如果你在网上搜过AutoGLM搭建，大概率会看到两条路线：一条是自己把模型服务跑起来，另一条是找现成API。理论上第一条更自由，但现实是门槛很高：动辄要下载二十GB左右的模型文件，还经常被建议准备24GB以上显存。对很多想尝鲜智谱AutoGLM的人来说，AutoGLM本地部署这四个字听起来就很劝退。
我更推荐新手先用第三条路线：本地只运行一个PC端工具，把安卓手机连上，然后用API调用autoglm-phone-9b等模型服务。你得到的不是“能跑模型”的成就感，而是更实在的结果：手机真的开始替你干活。
我把三种方案简单对比一下，方便你按需选择。
第一种 纯本地部署模型
优点 不依赖外部服务 理论上可控性强
缺点 对显卡和环境要求高 成本和排错时间都不低
第二种 传统脚本式手机自动化
优点 便宜 可重复
缺点 页面一改就失效 跨App流程写起来很累 维护成本高
第三种 本地工具加API的手机AI助手
优点
1 不需要专业显卡 普通电脑也能跑
2 操作方式更像聊天 把需求说清楚就行
3 更适合跨App的多步骤任务 比如先搜再比价再发消息
4 有日志和进度 你能随时监督和停下来
为什么我说它更像一个“新手方案”，而不是技术党的玩具？原因很简单：大多数人搜AutoGLM本地部署，最后都卡在同一个现实问题上：电脑没有显卡，或者有显卡但装环境太折腾。你可能愿意花十分钟研究一下教程，但你很难接受为了跑通一次演示，连着两晚都在处理依赖冲突。
这类工具的定位就比较清晰了：API本地部署。它本地负责运行和连接手机，模型能力交给API端。你想用智谱AutoGLM的手机执行能力，不需要先把“如何部署大模型”这关打通。
如果你正在找AutoGLM本地部署的低成本方案，或者你只是想先把智谱AutoGLM跑通并用到真实手机场景里，这种本地工具加API的路线属于投入小 见效快。先把“能用”解决了，再考虑要不要深入研究更重的AutoGLM搭建路线，会更符合大多数人的节奏。
