Open-AutoGLM多场景落地实践：搜索/关注/点赞自动化部署案例
1. 引言
1.1 技术背景与业务需求
随着移动互联网的深度渗透，用户在手机端的操作日益频繁且重复。从社交平台的内容浏览、账号关注到信息检索，大量高频但低认知负荷的任务占据了日常使用时间。传统手动操作效率低下，而脚本化自动化又面临界面变动敏感、开发门槛高等问题。
在此背景下，Open-AutoGLM应运而生——这是由智谱AI开源的一款面向手机端的AI Agent框架，基于视觉语言模型（VLM）实现自然语言驱动的全链路自动化操作。它不仅能够“看懂”屏幕内容，还能理解用户意图，并自主规划和执行复杂的交互流程。
该技术特别适用于如小红书、抖音等动态UI频繁更新的应用场景，为搜索、关注、点赞等常见行为提供稳定可靠的自动化解决方案。
1.2 核心价值与应用场景预览
Open-AutoGLM 的核心优势在于其多模态感知 + 智能决策 + ADB控制三位一体的能力架构：
- 多模态理解：通过视觉编码器解析当前屏幕布局与语义。
- 意图解析与任务规划：将自然语言指令拆解为可执行的动作序列。
- 设备级操控：利用 ADB 实现点击、滑动、输入等底层操作。
本文将以“打开抖音搜索指定账号并关注”这一典型任务为例，系统性地介绍 Open-AutoGLM 在真实设备上的部署流程、关键配置要点以及实际运行中的优化策略，帮助开发者快速构建属于自己的手机端智能代理系统。
2. 系统架构与工作原理
2.1 整体架构概览
Open-AutoGLM 基于Phone Agent架构设计，整体分为三个核心模块：
视觉感知层（Vision Perception）
- 利用 VLM 对手机截屏进行编码，提取图文混合特征。
- 输出结构化信息：控件类型、文本内容、位置坐标。
推理与规划层（Reasoning & Planning）
- 接收用户自然语言指令（如“搜索美食博主”）。
- 结合当前屏幕状态，生成下一步动作（点击、输入、滑动等）。
- 支持长周期任务的上下文记忆与错误恢复机制。
执行控制层（Execution Control）
- 通过 ADB 协议向安卓设备发送操作命令。
- 集成 ADB Keyboard 实现文本输入。
- 提供远程调试接口，支持 WiFi 连接下的非接触式控制。
数据流如下：
用户指令 → VLM 解码 → 屏幕理解 → 动作规划 → ADB 执行 → 新截图反馈 → 循环迭代2.2 关键技术细节解析
视觉语言模型（VLM）的作用
AutoGLM-Phone 使用的是专为移动端操作优化的autoglm-phone-9b模型。该模型经过大量手机界面截图与操作轨迹对齐训练，具备以下能力：
- 跨应用识别通用 UI 元素（如搜索框、关注按钮）。
- 理解相对位置关系（“下方第二个图标”）。
- 处理模糊匹配（按钮文字略有变化仍可识别）。
ADB 控制机制详解
ADB（Android Debug Bridge）是 Android 官方提供的调试桥接工具，Open-AutoGLM 通过以下方式实现精准控制：
| 操作类型 | ADB 命令示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 截图获取 | adb exec-out screencap -p > screen.png | 获取当前屏幕图像用于 VLM 分析 |
| 点击事件 | adb shell input tap x y | 根据坐标触发点击 |
| 滑动操作 | adb shell input swipe x1 y1 x2 y2 | 模拟手指滑动 |
| 文本输入 | adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "hello" | 需配合 ADB Keyboard |
注意：标准
input text不支持中文，必须依赖第三方输入法桥接。
敏感操作防护机制
为防止误操作导致账号风险，系统内置了双重保护：
- 确认提示机制：当检测到“支付”、“删除”、“退出登录”等高危关键词时，自动暂停并等待人工确认。
- 人工接管模式：验证码弹窗或异常页面出现时，允许开发者临时介入，完成后再交还控制权。
3. 本地部署与真机连接实战
3.1 硬件与环境准备
要成功运行 Open-AutoGLM，需确保以下软硬件条件满足：
- 操作系统：Windows 10+ 或 macOS 12+
- Python 版本：建议 Python 3.10 或以上（兼容性最佳）
- 安卓设备：Android 7.0 及以上版本的真实手机或模拟器
- ADB 工具包：Android SDK Platform Tools
ADB 环境变量配置（Windows）
- 下载 platform-tools 并解压至本地目录（如
C:\platform-tools）。 - 按下
Win + R输入sysdm.cpl，进入“系统属性”。 - 点击“高级”选项卡 → “环境变量”。
- 在“系统变量”中找到
Path，点击“编辑” → “新建”，添加 ADB 解压路径。 - 打开命令行，执行：
若返回版本号，则表示配置成功。adb version
ADB 环境变量配置（macOS）
在终端中执行以下命令（假设解压路径为~/Downloads/platform-tools）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools建议将该行写入~/.zshrc或~/.bash_profile文件以持久化生效。
3.2 手机端设置步骤
开启开发者模式
- 进入手机“设置” → “关于手机”。
- 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已开启开发者选项”。
启用 USB 调试
- 返回“设置”主菜单 → “开发者选项”。
- 找到并勾选“USB 调试”。
- 当首次连接电脑时，授权弹窗中点击“允许”。
安装 ADB Keyboard（解决中文输入问题）
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
- 选择“ADB Keyboard”作为当前输入法。
验证方法：在任意输入框长按 → 选择“输入法” → 确认 ADB Keyboard 可用。
3.3 部署控制端代码
在本地电脑上克隆并安装 Open-AutoGLM 控制端：
# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .注意事项：
- 推荐使用虚拟环境（
python -m venv venv && source venv/bin/activate）避免依赖冲突。- 若安装
pyautogui失败，请尝试升级 pip：pip install --upgrade pip
3.4 设备连接方式详解
USB 连接方式（推荐初学者使用）
使用数据线连接手机与电脑。
执行命令查看设备状态：
adb devices正常输出应类似：
List of devices attached 1234567890ABCDEF device若显示
unauthorized，请检查手机是否弹出授权对话框并点击“允许”。
WiFi 远程连接方式（适合远程调试）
适用于设备不在身边或需批量管理多个手机的场景。
步骤一：通过 USB 初始化 TCP/IP 模式
adb tcpip 5555此命令将设备监听在 5555 端口，准备接受网络连接。
步骤二：断开 USB，使用 IP 连接
adb connect 192.168.x.x:5555其中192.168.x.x为手机在同一局域网下的 IP 地址（可在“设置-关于手机-状态信息”中查看）。
验证连接
再次运行adb devices，应看到设备以 IP 形式列出：
List of devices attached 192.168.1.100:5555 device4. 启动 AI 代理并执行任务
4.1 命令行方式启动
在项目根目录下运行主程序：
python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<云服务器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：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--device-id | 设备标识符，可通过adb devices获取 |
--base-url | 云端 VLM 服务地址，格式为http://ip:port/v1 |
--model | 指定使用的模型名称（需与后端一致） |
| 最后字符串 | 用户自然语言指令，支持中文 |
提示：若使用本地 USB 连接，
--device-id可填写设备序列号（如1234567890ABCDEF）。
4.2 Python API 方式调用（适用于集成开发）
对于需要嵌入到现有系统的开发者，Open-AutoGLM 提供了完整的 Python SDK 接口。
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}") # （可选）启用 TCP/IP 模式 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")该 API 支持：
- 多设备并发管理
- 自动重连机制
- IP 获取、状态监控等高级功能
可用于构建自动化测试平台或私域运营工具链。
5. 常见问题排查与优化建议
5.1 典型问题及解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
adb devices显示 unauthorized | 未授权调试 | 在手机上点击“允许USB调试” |
| 连接被拒绝（Connection refused） | 云服务器防火墙未开放端口 | 登录云控制台，放行对应端口（如 8800） |
| ADB 频繁掉线（WiFi模式） | 网络不稳定或休眠策略 | 关闭手机自动锁屏，保持 WiFi 常连 |
| 模型无响应或输出乱码 | vLLM 启动参数不匹配 | 检查--max-model-len是否 ≥ 8192，显存是否充足 |
| 中文无法输入 | ADB Keyboard 未设为默认输入法 | 进入设置重新切换输入法 |
5.2 性能优化建议
提升推理速度：
- 使用 GPU 加速的 vLLM 服务端（CUDA >= 11.8）。
- 设置合理的
--max-model-len和--tensor-parallel-size参数。
增强稳定性：
- 在复杂任务中加入“超时重试”逻辑。
- 添加截图缓存机制，避免频繁请求 ADB 截图。
降低资源占用：
- 对于轻量任务，可考虑蒸馏版小模型替代 9B 模型。
- 合理设置截图采样频率（默认每步一次即可）。
6. 总结
6.1 核心收获回顾
本文系统介绍了 Open-AutoGLM 在真实场景下的完整部署流程，涵盖从环境搭建、设备连接到任务执行的各个环节。我们重点实现了“打开抖音搜索指定账号并关注”的自动化流程，展示了该框架在自然语言理解、视觉感知与设备控制方面的强大能力。
关键技术点包括：
- ADB 多模式连接（USB/WiFi）适配不同使用场景。
- ADB Keyboard 解决中文输入难题。
- 基于 vLLM 的高效 VLM 服务调用。
- 安全机制保障敏感操作可控。
6.2 最佳实践建议
- 开发阶段优先使用 USB 连接，确保连接稳定性。
- 定期清理设备缓存，避免因内存不足导致 ADB 异常。
- 对关键任务添加日志记录与异常捕获，便于后期分析。
- 结合 OCR 辅助校验，提高复杂界面的识别准确率。
Open-AutoGLM 为手机端自动化提供了全新的范式——不再依赖固定脚本，而是让 AI 真正“看懂”界面并自主决策。未来可拓展至自动化客服、APP 测试、内容运营等多个领域，具有广阔的应用前景。
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