
解决：
- 检查云服务商（如阿里云、腾讯云）的安全组规则，放行5555和模型服务端口（如8800）
- 确保路由器未阻止 ADB 流量

6.2 ADB 频繁掉线

现象：执行中途断开，需重新连接
原因：WiFi 信号不稳定，或手机休眠导致 ADB 断开
解决：
- 使用 USB 连接更稳定
- 在开发者选项中关闭“USB 调试超时”或“休眠时断开 ADB”
- 保持手机亮屏或设置“永不休眠”

6.3 模型无响应或输出乱码

现象：AI 不执行操作，或生成无效指令
原因：vLLM 服务未正确启动，或显存不足
解决：
- 检查 vLLM 启动命令是否包含正确的--max-model-len和--gpu-memory-utilization
- 确保模型权重路径正确，且 GPU 显存 ≥ 16GB（推荐 24GB）
- 查看服务日志是否有 OOM（内存溢出）错误