动手试了Open-AutoGLM，效果远超预期太惊艳
你有没有想过，手机能自己“看懂”屏幕、理解你的指令、再像真人一样点开App、输入关键词、滑动页面、完成关注——全程不用你碰一下？这不是科幻电影，而是我昨天亲手跑通的 Open-AutoGLM。
它不是另一个聊天机器人，而是一个真正能“动手做事”的手机端 AI Agent：你说“打开小红书搜美食”，它就真去打开、搜索、点进结果页；你说“在淘宝找39码黑色运动鞋”，它就自动筛选、翻页、点开高评分商品。整个过程流畅得让我愣住三秒——这已经不是“能用”，而是“好用到上头”。
更惊喜的是，它对新手极其友好：不需要 GPU，不编译内核，不改系统，只要一台普通安卓手机 + 一台能联网的电脑，20 分钟就能跑起来。下面我就把从零开始的真实体验，毫无保留地拆解给你看。
1. 它到底是什么？一句话说清本质
Open-AutoGLM 不是模型，而是一套可落地的手机智能体框架。它的核心能力有三层，缺一不可：
- 看得见：通过截图实时理解当前手机屏幕（文字、按钮、图标、布局），不是OCR识别单个字，而是像人一样“看懂界面”；
- 想得清：把你的自然语言指令（比如“帮我取消上个月的会员续订”）拆解成可执行动作序列（找到设置→点账户→找订阅管理→滑动找到对应服务→点取消）；
- 做得准：调用 ADB 精确控制手机——点击坐标、滑动轨迹、输入文字、返回上一页，全部自动完成，连长按和双击都支持。
它和传统自动化工具（如 Auto.js）的本质区别在于：后者需要你写脚本定义每一步坐标，而 Open-AutoGLM 只要听懂你的话，就能自己规划路径。它像一个装在电脑里的“手机分身”，你负责下指令，它负责执行。
关键提醒：Open-AutoGLM 本身不包含大模型，它是一个调度框架。你需要接入一个视觉语言模型（VLM）来提供“理解力”。目前最成熟、免 GPU 的方案是调用智谱或魔搭的在线 API，这也是我们推荐新手首选的方式。
2. 本地环境准备：三步搞定，不踩坑
别被“ADB”“开发者模式”吓退。我用一台三年前的小米 11 和 MacBook Pro M1 做了全流程验证，以下步骤全部实测有效，且标注了最容易出错的细节。
2.1 ADB 工具安装：5 分钟配好，拒绝玄学
Windows 用户：去 Android SDK Platform-Tools 下载 zip 包，解压到
C:\adb（路径别带中文和空格）；
→ 打开“系统属性 → 高级 → 环境变量 → 系统变量 → Path → 新建”，填入C:\adb；
→重启命令行窗口（重要！旧窗口不生效），输入adb version，看到Android Debug Bridge version 1.0.41即成功。macOS 用户：终端执行
# 下载后解压到 ~/Downloads/platform-tools echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc adb version若提示
command not found，检查~/.zshrc是否真实写入，或尝试source ~/.bash_profile（老系统）。
避坑提示：很多教程让你下载“完整 Android Studio”，完全没必要。Platform-Tools 是独立小包，15MB，5 秒下载完。
2.2 手机设置：三步开通“远程眼睛和手”
- 开启开发者模式：设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7 次（小米/华为需点 10 次），弹出“您现在是开发者”；
- 开启 USB 调试：设置 → 更多设置 → 开发者选项 → 启用“USB 调试”；
小米用户额外注意：必须同时开启“USB 调试（安全设置）”和“USB 安装”，否则无法授权； - 安装 ADB Keyboard：这是关键一步！
→ 电脑下载 ADBKeyboard.apk；
→ 用数据线连接手机，用文件管理器将 apk 传到手机；
→ 手机安装后，进入“设置 → 语言与输入法 → 当前键盘 → 选择 ADB Keyboard”；
→务必设为默认输入法，否则后续无法自动输入文字。
实测发现：部分新机型（如 Pixel 8）需在“开发者选项”中额外开启“无线调试”并授权，但 USB 方式更稳定，建议新手优先用线连。
2.3 验证连接：一眼确认是否成功
手机用 USB 连接电脑后，在终端执行：
adb devices如果输出类似：
List of devices attached 8A5X1234567890AB device说明设备已识别。若显示unauthorized，请查看手机弹窗，勾选“允许 USB 调试”，并勾选“始终允许”。
重要信号：只要这里出现
device，后面 90% 的问题都与 Open-AutoGLM 无关，而是网络或 API 配置问题。
3. 部署 Open-AutoGLM：克隆、安装、一行命令启动
这一步比想象中简单。所有操作都在你本地电脑终端完成，无需碰服务器。
3.1 克隆代码与安装依赖
# 克隆官方仓库（国内访问快） git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 推荐使用清华源加速安装（尤其国内用户） pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .注意：
-e .表示以“开发模式”安装，这样修改代码后无需重新安装即可生效，方便后续调试。
3.2 获取 API Key：选一个平台，5 分钟搞定
Open-AutoGLM 需要调用云端 VLM 服务。我们推荐两个零门槛方案：
| 平台 | 注册地址 | Key 获取路径 | 推荐理由 |
|---|---|---|---|
| 智谱 BigModel | open.bigmodel.cn | 控制台 → API 密钥 → 创建新密钥 | 中文理解强，响应快，免费额度够用 |
| ModelScope（魔搭） | modelscope.cn | 个人中心 → 访问令牌 → 创建 | 支持AutoGLM-Phone-9B专用模型，开源友好 |
注册后复制你的 API Key，它是一串以sk-开头的长字符串，后面会用到。
3.3 第一次运行：用一条命令唤醒你的手机助手
确保手机已连接且adb devices显示正常，执行：
# 使用智谱 BigModel（推荐新手） python main.py \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model autoglm-phone \ --apikey "your_actual_api_key_here" \ "打开微信，搜索公众号‘CSDN’并关注" # 或使用魔搭 ModelScope python main.py \ --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 \ --model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \ --apikey "your_actual_api_key_here" \ "打开小红书，搜索‘北京咖啡探店’，点开第一个笔记"关键参数说明：
- -base-url：API 服务地址，不能写错；- -model：模型名，智谱用autoglm-phone，魔搭用ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B；- -apikey：你刚复制的密钥，必须用英文引号包裹；
最后一串文字：就是你的自然语言指令，越具体越好（比如写明 App 名、搜索词、操作目标）。
运行后，你会看到终端滚动日志：截图 → 上传 → 模型推理 → 规划动作 → 执行点击……几秒后，手机屏幕真的动了起来。
4. 实测效果：不是“能跑”，而是“跑得聪明”
我测试了 8 个典型场景，记录下真实表现。不吹不黑，只说事实：
| 场景 | 指令示例 | 是否成功 | 关键观察 |
|---|---|---|---|
| App 启动与搜索 | “打开抖音，搜索‘AI 教程’” | 100% | 自动点开抖音 → 点搜索框 → 输入文字 → 点搜索按钮，全程无卡顿 |
| 多步导航 | “打开淘宝，搜‘机械键盘’，筛选价格 300-500，点销量最高商品” | 准确识别筛选按钮位置，滑动到“销量”排序项，点击正确商品 | |
| 表单填写 | “打开银行 App，登录，输入手机号 138****1234，密码 123456” | 需人工授权 | 检测到登录页自动暂停，提示“检测到敏感操作，请确认是否继续”，安全机制到位 |
| 内容提取 | “打开知乎，进入‘人工智能’话题页，截取前三个问题标题” | 截图后准确识别标题区域，返回纯文本结果（非截图） | |
| 跨 App 协作 | “把微信里收到的链接，复制到 Safari 打开” | ❌ | 当前版本暂不支持跨 App 剪贴板读取，需手动复制（官方文档注明为待支持功能） |
最惊艳的细节：
- 它能区分“搜索框”和“地址栏”，在 Chrome 里不会把网址当关键词搜索；
- 遇到模糊按钮（如只有图标无文字），会结合上下文推断（例如在微信聊天页看到放大镜图标，直接判定为搜索）；
- 执行失败时，不是报错退出，而是返回清晰原因：“未找到‘关注’按钮，当前页面可能未加载完成，请稍后重试”。
真实体验：它不像一个冷冰冰的工具，而像一个有点慢但很认真的实习生——会思考、会提问、会复盘。第一次让它“取消自动续费”，它先截图确认页面，再逐级点击，最后弹窗问我“是否确认取消？这将立即生效”，而不是盲目点击。
5. 进阶技巧：让效率翻倍的 3 个实用方法
跑通只是开始。掌握这些技巧，才能把它变成真正的生产力伙伴。
5.1 指令怎么写才高效？记住这三条铁律
- 明确主谓宾：不说“帮我看看淘宝有没有好东西”，而说“打开淘宝，搜索‘降噪耳机’，点进‘索尼 WH-1000XM5’商品页”；
- 避免模糊词：“附近”“最新”“热门”等词模型难定位，换成“距离我 500 米内”“2024 年 4 月发布”；
- 善用停顿符：长指令用句号分隔动作，例如：“打开小红书。搜索‘健身餐食谱’。点开收藏数最高的笔记。”
5.2 远程控制：WiFi 连接，摆脱数据线束缚
USB 虽稳定，但不方便。WiFi 连接只需两步：
- 先用 USB 连接，执行
adb tcpip 5555； - 断开 USB，用 WiFi 连接：
adb connect 192.168.1.100:5555（IP 查手机 WLAN 设置）。
之后所有指令中的--device-id改为192.168.1.100:5555即可。实测延迟 < 800ms，刷短视频级操作完全跟手。
5.3 Python API 封装：嵌入你自己的脚本
不想每次敲命令？用代码调用更灵活：
from phone_agent.main import run_agent result = run_agent( device_id="8A5X1234567890AB", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", model="autoglm-phone", api_key="your_key", instruction="截图当前屏幕，保存为 screenshot.png" ) print(result["status"]) # success / failed print(result["log"][-1]["message"]) # 最后一步执行结果你可以把它集成进自动化工作流，比如每天 9 点自动截图钉钉打卡页，发到企业微信。
6. 常见问题与解决：省下 3 小时排查时间
根据我踩过的所有坑，整理出高频问题及直击要害的解法：
问题：
Connection refused或timeout
→ 检查云服务端口是否开放（智谱/魔搭无需配置，此问题基本不存在）；
→ 若用本地部署模型，确认 vLLM 服务已启动且--host 0.0.0.0绑定；
→终极方案：换用智谱 API，99% 的连接问题消失。问题：手机黑屏/显示“敏感屏幕”
→ 这是 Android 系统级保护，常见于金融、支付类 App；
→正确做法：不强行突破，而是加一句指令：“请人工接管，我将手动操作下一步”；
→ 框架会暂停并等待你操作后截图，再继续后续流程。问题：ADB 连接不稳定（尤其 WiFi）
→ 优先改用 USB；
→ 若必须 WiFi，路由器开启“WMM”（无线多媒体）功能，降低干扰；
→ 在手机“开发者选项”中关闭“USB 调试（验证应用）”。问题：模型返回乱码或空响应
→ 检查 API Key 是否过期或权限不足（智谱需开通autoglm-phone权限）；
→ 检查--base-url末尾是否有/v1（智谱必须带，魔搭不要带）。
经验之谈：80% 的问题源于 ADB 连接或 API 配置错误，而非 Open-AutoGLM 本身。遇到问题，先回退到
adb devices和curl -H "Authorization: Bearer xxx"测试 API，再逐步排查。
7. 总结：它不只是一个工具，而是手机交互的下一个范式
当我看着 Open-AutoGLM 自己完成“打开美团 → 搜索‘家常菜’ → 筛选评分 4.8+ → 点开‘京味斋’ → 截图菜单页”这一整套操作时，突然意识到：我们正在见证一种新交互方式的诞生。
它不取代 App，而是成为 App 之间的“翻译官”和“执行者”；
它不替代人，而是把人从重复点击中解放出来，专注真正需要判断的环节；
它不追求万能，但在“理解界面 + 执行动作”这个垂直领域，已经足够扎实、足够可靠。
如果你是开发者，它提供了清晰的扩展接口，可以接入自己的 VLM 或定制动作引擎；
如果你是产品经理，它是一面镜子，照出当前 App 交互中多少冗余步骤；
如果你只是普通用户，今天花 20 分钟搭好，明天就能让它帮你抢演唱会门票、比价、填表、甚至陪孩子玩互动游戏。
技术的价值，从来不在参数多高，而在是否让生活更轻一点。Open-AutoGLM 做到了。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。
