news 2026/2/10 19:57:32

Open-AutoGLM高算力适配：vLLM显存优化参数详解

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张小明

前端开发工程师

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Open-AutoGLM高算力适配：vLLM显存优化参数详解

Open-AutoGLM高算力适配：vLLM显存优化参数详解

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，让AI帮你操作手机？不是简单的语音助手，而是真正“看懂”屏幕、理解界面、自动点击滑动，像真人一样完成复杂任务。比如你说一句：“打开小红书搜美食”，它就能自己启动App、输入关键词、浏览结果，甚至关注感兴趣的账号。

这听起来像是科幻片里的场景，但今天，Open-AutoGLM正在把它变成现实。

这是由智谱AI开源的一套基于视觉语言模型（VLM）的手机端智能体框架。它的核心能力是：通过多模态理解手机屏幕内容 + ADB自动化控制 + 大模型决策规划，实现自然语言驱动的全自动手机操作。

而支撑这一切的核心推理引擎，正是我们今天要重点讨论的部分——如何在高算力环境下，用vLLM高效部署 AutoGLM-Phone 模型，并通过关键显存优化参数提升性能与稳定性。

2. AutoGLM-Phone：多模态理解 + 自动执行的AI助理

2.1 核心架构解析

AutoGLM-Phone 不是一个传统意义上的App，而是一套完整的“感知-决策-执行”闭环系统：

  • 感知层：使用视觉语言模型（如 GLM-4V 或定制版 autoglm-phone-9b），实时截图并理解当前手机界面。它能识别按钮、文字、图标、布局结构，甚至判断某个元素是否可点击。
  • 决策层：大模型根据用户指令和当前界面状态，进行任务分解与路径规划。例如，“搜索美食博主并关注”会被拆解为：打开小红书 → 点击搜索框 → 输入“美食” → 进入主页 → 找到目标账号 → 点击关注。
  • 执行层：通过 ADB（Android Debug Bridge）发送模拟点击、滑动、输入等指令，真正操控设备。

整个过程无需手动干预，完全由AI自主完成。

2.2 安全机制与人工接管

当然，全自动也意味着风险。为此，系统内置了多重安全设计：

  • 敏感操作确认：涉及支付、删除、权限申请等高危动作时，会暂停并提示用户确认。
  • 验证码/登录拦截：遇到需要输入验证码或人脸验证的场景，自动停止并通知用户介入。
  • 远程调试支持：可通过WiFi连接设备，实现远程开发与测试，极大提升了灵活性。

这套系统不仅适合个人自动化需求，也为企业级RPA（机器人流程自动化）、移动测试、无障碍辅助等场景提供了全新可能。

3. 本地控制端部署全流程

虽然模型运行在云端，但你的本地电脑需要作为“指挥中心”，负责设备连接、截图上传、指令转发和动作执行。

以下是完整部署流程。

3.1 硬件与环境准备

你需要准备以下内容：

组件要求
操作系统Windows / macOS
Python版本建议 3.10+
安卓设备Android 7.0以上真机或模拟器
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 并解压。
  2. Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量。
  3. 在“系统变量”中找到Path，添加ADB解压目录路径（如C:\platform-tools）。
  4. 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（假设文件解压到 Downloads 目录）：

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

可将该行加入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。

3.2 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，直到提示“您已进入开发者模式”。

  2. 开启USB调试
    返回设置主菜单 → 开发者选项 → 启用“USB调试”。

  3. 安装ADB Keyboard（推荐）

    • 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
    • 进入“语言与输入法”设置，将默认输入法切换为 ADB Keyboard。
    • 这样AI就可以通过ADB发送文本输入，无需手动打字。

3.3 部署 Open-AutoGLM 控制端

在本地电脑上克隆并安装控制代码：

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

3.4 设备连接方式

USB 连接（稳定首选）

将手机通过数据线连接电脑，执行：

adb devices

输出应类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

记录下设备ID（如ABCDEF1234567890），后续用于调用。

WiFi 远程连接（灵活开发）

适用于无线调试或远程服务器场景：

# 第一步：先用USB连接，开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 断开USB后，用IP连接（替换为实际IP） adb connect 192.168.1.100:5555

之后即可断开数据线，通过网络持续通信。

4. 启动AI代理：从指令到执行

一切就绪后，就可以启动AI代理，让它接管手机。

4.1 命令行方式运行

在项目根目录执行：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/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：

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（公网IP + 映射端口）
--model指定使用的模型名称（需与vLLM加载一致）
最后字符串用户自然语言指令

一旦运行，程序会：

  1. 截图当前屏幕
  2. 将图像+指令发送至云端模型
  3. 接收模型返回的操作建议（如坐标、动作类型）
  4. 通过ADB执行点击/滑动/输入等操作
  5. 循环直至任务完成

4.2 使用 Python API 进行远程控制

如果你希望集成到自己的系统中，可以使用提供的Python接口：

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}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 若需获取设备IP（用于无线连接） 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")

这个API非常适合构建批量控制平台或多设备调度系统。

5. 高算力部署关键：vLLM 显存优化实战

前面讲的是“客户端怎么连”，现在我们聚焦最核心的问题：如何在云端高效运行 autoglm-phone-9b 这类大模型？

该模型通常为9B级别，对显存要求较高。如果部署不当，容易出现OOM（显存溢出）、响应慢、吞吐低等问题。

解决方案就是——vLLM。

vLLM 是一个专为大模型推理优化的高性能框架，支持 PagedAttention、Continuous Batching、KV Cache 量化等技术，能显著提升吞吐量并降低显存占用。

下面介绍几个关键参数及其调优策略。

5.1 核心启动命令模板

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8800 \ --model zhipu-autobots/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-model-len 4096 \ --enable-prefix-caching \ --quantization awq

5.2 关键参数详解

--tensor-parallel-size N
  • 作用：启用张量并行，将模型切分到多个GPU上。
  • 适用场景：单卡显存不足时（如9B模型在单张A10G上无法加载）。
  • 建议值：
    • 单卡：1
    • 双卡A10G/A100：2
    • 四卡及以上：4
  • 注意：需确保NCCL正常工作，多卡间带宽足够。
--gpu-memory-utilization 0.9
  • 作用：控制GPU显存利用率上限，默认0.9即90%。
  • 为什么重要：留出一部分显存给操作系统和其他进程，避免OOM。
  • 调整建议：
    • 显存紧张 → 调低至0.8
    • 显存充裕 → 可尝试0.95提升batch size
--max-model-len 4096
  • 作用：设置最大上下文长度（token数）。
  • 影响：
    • 太小：无法处理长对话历史或复杂任务链
    • 太大：KV Cache占用过高，显存压力剧增
  • 平衡点建议：
    • 手机Agent任务一般不超过2048 token → 设为2048或4096足够
    • 若需记忆长期行为轨迹，可设为8192，但需至少40GB显存支持
--enable-prefix-caching
  • 作用：开启前缀缓存，对相同的历史prompt复用KV Cache。
  • 收益：在连续交互中大幅减少重复计算，提升响应速度30%以上。
  • 典型场景：AI代理每步都带着之前的对话历史，这部分完全可以缓存。
--quantization awq
  • 作用：启用AWQ（Activation-aware Weight Quantization）量化，将FP16模型压缩为INT4。
  • 效果：
    • 显存占用减少约50%
    • 推理速度提升20%-40%
    • 几乎无精度损失（尤其适合AutoGLM这类任务）
  • 前提：必须使用支持AWQ的模型权重（官方提供量化版本）

推荐组合：--quantization awq --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 4096

5.3 显存估算参考表

模型规模精度GPU数量单卡显存需求推荐GPU型号
9BFP162~18GBA10G, A100
9BAWQ1~10GBA10G, RTX 3090
13BFP162~24GBA100
13BAWQ2~12GBA10G x2

实测表明：使用AWQ量化后，autoglm-phone-9b可在单张A10G（24GB）上稳定运行，同时支持batch_size=4的并发请求。

6. 常见问题排查指南

即使配置正确，也可能遇到一些常见问题。以下是高频故障及解决方法。

6.1 连接被拒绝（Connection Refused）

可能原因：

  • 云服务器防火墙未开放端口（如8800）
  • vLLM服务未绑定0.0.0.0
  • 安全组规则未放行入站流量

解决方案：

  1. 检查启动命令是否包含--host 0.0.0.0
  2. 登录云平台控制台，检查安全组是否允许对应端口
  3. 在服务器本地测试：curl http://localhost:8800/health

6.2 ADB设备掉线频繁

现象：执行中途断连，报错“device not found”

原因分析：

  • WiFi信号不稳定
  • 手机自动休眠或锁屏
  • ADB守护进程崩溃

应对措施：

  • 优先使用USB连接
  • 设置手机“不休眠”或保持亮屏
  • 定期执行adb devices检测状态，异常时重连

6.3 模型输出乱码或无响应

表现：返回内容为乱码、空字符串、或长时间卡住

根本原因：

  • vLLM启动参数与客户端不匹配（尤其是max-model-len）
  • 显存不足导致推理中断
  • 模型权重加载错误（非AWQ却启用了量化）

排查步骤：

  1. 查看vLLM日志是否有OOM报错
  2. 确认--model名称与HuggingFace仓库一致
  3. 检查是否误开了--enforce-eager等调试模式
  4. 使用nvidia-smi监控显存使用情况

7. 总结：构建高效稳定的手机AI代理系统

Open-AutoGLM 的出现，标志着我们正从“人操作机器”迈向“机器替人操作”的新阶段。它不仅仅是一个技术demo，更是一种全新的交互范式。

而要让这种能力真正落地，离不开两个关键环节：

  1. 本地控制端的稳定连接：通过ADB精准操控设备，确保每一步操作可靠执行；
  2. 云端模型的高效推理：借助vLLM的显存优化能力，在有限资源下实现高性能、低延迟的决策输出。

本文详细介绍了从环境搭建、设备连接、指令执行到vLLM参数调优的完整链路，特别是以下几个核心要点：

  • 使用AWQ量化可将9B模型显存需求降低50%，实现单卡部署；
  • 合理设置max-model-len和gpu-memory-utilization，避免OOM；
  • 开启prefix-caching提升连续交互效率；
  • 优先采用USB连接保证ADB稳定性；
  • 构建远程调试能力，便于开发与维护。

未来，随着更多轻量化多模态模型的推出，这类手机AI代理将不再局限于高配服务器，甚至有望在边缘设备上本地运行。

而现在，正是你动手实践的最佳时机。

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