news 2026/2/22 22:56:27

新手必看：Open-AutoGLM本地部署避坑全记录

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张小明

前端开发工程师

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新手必看：Open-AutoGLM本地部署避坑全记录

新手必看：Open-AutoGLM本地部署避坑全记录

1. 这不是普通AI，而是一个会“用手机”的智能体

你有没有想过，让AI像人一样点开APP、滑动屏幕、输入文字、点击按钮？不是调API，不是写脚本，而是真正理解界面、规划动作、执行操作——就像你亲手在操作一样。

Open-AutoGLM 就是这样一个框架。它不是云端黑盒服务，也不是只能回答问题的聊天机器人；它是智谱开源的手机端AI Agent，核心能力是：
看懂你的手机屏幕（截图+OCR+布局理解）
听懂你的自然语言指令（比如“帮我把微信里昨天那条带图片的消息转发给张三”）
自己动手完成整套操作（通过ADB自动点击、滑动、输入、返回）

更关键的是：它支持完全本地私有化部署——模型跑在你租的云GPU上，控制逻辑在你本地电脑，手机连在你桌上。数据不上传、指令不外泄、行为全可控。

但现实很骨感：官方文档写得简洁，实际部署时却卡在ADB授权、USB映射、环境变量、模型加载失败……一环断，全盘停。本文不讲原理、不堆参数，只聚焦一件事：让你第一次运行就成功，少走3小时弯路。

下面所有步骤，都来自真实踩坑后的整理。每一步都标出“为什么必须这么做”，而不是“照着做就行”。

2. 部署前必须搞清的三件事

2.1 它到底在哪儿跑？架构拆解一句话说清

Open-AutoGLM 是典型的分离式架构，不是单机软件，而是三端协同：

  • 手机端：只负责“被操作”。它提供屏幕画面（截图）、接收点击/输入指令（ADB）、显示结果。不需要装模型，也不需要联网。
  • 本地电脑端：运行控制程序（main.py或basic_demo.py），负责把你的指令发给服务器、接收模型响应、再转成ADB命令发给手机。
  • 云服务器端：运行大模型推理服务（vLLM + AutoGLM-Phone-9B），负责“思考”——理解截图、解析意图、生成操作步骤。这才是真正吃显存的部分。

重点提醒：很多人误以为“代码克隆完就能跑”，结果卡在Connection refused——其实是忘了启动云服务器上的模型服务，或者没配对--base-url地址。

2.2 你不需要买服务器，但必须选对云平台

别被“本地部署”四个字误导。这里的“本地”，是指控制端在你电脑上，不是指整个系统都在你笔记本跑。AutoGLM-Phone-9B 是一个9B参数的视觉语言模型，最低需要32GB显存（A100或RTX 4090级别）才能流畅加载。

我们推荐用AutoDL，原因很实在：

  • 不用自己买GPU服务器，按小时付费，部署测试完关机，花不了15元；
  • 内置SSH隧道工具，能一键把云主机的USB口“映射”到你本地电脑，解决ADB跨网络难题；
  • 镜像预装PyTorch+CUDA，省去环境编译痛苦。

其他平台（如Vast.ai、RunPod）也能用，但USB映射需手动配置adb reverse，对新手极不友好。

2.3 手机不是越新越好，而是越“听话”越好

Android 12+ 的手机，常因系统级限制导致ADB异常：

  • 某些品牌（华为、小米）默认关闭“USB调试（安全设置）”，不勾选就始终显示unauthorized；
  • Android 13+ 引入更严格的输入法权限，ADB Keyboard 必须在“已启用输入法”列表中，且设为默认，否则AI发不出文字；
  • 模拟器（如BlueStacks、MuMu）基本不可用——它们的截图分辨率不标准、坐标系错乱、ADB响应延迟高。

推荐真机：Redmi Note 12 / iQOO Neo6 / 一加 Ace 2（Android 11~12，开发者选项完整，USB线兼容性好）
❌ 避免：华为Mate系列（EMUI限制多）、三星S23（One UI调试开关藏得深）、所有模拟器

3. 本地电脑端：控制中枢的搭建与验证

3.1 ADB安装不是“装完就行”，而是“装对路径+配对权限”

很多教程只说“下载ADB”，但没告诉你：Windows下必须把platform-tools目录加进系统PATH，macOS下必须让export命令永久生效。否则adb devices永远报“command not found”。

Windows 正确做法：
  1. 下载 platform-tools_r34.0.5-windows.zip（别用旧版）；
  2. 解压到固定路径，例如C:\adb；
  3. Win+R → 输入sysdm.cpl→ “高级” → “环境变量” → 在“系统变量”里找到Path→ “编辑” → “新建” → 粘贴C:\adb；
  4. 重启CMD窗口（重要！旧窗口PATH未刷新）→ 输入adb version，看到版本号即成功。
macOS 正确做法：
  1. 解压后进入Terminal，执行：
echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc
  1. 关闭并重开Terminal →adb version验证。

验证小技巧：插上手机后，adb devices输出应为xxxxxx device（不是unauthorized）。如果显示offline，拔掉USB线，关掉手机“开发者选项”，再重新开启一次。

3.2 Open-AutoGLM 控制端代码：克隆、安装、测试三步闭环

不要直接pip install open-autoglm—— 官方未发布PyPI包，必须从源码安装。

# 1. 克隆仓库（注意：用HTTPS，不用SSH，避免权限问题） git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM # 2. 创建干净虚拟环境（Python 3.10是硬性要求，3.11+会报错） python3.10 -m venv venv source venv/bin/activate # macOS/Linux # venv\Scripts\activate # Windows # 3. 安装依赖（清华源加速，跳过超时） pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # 4. 安装本项目（-e 表示可编辑模式，后续改代码立即生效） pip install -e .

验证是否安装成功：
在Open-AutoGLM/目录下运行

python -c "from phone_agent.adb import ADBConnection; print('导入成功')"

无报错即通过。

3.3 连接手机的两种方式：USB直连 vs WiFi无线，选哪个？

方式适用场景优点缺点命令
USB直连首次调试、稳定性优先延迟低、连接稳、无需IP配置需要USB线、占用电脑接口adb devices
WiFi ADB多设备管理、远程办公无线自由、可同时连多台首次需USB配对、WiFi不稳定易掉线adb tcpip 5555→adb connect 192.168.x.x:5555

新手强烈建议从USB开始。WiFi ADB看似方便，但一旦adb connect失败，排查网络、防火墙、手机IP变化等，耗时远超USB。

4. 云服务器端：模型服务的启动与联调

4.1 为什么不能跳过这一步？——没有它，控制端只是个“哑巴”

本地电脑的main.py只是“传话员”。它把手机截图和你的指令打包发给云服务器，等模型返回“下一步该点哪里”，再转成ADB命令。如果云服务器没跑模型服务，控制端会一直卡在Connecting to http://...

官方推荐用 vLLM 启动，命令如下（在AutoDL云主机中执行）：

# 进入工作目录 cd ~/autoglm # 启动vLLM服务（关键参数不能少） CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \ --tokenizer ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \ --dtype bfloat16 \ --max-model-len 8192 \ --tensor-parallel-size 1 \ --port 8000 \ --host 0.0.0.0

必须检查的三个点：

  • --model路径必须是ModelScope上的ID（不是本地路径），vLLM会自动下载；
  • --max-model-len 8192是硬性要求，低于此值会导致长指令截断；
  • --host 0.0.0.0让服务监听所有IP，否则本地电脑无法访问。

启动成功后，浏览器打开http://<云服务器IP>:8000/docs，能看到Swagger API文档，说明服务已就绪。

4.2 本地控制端如何正确对接云服务？

main.py的--base-url参数，格式必须是：
http://<云服务器公网IP>:8000/v1

常见错误：

  • ❌http://localhost:8000/v1（本地电脑访问自己的8000端口，但模型不在本地）
  • ❌http://192.168.1.100:8000/v1（这是云主机内网IP，本地电脑无法直连）
  • ❌https://...（vLLM默认HTTP，加S会报错）

正确做法：

  1. 在AutoDL控制台，找到云主机详情页，复制“公网IP”；
  2. 确保云主机安全组放行8000端口（TCP）；
  3. 命令中写死：--base-url http://123.56.78.90:8000/v1

5. 手机端：让AI真正“看见”和“操作”的最后一步

5.1 ADB Keyboard 不是“装了就行”，而是“启用+设为默认”

这是90%新手失败的根源。ADB Keyboard APK安装后，必须：

  1. 进入手机「设置」→「语言和输入法」→「当前键盘」→「选择键盘」；
  2. 找到「ADB Keyboard」并勾选；
  3. 返回上一级，点「默认键盘」→ 选择「ADB Keyboard」。

验证方法：
在任意输入框（如微信搜索栏）长按，弹出“输入法”菜单，确认「ADB Keyboard」在顶部且有蓝点。

如果没启用，input text "hello"命令会静默失败，控制端日志毫无提示。

5.2 屏幕解锁：AI不会帮你输密码，所以请关掉

AutoGLM 默认假设手机处于“已解锁”状态。它能模拟滑动解锁，但无法识别和输入锁屏密码（涉及系统级权限，安卓禁止）。

正确做法：
手机「设置」→「安全」→「屏幕锁定方式」→ 改为「无」或「滑动」。
注意：测试完记得改回，保障隐私。

5.3 截图权限：某些品牌需额外授权

小米、OPPO等手机，系统相册会拦截ADB截图请求，导致adb shell screencap返回空图。

🔧 解决方案：

  1. 打开手机「设置」→「应用设置」→「特殊应用权限」→「无障碍」；
  2. 找到「ADB」或「Android Debug Bridge」，开启权限；
  3. 或临时用adb shell input keyevent KEYCODE_POWER唤醒屏幕后再截图。

6. 第一次成功运行：从指令到动作的完整链路

现在，所有环节都已打通。我们用一条最简单的指令验证全流程：

python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ # adb devices输出的ID --base-url http://123.56.78.90:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开计算器，输入1+1，点击等于"

你将看到：

  • 终端打印：[INFO] Capturing screen...→Sending to model...→Received action: TAP(200, 300)
  • 手机屏幕：自动亮起 → 打开计算器APP → 点击数字1 → 点击+号 → 点击1 → 点击= → 显示结果2

如果卡在某一步：

  • 卡在Capturing screen：检查ADB连接、手机是否黑屏、截图权限；
  • 卡在Sending to model：检查云服务器IP、端口、防火墙；
  • 卡在Received action但手机无反应：检查ADB Keyboard是否启用、手机是否锁屏。

7. 那些没人告诉你的“幽灵问题”与解法

7.1 模型加载一半卡住，显存显示只用了10GB？

这是vLLM的典型现象。它在初始化KV Cache时会预分配显存，但进度条不显示。耐心等待3-5分钟，只要nvidia-smi显示显存占用稳定在30GB+，就是正常加载中。强行Ctrl+C会损坏缓存，需重启服务。

7.2adb devices显示设备，但python main.py报Device not found？

因为main.py默认使用adb -s <id>指定设备，而你的设备ID含冒号（如192.168.1.100:5555），Python的subprocess会将其解析为URL。
解法：在命令中加--device-id参数，明确指定ID。

7.3 中文指令识别不准，总把“微信”听成“微X”？

AutoGLM-Phone-9B 的Tokenizer对中文分词较敏感。避免用模糊简称：

  • ❌ “打开微X搜美食” → “打开微信APP，搜索‘川菜’”
  • ❌ “点那个红的” → “点击屏幕右下角红色购物车图标”

指令越具体（APP名+动作+目标元素），成功率越高。

8. 总结：部署成功的三个确定性信号

当你看到以下三点同时出现，说明Open-AutoGLM已在你手中真正跑通：

  • 信号一：云服务器终端显示INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000，且nvidia-smi显存占用≥30GB；
  • 信号二：本地电脑adb devices输出device，且python -c "import adb; print('OK')"无报错；
  • 信号三：手机屏幕在指令发出后3秒内开始自动操作，终端同步打印TAP(x,y)或INPUT("text")日志。

这不是一个玩具项目，而是一个可扩展的AI自动化基座。接下来，你可以：

  • 把examples/basic_demo.py改成批量处理脚本，让AI帮你一天刷100个APP；
  • 结合OCR结果，在截图中定位“立即支付”按钮，实现全自动下单；
  • 用phone_agent模块封装成Web API，让非技术同事也能用自然语言指挥手机。

真正的智能，不在于它多能说，而在于它多能做。现在，轮到你让它开始做事了。

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