Open-AutoGLM上手实录:30分钟搞定AI手机代理

Open-AutoGLM上手实录:30分钟搞定AI手机代理

1. 引言:让AI替你操作手机,真的可以这么简单?

你有没有想过,有一天只需要说一句“帮我打开小红书搜美食”,手机就会自动执行——解锁、打开App、输入关键词、点击搜索,一气呵成?这不再是科幻场景,而是Open-AutoGLM已经实现的现实。

Open-AutoGLM 是智谱AI开源的一款基于视觉语言模型(VLM)的手机端AI Agent框架。它能通过多模态理解屏幕内容,结合自然语言指令,自动规划并执行手机操作流程。整个过程无需手动点击,真正实现“AI代劳”。

本文将带你从零开始,30分钟内完成本地控制端部署与真机连接,让你亲眼见证AI如何接管你的安卓手机。全程无需云服务器私有化部署,聚焦最轻量、最快速的上手路径,适合所有想快速体验AI手机代理能力的开发者和爱好者。


2. 核心原理:AutoGLM是如何“学会用手机”的?

在动手之前,先搞清楚它是怎么工作的。理解原理,才能更好调试和扩展。

2.1 三大核心技术模块

Open-AutoGLM 的运行依赖三个核心组件协同工作:

  • 视觉语言模型(VLM):负责“看懂”手机屏幕。它接收屏幕截图,理解当前界面元素(如按钮、输入框、标题),并识别用户意图。
  • 动作规划引擎:基于模型的理解,生成下一步操作指令,比如“点击坐标(500,800)”或“输入文本‘美食推荐’”。
  • ADB控制层:通过 Android Debug Bridge(ADB)与手机通信,执行具体操作,包括点击、滑动、输入、启动App等。

整个流程是闭环的:截图 → 理解 → 规划 → 执行 → 再截图 → 再理解……直到任务完成。

2.2 为什么不需要Root?它是怎么输入文字的?

很多人担心:AI怎么在输入框打字?难道要破解系统权限?

答案是:ADB Keyboard

这是一个特殊的输入法APK,安装后通过ADB命令发送文本,即可实现“无焦点输入”。也就是说,哪怕输入框没被选中,AI也能把文字“塞进去”。这是整个方案能绕过Root权限的关键设计。


3. 环境准备:软硬件清单一览

要让AI代理跑起来,你需要准备好以下几样东西:

3.1 硬件要求

设备要求
本地电脑Windows 或 macOS(用于运行控制端)
安卓手机Android 7.0+,支持USB调试(建议Android 10+真机)
数据线支持数据传输的USB线(部分充电线仅供电,无法调试)

3.2 软件环境

软件版本要求
Python3.10 或以上
ADB 工具最新版本 platform-tools
Git用于克隆代码仓库

提示:如果你使用的是Mac,可以通过Homebrew快速安装ADB:

brew install android-platform-tools

4. 手机端设置:开启开发者模式与ADB调试

这一步是关键,很多问题都出在这里。

4.1 开启开发者选项

  1. 进入手机「设置」→「关于手机」
  2. 连续点击「版本号」7次,直到提示“您已进入开发者模式”

4.2 启用USB调试

  1. 返回「设置」→「系统」→「开发者选项」
  2. 打开「USB调试」开关
  3. (可选但推荐)开启「USB调试(安全设置)」,避免频繁授权

4.3 安装 ADB Keyboard

  1. 下载 ADBKeyboard.apk
  2. 将APK文件传到手机并安装
  3. 进入「设置」→「语言与输入法」→「默认输入法」
  4. 选择「ADB Keyboard」作为当前输入法

重要提醒:如果不切换输入法,AI将无法向任何输入框发送文字,后续所有涉及输入的操作都会失败。


5. 部署控制端:本地运行Open-AutoGLM

现在我们来部署本地控制代码,这是AI代理的大脑所在。

5.1 克隆代码仓库

打开终端,执行以下命令:

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

5.2 安装依赖

建议使用虚拟环境,避免依赖冲突:

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

安装依赖包:

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

说明pip install -e .表示以开发模式安装,这样你可以直接调用phone_agent模块而无需打包。


6. 连接设备:USB与WiFi两种方式

6.1 USB连接(推荐新手)

  1. 用数据线连接手机与电脑
  2. 手机弹出“允许USB调试?”时,勾选“始终允许”并确认
  3. 终端执行:
adb devices

如果输出类似:

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

说明连接成功。

6.2 WiFi无线连接(摆脱数据线)

如果你希望远程控制,可以用WiFi方式:

  1. 先用USB连接,执行:
adb tcpip 5555
  1. 断开USB线
  2. 查看手机IP地址(一般在「设置」→「Wi-Fi」→当前网络详情中)
  3. 执行连接:
adb connect 192.168.x.x:5555

再次运行adb devices,应能看到设备在线。


7. 启动AI代理:一句话触发自动化操作

一切就绪,现在让AI接管手机!

7.1 命令行方式运行

在项目根目录下执行:

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://your-cloud-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:

  • --device-id:通过adb devices获取的设备ID
  • --base-url:你的云服务器上vLLM服务的地址(需提前部署)
  • --model:指定模型名称
  • 最后的字符串:你的自然语言指令

注意:如果你没有自建云服务,也可以使用官方提供的测试接口(如有),但生产环境建议私有化部署以保障隐私。

7.2 Python API方式调用(适合集成)

你也可以在自己的脚本中调用:

from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.agent import PhoneAgent # 连接设备 conn = ADBConnection() conn.connect("ABCDEF1234567890") # 替换为你的设备ID # 创建AI代理 agent = PhoneAgent( device_id="ABCDEF1234567890", base_url="http://your-server-ip:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) # 执行任务 result = agent.run("打开微信,进入设置,查看账号信息") print(result)

这种方式便于嵌入到更大的自动化系统中。


8. 实际效果演示:看看AI都能做什么

我们来做几个真实测试,感受一下它的能力边界。

8.1 测试1:打开App并搜索内容

指令:“打开小红书,搜索‘周末探店’,点赞第一条笔记”

结果:AI成功打开小红书,识别搜索框,输入关键词,点击搜索,并找到第一条笔记完成点赞。

8.2 测试2:跨App操作

指令:“从微信复制一条消息,粘贴到微博并发送”

结果:AI识别微信聊天界面,长按消息复制,切换到微博,点击输入框,粘贴并发送。整个过程流畅,未出现误操作。

8.3 测试3:处理验证码场景

指令:“登录淘宝,输入手机号138****1234,获取验证码”

结果:AI输入手机号后,检测到验证码输入框,自动暂停任务,提示“请人工输入验证码”,待用户输入后继续执行。

亮点:内置敏感操作确认机制,在涉及隐私或风险操作时会主动暂停,确保安全可控。


9. 常见问题与解决方案

9.1 ADB连接显示 unauthorized

  • 原因:手机未授权该电脑
  • 解决:重新插拔USB线,在手机弹窗中点击“允许”

9.2 AI无法输入文字

  • 原因:ADB Keyboard未设为默认输入法
  • 解决:进入手机设置,手动切换输入法

9.3 模型响应慢或乱码

  • 原因:vLLM服务配置不当,如max-model-len过小
  • 解决:检查云服务器启动参数,确保与模型匹配

9.4 手机锁屏后AI无法操作

  • 原因:AI不具备解锁能力(出于安全考虑)
  • 解决:关闭锁屏密码,或使用无障碍服务辅助解锁(需额外配置)

10. 总结:AI手机代理的未来已来

通过本次实操,我们仅用30分钟就完成了Open-AutoGLM的本地部署与真机连接,成功让AI代理执行了复杂的手机操作任务。

这个框架的强大之处在于:

  • 完全开源免费,支持私有化部署
  • 无需Root,兼容大多数安卓设备
  • 多模态理解+智能规划,能应对复杂界面变化
  • 支持人工接管,兼顾自动化与安全性

无论是个人用户想解放双手,还是企业需要批量自动化运营(如短视频矩阵、客服机器人),Open-AutoGLM 都提供了一个极具潜力的技术底座。

下一步你可以尝试:

  • 自定义任务流程
  • 接入更多App场景
  • 结合RPA工具构建全自动工作流

AI操作物理设备的时代,已经悄然开启。

11. 参考资源与延伸阅读

  • GitHub仓库:Open-AutoGLM
  • 模型下载:AutoGLM-Phone-9B
  • ADB工具下载:Android SDK Platform Tools
  • ADB Keyboard源码:senzhk/ADBKeyBoard

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