Open-AutoGLM与低代码平台集成：可视化编排接口设想

1. Open-AutoGLM：手机端AI Agent的全新可能

你有没有想过，有一天只要说一句“帮我订今晚七点的餐厅”，手机就能自动打开App、搜索推荐、完成预约？这不再是科幻场景。智谱开源推出的Open-AutoGLM正在让这种“会思考的手机助手”成为现实。

它不是一个简单的语音指令工具，而是一个真正意义上的手机端AI Agent框架——能看、能想、能动手。基于视觉语言模型（VLM），Open-AutoGLM 可以理解屏幕上每一个按钮、每一段文字，并通过 ADB（Android Debug Bridge）直接操控设备，像真人一样点击、滑动、输入。用户只需用自然语言下达任务，比如“打开小红书搜美食”，系统就会自动解析意图、识别界面元素、规划操作路径并执行全流程。

更进一步，构建于其上的Phone Agent框架增强了安全机制和远程调试能力。它支持敏感操作确认、人工接管验证码流程，还能通过 WiFi 实现远程控制，极大提升了开发灵活性和使用安全性。这意味着，无论是自动化测试、批量账号管理，还是为视障人群提供辅助操作，Open-AutoGLM 都具备落地潜力。

但问题也随之而来：当前的交互方式仍依赖命令行和代码调用，对非技术用户不够友好。如果能让普通人也能“拖拽式”地设计自己的AI助手，会发生什么？

2. 从命令行到图形化：为什么需要低代码集成

2.1 当前使用门槛限制了应用边界

目前，启动一个任务需要写这样的命令：

python main.py --device-id xxx --base-url http://xxx:8800/v1 --model "autoglm-phone-9b" "打开抖音搜索某博主并关注"

这对开发者来说很熟悉，但对产品经理、运营人员甚至普通用户而言，是一道高墙。他们并不关心--base-url是什么，也不懂 ADB 是怎么工作的。他们只想做一件事：“每天早上自动截图打卡”。

现有的调用方式暴露了三个核心痛点：

技术依赖强：必须掌握 Python、ADB、网络配置等知识
复用性差：每次都要重新写指令，无法保存或复用流程
调试不直观：出错了只能看日志，难以定位是哪一步出了问题

2.2 低代码平台的价值正在显现

低代码平台的核心理念是：把复杂的技术封装成可视化的积木块。就像搭建乐高一样，用户不需要知道每个零件是怎么造的，只需要知道怎么拼。

将 Open-AutoGLM 与低代码平台集成，意味着我们可以实现：

用户用鼠标拖拽组件，定义“触发条件 → AI指令 → 执行动作”
流程可视化编排，每一步都清晰可见
支持保存模板，一键复用常见任务（如“每日签到”、“批量点赞”）
内置调试面板，实时查看屏幕截图、AI决策过程和操作记录

想象这样一个场景：一位电商运营人员想每天定时查看竞品店铺的销量变化。他不需要写任何代码，只需在界面上选择：

触发器：每天上午9点
动作模块：启动手机AI代理
输入指令：“打开淘宝，搜索‘XXX旗舰店’，进入首页，截取商品总数和评价数”
输出动作：将结果发送到企业微信

整个过程就像搭积木一样简单。而这，正是低代码+AI Agent融合的魅力所在。

3. 可视化编排接口的设计构想

3.1 整体架构设计

为了让 Open-AutoGLM 能被低代码平台调用，我们需要设计一套标准化的可视化编排接口层。这个接口层位于前端编排引擎与后端 AI 服务之间，负责将图形化流程转换为可执行的 API 调用。

整体架构可分为四层：

层级	功能说明
前端编排层	提供拖拽式画布，用户可添加节点、连线、设置参数
流程引擎层	解析流程图，生成 JSON 格式的执行计划
适配接口层	将通用流程指令翻译为 Open-AutoGLM 的 API 调用
执行运行时	调用本地 ADB + 远程 vLLM 模型，完成实际操作

其中最关键的是适配接口层，它需要解决两个问题：

如何把“打开App→搜索关键词→点击第一个结果”这样的抽象步骤，转化为具体的自然语言指令？
如何处理中间状态反馈（例如AI是否成功识别了按钮）？

3.2 关键组件设计：可复用的“原子能力”模块

我们不应让用户每次都从零开始描述任务，而是应提供一组预定义的“原子能力”模块，作为可视化编排的基本单元。

以下是几个典型模块的设计示例：

模块一：【启动应用】

参数：包名 / 应用名称（如 com.xingtu.app）
转换逻辑：自动生成指令 “打开应用 {应用名称}”
输出：布尔值（是否成功进入主界面）

模块二：【文本输入】

参数：输入框提示词 / 目标文本
转换逻辑：生成指令 “在提示为‘{提示词}’的输入框中输入‘{目标文本}’”
特殊处理：若输入涉及密码，自动触发人工确认

模块三：【列表点击】

参数：列表标题 / 第几项 / 包含关键词
转换逻辑：生成指令 “找到标题为‘{标题}’的列表，点击第{N}个条目，要求包含文字‘{关键词}’”
回退机制：若未找到，尝试滚动后再查找

这些模块的背后，其实都是对自然语言指令的结构化封装。它们既保留了 Open-AutoGLM 的语义理解能力，又避免了用户直接面对复杂的语言表达。

3.3 编排流程示例：自动关注抖音博主

让我们来看一个完整的可视化流程是如何工作的。

假设我们要实现的任务是：“自动关注抖音号为 dycwo11nt61d 的博主”。

在低代码平台上，用户可以这样编排：

[开始] ↓ [触发器：手动点击运行] ↓ [动作：启动手机代理] ↓ [动作：打开抖音 App] ↓ [动作：点击顶部搜索框] ↓ [动作：输入抖音号 dycwo11nt61d] ↓ [动作：点击搜索结果中的第一个用户] ↓ [判断：是否已关注？] ├─ 是 → [结束] └─ 否 → [动作：点击‘关注’按钮] ↓ [结束]

当用户点击“运行”时，系统会将上述流程编译成一条自然语言指令：

“打开抖音，点击顶部搜索框，输入抖音号 dycwo11nt61d，点击第一个搜索结果。如果未关注，则点击关注按钮。”

然后交由 Open-AutoGLM 的main.py执行。整个过程无需用户写一行代码，却完成了完整的自动化操作。

4. 技术实现路径与挑战应对

4.1 接口封装：从 CLI 到 RESTful API

目前 Open-AutoGLM 主要通过命令行运行，不利于外部系统集成。为了支持低代码平台调用，建议将其核心功能封装为轻量级 HTTP 服务。

新增一个api_server.py文件：

from fastapi import FastAPI, Body import subprocess import uuid import os app = FastAPI() @app.post("/v1/execute") async def execute_task( device_id: str = Body(...), base_url: str = Body(...), instruction: str = Body(...) ): task_id = str(uuid.uuid4()) cmd = [ "python", "main.py", "--device-id", device_id, "--base-url", base_url, "--model", "autoglm-phone-9b", instruction ] try: result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=300) return { "task_id": task_id, "success": result.returncode == 0, "output": result.stdout, "error": result.stderr } except Exception as e: return {"task_id": task_id, "success": False, "error": str(e)}

启动后，低代码平台即可通过 POST 请求调用：

curl -X POST http://localhost:8000/v1/execute \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "device_id": "192.168.1.100:5555", "base_url": "http://server-ip:8800/v1", "instruction": "打开小红书搜索咖啡店" }'

这种方式解耦了前端编排系统与底层执行逻辑，便于扩展和维护。

4.2 状态回传与调试支持

仅执行还不够，低代码平台还需要知道“现在进行到哪一步了”。因此，建议在 Open-AutoGLM 中增加中间状态输出功能。

可以在main.py中加入日志回调钩子：

def on_step_complete(step_desc: str, screenshot_path: str, action: str): # 发送 WebSocket 消息或写入共享日志文件 print(f"[STEP] {step_desc} | ACTION: {action} | SCREENSHOT: {screenshot_path}")

低代码平台监听这些输出后，可在界面上实时展示：