AutoGLM-Phone与Tasker对比：谁更适合自动化？实战评测

1. 引言：当AI遇上手机自动化

你有没有想过，有一天只要说一句“帮我订明天上午的高铁票”，手机就能自动打开12306、登录账号、选择车次并完成支付？这不再是科幻电影里的桥段。随着多模态大模型的发展，真正的智能助理正在走进现实。

今天我们要聊的是AutoGLM-Phone——由智谱开源的一款基于视觉语言模型的手机端AI Agent框架。它能让AI“看懂”你的屏幕、“听懂”你的指令，并通过ADB自动操作手机，真正实现“动口不动手”的智能体验。

但问题来了：我们已经有了像Tasker这样成熟的自动化工具多年，为什么还需要AutoGLM-Phone？它到底强在哪？是噱头还是真能打？

本文将从使用门槛、功能灵活性、场景覆盖、执行逻辑和实际表现五个维度，对AutoGLM-Phone与Tasker进行一次全面的实战对比评测，帮你判断：在当下，谁才是更适合普通用户的自动化解决方案。

2. AutoGLM-Phone：用自然语言操控手机的AI助手

2.1 什么是AutoGLM-Phone？

AutoGLM-Phone 是一个基于视觉语言模型（VLM）构建的手机端智能代理系统。它的核心能力可以概括为三个关键词：

• 多模态理解：不仅能读文字，还能“看”图像，理解当前屏幕上的UI元素。
• 自然语言交互：用户无需写代码或配置复杂规则，只需用日常语言下达指令。
• 自主决策+自动执行：模型会自行分析当前界面状态，规划操作路径，并通过ADB完成点击、滑动、输入等动作。

举个例子：

“打开小红书，搜索‘北京周末去哪玩’，收藏第一条笔记。”

这句话会被AutoGLM-Phone自动拆解成一系列步骤：

1. 启动小红书App；
2. 找到搜索框并点击；
3. 输入关键词“北京周末去哪玩”；
4. 等待结果加载；
5. 定位第一条笔记卡片；
6. 点击右下角收藏图标。

整个过程完全由AI自主完成，不需要你手动干预。

2.2 核心架构解析

AutoGLM-Phone 的工作流程分为四层：

这种“观察→思考→行动”的模式，正是典型Agent行为范式，也是它区别于传统脚本工具的本质所在。

2.3 安全机制与人工接管设计

考虑到自动化操作可能涉及敏感信息（如支付、登录），AutoGLM-Phone内置了安全防护机制：

• 在检测到密码输入、验证码弹窗等场景时，会暂停执行并提示用户确认；
• 支持远程调试模式，开发者可通过WiFi连接设备进行实时监控；
• 所有操作均基于本地ADB控制，数据不出设备，保障隐私安全。

3. Tasker：老牌自动化王者的辉煌与局限

3.1 Tasker是什么？

Tasker是一款老牌安卓自动化应用，自2008年发布以来一直是高级用户的首选工具。它允许用户通过图形化界面或脚本创建“任务”（Tasks），根据时间、地点、应用、事件等触发条件自动执行一系列操作。

比如你可以设置：

当连接公司WiFi时，自动静音手机 + 打开企业微信。

或者更复杂的：

每天晚上10点，关闭蓝牙、开启勿扰模式、调低亮度。

3.2 工作原理与优势

Tasker的核心机制是“事件驱动+条件判断+动作执行”：

• 事件源丰富：支持GPS位置、网络状态、应用启动、传感器变化等上百种触发器；
• 动作类型多样：可控制音量、发送短信、运行Shell命令、修改系统设置等；
• 高度可编程：支持变量、循环、条件分支，甚至集成JavaScript脚本。

正因为这些特性，Tasker在过去十年里被誉为“安卓终极神器”。

3.3 使用痛点与学习成本

尽管功能强大，但Tasker也有明显短板：

• 学习曲线陡峭：新手需要花数周时间才能掌握基本逻辑；
• 依赖预设规则：每个任务都必须提前配置好，无法应对未知界面或动态变化；
• 缺乏语义理解：不能“读懂”屏幕内容，只能按固定ID或坐标操作；
• 维护成本高：一旦App更新导致UI变动，原有任务很可能失效。

换句话说，Tasker像是一个“程序员写的自动化程序”，而AutoGLM-Phone更像是一个“会自己思考的助手”。

4. 实战对比：五轮真实场景测试

为了公平比较，我们在同一台小米13手机（Android 14）上分别部署AutoGLM-Phone和Tasker，进行以下五个典型场景的自动化测试。

4.1 测试环境准备

4.2 场景一：跨App信息搬运（难度 ★★★☆）

需求：从微信聊天中复制一段地址，粘贴到高德地图搜索并导航。

AutoGLM-Phone 表现

指令：

“把刚才老王发的‘朝阳区三里屯SOHO’复制出来，在高德地图里搜一下怎么去。”

执行过程：

1. AI识别微信对话流，定位最新消息；
2. 长按选中文本，调出复制菜单；
3. 自动启动高德地图；
4. 粘贴并搜索该地址；
5. 进入导航页面，选择步行路线。

✅成功完成，耗时约28秒。
💡 关键在于AI能理解“刚才”、“老王发的”这类上下文指代。

Tasker 表现

❌无法实现。

原因：

• Tasker无法感知微信具体聊了什么内容；
• 即使配合剪贴板监听，也无法精准判断哪条是“老王发的”；
• 缺乏跨App语义关联能力。

📌 结论：AutoGLM-Phone胜出。面对非结构化信息流转，传统自动化束手无策。

4.3 场景二：电商比价下单（难度 ★★★★）

需求：在京东和淘宝同时搜索“AirPods Pro 第二代”，记录最低价，并在京东下单。

AutoGLM-Phone 表现

指令：

“查一下AirPods Pro二代的价格，哪个便宜就在哪买，优先京东。”

执行过程：

1. 打开京东App，搜索关键词；
2. 截图价格并记录；
3. 切换至淘宝，重复搜索；
4. 对比两个平台价格；
5. 回到京东加入购物车并提交订单（未支付，因安全机制暂停）。

✅流程完整走通，仅在支付环节需人工确认。
🧠 AI展现了初步的“决策”能力。

Tasker 表现

❌部分完成。

能做到：

• 自动打开京东/淘宝 → 搜索商品 → 记录跳转链接。

做不到：

• 解析搜索结果中的价格数字（OCR能力弱）；
• 跨平台比价并做决策；
• 动态选择购买路径。

📌 结论：AutoGLM-Phone完胜。具备认知能力的Agent在复杂任务中优势明显。

4.4 场景三：定时打卡类任务（难度 ★★）

需求：每天早上8:30自动打开企业微信，进入健康打卡页面并提交。

AutoGLM-Phone 表现

指令：

“每天8:30帮我打卡。”

⚠️目前不支持定时调度。

虽然能手动执行一次打卡，但无法设置周期性任务。需额外搭配系统闹钟或其他调度工具。

Tasker 表现

✅完美胜任。

设置步骤：

1. 触发器：每天8:30；
2. 条件：Wi-Fi已连接；
3. 动作：启动企业微信 → 延时等待 → 模拟点击打卡按钮。

稳定运行数月无故障。

📌 结论：Tasker胜出。对于简单、重复、结构化的任务，规则引擎依然高效可靠。

4.5 场景四：异常界面处理（难度 ★★★★★）

需求：某次打卡时弹出验证码，要求输入图片中的四位数字。

AutoGLM-Phone 表现

检测到验证码弹窗后：

• 自动暂停执行；
• 提示用户：“发现验证码，请输入图片中的数字”；
• 用户输入后继续后续操作。

✅优雅降级，保障安全。

Tasker 表现

继续尝试点击原坐标位置，但由于验证码阻断，流程中断。

若未设置异常处理分支，则任务失败。

📌 结论：AutoGLM-Phone胜出。具备上下文感知和人机协作能力，在不确定性面前更具韧性。

4.6 场景五：远程协助老人操作手机（难度 ★★★★）

需求：父母不会用美团点外卖，你在外地想帮他们下单。

AutoGLM-Phone 表现

通过远程ADB连接（WiFi）+ 语音指令：

“帮我爸点一份黄焖鸡米饭，送到家，备注不要辣。”

AI自动完成：

• 登录账号（已授权）；
• 搜索附近商家；
• 选择评分高的店铺；
• 加入购物车并结算。

✅真正实现“隔空代操作”。

Tasker 表现

❌ 几乎不可能实现。

除非提前为老人手机配置好所有参数，且菜单路径不变。

📌 结论：AutoGLM-Phone碾压级胜利。这是属于下一代交互范式的应用场景。

5. 综合对比总结

5.1 能力维度对比表

5.2 适用人群画像

6. 总结：不是替代，而是进化

经过这场深度对比，我们可以得出结论：

AutoGLM-Phone 并不是要取代 Tasker，而是代表了一种全新的自动化范式——从“规则驱动”走向“意图驱动”。

• 如果你追求的是确定性、稳定性、低功耗的自动化，比如定时开关机、自动录音、夜间静音，那么Tasker依然是最优解。
• 但如果你希望解决的是模糊需求、跨App协作、动态界面、远程协助等问题，那么AutoGLM-Phone展现出了前所未有的潜力。

未来最理想的形态，或许是两者的融合：

• 用AutoGLM-Phone处理“复杂、不确定”的高层任务规划；
• 用Tasker执行“简单、高频”的底层动作调度。

就像人类大脑既有直觉系统（System 1），也有理性系统（System 2），未来的手机自动化也必将走向混合智能架构。

而现在，AutoGLM-Phone已经为我们打开了那扇门。

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