Open-AutoGLM如何实现自动关注抖音号？真实任务部署案例

1. 什么是Open-AutoGLM：手机端AI Agent的“大脑”与“手眼”

Open-AutoGLM不是一款单一模型，而是一套面向安卓设备的端云协同AI智能体框架。它由智谱开源，核心目标很实在：让大模型真正“看得见、想得清、动得了”——看懂手机屏幕、理解用户意图、再精准操控设备完成任务。

你可能用过语音助手或自动化脚本，但它们往往依赖固定规则或预设路径。Open-AutoGLM不同：它把视觉语言模型（VLM）作为“眼睛和大脑”，把ADB（Android Debug Bridge）当作“手臂”，形成一个闭环的感知-决策-执行系统。用户不需要写一行代码，也不需要记住按钮位置，只要说一句“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”，整个流程就自动跑起来了。

这个框架背后有两个关键角色：

AutoGLM-Phone：是运行在服务端的推理引擎，负责接收截图、解析界面、生成操作步骤；
Phone Agent：是部署在本地控制端的协调中枢，它连接手机、截取屏幕、发送指令、验证结果，并在敏感操作（如登录、支付、关注）前主动暂停，等待人工确认。

换句话说，Open-AutoGLM不是“教手机做事”，而是给手机配了一个能看会想、手脚麻利、还懂得分寸的AI助理。

2. 真实任务拆解：从一句话到完成关注的全过程

我们以标题中的任务为例：“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”——这看似简单的一句话，背后其实包含5个关键阶段。Phone Agent不会跳步，而是像真人一样一步步推进：

2.1 意图识别与任务分解

AI首先将自然语言指令解析为结构化任务树：

启动抖音App（若未运行）
进入搜索页（点击顶部搜索框）
输入抖音号“dycwo11nt61d”
在搜索结果中定位目标账号卡片
点击“关注”按钮

这个过程不依赖关键词匹配，而是通过VLM理解当前界面语义。比如它能区分“搜索框”和“用户名输入框”，也能识别“关注”按钮在不同UI风格下的视觉变体（红色+“关注”文字 / 灰色+“+关注”图标 / 悬浮按钮等）。

2.2 屏幕感知与元素定位

每执行一步前，Phone Agent都会调用ADB截取当前屏幕（adb shell screencap -p），将图片和OCR文本一起发给AutoGLM-Phone服务端。模型输出的是带坐标的可操作元素列表，例如：

{ "elements": [ {"id": "search_bar", "x": 120, "y": 85, "width": 400, "height": 60, "text": "搜索"}, {"id": "user_card_1", "x": 50, "y": 320, "width": 600, "height": 180, "text": "dycwo11nt61d · 原创美食分享"}, {"id": "follow_btn", "x": 520, "y": 450, "width": 120, "height": 48, "text": "关注"} ] }

注意：坐标是绝对像素值，适配不同分辨率手机；text字段是OCR识别结果，用于语义对齐。

2.3 安全执行与人工接管机制

当识别到“关注”按钮时，系统不会直接点击。它会触发内置的敏感操作确认流程：

在控制台打印提示：“检测到关注操作，是否继续？[y/N]”
若用户回车确认，才执行adb shell input tap 580 474
若是登录页或验证码弹窗，系统自动暂停，并推送截图到指定微信/钉钉群，支持远程人工接管

这种设计不是技术妥协，而是工程落地的关键——它让自动化既高效，又可控、可审计。

2.4 多轮交互与状态校验

真实场景中，网络延迟、页面加载、弹窗干扰都可能导致失败。Phone Agent采用“执行→校验→重试”三段式逻辑：

执行点击后，立即截屏
检查新界面是否出现“已关注”文字或按钮变灰
若未命中预期状态，最多重试2次；超时则报错并返回当前截图供排查

这种鲁棒性设计，让它能在模拟器、真机、不同安卓版本上稳定运行，而不是只在Demo视频里流畅。

3. 本地控制端部署：四步打通电脑与手机

部署的核心思路是：本地电脑做“指挥官”，云端服务做“参谋”，安卓手机做“士兵”。下面所有操作均在Windows/macOS本地终端完成，无需在手机上安装额外APP（除ADB Keyboard外）。

3.1 环境准备：让电脑认识你的手机

先确保基础链路畅通：

ADB工具安装：从Android SDK Platform-Tools下载，解压后配置环境变量。
- Windows：sysdm.cpl → 高级 → 环境变量 → 系统变量Path → 新增ADB路径
- macOS：在~/.zshrc中添加export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools
验证ADB：终端输入adb version，应显示版本号；输入adb devices，首次连接需在手机上授权调试。

重要提醒：ADB Keyboard不是可选组件。它是唯一能通过ADB输入中文的可靠方案。安装后务必在手机“设置→语言与输入法”中将其设为默认，否则搜索时无法输入抖音号。

3.2 手机端设置：开启“被操控权限”

三步解锁安卓设备的自动化能力：

开启开发者模式：设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次
启用USB调试：设置 → 开发者选项 → 打开“USB调试”（勾选“USB调试（安全设置）”更佳）
授权调试设备：首次用USB连接时，手机弹出“允许USB调试吗？”对话框，勾选“始终允许”，再点确定

完成这三步后，adb devices命令应返回类似ZY322KDL9F device的设备ID。如果显示unauthorized，说明授权未通过，请检查手机弹窗。

3.3 控制端代码部署：轻量级Python服务

Open-AutoGLM的控制端极简，仅需三行命令：

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

依赖中关键组件说明：

adbutils：替代原生adb命令，提供Python API封装，稳定性更高
Pillow：处理截图缩放与格式转换（服务端VLM通常要求512×512输入）
requests：与云端AutoGLM-Phone API通信

安装完成后，可直接运行示例测试：

python examples/test_adb.py --device-id ZY322KDL9F

该脚本会自动截屏、保存为screen.png，验证ADB链路是否正常。

3.4 连接方式选择：USB稳如磐石，WiFi灵活自由

连接方式	适用场景	设置命令	注意事项
USB直连	开发调试、高可靠性任务	`adb devices`	无需网络，延迟最低，推荐首次部署使用
WiFi无线	远程办公、多设备管理	`adb tcpip 5555`→`adb connect 192.168.1.100:5555`	首次需USB连接执行`tcpip`，手机与电脑必须在同一局域网

实测建议：WiFi连接时，将手机Wi-Fi频段切换至2.4GHz（而非5GHz），可显著降低ADB掉线率。若仍不稳定，可在main.py中增加重连逻辑：conn.reconnect_on_failure = True

4. 云端服务对接：让AI“看见”你的手机屏幕

Open-AutoGLM的智能来自云端的AutoGLM-Phone服务。它不是普通API，而是一个专为手机自动化优化的视觉语言模型服务，需自行部署或使用托管实例。

4.1 服务端要求与启动方式

官方推荐使用vLLM加速推理，最低配置建议：

GPU：NVIDIA RTX 3090（24GB显存）或A10G（24GB）
模型：autoglm-phone-9b（9B参数，支持1024上下文）
启动命令示例：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zai-org/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 1024 \ --dtype half \ --port 8800

关键参数说明：

--max-model-len 1024：必须与客户端--max-length一致，否则截图编码失败
--dtype half：启用FP16，显存占用减半，推理速度提升40%
--port 8800：映射到公网时，需在云服务器防火墙放行该端口

4.2 客户端调用：一条命令启动全流程

一切就绪后，只需一条命令即可发起任务：

python main.py \ --device-id ZY322KDL9F \ --base-url http://121.43.128.77:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数详解：

--device-id：adb devices返回的设备序列号，或WiFi地址192.168.1.100:5555
--base-url：指向你部署的vLLM服务地址，注意末尾必须带/v1
指令字符串：支持中文，长度建议<120字，避免歧义（如不说“点那个红按钮”，而说“点击关注按钮”）

执行后，你会看到实时日志：

[INFO] 截取屏幕 → 已发送至服务端 [INFO] 服务端返回：定位到搜索框（x=120,y=85） [INFO] 执行点击 → adb shell input tap 120 85 [INFO] 输入文本 “dycwo11nt61d” → 通过ADB Keyboard [INFO] 检测到用户卡片 → 文本匹配度92% [INFO] 敏感操作确认：检测到“关注”按钮，是否执行？[y/N]

按y回车，即完成最终点击。

4.3 Python API集成：嵌入你自己的工作流

如果你需要将自动化能力集成进内部系统，Open-AutoGLM提供了干净的Python接口：

from phone_agent.agent import PhoneAgent from phone_agent.adb import ADBConnection # 初始化连接 conn = ADBConnection() conn.connect("ZY322KDL9F") # 创建AI代理 agent = PhoneAgent( device_id="ZY322KDL9F", base_url="http://121.43.128.77:8800/v1", model_name="autoglm-phone-9b" ) # 执行任务（支持异步） result = agent.run("打开抖音，搜索并关注抖音号dycwo11nt61d") print(f"任务状态：{result.status}，耗时：{result.duration:.1f}s")

这个API设计屏蔽了ADB细节和网络重试逻辑，你只需关注“要做什么”，不用操心“怎么做”。

5. 故障排查指南：90%的问题都出在这三个环节

即使按教程操作，也常遇到“卡住”“无响应”“点错位置”。根据真实部署经验，问题集中于以下三类：

5.1 ADB连接类问题（占比52%）

现象	根本原因	解决方案
`adb devices`显示`unauthorized`	手机未授权调试或授权被拒绝	断开USB，关闭开发者选项再重开，重新连接并勾选“始终允许”
WiFi连接后`adb shell`报错`device offline`	手机休眠导致ADB断连	在开发者选项中开启“不锁定屏幕”和“保持USB调试连接”
`adb shell input tap`无反应	ADB Keyboard未设为默认输入法	进入手机“设置→语言与输入法”，手动切换并重启ADB

快速自检命令：
adb shell getprop ro.build.version.release→ 检查安卓版本（需≥7.0）
adb shell dumpsys window windows \| grep -E 'mCurrentFocus|mFocusedApp'→ 查看当前前台应用

5.2 服务端通信类问题（占比33%）

现象	根本原因	解决方案
`Connection refused`	云服务器防火墙未放行端口	`sudo ufw allow 8800`（Ubuntu）或检查安全组规则
模型返回乱码或空响应	vLLM启动参数`--max-model-len`与客户端不一致	统一设为1024，重启服务
截图上传超时	服务端显存不足导致图像编码卡顿	降低截图分辨率：在`main.py`中设置`--screenshot-scale 0.5`

5.3 UI适配类问题（占比15%）

这是最隐蔽也最难复现的问题：

抖音版本差异：v28.0+将搜索框移至首页右上角，旧版在底部导航栏。解决方案是让VLM学习多版本UI特征，Open-AutoGLM已内置3个主流版本模板。
深色模式干扰：部分按钮在深色下对比度低，OCR识别失败。临时方案：adb shell settings put secure accessibility_display_daltonizer_enabled 0关闭色觉矫正。
键盘遮挡：输入时软键盘弹出，覆盖搜索按钮。框架已自动处理：先收起键盘（adb shell input keyevent 4），再执行点击。