news 2026/9/2 12:36:55

AutoGLM-Phone指令模板怎么写？自然语言规范指南

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张小明

前端开发工程师

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AutoGLM-Phone指令模板怎么写？自然语言规范指南

AutoGLM-Phone指令模板怎么写？自然语言规范指南

1. 背景与核心价值

随着移动设备智能化需求的提升，用户对“动口不动手”的交互方式提出了更高期待。Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，其核心组件AutoGLM-Phone基于视觉语言模型（VLM），实现了通过自然语言驱动手机自动操作的能力。

该框架结合 ADB（Android Debug Bridge）技术，能够感知屏幕内容、理解用户意图，并自主规划和执行一系列 UI 操作。例如，当用户输入“打开小红书搜索美食”时，系统会：

  • 截取当前屏幕图像
  • 利用多模态模型识别界面上的可点击元素
  • 解析语义并生成动作序列（如启动应用、输入文本、点击搜索）
  • 自动完成全流程操作

这一能力不仅适用于个人效率工具开发，也为远程控制、无障碍辅助、自动化测试等场景提供了全新解决方案。

更进一步，Phone Agent在 AutoGLM 的基础上增强了安全机制与远程调试能力。它支持敏感操作确认、人工接管验证码流程，并可通过 WiFi 实现远程 ADB 连接，极大提升了实用性与灵活性。

2. 系统架构与工作原理

2.1 多模态感知 + 动作决策闭环

AutoGLM-Phone 的运行逻辑是一个典型的“感知-理解-规划-执行”闭环：

[用户自然语言指令] ↓ [视觉语言模型解析意图] ↓ [截屏获取当前界面 → VLM 识别按钮/输入框等元素] ↓ [生成动作序列：tap, input, scroll...] ↓ [通过 ADB 发送到设备执行] ↓ [观察结果 → 反馈调整 → 继续执行]

整个过程无需预先定义 UI 结构或编写脚本规则，完全依赖模型对视觉界面的理解能力。

2.2 核心组件说明

组件功能
VLM（视觉语言模型）接收截图 + 文本指令，输出结构化动作命令
ADB 控制层执行 tap、input、swipe 等底层操作
Action Planner将高层语义转化为具体操作步骤
Input Method (ADB Keyboard)支持无物理键盘下的文字输入
Remote Debugging Module支持 WiFi 连接与远程调用

3. 指令编写规范：如何写出高效的自然语言指令？

虽然 AutoGLM-Phone 支持自由形式的自然语言输入，但为了提高成功率、减少误判，建议遵循一定的指令结构规范。以下是经过实测验证的最佳实践。

3.1 指令基本结构模板

一个高效指令应包含三个关键要素：

目标动作 + 应用名称 + 具体参数

[动词] [应用名] [目标对象或操作内容]

✅ 示例：

  • “打开抖音搜索抖音号为 dycwo11nt61d 的博主并关注他”
  • “进入微信，给‘张三’发消息说‘今晚聚餐改到七点’”
  • “在美团上查找附近的川菜馆，评分高于4.5的”

❌ 不推荐：

  • “找一下那个叫 dy...的人”（模糊不清）
  • “发个消息”（缺少接收方和内容）

3.2 推荐句式模式

模式一：启动 + 搜索 + 操作
打开[应用]，搜索[关键词]，然后[后续动作]

示例：打开小红书，搜索“北京周末好去处”，点赞第一条笔记

模式二：定位 + 输入 + 提交
进入[页面]，在[输入框描述]中输入[内容]，点击[按钮名称]

示例：进入支付宝，点击“扫一扫”，打开相机

模式三：条件筛选 + 选择性操作
找到[满足条件的内容]，选择第一个/最新的一条，执行[动作]

示例：在微博热搜榜中找到带“🔥”标记的第一条，点击查看详情

3.3 避免歧义的关键技巧

问题类型错误示例优化建议
名称模糊“给同事发消息”明确联系人：“给微信里的李四发消息”
缺少上下文“点那个加号”描述位置：“点击右下角的圆形加号按钮”
多义词干扰“搜苹果”区分应用与物品：“搜索App Store里的苹果公司” 或 “搜水果苹果图片”
长链任务无分解“订机票、打车去机场、发通知”分步下达或明确顺序：“先查明天北京飞上海的航班，选 cheapest 的预订”

3.4 特殊场景处理建议

✅ 登录与验证码

由于涉及隐私和安全性，系统默认不会自动填写短信验证码。此时需启用人工接管模式：

登录我的淘宝账号，用户名是138****1234，密码是******，收到验证码后暂停让我输入

系统会在检测到验证码输入框时暂停执行，等待用户手动输入后再继续。

✅ 敏感操作确认

对于“删除聊天记录”、“卸载应用”等高风险操作，建议添加显式确认提示：

请删除微信中与“王五”的全部聊天记录，执行前请问我是否确定

这将触发内置的二次确认机制，防止误操作。

4. 客户端部署与连接配置

4.1 硬件与环境准备

  • 操作系统：Windows / macOS
  • Python 版本：建议 Python 3.10+
  • 安卓设备：Android 7.0+ 手机或模拟器
  • 必备工具：ADB 工具包
ADB 安装与环境配置

Windows 用户：

  1. 下载 Android SDK Platform Tools
  2. 解压后将路径加入系统PATH环境变量：
    • Win + R →sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量
    • 在 System Path 中添加解压目录（如C:\platform-tools）
  3. 验证安装：
    adb version

macOS 用户：

# 假设 platform-tools 解压在 ~/Downloads/ export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可将此行加入 ~/.zshrc 永久生效

4.2 手机端设置

  1. 开启开发者模式
    设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次

  2. 启用 USB 调试
    设置 → 开发者选项 → 启用“USB 调试”

  3. 安装 ADB Keyboard

    • 下载 ADB Keyboard APK 并安装
    • 进入“语言与输入法”设置 → 默认键盘 → 切换为 ADB Keyboard
    • 此输入法允许通过 ADB 发送文本，避免物理键盘依赖

4.3 部署 Open-AutoGLM 控制端

# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

注意：部分依赖可能需要编译，请确保已安装 Visual Studio Build Tools（Windows）或 Xcode Command Line Tools（macOS）

4.4 设备连接方式

USB 连接（推荐用于调试）
adb devices

预期输出：

List of devices attached ABCDEF123456 device

若未显示设备，请检查 USB 权限弹窗是否已授权。

WiFi 远程连接（适合远程操控）

首次需使用 USB 连接初始化：

# 启用 TCP/IP 模式 adb tcpip 5555 # 断开 USB，通过 IP 连接 adb connect 192.168.x.x:5555

之后即可拔掉数据线，实现无线控制。

5. 启动 AI 代理与指令调用

5.1 命令行方式运行

python main.py \ --device-id <你的设备ID或IP:5555> \ --base-url http://<云服务器IP>:<映射端口>/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数说明：

参数说明
--device-id通过adb devices获取的设备标识
--base-url云端 vLLM 服务地址，格式http://ip:port/v1
--model模型名称，目前固定为autoglm-phone-9b
最后字符串用户自然语言指令

5.2 使用 Python API 进行远程控制

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 在 USB 设备上启用 TCP/IP success, message = conn.enable_tcpip(5555) ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

此 API 适合集成到 Web 服务或自动化平台中，实现批量设备管理。

6. 常见问题与排查建议

6.1 连接类问题

问题现象可能原因解决方案
adb devices无响应ADB 未正确安装或权限不足重新安装 ADB，重启手机与电脑
连接被拒绝防火墙阻断端口检查云服务器安全组是否开放对应端口
ADB 掉线频繁WiFi 信号不稳定改用 USB 连接，或优化网络环境

6.2 模型与执行问题

问题现象可能原因解决方案
模型无响应或超时vLLM 服务未启动或显存不足检查--tensor-parallel-size和max-model-len参数
动作错乱或乱码输入法未切换为 ADB Keyboard回到设置中确认默认输入法
无法识别按钮屏幕分辨率过高或字体缩放异常调整至标准 DPI，关闭“大字体”模式

6.3 安全与兼容性提示

  • 不要在生产环境中长期开启 ADB 调试，存在安全风险
  • 避免在金融类 App 上进行全自动操作，建议人工监督
  • 部分定制 ROM（如 MIUI、EMUI）可能限制后台服务，建议关闭省电模式

7. 总结

AutoGLM-Phone 作为一款基于视觉语言模型的手机智能助理框架，正在重新定义人机交互的方式。通过自然语言即可驱动手机完成复杂任务，极大降低了自动化使用的门槛。

本文重点介绍了：

  • AutoGLM-Phone 的核心技术架构与工作流程
  • 如何编写清晰、有效的自然语言指令模板
  • 本地客户端的完整部署流程（含 ADB 配置、设备连接）
  • 命令行与 API 两种调用方式
  • 常见问题排查与最佳实践建议

掌握这些知识后，你已经具备了构建自己的“语音操控手机”系统的能力。无论是打造个人数字助理，还是开发企业级自动化工具，AutoGLM 都提供了一个强大而灵活的基础平台。

未来，随着多模态模型能力的持续进化，我们有望看到更多“一句话完成一串操作”的智能体验落地。

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