news 2026/2/7 21:12:11

AutoGLM-Phone与传统脚本对比：智能化操作优势分析

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张小明

前端开发工程师

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AutoGLM-Phone与传统脚本对比：智能化操作优势分析

AutoGLM-Phone与传统脚本对比：智能化操作优势分析

1. 引言：从自动化到智能代理的技术演进

随着移动设备在日常生活和工作中的深度渗透，用户对手机操作效率的需求日益增长。传统的自动化方案多依赖于预设脚本或宏命令，例如通过 Tasker 或 ADB 脚本实现固定流程的点击、滑动等动作。这类方法虽然能完成简单重复任务，但缺乏灵活性和上下文理解能力，一旦界面发生变化即失效。

在此背景下，智谱开源推出的Open-AutoGLM框架代表了新一代手机端 AI Agent 的发展方向。其核心组件AutoGLM-Phone是一个基于视觉语言模型（VLM）的智能助理系统，能够以多模态方式感知屏幕内容，并结合自然语言指令进行意图解析与行为规划。用户只需用一句话描述需求，如“打开小红书搜索美食”，系统即可自动完成从应用启动、输入搜索到结果浏览的全流程操作。

本文将深入分析 AutoGLM-Phone 的技术架构与运行机制，重点对比其与传统脚本化自动化方案的本质差异，揭示其在泛化能力、交互理解、动态适应性等方面的显著优势，并探讨其在真实场景中的工程实践路径。

2. AutoGLM-Phone 技术架构解析

2.1 系统组成与工作流程

AutoGLM-Phone 构建了一个完整的“感知—决策—执行”闭环系统，整体架构可分为以下四个核心模块：

  • 视觉语言模型（VLM）：负责理解手机屏幕截图中的图文信息，识别按钮、文本框、列表项等 UI 元素。
  • 自然语言理解（NLU）模块：解析用户输入的自然语言指令，提取任务目标与关键参数。
  • 动作规划引擎：结合当前界面状态与目标任务，生成可执行的操作序列（如点击、输入、滑动）。
  • ADB 控制层：通过 Android Debug Bridge 实现对设备的实际控制，驱动 UI 变化。

整个流程如下： 1. 用户输入自然语言指令； 2. 系统截取当前手机屏幕图像； 3. VLM 对图像进行语义编码，输出结构化的 UI 元素描述； 4. NLU 模块解析指令意图； 5. 规划引擎融合视觉与语言信息，推理出下一步最优动作； 6. ADB 执行具体操作； 7. 循环迭代直至任务完成。

该过程实现了真正的“端到端”智能控制，无需预先编写任何脚本。

2.2 多模态理解的核心能力

传统自动化工具仅能基于坐标或控件 ID 进行操作，而 AutoGLM-Phone 的关键突破在于引入了多模态理解能力。它不仅能“看到”屏幕上有什么，还能“读懂”这些元素的功能含义。

例如，在浏览器页面中出现“立即下载”按钮时，传统脚本可能因位置变化或文案微调而失败，而 AutoGLM-Phone 则可通过以下方式准确识别：

# 示例：模型输出的 UI 元素结构化表示 [ { "text": "立即下载", "bbox": [320, 680, 720, 740], "type": "button", "confidence": 0.96 }, { "text": "跳过广告", "bbox": [50, 100, 200, 140], "type": "link", "confidence": 0.89 } ]

结合上下文语义（如当前处于视频播放页），模型可判断“立即下载”为最相关操作，从而精准触发点击。

2.3 安全机制与人工接管设计

考虑到自动化操作可能涉及敏感行为（如支付、授权登录），AutoGLM-Phone 内置了安全确认机制：

  • 在检测到密码输入、权限申请、支付弹窗等场景时，系统会暂停执行并提示用户确认；
  • 支持“人工接管”模式，允许用户临时介入操作流程；
  • 提供远程调试接口，便于开发者监控执行轨迹并及时干预。

这一设计平衡了自动化效率与安全性，提升了系统的可用边界。

3. 与传统脚本方案的全面对比

3.1 核心差异维度分析

维度传统脚本方案AutoGLM-Phone
开发成本需手动录制或编写脚本，每新增任务需重新配置零代码配置，自然语言驱动，开箱即用
维护成本应用更新后常因控件变更导致脚本失效，需频繁维护自动识别新界面布局，具备良好鲁棒性
泛化能力仅适用于固定路径，无法应对分支逻辑或多变入口可处理多种进入方式（如通知栏、快捷方式）
交互理解仅支持结构化指令（如 click(100,200)）支持复杂语义指令（如“把上周发的朋友圈点赞”）
错误恢复无自我纠错能力，失败即中断能感知异常状态（如加载失败），尝试重试或调整策略
部署灵活性多依赖本地环境，难以远程管理支持 WiFi/网络连接，可远程部署与调试

3.2 典型场景对比示例

场景一：打开抖音并关注指定账号

传统脚本实现：

# 假设使用 ADB Shell 脚本 input tap 100 200 # 点击桌面抖音图标 sleep 3 input text "dycwo11nt61d" # 输入搜索词 input tap 400 300 # 点击搜索按钮 sleep 2 input tap 600 800 # 点击第一个搜索结果 sleep 2 input tap 700 1000 # 点击“关注”按钮

⚠️ 问题：若搜索结果页布局变化（如推荐流插入广告）、输入法弹起遮挡按钮、网络延迟导致加载慢，脚本极易失败。

AutoGLM-Phone 实现：

只需一条自然语言指令：

“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”

系统将自动： - 识别当前是否已打开抖音，否则启动应用； - 分析首页功能区，找到搜索入口； - 输入目标 ID 并提交； - 解析搜索结果列表，匹配用户名； - 进入主页后判断“关注”按钮状态（未关注/已关注）； - 执行相应操作。

整个过程具备上下文感知与条件判断能力，远超静态脚本。

场景二：跨应用联动操作

需求：从微信收到一个商品链接，跳转至淘宝查看价格并加入购物车。

  • 传统方案：几乎无法实现，因涉及两个独立应用间的上下文传递与状态迁移。
  • AutoGLM-Phone：可通过分析微信消息中的 URL 文本，自动提取商品 ID，在淘宝中搜索对应商品，并模拟加入购物车操作，全程无需用户干预。

这体现了其强大的跨应用语义连贯性处理能力。

4. 工程实践：本地部署与远程控制

4.1 环境准备与依赖安装

要在本地电脑上运行 AutoGLM-Phone 控制端，需完成以下准备工作：

  • 操作系统：Windows 或 macOS
  • Python 版本：建议 3.10+
  • 安卓设备：Android 7.0+ 真机或模拟器
  • ADB 工具：用于设备通信
ADB 环境配置（Windows）
  1. 下载 Android SDK Platform Tools
  2. 解压后添加路径至系统环境变量：
  3. Win + R→sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量
  4. 在Path中添加解压目录（如C:\platform-tools）
  5. 验证安装：bash adb version
ADB 环境配置（macOS）
# 将 platform-tools 添加到 PATH export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

建议将其写入.zshrc或.bash_profile文件以持久生效。

4.2 手机端设置步骤

  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

  4. 下载并安装 ADB Keyboard APK
  5. 进入“语言与输入法”设置，切换默认输入法为 ADB Keyboard
    > 目的：避免自动化过程中软键盘弹出干扰 UI 布局识别

4.3 部署 Open-AutoGLM 控制端

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

注意：部分依赖（如transformers,torchvision）需配合 CUDA 环境使用，建议在 GPU 服务器上运行模型服务端。

4.4 设备连接方式

USB 连接
adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached emulator-5554 device
WiFi 远程连接

首次需通过 USB 连接激活 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555 adb disconnect adb connect 192.168.x.x:5555

此后可在同一局域网内无线控制设备，极大提升开发便利性。

4.5 启动 AI 代理执行任务

命令行方式
python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<server-ip>:8800/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： ---device-id：设备标识，可通过adb devices获取 ---base-url：云端 vLLM 服务地址 ---model：指定使用的模型名称 - 最后字符串：自然语言指令

Python API 方式
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备 IP（用于远程连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该 API 接口适合集成进更大规模的自动化平台或测试框架中。

5. 总结

5.1 技术价值总结

AutoGLM-Phone 代表了从“规则驱动”向“语义驱动”的自动化范式转变。相比传统脚本，其最大优势在于：

  • 零编码门槛：用户无需掌握编程技能，仅凭自然语言即可发起复杂操作；
  • 强泛化能力：面对不同品牌 UI、应用版本迭代仍能稳定运行；
  • 上下文感知：具备记忆与推理能力，可处理多步骤、分支逻辑任务；
  • 安全可控：内置敏感操作拦截与人工接管机制，保障用户数据安全。

5.2 实践建议与未来展望

对于企业开发者而言，可将此类 AI Agent 应用于： - 移动端自动化测试； - 用户行为模拟与产品体验优化； - 智能客服辅助操作； - 数字员工构建等场景。

未来，随着模型轻量化与边缘计算的发展，有望实现在手机本地运行小型化 VLM，进一步降低延迟、提升隐私保护水平。

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