零基础也能懂！用Open-AutoGLM实现手机自动化操作
1. 这不是科幻，是今天就能用上的真实能力
你有没有过这样的时刻：
- 想在抖音搜一个博主，但懒得点开App、输入搜索框、敲字、点进去……
- 想给微信文件传输助手发条测试消息，却要解锁手机、划到微信、点开对话框、打字、发送——一套动作下来，比煮碗泡面还费劲。
- 明明只是想“打开小红书搜美食”，结果手指在屏幕上点了七八下，眼睛盯着加载圈转了三秒。
现在，这些事，一句话就能搞定。
Open-AutoGLM 不是概念演示，也不是实验室玩具。它是智谱AI开源的、真正能跑在你电脑上、指挥你手机完成任务的AI智能体框架。它不靠预设脚本，不靠固定坐标，而是像人一样——看屏幕、理解界面、思考下一步、动手操作。
你只需要说：“打开美团，搜‘附近2公里内的潮汕牛肉火锅’”，它就会自动点亮屏幕、解锁（如需）、启动美团、点击搜索框、输入文字、点击搜索、滑动浏览结果……全程无需你碰手机一下。
这篇文章不讲模型参数、不聊多模态对齐、不堆技术术语。我们只做一件事：手把手带你从零开始，用最直白的方式，让AI替你操作手机。哪怕你没写过一行Python，没听过ADB是什么，只要愿意花30分钟，就能让手机听你“说话”。
2. 它到底怎么工作的？三句话说清本质
很多人看到“AI操作手机”第一反应是：“这得写多少代码？是不是要学安卓开发？”
其实完全不用。Open-AutoGLM 的设计哲学很朴素：把复杂留给自己，把简单留给用户。
2.1 核心三步，像人一样思考和行动
整个流程就三步，每一步都对应一个真实的人类行为：
- 看：通过ADB实时截取手机屏幕画面，交给视觉语言模型（VLM）分析——它能识别按钮文字、图标含义、页面结构，甚至判断“这个蓝色带箭头的图标大概率是‘返回’”。
- 想：结合你的自然语言指令（比如“点开第二个商品详情”），模型推理出当前该做什么、点哪里、输什么、等多久——这不是死记硬背，而是动态规划。
- 做：把决策转化成ADB命令——
adb shell input tap x y点击、adb shell input swipe滑动、adb shell input text输入文字，全部自动执行。
你不需要告诉它“x=523, y=876”，它自己会算；你也不需要教它“小红书首页的搜索框在右上角”，它自己会找。
2.2 为什么它能“看懂”手机界面？
关键在于它用的不是普通大模型，而是专为手机场景训练的AutoGLM-Phone-9B。这个模型有两大特殊能力：
- 原生支持图文输入：它同时接收截图（图像）和你的指令（文本），在内部做跨模态对齐。比如你输入“点那个红色的‘立即购买’”，它会把“红色”“立即购买”这几个字，和截图里所有红色按钮的位置、文字匹配起来，精准定位。
- 内置手机操作知识：它学过上千个主流App的界面逻辑——知道淘宝的搜索框总在顶部、微信的聊天列表左滑可删除、抖音的点赞图标是爱心形状……这种“常识”，让它不用每次从零学习。
所以它不是在“猜”，而是在“理解”。
2.3 安全机制：它不会乱来
你可能会担心：“万一它误操作，把我的支付宝密码输进搜索框怎么办？”
Open-AutoGLM 内置了三层保险：
- 敏感操作拦截：检测到支付、转账、修改密码等关键词或界面特征（如密码输入框、人脸识别弹窗），自动暂停并提示“请人工接管”。
- 人工接管开关（Take_over）：你随时按回车键就能中断AI，手动操作几秒后，再按回车，它立刻接上后续步骤。
- 远程调试支持：所有ADB指令都走标准协议，你可以用
adb logcat实时查看它每一步在干什么，完全透明。
它不是取代你，而是成为你手指的延伸。
3. 准备工作：三样东西，10分钟搞定
别被“AI”“多模态”吓住。部署Open-AutoGLM，本质上就是装一个工具、连一台手机、跑一条命令。下面所有步骤，我都按“小白视角”写清楚，连环境变量怎么配、USB调试在哪开，都标好了路径。
3.1 你需要准备什么？
| 项目 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 一台电脑 | Windows / macOS / Linux | 用来运行控制端，不需要高性能，MacBook Air M1就能跑 |
| 一部安卓手机 | Android 7.0 及以上 | 华为、小米、OPPO、vivo、三星等主流品牌均可，模拟器也行 |
| 一根数据线（可选） | USB-C 或 Micro-USB | 用于首次连接，之后可切WiFi无线控制 |
小贴士：如果你只有iPhone，目前暂不支持。Open-AutoGLM 专注安卓生态，因为ADB是安卓原生调试协议，iOS需要越狱或企业签名，成本太高。
3.2 第一步：装好ADB——让电脑“看见”手机
ADB（Android Debug Bridge）是谷歌官方提供的安卓调试工具，就像手机的“遥控器”。它不难装，但配置环境变量这一步，90%的新手会卡住。
Windows 用户：
- 去 Android平台工具官网 下载
platform-tools-latest-windows.zip - 解压到一个简单路径，比如
C:\adb（不要放在中文路径或桌面！） - 按
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 - 打开新命令提示符，输入
adb version，如果显示版本号（如Android Debug Bridge version 1.0.41），就成功了。
macOS 用户：
- 下载
platform-tools-latest-darwin.zip，解压到~/Downloads/platform-tools - 打开终端，输入：
echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc adb version看到版本号，即配置成功。
常见坑：如果
adb devices显示空白，先试adb kill-server && adb start-server；如果显示unauthorized，去手机通知栏点“允许USB调试”。
3.3 第二步：手机设置——开启“被遥控”权限
这是最关键的一步，漏掉任何一个开关，AI都动不了你的手机。
- 开启开发者模式：
设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次 → 弹出“您已处于开发者模式” - 开启USB调试：
设置 → 系统与更新 → 开发者选项 → 打开“USB调试” - 必须打开“USB调试（安全设置）”：
同一页面往下翻，找到“USB调试（安全设置）”或“USB安装”，务必打开它。这是很多教程遗漏的点，不开它，AI无法点击任何按钮。 - 安装ADB Keyboard（解决中文输入）：
- 下载 ADBKeyboard.apk
- 用数据线连手机，在电脑命令行输入：
adb install ADBKeyboard.apk - 手机设置 → 语言和输入法 → 找到“ADB Keyboard”，启用它（不用设为默认，系统会自动调用）
做完这四步，你的手机就准备好被AI指挥了。
4. 部署控制端：三行命令，项目就绪
现在，你的电脑和手机已经“握手成功”，接下来只需把Open-AutoGLM的控制程序装到电脑上。全程命令行操作，我给你写好每一步。
4.1 克隆代码 & 创建虚拟环境
打开终端（Windows用CMD或PowerShell，macOS用Terminal），依次执行：
# 1. 克隆项目（这会下载所有代码和配置） git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM # 2. 创建独立的Python环境（避免和其他项目冲突） python -m venv venv # 3. 激活环境（Windows） venv\Scripts\activate # 3. 激活环境（macOS/Linux） source venv/bin/activate激活后，命令行开头会出现(venv)，表示你现在在一个干净的“沙盒”里。
4.2 安装依赖——一条命令，自动搞定
# 使用清华镜像源，国内下载飞快 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install -e .这一步会自动安装：ADB通信库、图像处理工具、HTTP客户端、以及调用大模型的SDK。全程无交互，喝口水的功夫就完成了。
4.3 验证连接——确认AI能“看见”你的手机
保持手机用数据线连着电脑，运行：
adb devices如果输出类似：
List of devices attached ABC123456789 device恭喜，你的手机已被成功识别。ABC123456789就是你的设备ID，后面要用到。
如果显示unauthorized，去手机通知栏点“允许”；如果空白，重插数据线或换USB口。
5. 两种使用方式：新手选云端，老手选本地
你不需要自己训练模型，Open-AutoGLM 支持两种“调用大脑”的方式：一种是直接用现成的云端API（推荐新手），一种是自己在本地跑模型（适合有显卡的玩家）。我们分别说。
5.1 方式一：用智谱AI云端API（零硬件要求，5分钟上手）
这是最适合第一次体验的方式。你不用买显卡、不用等下载18GB模型、不用调参数——注册个账号，复制API Key，就能跑。
操作步骤：
- 访问 智谱AI开放平台，注册并登录
- 进入 API密钥管理页，点击“创建API Key”
- 复制生成的Key（形如
sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）
然后，在你刚才激活的venv环境中，运行：
python main.py \ --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \ --model "autoglm-phone" \ --apikey "你的API密钥" \ "打开小红书，搜索‘深圳咖啡探店’"看到手机屏幕亮起、App启动、搜索框弹出、文字自动输入、结果刷出来——你就成功了。
提示：新用户有免费额度，够你跑几十次任务。后续按token计费，一次简单操作约0.2元。
5.2 方式二：本地部署模型（响应更快，隐私更好）
如果你有RTX 3090/4090或A100这类显存≥24GB的显卡，可以本地跑模型。好处是：
- 响应更快（1-2秒 vs 云端3-5秒）
- 所有截图都在你本地，不上传服务器
- 可以离线使用（比如出差没网络时）
部署命令（Linux/macOS）：
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --served-model-name autoglm-phone-9b \ --model zai-org/AutoGLM-Phone-9B \ --port 8000 \ --max-model-len 25480 \ --chat-template-content-format string \ --limit-mm-per-prompt "{\"image\":10}"Windows用户注意：
- 用PowerShell运行，把
\换成`（反引号） - 首次运行会自动从Hugging Face下载约18GB模型文件，请确保磁盘空间充足
启动成功后，访问http://localhost:8000/v1应该能看到健康检查页面。然后用这条命令测试：
python main.py \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开微信，给文件传输助手发消息：AI操作成功！"6. 实战操作：从一句话到完整任务
现在，你已经具备了让AI操作手机的所有条件。我们用几个真实场景，看看它怎么把“一句话指令”变成“一连串精准动作”。
6.1 场景一：电商购物——“搜商品→看详情→加购”
指令：
"打开淘宝，搜索‘罗技G502鼠标’，点击第一个商品，滑动到详情页，点击‘加入购物车’"AI实际执行步骤：
- 截图识别淘宝首页 → 找到顶部搜索框 → 点击
- 输入“罗技G502鼠标” → 点击搜索按钮
- 截图识别商品列表 → 定位第一个商品卡片 → 点击进入
- 截图识别详情页 → 滑动到底部 → 找到“加入购物车”按钮 → 点击
整个过程约8-12秒，无需你干预。
6.2 场景二：内容浏览——“刷短视频→点赞→关注”
指令：
"打开抖音，刷新推荐页，对第3个视频点赞，对博主‘科技小队长’点击关注"AI如何应对：
- 刷新动作：模拟上滑+释放，触发下拉刷新
- 点赞：识别视频右下角的爱心图标，点击
- 关注：先在视频下方找到博主昵称，再点击其头像进入主页，最后找“关注”按钮
它不是靠固定坐标，而是靠“认图标+读文字+判位置”。
6.3 场景三：多步协作——“查天气→订外卖→发消息同步”
你可以把复杂任务拆成多条指令，分步执行，更可控：
# 第一步：查深圳天气 python main.py "打开墨迹天气，搜索‘深圳’，截图当前天气" # 第二步：订外卖（假设已登录美团） python main.py "打开美团，搜索‘云海肴’，选择‘双人套餐’，点击‘去结算’" # 第三步：发消息同步进度 python main.py "打开微信，给‘张三’发消息：已帮你订好云海肴双人餐，预计30分钟送达"每一步执行完，你会看到终端打印出详细日志：“已识别搜索框”、“已输入文字”、“已点击坐标(523, 876)”……完全透明。
7. 进阶技巧：让AI更听话、更稳定、更省心
用熟了你会发现，AI不是万能的，但掌握几个小技巧，能让成功率从70%提升到95%。
7.1 指令怎么写才最有效？
❌ 不好的写法：
- “帮我弄点吃的”（太模糊，AI不知道是点外卖、查菜谱，还是打开冰箱）
- “点一下那个”（没有指代，AI无法定位）
好的写法（记住三个原则）：
- 具体应用名：不说“社交App”，说“微信”或“小红书”
- 明确动作+对象：不说“看看”，说“打开”“搜索”“点击”“滑动”
- 限定范围：不说“第一个”，说“列表里的第一个商品”或“视频流中的第三个”
例子：
“打开高德地图，搜索‘北京南站’，点击路线规划，选择地铁，截图结果”
“打开网易云音乐，播放我的‘每日推荐’歌单，对当前播放歌曲点击收藏”
7.2 交互模式：像聊天一样连续下指令
不想每次输一长串命令？用交互模式：
python main.py --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 --model "autoglm-phone" --apikey "你的Key"然后你会看到一个>提示符，像这样：
> 打开小红书 > 搜索‘露营装备’ > 点赞第一条笔记 > 返回首页 > 退出每输一行，AI立刻执行，全程无需重复写参数。
7.3 故障自愈：当AI卡住时怎么办？
遇到页面加载慢、弹窗广告、网络延迟，AI可能停在某一步。这时：
- 按 Ctrl+C 中断当前任务
- 手动关闭弹窗或等待加载完成
- 再运行一次原指令，AI会从断点继续（它会记住上一步状态）
或者，直接用--device-id指定设备，避免多设备混淆。
8. 它能做什么？一张表看清能力边界
Open-AutoGLM 目前支持50+款主流App，覆盖日常90%场景。但它不是魔法，了解它的“能”与“不能”，才能用得安心。
| 能力类型 | 具体表现 | 实测成功率 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 启动/切换App | “打开微信”“切换到淘宝” | 100% | 依赖App已安装 |
| 文字输入 | 搜索、发消息、填表单 | 95% | 需提前安装ADB Keyboard |
| 点击/长按/双击 | 点按钮、选菜单、点赞 | 90% | 界面元素需清晰可见 |
| 滑动/拖拽 | 刷信息流、翻页、调节音量 | 85% | 需足够滑动距离 |
| 返回/回到桌面 | “返回上一页”“回到首页” | 100% | ADB原生命令，极稳定 |
| 复杂支付 | 输入支付密码、人脸识别 | 0% | 自动暂停，强制人工接管 |
| 安全敏感页 | 银行App、身份证上传页 | 0% | 截图黑屏，自动跳过或接管 |
关键结论：它擅长“标准化操作”（搜索、点击、滑动），不擅长“非标决策”（比如“选一个看起来靠谱的商家”）。把AI当高效执行者，而不是全能决策者。
9. 总结：这不是未来，是此刻就能拥有的生产力
Open-AutoGLM 最打动我的地方，不是它有多酷炫，而是它把一件本该很麻烦的事，变得像呼吸一样自然。
- 它不需要你学编程，只要会说人话；
- 它不依赖特定机型，主流安卓手机即插即用；
- 它不绑架你的隐私，云端可选、本地可控；
- 它不制造焦虑，而是默默帮你省下每天十几分钟的机械操作。
也许明天，它会支持iOS；也许下周，它能自动处理验证码；但今天，它已经能稳稳地帮你：
打开小红书搜美食
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为测试工程师跑完一整套App回归用例
技术的价值，从来不在参数多高，而在是否真正降低了人与数字世界的摩擦。Open-AutoGLM 做到了。
现在，关掉这篇文章，拿起你的手机和电脑，照着上面的步骤，跑出你的第一条指令。当屏幕第一次为你自动点亮、App自动打开、文字自动输入——那一刻，你会相信：AI助理，真的来了。
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