AutoGLM-Phone支持哪些设备？Android 7.0+适配部署指南

AutoGLM-Phone 不是传统意义上的“手机App”，而是一套运行在本地电脑、面向安卓真机的轻量级AI智能体控制框架。它把手机变成可被自然语言驱动的“智能终端”——你不需要写代码，也不用学自动化脚本，只要说一句“打开小红书搜美食”，它就能看懂屏幕、理解意图、点击跳转、输入搜索，全程自动完成。这种能力背后，是视觉语言模型（VLM）与ADB深度协同的结果。本文不讲原理，只讲你能用什么设备、怎么连上、怎么跑起来、遇到问题怎么解。全文基于真实部署经验整理，所有步骤均已在 Android 7.0 至 Android 14 的多款主流机型上验证通过。

1. 支持设备清单：从老款千元机到旗舰新机全兼容

AutoGLM-Phone 的核心设计哲学是“向下兼容、向上可用”。它不依赖高算力芯片或系统级API，而是通过标准 ADB 协议与安卓系统交互，因此对设备的要求非常务实。

1.1 硬件兼容范围

关键提示：是否支持，不取决于“品牌”或“价格”，而取决于两点——能否开启开发者模式、能否成功执行adb shell getprop ro.build.version.release和adb shell input tap 100 100。只要这两条命令返回正常结果，AutoGLM-Phone 就能工作。

1.2 系统功能依赖项

AutoGLM-Phone 并非“黑盒”，它明确依赖安卓系统提供的四项基础能力，这些能力在 Android 7.0+ 中已全部标准化：

• ADB 调试开关：用于建立设备连接通道
• input命令支持：实现点击、滑动、文本输入等操作（adb shell input tap x y）
• screencap截图能力：获取当前屏幕画面供 VLM 分析（adb shell screencap -p /sdcard/screen.png）
• pm包管理权限：启动应用（adb shell am start -n com.xiaohongshu/.activity.SplashActivity）

这意味着：哪怕你用的是 2016 年发布的 Nexus 5X（Android 7.1.1），只要系统未被厂商魔改禁用上述命令，它就是一台合格的 AutoGLM-Phone 执行终端。

2. 本地控制端部署全流程（Windows/macOS双平台）

部署 AutoGLM-Phone 控制端，本质是搭建一个“人脑指令 → 电脑解析 → 手机执行”的中转站。整个过程分为三步：装好工具链、连上手机、跑起代理。下面每一步都按真实操作顺序展开，不跳步、不假设、不省略。

2.1 环境准备：四样东西，缺一不可

你需要准备以下四项，全部免费且开源：

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS Monterey（12.0）及以上
• Python 环境：Python 3.10 或 3.11（推荐 3.10.12，兼容性最稳）
• 安卓设备：Android 7.0+ 真机或模拟器（如前文所列）
• ADB 工具包：官方 Android Platform-Tools（https://developer.android.com/tools/releases/platform-tools）

注意：不要用第三方“一键ADB安装包”。它们常捆绑广告、修改PATH、甚至注入恶意脚本。务必从 Google 官网下载 ZIP 包，解压即用。

2.2 ADB 环境变量配置（一次设置，永久生效）

Windows 用户（图形化操作，零命令行压力）

1. 下载 platform-tools-windows.zip，解压到固定路径，例如C:\adb
2. 按Win + R输入sysdm.cpl→ “高级”选项卡 → “环境变量”
3. 在“系统变量”中找到Path→ “编辑” → “新建” → 粘贴C:\adb
4. 打开新命令提示符（CMD 或 PowerShell），输入adb version，看到类似Android Debug Bridge version 1.0.41即成功

macOS 用户（终端一行命令搞定）

# 假设你把 platform-tools 解压到了 ~/Downloads/platform-tools echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc adb version # 应输出版本号

验证成功后，无论你在哪个文件夹下运行adb devices，系统都能识别命令——这是后续所有操作的前提。

2.3 手机端设置：三步打开“控制大门”

这三步必须手动完成，无法跳过，但每步只需30秒：

1. 开启开发者模式
   进入「设置 → 关于手机」，连续点击「版本号」7次，直到弹出“您现在处于开发者模式”提示

2. 开启USB调试
   返回「设置 → 系统 → 开发者选项」，找到「USB调试」并开启；同时建议勾选「USB调试（安全设置）」（部分华为/小米机型需要）

3. 安装并启用 ADB Keyboard（解决中文输入难题）

   • 下载 ADB Keyboard APK（v1.3+）
   • 在手机上安装，然后进入「设置 → 语言与输入法 → 当前键盘」，将默认输入法切换为ADB Keyboard
   • 此步至关重要：没有它，AI 无法向搜索框输入“美食”这类中文词，只能点图标、不能打字

小技巧：首次连接时，手机会弹出“允许USB调试吗？”对话框，请勾选“始终允许”，避免每次重连都要确认。

3. 连接与通信：USB直连 vs WiFi远程，怎么选？

AutoGLM-Phone 支持两种连接方式，适用不同场景。我们不讲理论，只说结论和实操：

3.1 USB 直连：新手首选，稳定可靠，延迟最低

适合：第一次尝试、调试流程、需要高频截图/操作的场景
优点：无需网络、不掉线、响应快（平均单次操作耗时 < 1.2 秒）
操作极简：

adb devices # 正常输出示例： # List of devices attached # 1234567890abcdef device

只要看到device字样，就代表连接成功。此时--device-id参数直接填1234567890abcdef即可。

3.2 WiFi 远程连接：摆脱线缆，支持跨房间控制

适合：开发测试、多设备管理、演示汇报、不想被数据线束缚的场景
注意：必须先用 USB 连接一次，才能开启 WiFi 模式

分四步走：

1. USB 连接手机，运行

   adb tcpip 5555 # 输出：restarting in TCP mode port: 5555

2. 拔掉 USB 线，确保手机与电脑在同一 WiFi 下

3. 查看手机 IP（设置 → 关于手机 → 状态 → IP 地址），假设为192.168.1.105

4. 运行连接命令

   adb connect 192.168.1.105:5555 # 成功输出：connected to 192.168.1.105:5555

实测提示：WiFi 连接后，adb devices会显示192.168.1.105:5555 device。此时--device-id参数就填这个完整地址。若连接失败，大概率是路由器开启了“AP隔离”，请关闭该功能。

4. 启动 AI 代理：一条命令，让手机听你指挥

控制端代码来自智谱开源仓库 Open-AutoGLM，它本身不包含大模型，而是作为“智能调度员”，把你的自然语言指令，翻译成 ADB 命令，并调用远端 VLM 服务做视觉理解与动作规划。

4.1 克隆与安装（30秒完成）

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

pip install -e .是关键：它以“开发模式”安装包，后续修改代码无需重复安装，适合调试。

4.2 一行命令启动任务（含参数详解）

假设你已部署好云端 vLLM 服务（如 autoglm-phone-9b 模型），监听在http://192.168.1.200:8800/v1，手机设备ID为1234567890abcdef，现在要执行：

“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”

运行以下命令：

python main.py \ --device-id 1234567890abcdef \ --base-url http://192.168.1.200:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数逐个说明（小白也能懂）：

• --device-id：就是adb devices列出来的那一串字符，不是手机型号，也不是IMEI号
• --base-url：指向你自己的 vLLM 服务地址，格式必须是http://IP:PORT/v1，末尾/v1不可省略
• --model：模型名称，需与 vLLM 启动时--model参数完全一致（区分大小写）
• 最后引号内的字符串：就是你日常说话的方式，越接近真人表达，AI 理解越准。支持中文、标点、长句，无需关键词堆砌

实测效果：在红米Note 12（Android 13）上，从发出指令到完成关注动作，全程约 18 秒，包含 3 次截图分析、4 次点击、1 次文本输入。中间遇到登录页时，AI 自动暂停并提示“检测到登录界面，等待人工确认”，符合安全设计。

4.3 Python API 方式调用（适合集成进自有系统）

如果你不是只想跑一次命令，而是想把它嵌入自己的工具链，Open-AutoGLM 提供了干净的 Python 接口：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 初始化连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接WiFi设备（也可传USB ID） success, msg = conn.connect("192.168.1.105:5555") print(f"连接结果：{msg}") # 获取当前所有已连接设备信息 for dev in list_devices(): print(f"设备 {dev.device_id}，连接方式：{dev.connection_type.value}") # 启用TCP/IP（仅对USB连接有效） conn.enable_tcpip(5555) # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.105:5555")

这段代码可直接复制进你的.py文件运行。它不依赖main.py，是真正可复用的 SDK 级能力。

5. 故障排查手册：90%的问题，三步内解决

部署中最常见的问题，往往不是模型或代码，而是环境链路中断。我们按发生频率排序，给出可立即执行的解决方案：

5.1 “adb devices” 显示 “unauthorized” 或空白

• 原因：手机弹出的“允许USB调试”对话框被忽略或点了“拒绝”
• 解决：
  1. 断开USB，重启手机开发者选项（关再开一次）
  2. 重新连接，手机弹窗时务必点“允许”并勾选“始终允许”
  3. 再运行adb devices

5.2 “Connection refused” 错误（连接云服务失败）

• 原因：本地电脑无法访问你部署的 vLLM 服务
• 排查三步法：
  1. 在本地电脑浏览器打开http://192.168.1.200:8800/health，看是否返回{"status":"ok"}
  2. 若打不开，检查 vLLM 是否真的在运行：ps aux | grep vllm（Linux/macOS）或任务管理器（Windows）
  3. 若服务正常但连不上，检查云服务器防火墙：sudo ufw status（Ubuntu）或sudo firewall-cmd --list-ports（CentOS），确保 8800 端口已放行

5.3 AI 执行卡住、反复截图、不点击

• 原因：屏幕内容变化未被正确识别，或 ADB Keyboard 未生效导致无法输入
• 速查清单：
  • 手机“默认输入法”是否已切换为 ADB Keyboard？
  • 当前界面是否被全面屏手势遮挡？建议临时关闭“全面屏手势”，改用底部导航栏
  • 指令中是否含模糊表述？如“点那个图标”应改为“点右下角‘+’号图标”
  • 检查main.py日志中是否有OSError: [Errno 13] Permission denied—— 这表示 ADB 权限不足，需重启 ADB 服务：adb kill-server && adb start-server

终极建议：首次使用，务必用--verbose参数运行，查看每一步的截图路径、VLM 返回的 action 计划、ADB 执行日志。日志即真相。

6. 总结：一部老手机，就是你的AI实验台

AutoGLM-Phone 的价值，不在于它有多“炫技”，而在于它把前沿的多模态AI能力，拉回到了真实可用的工程水位。它不要求你有旗舰手机，Android 7.0 就够；不要求你搭GPU集群，一台带显卡的旧笔记本就能跑通；不要求你懂强化学习，会说人话就行。

从红米Note 4 到三星S23，从办公室工位到客厅沙发，只要一根线或一个WiFi，你的旧手机就能变成听你指挥的AI助理。这不是未来科技，而是今天就能动手验证的现实方案。

下一步，你可以：

• 把指令换成“帮我把微信聊天记录里所有带‘发票’的图片保存到相册”
• 尝试用模拟器批量测试 App UI 流程
• 把main.py改造成 Web 界面，让团队成员用浏览器下发指令

技术落地的门槛，从来不在模型多大，而在你能不能让它在手边的设备上，稳稳跑起来。

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