news 2026/1/24 10:55:48

手机端AI Agent对比：Open-AutoGLM优势全面分析

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张小明

前端开发工程师

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手机端AI Agent对比：Open-AutoGLM优势全面分析

手机端AI Agent对比：Open-AutoGLM优势全面分析

在智能手机成为我们生活核心入口的今天，如何让手机“更懂你”、主动帮你完成任务，是AI技术落地的重要方向。近年来，多个AI Agent框架陆续推出，试图实现自然语言驱动的手机自动化操作。其中，智谱AI开源的Open-AutoGLM凭借其强大的多模态理解能力与完整的工程化设计，在众多方案中脱颖而出。

本文将从功能特性、技术架构、使用体验和实际应用等多个维度，深入剖析 Open-AutoGLM 相较于其他手机端AI Agent的优势，并结合真实部署流程，帮助开发者和技术爱好者快速掌握这一前沿工具的核心价值。

1. Open-AutoGLM 核心能力解析

1.1 多模态屏幕理解：不只是“看”，而是“读懂”

大多数传统自动化工具依赖UI控件识别或固定坐标点击，一旦界面稍有变化就容易失败。而 Open-AutoGLM 的核心突破在于它采用了视觉语言模型（VLM），能够像人一样“看懂”手机屏幕内容。

这意味着：

  • 它能识别按钮上的文字、图标含义、当前页面结构
  • 能理解“搜索框在顶部”、“购物车图标在右下角”这类空间语义
  • 即使应用更新导致布局微调，也能通过上下文推理继续执行任务

例如，当你说“打开小红书搜美食”，它不仅能识别出“小红书”App图标并点击启动，还能在进入后判断哪个是搜索输入框、如何唤起键盘、输入关键词并触发搜索——整个过程无需预设任何规则。

1.2 自然语言驱动：真正意义上的“动口不动手”

Open-AutoGLM 支持用日常口语下达指令，比如：

  • “帮我订明天上午9点去机场的滴滴”
  • “把这张截图发给微信里的张三”
  • “查一下京东上这个耳机的价格，比淘宝便宜吗？”

这些复杂任务被模型自动拆解为一系列原子操作：启动App → 导航页面 → 输入信息 → 点击按钮 → 判断结果 → 决策下一步。这种端到端的任务规划能力，远超简单的脚本录制回放工具。

1.3 基于 ADB 的稳定控制机制

Open-AutoGLM 使用 Android Debug Bridge（ADB）作为底层通信协议，具备以下优势：

  • 无需Root权限：普通用户即可使用
  • 跨设备兼容性强：支持所有Android 7.0+设备及主流模拟器
  • 支持远程调试：可通过WiFi连接实现无线控制，适合远程运维场景

更重要的是，ADB 提供了精确的操作能力，包括：

  • 模拟点击、滑动、长按、双击
  • 文本输入（通过 ADB Keyboard）
  • 返回、回到桌面、截屏等系统级操作

这使得 Open-AutoGLM 不仅能完成基础交互，还能处理复杂的多步骤任务流。

2. 与其他手机AI Agent方案的对比

目前市面上存在多种手机自动化AI方案，主要包括RPA工具增强版、私有云Agent、以及基于大模型的实验性项目。下面我们从几个关键维度进行横向对比。

对比维度Open-AutoGLM传统RPA工具（如Auto.js）私有云AI助手（如某些厂商内置Agent）实验型开源Agent
是否需要编程否（自然语言输入）是（需写JS脚本）否（但功能受限）部分需要
多模态理解能力强（VLM驱动）❌ 无（仅控件识别）有限（封闭模型）有（但精度低）
任务泛化能力高（可处理未见过的应用）❌ 低（需针对每个App定制）中等（依赖预训练）一般
部署灵活性高（支持本地/云端部署）高❌ 低（绑定特定平台）一般
安全性机制敏感操作确认 + 人工接管基础权限控制厂商级安全策略❌ 缺乏
支持应用数量超过50款主流中文App可扩展有限范围少量测试App
是否开源完全开源开源社区版❌ 封闭多数开源

可以看出，Open-AutoGLM 在开放性、智能化水平、实用性三个方面实现了最佳平衡。尤其对于开发者而言，其开源属性意味着可以自由定制、集成进自有系统，而不受厂商锁定限制。

3. 快速部署与使用实践

3.1 环境准备：三步搞定本地控制端

要在本地电脑上运行 Open-AutoGLM，只需完成以下三个步骤：

（1）安装必要组件
# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

建议使用 Python 3.10 或更高版本，确保环境干净无冲突。

（2）配置 ADB 工具
  • 下载 Android SDK Platform Tools
  • 解压后将其路径添加到系统PATH环境变量
  • 验证安装：
adb version # 应输出类似：Android Debug Bridge version 1.0.41
（3）手机端设置
  1. 开启开发者模式：连续点击“关于手机”中的“版本号”7次
  2. 进入“开发者选项”，开启“USB调试”
  3. 安装 ADB Keyboard 并设为默认输入法

完成后，用USB线连接手机与电脑，在命令行输入：

adb devices

若看到设备ID后跟“device”状态，则表示连接成功。

3.2 启动方式选择：云端API vs 本地部署

Open-AutoGLM 支持两种模型调用方式，各有适用场景。

方式一：使用第三方API服务（推荐新手）

直接调用智谱BigModel或魔搭（ModelScope）提供的在线服务，省去本地部署成本。

示例命令：

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

优点：零配置、快速上手；缺点：依赖网络、涉及数据上传。

方式二：本地部署模型（适合隐私敏感场景）

如果你希望完全掌控数据流，可以选择在本地服务器部署模型。

启动vLLM服务：

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 \ --allowed-local-media-path /

随后通过本地地址调用：

python main.py \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开美团搜索附近的火锅店"

提示：该模型约20GB，建议配备至少24GB显存的GPU（如RTX 3090/4090或A10）以保证流畅运行。

3.3 远程无线连接：摆脱USB束缚

为了提升使用灵活性，Open-AutoGLM 支持通过WiFi进行远程控制。

操作流程如下：

# 先用USB连接，开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 断开USB，获取手机IP（可在设置-关于手机-WiFi中查看） adb connect 192.168.1.100:5555

之后即可通过IP地址指定设备：

python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://your-server-ip:8000/v1 \ "打开微信发送消息给文件传输助手：测试成功"

这种方式特别适用于远程调试、无人值守设备管理等场景。

4. 实际应用场景与效果展示

4.1 日常高频任务自动化

场景一：跨平台比价下单

指令：“比较这款洗发水在京东和淘宝的价格，选便宜的买一瓶。”

执行流程：

  1. 打开京东App，搜索商品名称
  2. 记录价格A
  3. 打开淘宝App，搜索同一商品
  4. 记录价格B
  5. 比较两者，选择低价平台加入购物车并提交订单

实际表现：在多次测试中，Open-AutoGLM 能准确识别同款商品，完成比价决策，平均耗时约90秒。

场景二：社交消息批量发送

指令：“给通讯录里所有姓‘李’的朋友发一条新年祝福。”

虽然目前不支持直接读取通讯录（出于隐私保护），但可通过人工接管方式，在模型提示确认后由用户手动选择联系人，再由Agent完成输入与发送动作。

4.2 办公效率提升

场景三：会议纪要自动整理

指令：“打开飞书文档，把我刚才录音的会议内容转成文字并生成摘要。”

配合语音识别插件，Open-AutoGLM 可自动打开飞书、启动录音转写功能，并调用大模型生成会议要点，最后保存文档。

4.3 特殊人群辅助使用

对于老年人或视障用户，Open-AutoGLM 可作为“语音遥控器”：

  • “打电话给儿子”
  • “打开健康码”
  • “放大屏幕字体”

通过自然语言指令绕过复杂的操作路径，显著降低智能设备使用门槛。

5. 安全机制与用户体验优化

5.1 内置安全防护设计

考虑到自动化操作可能带来的风险，Open-AutoGLM 设计了多重安全保障：

  • 敏感操作拦截：当检测到支付、转账、删除账号等行为时，会暂停执行并弹窗询问用户是否继续
  • 人工接管机制：在验证码输入、人脸识别等无法自动处理的环节，允许用户临时接管操作
  • 操作日志记录：所有执行步骤均被详细记录，便于追溯与审计

这些机制既保障了自动化效率，又避免了“失控”的风险。

5.2 可定制化的系统提示词

Open-AutoGLM 支持修改系统提示词（system prompt），可根据具体需求调整Agent的行为风格。例如：

  • 限制只能操作特定App（如仅允许使用外卖类应用）
  • 增强某领域专业知识（如医疗咨询场景下启用医学知识库）
  • 切换中英文模式以适应不同语言环境

配置文件位于config/目录下，修改后重启服务即可生效。

5.3 调试模式助力开发

开启--verbose模式后，Agent 会输出每一步的思考过程：

[思考] 当前页面是桌面，需要找到“美团”App图标... [执行] 点击坐标 (x=120, y=300) [思考] 已进入美团首页，下一步应点击顶部搜索栏...

这对开发者排查问题、优化指令表达非常有帮助。

6. 总结：为什么 Open-AutoGLM 是当前最优选？

经过全面分析，我们可以清晰地看到 Open-AutoGLM 在手机端AI Agent领域的领先地位。它的核心优势不仅体现在技术先进性上，更在于工程落地的成熟度。

六大不可替代的价值点：

  1. 真·多模态理解：基于VLM的屏幕感知能力远超传统OCR或控件匹配
  2. 开箱即用的中文支持：专为中文应用生态优化，对微信、抖音、淘宝等本土App适配极佳
  3. 灵活的部署选项：既可快速接入云端API，也支持私有化部署满足企业需求
  4. 完善的工程配套：从ADB集成、输入法支持到远程调试，细节考虑周全
  5. 活跃的开源社区：GitHub项目持续更新，文档齐全，问题响应及时
  6. 安全与可控并重：在自动化与人工干预之间取得良好平衡

相比之下，许多同类项目仍停留在Demo阶段，缺乏稳定性和实用性。而 Open-AutoGLM 已经具备了产品级可用性，无论是个人用户提升效率，还是企业构建自动化测试平台，都是目前最值得尝试的解决方案。

未来，随着模型轻量化、端侧推理能力的提升，我们有望看到 Open-AutoGLM 类似的框架直接运行在手机本地，实现真正的“私人AI助理”。而现在，正是拥抱这一变革的最佳时机。

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