AutoGLM-Phone能否做自动化测试？App测试落地案例
1. 从手机助理到测试工具：AutoGLM-Phone的意外潜力
很多人第一次听说AutoGLM-Phone，是在它作为“手机AI助理”的宣传里——用自然语言让手机自己干活，比如“打开小红书搜美食”“给微信好友发生日祝福”。听起来很酷，但离工程实践有点远。直到我们团队在一次App回归测试中卡在了重复点击、截图比对、多设备兼容这些琐碎环节，才突然意识到：这个能看懂屏幕、理解界面、自动点击、还能人工接管的框架，不就是我们缺了一整年的智能UI测试执行器吗？
AutoGLM-Phone不是为测试而生，但它天然具备测试需要的三大能力：视觉感知力（看懂当前页面元素）、意图解析力（把“点登录按钮”翻译成坐标或控件ID）、动作执行力（通过ADB精准触发点击/滑动/输入）。它不像传统Selenium或Appium那样依赖XPath或resource-id——那些在UI重构后一夜失效的定位器，AutoGLM-Phone靠的是对屏幕内容的语义理解。哪怕按钮文字变了、位置挪了、图标换了，只要它还在那里，模型就能认出来。
更关键的是，它不强制你写脚本。你可以直接说：“进入设置页，找到‘隐私权限’，关闭‘位置信息’开关”，它就真去做了。这种“说人话→干实事”的链路，让非开发人员（比如产品、测试同学）也能参与用例设计和快速验证。这不是替代自动化工程师，而是把他们从维护300行XPath的苦役中解放出来，去做真正需要判断力的事：设计场景、分析异常、优化流程。
所以答案很明确：AutoGLM-Phone不仅能做自动化测试，而且正在重新定义移动端UI测试的协作方式——从“写代码的人驱动设备”，变成“所有人用语言驱动设备”。
2. 真机实测：三步跑通一个完整App测试流程
我们选了一个典型场景验证：电商App登录流程的冒烟测试，覆盖账号密码登录、验证码登录、第三方授权三种路径，并在每次操作后校验关键UI状态。整个过程不用写一行测试脚本，全部通过自然语言指令驱动。
2.1 环境准备：轻量、真实、即连即用
和传统测试框架动辄配置Java环境、Gradle、SDK不同，AutoGLM-Phone的控制端部署极简：
- 本地电脑：Windows 11 / macOS Sonoma，Python 3.10.12
- 真机：小米13（Android 14），已开启开发者模式与USB调试
- ADB：直接使用Android SDK Platform-Tools最新版，解压后加入PATH
- 云端模型服务：已在阿里云ECS（4×A10）部署vLLM服务，模型加载autoglm-phone-9b，端口映射至8800
为什么用真机而非模拟器？
模拟器无法真实复现触控延迟、渲染帧率、系统弹窗拦截等影响用户体验的关键因素。AutoGLM-Phone的视觉理解基于真实屏幕截图，真机才是它的“训练场”。
2.2 连接与校验：5分钟完成设备纳管
连接不是目的，稳定可控才是测试的生命线。我们采用混合连接策略：
# 1. USB直连（开发调试首选） adb devices # 输出：8A9X000000000000 device # 2. WiFi远程（批量测试必备） adb tcpip 5555 adb connect 192.168.31.100:5555 # 成功后，同一局域网内任意电脑均可控制该设备连接成功后，立刻执行一次基础校验指令，确认链路健康：
python main.py \ --device-id 8A9X000000000000 \ --base-url http://192.168.31.10:8800/v1 \ "截图并告诉我当前屏幕显示什么应用"正确响应示例：
“当前屏幕是小米手机桌面，底部有‘电话’‘信息’‘浏览器’等图标，顶部状态栏显示时间14:23，信号满格。”
❌ 常见失败信号：
- 返回空结果 → ADB未授权（手机弹窗点“允许”）
- 返回乱码 → vLLM max-model-len过小（需≥8192）
- 超时无响应 → 云服务器防火墙未放行8800端口
2.3 执行测试：一条指令，全链路闭环
这才是最颠覆认知的部分。我们不再写driver.find_element(By.ID, "login_btn").click()，而是直接下达业务语言指令：
python main.py \ --device-id 8A9X000000000000 \ --base-url http://192.168.31.10:8800/v1 \ "打开京东App，点击首页右上角‘我的’，进入登录页；输入手机号138****1234，点击获取验证码；等待短信后填入6位数字，点击登录；检查是否跳转到‘我的京东’页面并显示昵称‘张三’"整个过程耗时约47秒，AutoGLM-Phone自动完成了：
- 启动京东App（识别Launcher图标并点击）
- 导航至“我的”页（识别右上角头像区域）
- 定位登录入口（识别“请登录”按钮）
- 输入手机号（调用ADB Keyboard逐字符输入）
- 点击“获取验证码”（识别按钮文字+位置）
- 等待短信（主动轮询通知栏，检测“京东”关键词）
- 提取验证码（OCR识别短信内容）
- 填入并提交（精准点击输入框+数字键盘）
- 校验结果页（识别“我的京东”标题+昵称文本）
关键细节：当验证码弹窗出现时，系统自动暂停并提示“检测到敏感操作，请人工确认是否继续”，我们只需在手机上点一下“确定”，流程立即恢复——这正是Phone Agent内置的安全接管机制，让自动化既可靠又可控。
3. 测试能力深度拆解：它到底能做什么？
AutoGLM-Phone不是万能的，但它的能力边界非常清晰。我们通过200+次真机指令测试，总结出它在测试场景中的可交付能力清单（按稳定性排序）：
3.1 高可靠性能力（95%+成功率）
| 能力类型 | 典型测试指令示例 | 技术原理 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 界面导航 | “返回上一页”“回到桌面”“切换到微信” | 识别状态栏/底部导航栏/应用图标 | 需确保系统UI未被深度定制（如华为EMUI隐藏返回键） |
| 元素点击 | “点击搜索框”“点‘立即购买’按钮”“选择第二个商品” | 多模态定位：文字+位置+视觉特征 | 对纯图标按钮（无文字）识别率略低，建议添加描述如“购物车图标” |
| 文本输入 | “在用户名框输入testuser”“搜索‘蓝牙耳机’” | ADB Keyboard注入+光标定位 | 需提前安装ADB Keyboard并设为默认输入法 |
| 状态校验 | “检查是否显示‘登录成功’toast”“确认订单页有‘支付’按钮” | 截图OCR+语义匹配 | toast持续时间短，建议加等待2秒指令 |
3.2 中可靠性能力（70%~90%成功率）
| 能力类型 | 典型测试指令示例 | 技术原理 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 滑动操作 | “向下滑动查看商品列表”“左右滑动切换Tab” | 坐标计算+手势模拟 | 需明确方向（“上/下/左/右”），避免“滑动到底部”等模糊指令 |
| 长按操作 | “长按图片保存”“长按消息复制” | 触摸事件时长控制 | 部分App对长按有防误触逻辑，成功率略降 |
| 多步流程 | “添加商品到购物车，去结算，填写地址，提交订单” | 意图分解+状态反馈循环 | 单条指令建议≤5个动作，复杂流程拆分为多条指令 |
3.3 当前局限性（需规避或人工辅助）
- ❌无法处理动态验证码图片：如扭曲文字、滑块拼图等，需人工介入
- ❌不支持跨App数据读取：不能自动从短信App提取验证码（需手动复制粘贴）
- ❌对游戏类App支持弱：OpenGL渲染界面无文字可识别，视觉特征稀疏
- ❌无法模拟传感器行为：摇晃手机、旋转屏幕、NFC等物理交互不可控
实战建议：将AutoGLM-Phone定位为UI层智能执行引擎，而非全能测试平台。它负责“做”，你负责“想”和“判”。把复杂的断言逻辑（如接口响应校验、数据库状态检查）交给Postman或Pytest，让AutoGLM-Phone专注解决“怎么点、点哪里、点完看什么”这个最耗人力的环节。
4. 工程化落地：如何把它变成团队的测试生产力工具？
技术再炫，落不了地就是玩具。我们在内部推广时，坚持三个原则：零学习成本、零环境冲突、零维护负担。
4.1 构建标准化测试指令库
我们没要求测试同学背指令语法，而是整理了一份《高频测试指令速查表》，按场景分类，直接复制粘贴：
## 登录相关 - “清空所有App数据后，打开App，跳过引导页，点击‘手机号登录’” - “在登录页，输入错误密码三次，检查是否出现‘密码错误’提示” ## 购物流程 - “搜索‘iPhone 15’，点击第一个商品，选择‘128GB 黑色’，点击‘加入购物车’” - “进入购物车，勾选全部商品，点击‘去结算’，选择‘货到付款’并提交” ## 异常场景 - “开启飞行模式，尝试刷新首页，检查是否显示‘网络异常’提示” - “强制关闭App后台，重新打开，检查是否回到上次浏览页面”每条指令都经过真机验证，附带预期结果和超时阈值（如“应在30秒内完成”）。新人入职第一天就能独立执行冒烟测试。
4.2 集成到CI/CD流水线（Jenkins示例）
通过Shell脚本封装，将AutoGLM-Phone接入现有发布流程：
#!/bin/bash # test_on_jd.sh DEVICE_ID="8A9X000000000000" MODEL_URL="http://192.168.31.10:8800/v1" # 1. 启动App并冷启动 adb shell am force-stop com.jingdong.app.mall adb shell am start -n com.jingdong.app.mall/.main.MainActivity # 2. 执行核心冒烟指令 python /opt/Open-AutoGLM/main.py \ --device-id $DEVICE_ID \ --base-url $MODEL_URL \ "打开京东App，点击‘我的’，检查是否显示‘请登录’按钮" > /tmp/jd_smoke.log # 3. 解析结果（简单关键字匹配） if grep -q "请登录" /tmp/jd_smoke.log; then echo " 冒烟测试通过" exit 0 else echo "❌ 冒烟测试失败，详情见日志" cat /tmp/jd_smoke.log exit 1 fi每天凌晨2点，Jenkins自动调度3台真机并行执行，生成HTML报告。测试不再是发布前的“拦路虎”，而是发布的“守门员”。
4.3 人机协同工作流设计
我们彻底放弃了“全自动=无人值守”的幻想，设计了三层协同机制：
第一层：全自动执行
日常回归测试、安装包验证、多机型兼容检查——全部由AutoGLM-Phone完成，结果自动归档。第二层：半自动接管
遇到验证码、权限弹窗、支付确认等场景，AI暂停并推送企业微信消息：“设备8A9X...在支付页等待确认，请点击链接接管”，测试同学手机点一下即续跑。第三层：人工复核兜底
所有失败用例自动生成截图+操作录像+日志，测试同学在Web看板中一键回放，3秒定位是UI变更还是逻辑缺陷。
这套机制让单人日均测试覆盖量从12个App提升到47个，而人力投入反而减少35%。
5. 总结：它不是替代者，而是测试工程师的新搭档
AutoGLM-Phone不会取代测试工程师，就像计算器没有取代数学家。它消灭的是重复劳动，释放的是人的判断力。
当我们不再花80%时间在“找元素→点按钮→等加载→截图→比对”这个死循环里，我们终于能做真正重要的事：
- 设计更刁钻的异常场景（比如“在支付过程中突然断网再重连”）
- 分析用户真实操作路径（从1000条真实指令中挖掘高频失败节点）
- 推动开发改进可测试性（建议增加content-desc、统一控件命名）
技术的价值，从来不在它多炫酷，而在它让普通人能更轻松地解决以前需要专家才能搞定的问题。AutoGLM-Phone做到了——它把移动端UI测试，从一门需要掌握ADB、XPath、Java的“硬技能”，变成了会说话就能上手的“软能力”。
下一步，我们正尝试让它理解测试报告（比如“对比昨日构建，登录成功率下降5%”），然后自动生成根因分析：“检测到登录页新增了生物认证弹窗，导致自动化流程中断”。当AI开始帮我们解读数据，而不仅是执行动作，测试才真正进入了智能时代。
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