news 2026/2/16 8:20:31

Open-AutoGLM镜像免配置部署推荐：一键启动多模态AI助理实战

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张小明

前端开发工程师

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Open-AutoGLM镜像免配置部署推荐：一键启动多模态AI助理实战

Open-AutoGLM镜像免配置部署推荐：一键启动多模态AI助理实战

1. 引言：让手机拥有“自己的大脑”

你有没有想过，有一天只要说一句“帮我订今晚七点的餐厅”，手机就能自动打开美团、搜索附近评分高的店、查看空位并完成预订？这不再是科幻场景。今天我们要聊的，正是这样一个能“看懂屏幕、听懂指令、自己动手”的多模态AI助理——Open-AutoGLM。

这是由智谱开源推出的手机端AI Agent框架，基于强大的视觉语言模型（VLM），结合ADB自动化控制技术，真正实现了“你说，它做”。无论是刷短视频、查信息、填表单，还是处理复杂操作流程，它都能像真人一样一步步完成。

更关键的是，现在已经有预置镜像支持一键部署，无需繁琐配置，几分钟内就能让你的手机被AI接管。本文将带你从零开始，完整走通本地控制端 + 云端模型的全链路部署流程，手把手实现“一句话操控手机”的黑科技体验。

2. Open-AutoGLM 是什么？不只是个聊天机器人

2.1 多模态理解 + 自动执行 = 真正的智能代理

传统的语音助手比如Siri或小爱同学，大多停留在“语音识别+简单命令响应”阶段。而 Open-AutoGLM 完全不同——它是一个具备感知、思考、行动闭环能力的AI代理。

它的核心能力可以拆解为三步：

  • 看：通过截图获取手机屏幕内容，用视觉语言模型理解当前界面元素（按钮、输入框、标题等）。
  • 想：根据你的自然语言指令和当前画面，推理出下一步该做什么（点击？滑动？输入文字？）。
  • 做：通过 ADB 发送操作指令，真实模拟用户行为，完成点击、滑动、输入等动作。

整个过程不需要你在手机上安装额外App，也不依赖特定应用的API接口，完全基于“视觉+操作”实现跨应用通用自动化。

2.2 核心架构解析：Phone Agent 如何工作？

Open-AutoGLM 的核心是Phone Agent框架，其运行逻辑如下图所示：

用户指令 → VLM模型解析意图 → 获取屏幕截图 → 模型识别UI元素 → 规划操作路径 → ADB执行动作 → 反馈结果

其中几个关键技术点值得强调：

  • 视觉语言模型（VLM）：负责将图像与文本联合建模，理解“这个图标是不是微信？”、“搜索框在哪里？”等问题。
  • ADB 控制通道：Android Debug Bridge 是安卓官方调试工具，可实现远程控制设备，包括点击、滑动、输入、截屏等。
  • 操作规划引擎：模型会输出结构化操作指令，如{"action": "tap", "x": 540, "y": 960}或{"action": "input", "text": "美食推荐"}。
  • 安全机制：涉及支付、登录验证码等敏感操作时，系统会暂停并提示人工介入，避免误操作风险。
  • 远程调试支持：可通过WiFi连接设备，实现无线控制，极大提升开发便利性。

这意味着，哪怕你人在办公室，也能让家里的手机自动帮你抢票、打卡、回消息。

3. 部署准备：软硬件环境清单

要让这套AI助理跑起来，我们需要两部分协同工作：

  • 本地电脑：作为控制端，运行 Open-AutoGLM 代码，管理ADB连接。
  • 云服务器或本地GPU机器：部署 vLLM 推理服务，加载 AutoGLM-Phone 模型提供AI能力。

下面我们先从本地环境开始搭建。

3.1 硬件与软件要求

类别要求
本地操作系统Windows 10+/macOS 11+（推荐）
Python版本3.10 或以上
手机设备Android 7.0+ 真机或模拟器
ADB工具必须安装并配置环境变量
网络环境本地电脑与云服务器需互通

注意：模型推理需要较强算力，建议使用至少 24GB 显存的 GPU（如 A100、3090、4090）进行部署。若无本地GPU，可选择云平台租用实例。

4. 手机端设置：开启“被控制”模式

为了让电脑能远程操控手机，必须提前在手机上开启调试权限。

4.1 开启开发者选项

  1. 进入手机「设置」→「关于手机」
  2. 连续点击「版本号」7次，直到提示“您已进入开发者模式”

4.2 启用USB调试

  1. 返回设置主菜单 →「开发者选项」
  2. 打开「USB调试」开关
  3. 当手机连接电脑时，可能会弹出授权提示，请点击“允许”

4.3 安装 ADB Keyboard（关键！用于输入）

由于AI无法直接调用第三方输入法，必须使用专用工具实现文本输入。

  1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装
  2. 进入「设置」→「语言与输入法」→「默认键盘」
  3. 选择ADB Keyboard作为当前输入法

这样，当AI需要输入文字时，就可以通过ADB命令发送字符串，由该输入法接收并填充到目标输入框中。

5. 控制端部署：安装 Open-AutoGLM 框架

接下来我们在本地电脑上部署控制程序。

5.1 克隆项目并安装依赖

打开终端或命令行工具，执行以下命令：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM

创建虚拟环境（推荐）：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate.bat （Windows）

安装所需库：

pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装完成后，你就拥有了一个完整的本地控制客户端。

6. ADB连接方式：USB vs WiFi远程

有两种方式连接手机，各有优劣。

6.1 USB连接（稳定首选）

  1. 使用数据线将手机连接电脑
  2. 在命令行输入：
adb devices

如果看到类似输出：

List of devices attached ABCDEF123 device

说明连接成功。

6.2 WiFi远程连接（灵活但需初始USB）

适合长期运行或无线场景。

第一步：通过USB启用TCP/IP模式
adb tcpip 5555
第二步：断开USB，用IP连接

确保手机和电脑在同一局域网下，获取手机IP地址（可在Wi-Fi设置中查看），然后执行：

adb connect 192.168.x.x:5555

再次运行adb devices，应能看到设备在线。

小技巧：可用adb shell ifconfig wlan0或adb shell ip addr show wlan0查看设备IP。

7. 启动AI代理：一句话操控手机

一切就绪后，终于到了最激动人心的环节——让AI接管手机！

假设你已经在云服务器上部署好了 vLLM 服务，并映射了端口（例如8800），且模型已加载autoglm-phone-9b。

7.1 命令行快速启动

在本地 Open-AutoGLM 目录下运行：

python main.py \ --device-id ABCDEF123 \ --base-url http://<你的云服务器公网IP>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数说明：

  • --device-id：来自adb devices输出的设备ID
  • --base-url：指向你部署的 vLLM 服务地址（注意协议是 http）
  • --model：指定模型名称，需与服务端一致
  • 最后的字符串：你的自然语言指令

执行后，你会看到AI逐步执行以下动作：

  1. 截图分析当前页面
  2. 判断是否在桌面，若否则返回主页
  3. 找到“抖音”图标并点击进入
  4. 寻找搜索框并点击
  5. 输入“dycwo11nt61d”
  6. 点击搜索结果中的目标账号
  7. 检测“关注”按钮并点击

全程无需人工干预，就像有个“数字分身”替你操作手机。

8. 使用Python API进行高级集成

除了命令行，Open-AutoGLM 还提供了丰富的Python API，方便嵌入到其他系统中。

8.1 设备连接管理示例

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 若使用USB连接，可临时开启TCP/IP用于后续无线调试 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备已启用TCP/IP，IP地址: {ip}") else: print(f"启用失败: {message}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

8.2 自定义任务流程（伪代码示意）

你可以封装更复杂的逻辑，比如定时任务、批量操作等：

def auto_follow_on_xiaohongshu(keyword): agent = PhoneAgent(device_id="ABCDEF123", model_url="http://xxx:8800/v1") agent.run(f"打开小红书搜索'{keyword}'相关笔记") agent.wait_for_screen_stable() agent.run("随机点击一篇笔记并点赞收藏") agent.run("关注该作者")

这种能力非常适合用于内容运营、自动化测试、个人效率提升等场景。

9. 常见问题与排查指南

尽管整体流程已经尽可能简化，但在实际部署中仍可能遇到一些问题。以下是高频故障及解决方案。

9.1 ADB连接失败

现象原因解决方案
adb devices无输出驱动未安装或USB模式错误更换数据线，尝试“文件传输”模式
显示 unauthorized未授权调试在手机上确认“允许USB调试”对话框
连接后频繁掉线WiFi信号不稳定改用USB连接，或优化网络环境

9.2 模型无响应或乱码

现象原因解决方案
返回乱码或格式错误vLLM 启动参数不匹配检查--max-model-len是否足够（建议 ≥ 8192）
请求超时显存不足导致推理卡住使用更高显存GPU，或降低 batch size
报错404/500base-url 路径错误确保URL包含/v1，且服务正常运行

9.3 输入中文失败

  • 确认ADB Keyboard 已设为默认输入法
  • 检查是否因应用限制禁止外部输入（如某些银行App）
  • 可尝试手动切换回原生输入法后重试

10. 总结：迈向真正的个人AI助理时代

通过本文的实战部署，你应该已经成功让AI接管了自己的手机。从克隆代码、配置ADB，到连接云端模型、下发自然语言指令，每一步都展示了 Open-AutoGLM 强大的多模态自动化能力。

这项技术的意义远不止“自动点点点”这么简单。它标志着我们正在进入一个以人为中心、AI为代理的新交互范式：

  • 不再需要学习每个App的操作逻辑
  • 不必重复机械性操作
  • 只需表达“我想做什么”，剩下的交给AI

未来，这类AI助理将广泛应用于：

  • 个人生活：自动打卡、抢票、查快递、记账
  • 企业办公：自动化审批、数据填报、客户跟进
  • 无障碍辅助：帮助视障人士操作手机
  • 自动化测试：替代传统UI测试脚本

而现在，这一切都已经可以通过开源项目 + 预置镜像的方式，零门槛体验。

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