Open-AutoGLM核心原理揭秘：视觉语言模型+动作规划
1. AutoGLM 是什么？让 AI 真正“动手”做事
你有没有想过，AI 不只是回答问题，而是能像你一样操作手机——打开App、搜索内容、点击按钮，甚至跨应用完成一连串任务？
这不再是科幻。Open-AutoGLM正是这样一个开源的 AI Agent 框架，它让大模型不仅能“看懂”手机屏幕，还能“动手”执行你的指令。
简单来说，AutoGLM 是由智谱 AI 推出的一套视觉语言模型 + 动作规划系统，专为自动化操作图形界面（GUI）而设计。它不再局限于文字对话，而是具备了“感知-理解-决策-执行”的完整闭环能力。
举个例子：
“帮我打开小红书，搜索‘北京周末去哪玩’，然后把前三个笔记截图发给我。”
传统大模型只能告诉你该怎么做，但 AutoGLM 会直接帮你完成整个流程——自动唤醒手机、解锁、打开小红书、输入关键词、滑动浏览、截图并发送。
这种能力被称为Phone Use 能力，是当前 AI Agent 领域最前沿的方向之一。
2. 核心架构解析：它是如何做到“看”和“做”的？
2.1 整体工作流：从一句话到一连串操作
当你输入一条自然语言指令后，Open-AutoGLM 的执行流程如下：
- 屏幕感知：通过 ADB 截图获取当前手机界面
- 多模态理解：将图像 + 文本指令输入视觉语言模型（VLM）
- 意图解析与动作规划：模型输出下一步应执行的操作（如点击坐标、输入文本）
- 执行动作：通过 ADB 发送指令控制设备
- 循环迭代：重复上述过程，直到任务完成或达到最大步数
这个过程形成了一个典型的Agent 循环（Action-Observe-Decide），让 AI 能够持续与环境交互。
2.2 视觉语言模型：AI 的“眼睛”和“大脑”
AutoGLM 的核心技术是其定制化的视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM），比如autoglm-phone-9b。
这个模型经过专门训练，能够：
- 理解手机界面的 UI 元素（按钮、输入框、标签等）
- 将视觉元素与语义指令关联起来
- 输出结构化动作指令（JSON格式）
例如，当模型看到一个红色圆形图标下方写着“微信”，它能理解这是“微信App图标”，并在收到“打开微信”指令时，自动识别并点击该区域。
更重要的是，它不是靠硬编码规则匹配，而是真正学会了“看图说话+推理决策”。
2.3 动作空间定义：AI 能做什么？
AutoGLM 定义了一组标准操作动作，构成了它的“行为库”：
| 动作类型 | 参数说明 | 示例 |
|---|---|---|
tap(x, y) | 点击屏幕某坐标 | 点击搜索按钮 |
swipe(x1,y1,x2,y2) | 滑动操作 | 向上滑动刷新 |
type(text) | 输入文本 | 在搜索框输入关键词 |
press_back() | 返回键 | 退出当前页面 |
press_home() | 回到主屏 | 从任意页面返回桌面 |
launch(app_id) | 启动App | 打开抖音 |
这些动作通过 ADB 命令在设备上执行，确保了跨设备兼容性。
2.4 决策机制：如何规划复杂任务？
面对复杂任务，AutoGLM 采用分步推理策略：
# 模型内部可能生成这样的思维链（Chain-of-Thought） 思考步骤： 1. 当前目标：打开小红书并搜索美食 2. 当前界面分析：正在主屏幕，未找到小红书图标 3. 下一步动作：向左滑动一次，查找更多应用 4. 再次观察：仍未找到 5. 替代方案：使用全局搜索功能 6. 执行：点击搜索框 → 输入“小红书” → 点击结果这种基于上下文的动态规划能力，使得 AI 能应对不同布局、不同状态的界面变化，而不是依赖固定路径。
3. 快速部署指南：三步让你的手机变“智能”
虽然 AutoGLM 支持本地部署模型，但对于大多数用户，推荐使用智谱 BigModel 提供的云端 API 快速体验。
3.1 准备工作：软硬件要求
- 操作系统：Windows / macOS / Linux
- Python 版本：建议 3.10+
- 安卓设备：Android 7.0+ 或 HarmonyOS 设备，或使用模拟器
- ADB 工具：用于连接和控制设备
- 网络环境：稳定网络，用于调用云端模型
3.2 安装 ADB 并连接设备
Windows 用户：
- 下载 Android Platform Tools
- 解压后将文件夹路径添加到系统
PATH环境变量 - 打开命令行，运行
adb version验证安装成功
macOS 用户：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools adb version手机端设置：
- 进入「设置 → 关于手机」，连续点击“版本号”7次开启开发者模式
- 返回设置，进入「开发者选项」，启用“USB调试”
- 安装 ADB Keyboard APK，用于远程输入
3.3 部署控制端代码
# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .3.4 获取智谱 API Key
- 访问 智谱开放平台
- 登录后进入「API Key 管理」
- 创建新的 API Key 并复制保存（注意保密）
3.5 启动 AI 代理
python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model "autoglm-phone" \ --apikey "your-api-key-here" \ "打开美团搜索附近的火锅店"参数说明：
--device-id：通过adb devices查看设备ID--base-url：智谱 API 地址--model：指定使用的模型名称- 最后的字符串：你的自然语言指令
4. 实际效果展示：看看 AI 是怎么“干活”的
4.1 成功案例演示
案例一：跨应用信息查询
指令：“查一下今天北京天气，并在微博发一条‘今天适合出门！’的动态”
执行过程：
- 打开天气App，识别当前温度为23℃
- 返回桌面，打开微博
- 点击发布按钮，输入指定文字
- 发布成功
整个过程耗时约45秒，无需人工干预。
案例二：电商比价任务
指令：“在京东和淘宝搜iPhone 15，比较价格最低的那个”
执行过程：
- 分别启动京东、淘宝
- 搜索“iPhone 15”
- 识别商品列表中的价格标签
- 对比后输出结论：“淘宝某店铺售价5899元，低于京东的5999元”
4.2 局限性与挑战
尽管效果惊艳，但仍存在一些限制：
| 问题 | 表现 | 可能原因 |
|---|---|---|
| 找不到App | 循环滑动主屏 | 图标位置不固定，模型未能识别 |
| 输入失败 | 文本未正确输入 | ADB Keyboard 未设为默认输入法 |
| 卡死循环 | 重复执行相同动作 | 意图理解偏差或界面反馈延迟 |
这些问题通常可通过优化提示词、调整超时机制或人工介入解决。
5. 高级技巧与优化建议
5.1 如何提升成功率？
明确指令，减少歧义
❌ “看看有没有新消息”
“打开微信，检查‘工作群’是否有未读消息”
更具体的指令有助于模型精准定位目标。
提供上下文信息
“我现在在抖音首页，请帮我关注抖音号 dycwo11nt61d”
包含当前状态可避免 AI 浪费步骤回到起点。
5.2 自定义行为逻辑
你可以修改phone_agent/agent.py中的run()方法，加入自定义逻辑：
# 添加最大尝试次数限制 max_retries = 5 fail_count = 0 while not task_done: # ...执行动作... if last_action_failed: fail_count += 1 if fail_count > max_retries: print("任务失败：多次尝试无果") break这样可以防止因找不到元素导致无限循环，节省 API 调用成本。
5.3 支持远程 WiFi 控制
摆脱 USB 数据线，实现无线操控：
# 第一次需用USB连接 adb tcpip 5555 adb disconnect adb connect 192.168.1.100:5555之后即可通过局域网远程控制设备，适合长期运行自动化任务。
6. 总结：迈向真正的“具身智能”
Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它是通向具身智能（Embodied AI）的重要一步。它证明了大模型不仅可以“思考”，还可以“行动”。
通过结合视觉语言模型与动作控制系统，AutoGLM 实现了：
- 多模态感知：看得懂屏幕
- 自然语言理解：听得懂指令
- 动作规划与执行：做得了事情
- 反馈闭环学习：学得会经验
未来，这类技术有望应用于：
- 老年人辅助操作智能手机
- 企业级自动化测试与运维
- 智能客服远程协助
- 跨平台 RPA（机器人流程自动化）
更重要的是，它是开源的。这意味着每个人都可以研究、修改、扩展它，共同推动 AI Agent 技术的发展。
如果你也想让 AI 成为你手机上的“数字员工”，现在就可以动手试试 Open-AutoGLM。
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