Open-AutoGLM性能实测：不同机型响应速度对比分析

你有没有想过，有一天只要说一句“帮我打开小红书搜美食”，手机就能自己完成点击、输入、搜索一整套操作？这不是科幻电影，而是Open-AutoGLM正在实现的现实。

Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，基于 AutoGLM-Phone 构建，能够通过视觉语言模型理解屏幕内容，并借助 ADB 实现自动化操作。用户只需用自然语言下达指令，它就能自动解析意图、识别界面元素、规划操作路径并执行任务。无论是刷抖音、回消息，还是填表单、查信息，它都能像真人一样“动手”完成。

更关键的是，这套系统不仅支持本地 USB 控制，还支持远程 WiFi 调试，开发者可以轻松部署在云服务器上，实现跨网络的智能操控。那么问题来了：在不同硬件配置下，它的响应速度到底如何？真实体验是否流畅？

本文将带你从零部署 Open-AutoGLM，并在多款设备上进行实测，重点对比不同机型下的任务执行耗时、推理延迟和整体稳定性，帮你判断它是否真的“能打”。

1. Open-AutoGLM 是什么？为什么值得关注？

1.1 多模态理解 + 自动化执行 = 真正的手机 AI 助理

传统的自动化工具（如 Tasker 或 Auto.js）依赖脚本编写，门槛高、灵活性差。而 Open-AutoGLM 的核心突破在于：

• 视觉语言模型（VLM）驱动：不仅能“看到”屏幕上有什么，还能理解文字、按钮、布局之间的语义关系。
• 自然语言交互：你说“打开微博私信第一条并回复‘收到’”，它就能一步步拆解任务。
• 自动规划与执行：结合 ADB 指令，模拟点击、滑动、输入等操作，全程无需手动干预。

这意味着，哪怕界面改版或按钮位置变化，它也能动态适应，而不是像传统脚本那样直接失效。

1.2 安全机制与人工接管设计

考虑到自动操作可能涉及敏感行为（如支付、删除数据），Open-AutoGLM 内置了多重防护：

• 敏感操作确认机制：遇到转账、卸载等高风险动作时，会暂停并提示用户确认。
• 验证码/登录场景人工接管：当检测到需要输入验证码或人脸验证时，自动退出控制权，避免卡死。
• 远程调试支持：可通过 WiFi 连接设备，在开发过程中实时查看日志和画面反馈。

这些设计让 AI Agent 更接近“可信助手”的定位，而非一个盲目执行命令的机器人。

2. 环境搭建：从零开始连接你的手机

要让 Open-AutoGLM 工作起来，你需要三部分协同：云端模型服务、本地控制端、安卓设备。我们先聚焦本地控制端的部署流程。

2.1 硬件与环境准备

ADB 配置方法（Windows）

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 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，输入adb version，若显示版本号则说明配置成功。

ADB 配置方法（macOS）

# 假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录 export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

建议将该命令写入.zshrc或.bash_profile，避免每次重启终端都要重新设置。

2.2 手机端设置

1. 开启开发者模式
   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”。

2. 开启 USB 调试
   设置 → 开发者选项 → 启用“USB 调试”。

3. 安装 ADB Keyboard

   • 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
   • 进入“语言与输入法”设置，将默认输入法切换为 ADB Keyboard。
     （这一步是为了让 AI 能自动输入文字，否则无法完成搜索、填写等操作）

3. 部署 Open-AutoGLM 控制端

3.1 克隆代码并安装依赖

# 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：如果你使用的是 Apple Silicon 芯片（M1/M2），建议在 Rosetta 模式下运行 Python，避免部分依赖兼容问题。

3.2 连接设备方式

USB 连接（推荐用于测试）

adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

只要状态是device而非unauthorized，就表示连接成功。

WiFi 远程连接（适合远程调试）

首次需通过 USB 连接启用 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555 adb connect 192.168.x.x:5555

之后断开 USB，只要在同一局域网内即可继续控制。

4. 启动 AI 代理：让手机“听懂”你的指令

4.1 命令行方式运行任务

假设你已在云服务器上部署了 vLLM 推理服务，监听端口为8800，公网 IP 为123.45.67.89，则运行如下命令：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/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：

• --device-id：通过adb devices获取的真实设备 ID。
• --base-url：指向你部署的 vLLM 服务地址。
• 最后的字符串：自然语言指令，支持复杂逻辑，如“先截图，然后发给微信好友张三”。

4.2 使用 Python API 实现远程管理

对于集成到其他系统中的场景，可以直接调用 SDK：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备 IP（用于后续无线连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}")

这种方式更适合批量管理多个设备，比如做自动化测试平台。

5. 性能实测：不同机型响应速度对比

为了评估 Open-AutoGLM 的实际表现，我们在五款不同档次的安卓设备上进行了统一任务测试，记录每一步的耗时情况。

5.1 测试任务设定

统一指令：

“打开小红书，搜索关键词‘露营装备推荐’，进入第一个笔记，点赞并收藏。”

该任务包含以下关键步骤：

1. 启动 App
2. 识别搜索框
3. 输入文本
4. 触发搜索
5. 点击首个结果
6. 执行点赞 & 收藏

我们测量两个核心指标：

• 总执行时间（从指令发出到任务完成）
• 平均单步延迟（每一步决策 + 执行的时间）

5.2 测试设备清单

5.3 实测数据汇总

5.4 数据分析与观察

• 高端旗舰机表现最佳：小米 13 Pro 凭借强大的 SoC 和低延迟系统调度，几乎无卡顿地完成了整个流程。
• 中低端设备瓶颈明显：红米 Note 10 在图像编码上传环节耗时较长，影响整体响应速度。
• WiFi 连接稳定性堪忧：三星 S21 虽然硬件不错，但因 WiFi 抖动导致某次任务中断重试。
• 模拟器兼容性较差：尽管 PC 性能强劲，但模拟器分辨率与模型训练数据不匹配，造成 UI 元素识别偏差。

结论：Open-AutoGLM 的性能不仅取决于模型本身，也高度依赖设备端的响应速度和连接稳定性。建议优先使用 USB 连接，并选择较新的旗舰机型以获得最佳体验。

6. 常见问题与优化建议

6.1 常见问题排查

6.2 提升效率的实用技巧

1. 固定常用 App 布局：避免频繁更新导致界面变动，影响识别准确率。
2. 使用 USB 替代 WiFi：减少网络抖动带来的超时风险。
3. 预加载模型缓存：在云端服务中启用 KV Cache 复用，降低重复推理开销。
4. 限制最大步数：防止 AI 在复杂页面陷入无限循环，可在配置文件中设置max_steps=10。
5. 日志监控：开启--verbose模式，便于调试失败环节。

7. 总结：Open-AutoGLM 的潜力与边界

Open-AutoGLM 展示了一个令人兴奋的方向：让 AI 真正“动手”替你操作手机。它不再只是回答问题的聊天机器人，而是具备行动能力的数字助理。

通过本次实测，我们可以得出几个关键结论：

• 技术可行性已验证：在主流安卓设备上，Open-AutoGLM 能稳定完成多步任务，成功率超过 80%。
• 性能受设备制约明显：高端机响应更快、成功率更高，低端机容易因延迟或识别错误失败。
• 连接方式至关重要：USB 连接比 WiFi 更可靠，尤其在长时间任务中优势显著。
• 仍有改进空间：对动态加载内容（如瀑布流）、验证码场景的支持仍需增强。

未来，随着轻量化 VLM 模型的发展，这类 AI Agent 完全有可能直接运行在手机本地，摆脱对云端服务的依赖。届时，真正的“私人助理”时代才算真正到来。

如果你正在探索移动端自动化、智能客服、无障碍辅助等方向，Open-AutoGLM 是一个非常值得尝试的开源项目。

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。