企业级测试方案：Open-AutoGLM+H800高效部署

1. 引言：从脚本到智能体的自动化演进

移动应用的功能日益复杂，传统基于UI控件ID或坐标的自动化测试方法正面临严峻挑战。界面微调、动态元素、多语言适配等问题常常导致测试脚本频繁失效，维护成本居高不下。Open-AutoGLM的出现，为这一难题提供了全新的解决思路。

作为智谱开源的手机端AI Agent框架，Open-AutoGLM-Phone 不再依赖预设的路径和固定坐标，而是通过视觉语言模型（VLM）直接“看懂”手机屏幕内容，结合自然语言指令理解用户意图，自主规划并执行操作流程。这种“感知-思考-行动”的闭环机制，使其具备了类似人类用户的泛化能力和容错性。

本文将聚焦于企业级应用场景，详细介绍如何利用NVIDIA H800 GPU服务器部署 Open-AutoGLM 的推理服务，并与本地控制端协同工作，构建一个高效、稳定、可扩展的自动化测试平台。同时，我们也会对比其在 Apple M2 芯片上的本地部署表现，为企业选择最适合的技术路线提供参考。

2. 核心架构解析：多模态驱动的智能代理

Open-AutoGLM 的核心优势在于其融合了多种技术的智能代理架构，实现了对真实安卓设备的自主控制。

2.1 “感知-思考-行动”三重奏

整个系统的工作流遵循经典的 AI Agent 模式：

• 多模态感知（Perception）：代理通过 ADB（Android Debug Bridge）定期获取手机的实时屏幕截图、当前界面的 UI 结构树（XML）以及前台应用信息。这些数据共同构成了对手机状态的完整描述。
• 智能决策规划（Cognition）：接收到用户的自然语言指令后，内置的视觉语言模型会综合分析所有感知到的信息。它不仅能识别图片中的文字和布局，还能理解按钮、输入框等UI元素的功能，从而推理出完成任务所需的步骤序列。
• 精确动作执行（Action）：模型将决策结果转化为具体的 JSON 格式操作指令，如点击（Tap）、滑动（Swipe）、输入文本（Type）、启动应用（Launch）等，并通过 ADB 发送到手机执行。每一步操作完成后，系统会重新进行感知，形成一个持续的反馈循环。

2.2 安全与灵活性设计

为了兼顾自动化效率和安全性，系统内置了多项人性化设计：

• 敏感操作接管机制：当检测到支付、登录验证码等敏感场景时，代理会主动暂停并请求人工介入，确保关键操作的安全。
• 远程ADB调试：支持通过WiFi连接设备，无需物理线缆即可实现远程控制和开发调试，极大提升了部署的灵活性。

3. 部署实战：H800服务器与本地控制端的协同

企业级应用追求的是高性能和高并发。NVIDIA H800 拥有高达80GB的显存，是运行大模型的理想选择。我们将采用 vLLM 推理引擎来部署模型服务，以获得最佳性能。

3.1 H800服务器端：部署高性能vLLM服务

首先，在配备H800的云服务器上准备环境并启动API服务。

# 1. 创建并激活Python虚拟环境 python -m venv autoglm_env source autoglm_env/bin/activate # 2. 安装必要的PyTorch和vLLM库 pip install torch==2.1.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install vllm==0.4.0.post1 # 3. 启动vLLM API服务器 # 注意：请根据实际网络情况替换--host参数，0.0.0.0表示允许外部访问 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zai-org/AutoGLM-Phone-9B \ --served-model-name autoglm-phone-9b \ --max-model-len 25480 \ --mm-encoder-tp-mode data \ --mm-processor_kwargs '{"max_pixels":5000000}' \ --port 8800 \ --host 0.0.0.0

执行上述命令后，vLLM 会在服务器的8800端口启动一个兼容OpenAI API格式的服务。此时，模型已加载到H800的显存中，等待接收来自客户端的请求。

重要提示：请确保云服务器的安全组规则已放行8800端口，否则本地客户端将无法连接。

3.2 本地控制端：配置与连接

本地电脑负责与手机建立ADB连接，并作为桥梁将指令发送给远程的H800服务器。

环境与设备准备

• 操作系统：Windows 或 macOS
• Python版本：建议使用 Python 3.10 或更高版本
• 安卓设备：一台运行 Android 7.0 及以上系统的手机或模拟器
• ADB工具：确保已正确安装并配置环境变量

手机端设置

1. 进入手机“设置” -> “关于手机”，连续点击“版本号”7次以开启开发者模式。
2. 返回设置主菜单，进入“开发者选项”，启用“USB调试”。
3. 下载并安装 ADB Keyboard APK，然后在“语言与输入法”设置中将其设为默认输入法。这是实现文本输入功能的关键。

部署控制代码

在本地电脑上克隆并安装 Open-AutoGLM 的控制代码。

# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM # 安装项目依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

建立设备连接

使用USB线将手机连接至电脑，或通过WiFi进行无线连接。

• USB连接验证：

  adb devices

  正常情况下，命令行会输出设备的序列号和device状态。

• WiFi无线连接（推荐用于长期测试）：

  # 1. 通过USB连接，开启ADB的TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 2. 断开USB线，使用手机IP地址连接 adb connect 192.168.1.100:5555

3.3 启动AI代理，下达指令

一切就绪后，即可通过命令行启动代理，并指定其连接到H800服务器。

python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<你的H800服务器公网IP>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开小红书，搜索'科技数码'相关笔记，并点赞第一条"

在这个命令中：

• --device-id指定了要控制的手机设备。
• --base-url指向了H800服务器上运行的vLLM服务地址。
• 最后的字符串是您希望AI代理执行的自然语言指令。

4. 实战案例：自动化功能测试全流程

让我们通过一个真实的测试案例，来观察 Open-AutoGLM 在 H800 支持下的强大能力。

4.1 测试任务设定

我们的目标是对一款名为“港话通”的AI助手应用进行全面的功能验证。指令如下：

python main.py \ --base-url http://<H800_IP>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "你是一个大模型测试工程师，你需要对港话通进行测试...如果返回结果只有json也是bug...不要问我啊直接测试"

4.2 任务执行日志分析

代理成功连接后，首先进行系统自检：

Checking system requirements... -------------------------------------------------- 1. Checking ADB installation... OK 2. Checking connected devices... OK (AERFUT4B08000806) 3. Checking ADB Keyboard... OK All system checks passed!

随后，代理开始自主执行测试任务。以下是其处理“法律咨询”功能的典型日志片段：

================================================== 💭 思考过程: 现在让我点击"法律"按钮，看看这个功能会显示什么内容。 -------------------------------------------------- 执行动作: { "action": "Tap", "element": [288, 757] } ==================================================

代理识别到“法律”按钮的位置并执行点击。

================================================== 💭 思考过程: 现在让我输入一个关于法律的问题来测试这个功能。 -------------------------------------------------- 执行动作: { "action": "Type", "text": "香港的法定年龄是多少岁？" } ==================================================

代理在输入框中键入问题。

================================================== 💭 思考过程: 这是一个非常详细和准确的回复。现在让我向下滚动看看是否还有更多内容。 -------------------------------------------------- 执行动作: { "action": "Swipe", "start": [499, 610], "end": [499, 348] } ==================================================

面对长篇幅的回复，代理自动执行滑动操作以查看全部内容。

4.3 测试结果汇总

经过一系列自主操作，代理完成了对四大核心功能的测试：

最终结论：所有功能均按预期工作，未发现重大缺陷。

5. 性能对比与优化建议

部署环境的选择直接影响自动化测试的效率和规模。

5.1 H800 vs. M2：性能天壤之别

H800凭借强大的算力和充足的显存，能够以接近实时的速度处理每一步推理，非常适合需要快速迭代的CI/CD流水线。

5.2 稳定性与优化要点

• 内存管理：在M2等资源受限的设备上，必须进行4-bit量化，并注意清理缓存以避免内存泄漏。
• ADB稳定性：优先使用USB连接以保证通信稳定；若使用WiFi，需确保网络环境良好。
• 输入法配置：务必安装并启用ADB Keyboard，否则Type指令将无法生效。
• 防火墙配置：确保服务器端口对外部开放，避免连接被拒。

6. 总结：迈向智能自动化的新阶段

Open-AutoGLM 结合 H800 高性能服务器，为企业级移动应用测试提供了一套革命性的解决方案。它不再局限于固定的脚本，而是像一位不知疲倦的“数字员工”，能够理解复杂的自然语言指令，自主探索应用的各个角落。

对于追求极致效率的企业而言，H800 + vLLM 的组合无疑是首选，它能将测试周期从小时级缩短到分钟级。而对于注重数据隐私和成本的小团队，Apple M2 上的本地化部署也是一个务实的选择。

随着多模态大模型的不断进化，我们有理由相信，基于意图理解的智能自动化将成为未来软件测试的主流范式。

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