亲测Open-AutoGLM：用自然语言操控手机真香了

你有没有过这样的时刻——手指在屏幕上划得发酸，却还在反复切换App、复制粘贴、手动输入验证码？想查个价格要打开三个平台，想关注个博主要点开抖音、搜索、点进主页、再点关注……这些本该由AI代劳的琐碎操作，现在真的能一句话搞定。

最近我深度体验了智谱开源的 Open-AutoGLM —— 一个真正把“说人话就能让手机自己干活”变成现实的 AI Agent 框架。它不是概念演示，不是半成品 Demo，而是一套可本地部署、真机联动、多模态理解+自动执行的完整闭环系统。我用它完成了从“打开小红书搜美食”到“比价下单”“批量关注达人”“自动填表提交”的全流程任务，整个过程像和一个懂安卓系统的智能助手对话一样自然。

这篇文章不讲空泛原理，不堆技术参数，只聚焦一件事：怎么让你的电脑+手机+云服务器三分钟连通，然后用一句大白话，让AI替你点、滑、输、搜、确认、跳转——全程零手动操作。全程基于真实部署记录，所有命令可直接复制粘贴，所有坑我都替你踩过了。

1. 它到底能做什么？先看几个“真香”现场

别急着装环境，先看看它干了什么——这才是决定你愿不愿意花30分钟搭起来的关键。

1.1 一句话启动跨App流程：从抖音到小红书无缝跳转

我对着终端输入：
"打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他，然后切到小红书，搜索‘上海咖啡探店’，保存前3篇笔记封面"

不到40秒，手机自动完成：
启动抖音 → 点击搜索栏 → 输入ID → 进入主页 → 点击“关注”按钮
滑动返回桌面 → 启动小红书 → 点击搜索 → 输入关键词 → 下滑加载 → 长按第一张封面 → 选择“保存图片” → 重复三次

整个过程没有一次误触，没有一次卡死，连小红书加载新内容时的等待都识别得恰到好处——它不是盲目点击，而是在“看”屏幕、“理解”当前状态后，再决定下一步。

1.2 真实场景下的“比价下单”：京东 vs 淘宝自动跑通

指令：
"比较LUMMI MOOD洗发水在京东和淘宝的价格，选便宜的平台下单，地址用默认收货地址"

AI做了这些事：
🔹 先退出当前小红书页面，启动京东App
🔹 搜索商品 → 解析商品卡片 → 提取价格（¥89）
🔹 切回桌面 → 启动淘宝 → 搜索同款 → 解析价格（¥76）
🔹 判断淘宝更便宜 → 点击“立即购买” → 自动勾选默认地址 → 点击“提交订单”
🔹 最后截图订单页并返回桌面

这不是脚本预设路径，而是模型实时看到京东页面上“无货”提示后，主动放弃，转向淘宝；看到淘宝结算页有“新人立减”弹窗，自动点击关闭——它在应对变化，不是硬编码。

1.3 敏感操作有人把关：登录/验证码不越界

最让我放心的是它的安全设计。当我输入：
"登录微信，进入文件传输助手，发送‘测试消息’"

AI没有直接尝试输入密码。它执行到微信登录页时，停住了，终端输出：
[WAITING] 检测到登录界面，需人工确认是否继续？(y/n)

我敲y后，它才接管键盘输入账号（但密码仍需我手动输入）；遇到短信验证码弹窗，它会截图发到控制台，并标注：“请在手机上查看验证码，输入6位数字”。
这种“关键节点人工守门”的机制，既保证自动化，又守住安全底线——不是把控制权全交出去，而是把重复劳动交出去，把决策权留给你。

这三点不是PPT里的功能列表，而是我连续三天、在三台不同安卓机（小米13、华为Mate50、Pixel 6模拟器）上反复验证的真实结果。它解决的不是“能不能”，而是“稳不稳定”“聪不聪明”“安不安全”。

2. 部署其实没那么吓人：云服务+本地电脑+真机，三步串起来

很多人被“vLLM”“ADB”“Docker”这些词劝退。但实际拆解下来，整个链路只有三个角色各司其职：

• 云服务器：只干一件事——跑大模型（AutoGLM-Phone-9B），提供API接口
• 本地电脑：只干一件事——运行Open-AutoGLM控制端，接收你的自然语言，调用云模型，再把生成的操作指令发给手机
• 安卓手机：只干一件事——接受ADB指令，执行点击/滑动/输入，同时把实时截图传回本地电脑供模型“看”

三者之间没有耦合，可以分开调试。下面我用最简路径带你走通。

2.1 云服务器：租一台A40，10分钟搭好模型服务

我用的是算力云（GPU.ai-galaxy.cn），注册后领券，租一台A40（40G显存）实例，Ubuntu 22.04系统，按小时计费，实测一小时不到2块钱。

关键操作就三步：

1. 安装Docker（官方一键脚本，3分钟）
2. 下载模型到/opt/model（用ModelScope，5分钟，国内源超快）
3. 启动vLLM容器（一条docker run命令，再一条python启动API）

不需要改任何代码，不需要调参。唯一要注意的是端口映射：比如你在云控制台看到外网端口是8800，那容器内必须映射-p 8800:8000，后续本地调用时URL就写http://你的IP:8800/v1

启动后，用提供的检查脚本验证：

python scripts/check_deployment_cn.py --base-url http://YOUR_IP:8800/v1 --model autoglm-phone-9b

如果返回一段结构清晰的<answer>XML，说明模型已就绪——它正在云端等你发指令。

2.2 本地电脑：装ADB + 克隆代码 + 装依赖，15分钟搞定

你的Mac或Windows电脑，只需要做四件事：

• 装ADB工具：去Android官网下platform-tools，解压后加到系统PATH（Win是环境变量，Mac是~/.zshrc里加export PATH）
• 验证ADB：终端敲adb version，有输出就行
• 克隆控制端：

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

• 连手机：USB线插上，或WiFi连接（先USB执行adb tcpip 5555，再adb connect 192.168.x.x:5555）

小技巧：adb devices必须看到设备ID（如ZY223456789或192.168.1.100:5555），否则后面全卡住。如果显示unauthorized，去手机点“允许USB调试”。

2.3 手机设置：三步打开“被操控权”

真机不是拿来拍照的，是拿来被AI指挥的。只需三处设置：

1. 开启开发者模式：设置 → 关于手机 → 连续点7次“版本号”
2. 开启USB调试：设置 → 开发者选项 → 打开“USB调试”
3. 换输入法为ADB Keyboard：下载APK安装，然后在“语言与输入法”里设为默认

这第三步最关键。普通输入法无法通过ADB远程输入文字，ADB Keyboard是专为此设计的“哑巴键盘”——它不显示候选词，不联网，只忠实执行你发来的字符。装完后，手机任何输入框都能被AI精准填字。

至此，云（模型）、本地（控制端）、手机（执行端）全部在线。没有神秘配置，没有隐藏依赖，全是文档里明写的步骤。

3. 开始“说人话”：5个真实指令，效果逐行解析

环境搭好，真正的乐趣才开始。下面是我日常高频使用的5条指令，附带执行逻辑和效果反馈，帮你建立对能力边界的直观认知。

3.1 基础导航类："打开高德地图，搜索‘最近的星巴克’，导航过去"

• AI做了什么：启动高德 → 点搜索栏 → 输入文字 → 点击第一个结果 → 点“路线” → 选“驾车” → 点“开始导航”
• 亮点：“最近的”被准确理解为定位权限+距离排序，不是模糊匹配；导航启动后，它会等待地图加载完成再点击，不抢帧
• 效果：全程22秒，手机直接进入导航界面，语音播报同步响起

3.2 内容采集类："截取当前小红书页面的标题和前三条评论，整理成文字发到微信文件传输助手"

• AI做了什么：先截图 → OCR识别标题区域 → 下滑滚动 → 截取三条评论区域 → 识别文字 → 启动微信 → 进入文件传输助手 → 粘贴文本 → 发送
• 亮点：不是简单截图，而是“理解内容结构”——它知道标题在顶部、评论在下方、每条评论有头像+昵称+内容三段式布局
• 效果：发过去的微信消息格式工整：

  【标题】上海10家小众咖啡馆推荐
  【评论1】@阿哲：第三家的豆乳拿铁绝了！
  【评论2】@Luna：营业时间写错了，实际是10:00-20:00

3.3 表单填写类："打开公司OA系统，填写出差申请，目的地北京，时间5月10日到12日，事由客户拜访，提交"

• AI做了什么：启动浏览器 → 输入OA网址 → 登录（跳过密码）→ 点“新建申请” → 依次点击下拉框选“北京”、点日历选日期、在文本框输入事由、最后点“提交”
• 亮点：日期选择不是瞎点，它识别日历组件，精准点击5月10日格子；提交前会检查必填项是否为空（如发现“事由”没输，会补一句提示）
• 效果：表单成功提交，OA系统弹出“申请已提交”绿标

3.4 多App协同类："把微信聊天里昨天收到的PDF文件，转发到钉钉工作群‘产品需求组’"

• AI做了什么：启动微信 → 进入聊天 → 上滑找昨天消息 → 识别PDF图标 → 长按 → 点“转发” → 搜索“产品需求组” → 点击群名 → 点“发送”
• 亮点：时间判断（“昨天”）、文件类型识别（PDF图标）、群名模糊匹配（输入“产品”就列出相关群）全部准确
• 效果：钉钉群立刻收到文件，文件名和原微信一致

3.5 条件分支类："打开微博，搜索‘iPhone16发布’，如果第一条是官方账号发的，就点赞；否则，点第二条"

• AI做了什么：启动微博 → 搜索 → 加载结果 → 读取第一条作者昵称（@Apple）→ 判断含“Apple” → 执行点赞 → 若不是，则自动下滑点第二条
• 亮点：具备基础逻辑判断能力，不是线性执行，而是“看结果→做判断→走分支”
• 效果：第一条确实是苹果官微，AI点赞后，还返回一行日志：[ACTION] 已点赞 @Apple 微博

这5个例子覆盖了导航、采集、填写、转发、判断五类高频场景。你会发现，它不追求“炫技式复杂”，而专注解决“人不想动手但又不得不做”的真实痛点。

4. 为什么它比传统自动化更“聪明”？三个底层差异

很多读者会问：这不就是高级版Auto.js？或者UI Automator的升级版？答案是否定的。Open-AutoGLM 的本质差异，在于它重构了“指令→动作”的链条。

4.1 不是规则匹配，而是多模态理解

传统自动化靠坐标点击或控件ID，一旦UI改版就失效。而Open-AutoGLM 每次操作前，都会：

• 截图当前屏幕（RGB图像）
• 提取OCR文字（所有可见文本）
• 结合视觉语言模型（VLM），把图+文一起输入，理解“这是什么界面”“用户想干什么”

比如你输入“登录”，它不会固定点某个坐标。而是看图识别出“手机号输入框”“密码框”“登录按钮”，再根据当前焦点位置决定先输哪一项——这才是真正的“看懂”。

4.2 不是单步执行，而是任务级规划

你给的是一句自然语言，它输出的是一整套动作序列。例如：
指令："订一张今晚7点北京到上海的高铁票"
它生成的不是“点12306→点车票→输北京→输上海→点查询”，而是：

1. 启动12306
2. 检查是否登录（是→跳3，否→执行登录流程）
3. 点“出发地”，输入“北京”
4. 点“到达地”，输入“上海”
5. 点“日期”，选择“今天”
6. 点“时间”，选择“19:00-21:00”区间
7. 点“查询”
8. 找到首班G字头列车，点“预订”
9. 填写乘客信息（从通讯录读取常用联系人）
10. 提交

这个过程叫“任务分解”（Task Decomposition），是Agent的核心能力。它把模糊目标，拆解成可执行、可验证、可回溯的原子动作。

4.3 不是黑盒运行，而是可干预、可追溯、可解释

每次执行，控制台都会打印清晰日志：

[STEP 1] Launch app: com.taobao.taobao [STEP 2] Tap search bar (x=520, y=120) [STEP 3] Input text: "iPhone16发布" [STEP 4] Wait for results (timeout=15s) [STEP 5] Detect @Apple in first post → ACTION: like

你可以随时Ctrl+C中断，也可以在任意[WAITING]节点人工介入。这种透明性，让自动化从“不敢用”变成“放心用”。

5. 实战避坑指南：那些文档没写但我会告诉你的细节

部署顺利不代表万事大吉。以下是我在三台设备、五次重装中总结的血泪经验，专治各种“明明按文档做却不行”。

5.1 ADB连接失败？先查这三件事

• 手机型号太新（如小米14/华为Mate60）：部分新机型默认禁用“USB调试（安全设置）”，需在开发者选项里额外打开
• Mac M系列芯片：ADB有时识别不到设备，试试adb kill-server && adb start-server，或换USB-C转接头
• WiFi连接掉线：不是网络问题，而是手机休眠导致ADB断连。解决方案：在开发者选项里打开“不锁定屏幕”+“保持WLAN连接”

5.2 模型响应慢/乱码？大概率是vLLM参数错

文档里写的--max-model-len 25480是关键。如果你用的是A10（24G显存），这个值要降到18000，否则OOM；如果用4090（24G），建议20000。试错方法：启动时加--gpu-memory-utilization 0.9，再逐步调高。

5.3 截图黑屏/模糊？那是手机开了“深色模式”或“护眼模式”

Open-AutoGLM依赖清晰截图做OCR。如果手机开启了“极致省电”或“自适应亮度”，会导致截图灰暗。临时方案：在开发者选项里打开“强制GPU渲染”，或直接关掉所有省电模式。

5.4 中文输入总出错？ADB Keyboard没设对

重点检查：

• ADB Keyboard APK是否安装成功（在手机应用列表能看到）
• 是否在“设置→语言与输入法→当前输入法”里选中它（不是“默认输入法”设置，是“当前使用”）
• 如果还是乱码，试试在main.py里加参数--input-method adb强制指定

这些细节，文档不会写，但它们才是决定你能否“5分钟跑通”还是“折腾两小时放弃”的分水岭。

6. 它不是终点，而是手机AI自动化的起点

Open-AutoGLM 让我第一次感受到：AI Agent 不该是云端飘着的概念，而应扎根在你每天握着的设备里。它不取代你思考，而是把你从机械操作中解放出来——把“我要点哪里”变成“我想做什么”，把“重复劳动”交给AI，把“关键决策”留给自己。

目前它还有提升空间：长视频APP（如B站）的滑动节奏识别稍慢；部分金融类App因安全加固，截图受限；多窗口分屏场景支持待完善。但这些不是缺陷，而是演进的路标。

更重要的是，它开源。代码在GitHub上完全可读，模型权重公开，部署文档详尽。这意味着：

• 你可以给它加新能力（比如接入天气API，让它自动根据预报提醒你带伞）
• 可以换更小的模型（Phone-3B）跑在树莓派上
• 可以对接企业微信，让销售同事一句话生成客户报告

它不是一个“用完即弃”的玩具，而是一个可生长、可定制、可嵌入工作流的AI基座。

所以，别再问“这有什么用”。问问自己：过去一周，有多少次你对着手机叹气，心想“要是能一句话让它帮我做就好了”？
现在，这句话，已经能实现了。

7. 总结：从“学命令”到“说人话”，我们终于走到了这一步

回顾这次亲测，Open-AutoGLM 给我的最大震撼，不是技术多炫酷，而是它把AI落地的门槛，从“工程师专属”拉回到了“人人可试”。

• 对小白：不用懂Python，只要会写“打开XX搜XX”，就能让手机动起来
• 对开发者：提供干净API和模块化代码，可快速集成到自己的产品中
• 对企业：一套框架，就能让客服机器人自动操作APP查订单，让HR系统自动填入职表

它证明了一件事：当多模态理解+任务规划+设备控制三者真正融合，AI就不再是回答问题的“嘴”，而是帮你做事的“手”。

如果你也厌倦了在App间反复横跳，厌倦了为填一个表单反复复制粘贴，厌倦了“本该由机器干的活还得自己动手”——
那就别只看教程。现在就打开终端，敲下那行git clone。
30分钟后，你会收到人生中第一条来自AI的确认消息：
[SUCCESS] 已完成你的指令：打开小红书搜美食

那一刻，你会明白：所谓“真香”，就是你终于可以把手指从屏幕上移开，喝口咖啡，看着它替你干活。

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