news 2026/2/3 12:04:29

Open-AutoGLM教育领域落地：课程提醒执行代理部署案例

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张小明

前端开发工程师

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Open-AutoGLM教育领域落地：课程提醒执行代理部署案例

Open-AutoGLM教育领域落地：课程提醒执行代理部署案例

1. 引言：当AI助手走进校园生活

你有没有这样的经历？早上匆忙赶课，结果忘了带课本；临近期末，一堆作业截止日期压得喘不过气；甚至某节重要的线上讲座，因为没设提醒而直接错过。学生群体的时间管理难题，本质上是信息过载与执行断点的结合体。

如果有一个AI助手，能听懂你的自然语言指令，自动在手机上完成操作——比如“帮我查一下明天上午第一节是什么课”，然后它自己打开教务系统、识别课表界面、把课程名称和教室告诉你，甚至顺手创建一个倒计时提醒，你会不会觉得学习效率瞬间提升？

这不再是设想。Open-AutoGLM正是这样一个由智谱开源的手机端 AI Agent 框架，它让上述场景成为现实。更关键的是，这套系统已经在教育场景中完成了初步落地验证——本文将带你完整复现一个“课程提醒执行代理”的真实部署案例。

我们不讲抽象概念，而是从零开始，一步步教你如何部署这个能真正帮你上课不迟到的AI小助手。

2. Open-AutoGLM 是什么？一句话说清它的核心能力

简单来说，Open-AutoGLM 是一个能让大模型“动手”的框架。

传统的大模型只能“动嘴”——你问它问题，它回答你。但 Open-AutoGLM 背后的 AutoGLM-Phone 技术，赋予了模型“眼睛”和“手”：

  • 眼睛：通过视觉语言模型（VLM），实时理解手机屏幕上的内容。
  • 手：通过 ADB（Android Debug Bridge）控制设备，模拟点击、滑动、输入等操作。
  • 大脑：基于用户的一句自然语言指令，自动规划任务路径，分步执行。

比如你说：“打开企业微信，找到‘高等数学’群，发一条消息‘作业交了吗？’”。整个过程无需你动手，AI 会自己完成应用启动、页面跳转、文字输入和发送。

这种“感知-决策-执行”闭环，正是 AI Agent 的本质。而在教育场景中，它的潜力才刚刚被挖掘。

3. 教育场景中的典型应用：课程提醒代理是如何工作的

让我们聚焦一个具体需求：每天早上8点，自动检查当天课表，并为每节课创建日历提醒。

听起来普通？但它解决了三个痛点：

  • 学生懒得手动查课表
  • 不同平台（教务系统、班级群、课程APP）信息分散
  • 提醒设置繁琐，容易遗漏

而我们的 AI 代理可以这样工作：

  1. 用户设定指令：“每天8点查看今日课表并添加到日历”
  2. AI 自动唤醒手机 → 打开浏览器或教务APP → 登录账号（支持人工接管验证码）
  3. 截图分析课表页面 → 解析出课程名、时间、地点
  4. 调用系统日历API → 为每节课创建提醒事件
  5. 完成后发送通知：“今日课程已同步！”

整个流程全自动，且可远程调试、持续运行。下面，我们就来亲手部署这样一个代理。

4. 部署准备：本地电脑与真机连接全流程

要让 AI 真正操控手机，我们需要搭建两部分环境：

  • 服务端：运行大模型的云服务器（本文假设你已部署好 vLLM + AutoGLM 模型）
  • 控制端：本地电脑作为“指挥中心”，通过 ADB 连接手机并调用云端模型

本节重点讲解控制端的完整配置流程。

4.1 硬件与环境要求

项目要求
操作系统Windows 或 macOS
Python 版本建议 3.10 或以上
安卓设备Android 7.0+ 的真实手机或模拟器
ADB 工具必须安装并配置环境变量
ADB 安装与配置

Windows 用户：

  1. 下载 Android SDK Platform Tools
  2. 解压后，将文件夹路径添加到系统环境变量Path中
    • 快捷键 Win + R → 输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量
    • 在“系统变量”中找到Path，点击编辑 → 新增 → 添加解压路径
  3. 打开命令行，输入adb version，若显示版本号则成功

macOS 用户： 在终端执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

你可以将这行加入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。

4.2 手机端设置：开启调试权限

这是最容易出错的一步，请务必按顺序操作：

  1. 开启开发者模式

    • 进入“设置” → “关于手机” → 连续点击“版本号”7次
    • 提示“您已进入开发者模式”即成功

  2. 启用 USB 调试

    • 返回设置主界面 → “开发者选项” → 打开“USB 调试”
    • 当手机连接电脑时，可能会弹出“允许USB调试？”对话框，勾选“始终允许”并确认

  3. 安装 ADB Keyboard（关键！）

    • 下载 ADB Keyboard APK 并安装
    • 进入“设置” → “语言与输入法” → “当前输入法” → 切换为 ADB Keyboard
    • 这样 AI 才能通过 ADB 向手机输入文字，否则无法填写搜索框、密码等

4.3 部署控制端代码：Open-AutoGLM 上手

现在我们在本地电脑上拉取并安装 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：pip install -e .表示以开发模式安装，确保你能直接调用phone_agent模块。

4.4 连接设备：USB 与 WiFi 两种方式

确保手机已通过 USB 连接电脑，或处于同一局域网下。

USB 连接测试
adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached 1234567890ABCDEF device

只要有设备ID和device状态，说明连接成功。

WiFi 远程连接（推荐用于长期运行）

如果你希望手机脱离数据线运行，可以用 WiFi 连接：

# 第一次需用 USB 连接，开启 TCP/IP 模式 adb tcpip 5555 # 断开 USB，使用 IP 连接（需知道手机IP地址） adb connect 192.168.1.105:5555

手机IP可在“设置”→“WLAN”→当前网络详情中查看。

连接成功后，即使拔掉USB线，也能继续控制设备。

5. 启动你的课程提醒代理：实战运行

一切就绪，现在我们可以让 AI 开始工作了。

5.1 命令行方式启动任务

在Open-AutoGLM根目录下运行：

python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://192.168.1.200:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "请打开学校教务系统APP，登录我的账号，查看今天的所有课程，并在日历中为每节课创建提醒，时间提前10分钟。"

参数说明：

  • --device-id：来自adb devices的设备ID
  • --base-url：你的云服务器IP和端口（如使用本地部署，则为http://localhost:8000/v1）
  • 最后的字符串：你的自然语言指令，越清晰越好

AI 将自动执行以下步骤：

  1. 启动教务系统APP
  2. 输入账号密码（若已保存可自动填充）
  3. 截图分析今日课表
  4. 提取课程信息（名称、时间、地点）
  5. 打开系统日历，逐条添加提醒事件
  6. 完成后返回结果：“已为3节课创建提醒”

5.2 使用 Python API 实现自动化调度

如果你想把这个功能集成进自己的学习管理系统，可以直接调用 Python 接口：

from phone_agent.adb import ADBConnection from phone_agent.agent import AutoGLMAgent # 初始化连接 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("192.168.1.105:5555") if not success: raise Exception(f"连接失败: {msg}") # 创建AI代理 agent = AutoGLMAgent( base_url="http://192.168.1.200:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) # 执行任务 result = agent.run( instruction="检查明天上午的课程安排，并设置闹钟提醒", device_id="1234567890ABCDEF" ) print(result)

你可以将这段代码封装成定时任务（如用cron或APScheduler），实现每日自动执行。

6. 安全机制与人工接管：不是所有操作都交给AI

虽然我们希望 AI 能全自动运行，但在教育场景中，安全性尤为重要。

Open-AutoGLM 内置了多重保护机制：

  • 敏感操作拦截：涉及支付、删除、隐私数据读取等操作，默认会暂停并等待人工确认
  • 验证码处理：遇到图形验证码或短信验证时，AI 会暂停任务，并通过远程调试界面提示用户手动输入
  • 远程接管能力：开发者可通过网页界面实时查看手机屏幕，随时介入操作

这意味着，即使 AI 在执行过程中遇到异常，也不会误操作导致账号风险。

7. 常见问题与排查建议

在实际部署中，你可能会遇到一些问题。以下是高频故障及解决方案：

7.1 ADB 连接失败

  • 现象：adb devices显示unauthorized
    解决：手机弹出的“允许调试”对话框未确认，请手动点击“允许”

  • 现象：adb connect失败
    解决：确保手机与电脑在同一WiFi下，且防火墙未阻止5555端口

7.2 AI 执行卡住或乱码

  • 可能原因：vLLM 服务未正确启动，或max-model-len设置过小
  • 检查项：
    • 确保云服务器已放行对应端口
    • 检查模型加载日志是否有 OOM（显存不足）错误
    • 建议至少 24GB 显存运行 9B 模型

7.3 文字输入失败

  • 常见原因：ADB Keyboard 未设为默认输入法
  • 验证方法：在命令行输入
    adb shell input text "test"
    如果手机无反应，说明输入法未正确配置

8. 总结：从技术玩具到实用工具的关键跨越

1. 回顾我们做到了什么

通过本文的实践，我们完成了一个完整的 AI Agent 落地闭环：

  • 理解了 Open-AutoGLM 的核心原理：多模态感知 + ADB 控制 + 自主规划
  • 成功部署了控制端环境，实现了本地电脑对安卓设备的远程操控
  • 构建了一个真实的教育场景应用：课程提醒执行代理
  • 掌握了命令行与 API 两种调用方式，具备二次开发能力

这个看似简单的“查课表”功能，背后是一整套 AI 自动化系统的缩影。它不仅能用于学习管理，还可以扩展到：

  • 自动打卡签到
  • 作业提交提醒
  • 考试成绩监控
  • 图书馆座位预约

2. 下一步你可以做什么

  • 定制专属指令模板：将常用操作写成脚本，一键触发
  • 结合语音助手：用“嘿 Siri，让AI帮我看看下午有啥课”唤醒代理
  • 部署在树莓派上：打造一个永不关机的“学习中枢”
  • 贡献社区：Open-AutoGLM 是开源项目，欢迎提交新功能或优化文档

AI Agent 的未来不在炫技，而在润物细无声地帮我们处理那些“知道该做却总忘记”的小事。而今天，你已经迈出了第一步。

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