从GitHub克隆到运行：Open-AutoGLM完整部署记录

从GitHub克隆到运行：Open-AutoGLM完整部署记录

1. 这不是另一个“AI手机概念”，而是一个能真正点开App的智能体

你有没有试过，对着手机说一句“帮我订一杯附近星巴克的冰美式”，然后它自己打开外卖App、选门店、加冰、下单、付款？听起来像科幻片——但Open-AutoGLM让这件事离现实只差一次git clone。

这不是演示视频里的剪辑效果，也不是限定场景的Demo。它是智谱AI开源的Phone Agent框架，一个能在真实安卓设备上完成端到端操作的AI智能体：看懂屏幕、理解意图、规划动作、点击滑动、输入文字、甚至在遇到验证码时主动喊你“来接管一下”。

它不依赖云端截图上传+人工标注反馈的慢循环，而是通过ADB直连设备，每秒截屏、实时推理、即时执行——整个过程像一个熟练的真人手指在操作，只是更快、更准、不知疲倦。

本文不讲论文、不画架构图，只做一件事：带你从零开始，把Open-AutoGLM跑起来，让它第一次为你打开抖音、搜索博主、完成关注。每一步都经过实测，所有命令可直接复制粘贴，所有坑我都替你踩过了。

2. 环境准备：三台设备，四个确认项

别被“AI”二字吓住——Open-AutoGLM对本地电脑的要求极低。它本身不训练模型，也不跑大参数视觉编码器，真正的“大脑”在服务端（你可以用智谱BigModel API，也可以自己搭vLLM）。你的本地电脑只负责“眼睛”（截屏）、“手”（ADB指令）和“传话筒”（转发请求）。

我们先理清三类设备角色：

• 你的本地电脑（Windows/macOS/Linux）：运行控制端代码，连接手机，发送指令
• 你的安卓手机（Android 7.0+）：被操控的“执行终端”，需开启调试权限
• 模型服务端（云服务器 or 本地GPU机器）：提供autoglm-phone-9b推理能力，返回操作决策

2.1 本地电脑：装好这四样，就齐了

• Python 3.10+
  推荐用pyenv或Miniconda管理环境，避免污染系统Python。验证命令：

python --version # 应输出 3.10.x 或更高

• ADB 工具（必须）
  下载地址：https://developer.android.com/tools/releases/platform-tools
  解压后，将platform-tools/目录路径加入系统PATH：
• Windows：系统属性 → 高级 → 环境变量 → 系统变量 → Path → 新建，填入解压路径
• macOS/Linux：在~/.zshrc或~/.bashrc中添加：

  export PATH="$PATH:/path/to/platform-tools"

验证：终端输入adb version，应显示版本号（如Android Debug Bridge version 1.0.41）

• Git
  用于克隆仓库。Mac用xcode-select --install，Windows下载Git for Windows

• 一个能联网的浏览器
  后面要访问智谱BigModel控制台申请API Key，或下载ADB Keyboard APK——没错，这个环节真得手动点几下。

小提醒：不要用WSL或Docker Desktop内置的Linux子系统跑ADB控制端。ADB需要直接访问USB设备驱动，WSL2对USB支持不稳定，极易出现device unauthorized或no devices/emulators found。老老实实用Windows CMD、PowerShell或macOS Terminal。

2.2 安卓手机：五步开通“被操控权”

这是最容易卡住的环节。很多用户卡在“adb devices 显示 offline”或“授权弹窗不出现”。按顺序操作，一步都不能跳：

1. 开启开发者模式
   设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次（不是5次，不是10次，是7次），直到提示“您已处于开发者模式”。

2. 开启USB调试
   返回设置主界面 → 系统 → 开发者选项 → 找到并开启USB调试
   部分华为/小米/OPPO机型还需额外开启：

   • “USB调试（安全设置）”
   • “USB安装”
   • “USB调试（认证）”（若弹出RSA密钥确认框，请勾选“始终允许”并点确定）

3. 用原装USB线连接电脑
   充电宝线、蓝牙耳机线、Type-C转Lightning线——统统不行。必须是支持数据传输的原装线。插上后，手机通知栏应弹出“USB用于：文件传输”或“传输文件”，点击改为“文件传输（MTP）”。

4. 安装 ADB Keyboard（关键！）
   Open-AutoGLM所有文本输入（搜索关键词、账号密码）都靠它完成。

   • 下载地址：https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard/releases
     （找最新版ADBKeyboard_v1.5.apk）
   • 手机安装该APK（需开启“未知来源应用安装”）
   • 设置 → 系统 → 语言与输入法 → 虚拟键盘 → 勾选ADB Keyboard
   • 返回上一级 → 默认键盘 → 切换为ADB Keyboard

5. 最后验证：adb devices必须返回device

   $ adb devices List of devices attached 8A2X123456789ABC device

   如果显示unauthorized，请检查第2步是否漏掉“始终允许”；如果显示offline，请重插USB线并重启手机ADB（adb kill-server && adb start-server）。

3. 克隆、安装、配置：三行命令走完前端部署

现在，你的电脑和手机已建立信任关系。接下来，把控制端代码拉下来，装好依赖，就等发号施令。

3.1 克隆仓库并进入目录

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

注意：仓库名是Open-AutoGLM，不是AutoGLM或phone-agent。拼错会404。

3.2 安装Python依赖（两个pip命令缺一不可）

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

• requirements.txt包含运行时依赖（adbutils,Pillow,requests等）
• -e .表示以“开发模式”安装本项目，让python main.py能直接导入phone_agent模块

验证安装：运行python -c "import phone_agent; print('OK')"，无报错即成功。

3.3 配置模型服务地址：两种选择，推荐第一种

Open-AutoGLM本身不包含大模型，它需要调用一个符合OpenAI API格式的LLM服务。你有两个选择：

▶ 方案A：用智谱BigModel（3分钟开通）

1. 访问 https://bigmodel.cn/ → 注册/登录
2. 进入控制台 → API Key → 创建新Key（名称随意，如open-autoglm-dev）
3. 复制Key（形如sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）

运行命令时，加上这两个参数即可：

--base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --apikey "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \ --model "autoglm-phone"

模型名注意：BigModel平台用的是autoglm-phone（非autoglm-phone-9b），这是官方API层统一命名。

▶ 方案B：自建vLLM服务（进阶用户）

如果你有A10/A100/V100等显卡，想完全离线运行：

1. 按requirements.txt中For Model Deployment章节安装vLLM：

   pip install vllm

2. 下载模型（约20GB）：

   huggingface-cli download zai-org/AutoGLM-Phone-9B --local-dir ./models/AutoGLM-Phone-9B

3. 启动服务（关键参数已精简，实测可用）：

   python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./models/AutoGLM-Phone-9B \ --served-model-name autoglm-phone-9b \ --port 8000 \ --max-model-len 25480 \ --limit-mm-per-prompt '{"image":10}' \ --mm-encoder-tp-mode data \ --chat-template-content-format string

   启动成功后，访问http://localhost:8000/v1/models应返回JSON，含autoglm-phone-9b。

4. 第一次运行：让AI帮你关注一个抖音博主

万事俱备。现在，给它下达第一条自然语言指令——我们选一个有明确结果、易验证、且带输入动作的典型任务：“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”

4.1 获取设备ID

先确认你的设备在线：

adb devices # 输出类似：8A2X123456789ABC device

复制前面那串字母数字组合（如8A2X123456789ABC），这就是你的--device-id。

4.2 执行命令（以BigModel API为例）

在Open-AutoGLM/目录下，运行：

python main.py \ --device-id 8A2X123456789ABC \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --apikey "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \ --model "autoglm-phone" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

命令拆解：

• --device-id：告诉Agent“操控哪台手机”
• --base-url+--apikey：告诉Agent“大脑在哪，怎么进门”
• 最后字符串：就是你对AI说的人话，不需要加引号外的任何修饰词，越像日常说话越好

4.3 观察执行过程（Verbose模式默认开启）

你会看到终端滚动输出，类似这样：

[INFO] Connected to device: 8A2X123456789ABC [INFO] Capturing screen... (saved to /tmp/screen.png) [INFO] Sending request to LLM... [INFO] LLM response: {"thought":"用户想关注特定抖音号。首先需要打开抖音App。","action":"LAUNCH_APP","app_name":"com.ss.android.ugc.aweme"} [INFO] Executing LAUNCH_APP: com.ss.android.ugc.aweme [INFO] Capturing screen... (saved to /tmp/screen_1.png) [INFO] LLM response: {"thought":"抖音已启动，首页有搜索框。下一步点击搜索框。","action":"TAP","x":540,"y":120} [INFO] Executing TAP at (540, 120) ... [INFO] LLM response: {"thought":"已输入抖音号，点击搜索按钮。","action":"TAP","x":1000,"y":120} [INFO] LLM response: {"thought":"搜索结果页出现目标博主。点击进入其主页。","action":"TAP","x":540,"y":420} [INFO] LLM response: {"thought":"博主主页有‘关注’按钮。点击关注。","action":"TAP","x":540,"y":800} [INFO] Task completed successfully.

成功标志：

• 手机屏幕自动亮起 → 抖音App启动 → 顶部搜索框被点击 → 键盘弹出 → 输入dycwo11nt61d→ 点击搜索 → 进入博主主页 → 点击“关注”按钮
• 终端最后一行显示Task completed successfully.

如果中途卡住（比如停在“等待搜索框出现”），大概率是：

• 手机分辨率非1080p（Agent默认适配1080x1920，高刷屏或挖孔屏需微调坐标）
• 抖音版本过新，UI元素位置偏移（可临时切回旧版APK）
• ADB Keyboard未设为默认输入法（检查手机设置）

5. 进阶用法：不只是命令行，还能嵌入你的脚本

main.py是交互入口，但Open-AutoGLM真正强大的地方在于它的Python API设计——你可以把它当成一个函数库，无缝集成到自己的自动化流程中。

5.1 一行代码封装Agent

from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig # 配置模型服务 model_config = ModelConfig( base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", model_name="autoglm-phone", api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" ) # 初始化Agent（自动连接设备） agent = PhoneAgent(model_config=model_config, device_id="8A2X123456789ABC") # 直接调用，返回结构化结果 result = agent.run("打开小红书搜美食") print(f"状态: {result.status}") print(f"耗时: {result.duration:.1f}s") print(f"执行步骤: {len(result.steps)} 步")

5.2 处理敏感操作：当AI要输密码时，让它“喊你一声”

有些任务涉及隐私，比如登录微信。Open-AutoGLM内置了on_human_intervention回调机制：

def ask_for_permission(task_desc: str, screenshot_path: str) -> bool: print(f" AI需要人工介入：{task_desc}") print(f" 当前屏幕截图已保存至：{screenshot_path}") print(" 请手动操作完成后，输入 y 继续，n 中止...") return input().strip().lower() == "y" agent = PhoneAgent( model_config=model_config, device_id="8A2X123456789ABC", on_human_intervention=ask_for_permission # 注册回调 ) result = agent.run("登录微信账号")

此时，当Agent识别到“密码输入框”或“短信验证码页面”，会暂停执行、保存当前截图、打印提示，并等待你输入y才继续——安全与自动化，不再二选一。

5.3 批量任务：写个for循环，让AI帮你刷10个App

tasks = [ "打开美团搜火锅", "打开淘宝搜无线耳机", "打开高德地图查公司路线", "打开网易云音乐播周杰伦" ] for i, task in enumerate(tasks, 1): print(f"\n--- 任务 {i}/{len(tasks)}: {task} ---") result = agent.run(task) if result.status == "success": print(f" 完成，耗时 {result.duration:.1f}s") else: print(f"❌ 失败：{result.error}") time.sleep(3) # 每次任务后休息3秒，避免过热

6. 故障排查：90%的问题，都在这五个检查点

部署中最常遇到的错误，我按发生频率排序，并给出一句话解决方案：

终极技巧：加--verbose参数看详细日志，加--debug保存每一步截图到./debug/目录，问题定位快10倍。

7. 总结：你刚刚部署的，是一个“手机操作系统级”的AI

回看这一路：
你配置了ADB，让电脑认出了手机；
你装好了控制端，让Python能截屏、能发指令；
你连上了模型服务，让AI能“看见”屏幕、“听懂”人话、“想出”下一步；
最后，你敲下一行命令，看着手机自己打开App、输入文字、点击关注——整个过程没有一行Selenium脚本，没有一个XPath定位，只有自然语言。

Open-AutoGLM的价值，不在于它多快或多准，而在于它把AI从“回答问题”的层面，拉到了“执行任务”的层面。它不替代你思考，而是成为你手指和眼睛的延伸。

下一步，你可以：

• 用它批量测试App兼容性（自动遍历所有Tab）
• 搭配定时任务，每天早8点自动打开健康App打卡
• 集成到企业IT系统，新员工入职时自动配置邮箱、钉钉、内部Wiki

它不是一个玩具，而是一把钥匙——打开了“AI原生手机应用”的第一道门。

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