news 2026/2/14 4:45:32

Open-AutoGLM备忘录创建：语音转文字记录执行部署实战

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张小明

前端开发工程师

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Open-AutoGLM备忘录创建：语音转文字记录执行部署实战

Open-AutoGLM备忘录创建：语音转文字记录执行部署实战

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，有一天只要对着电脑说一句“帮我打开小红书搜一下周末去哪玩”，手机就能自动完成整个操作？这不是科幻，而是现在就能实现的现实。Open-AutoGLM 正是这样一个由智谱AI推出的开源项目，它让普通开发者也能快速搭建属于自己的手机端AI智能助理。

这个框架的核心能力在于——用自然语言驱动手机自动化操作。无论是打开App、搜索内容，还是点击按钮、填写表单，你都不需要写一行代码或手动点按。只需要一句话，背后的AI模型就会理解你的意图，看懂当前屏幕内容，并一步步规划出执行路径，通过ADB（Android Debug Bridge）自动完成所有操作。

更厉害的是，它不是简单的脚本回放工具，而是一个真正具备“感知-思考-行动”闭环的AI代理。它能“看见”屏幕上的文字和布局，理解UI元素的功能，还能在遇到登录弹窗或验证码时暂停并提示人工介入，确保安全与可控。

2. AutoGLM-Phone：多模态理解 + 自动化执行的智能助手

AutoGLM-Phone 是 Open-AutoGLM 的核心技术基础，它本质上是一个基于视觉语言模型（VLM）的手机智能助理框架。它的运行逻辑可以拆解为三个关键环节：屏幕感知、意图理解与任务规划、自动化执行。

2.1 多模态感知：AI也能“看”手机屏幕

传统自动化工具依赖控件ID或坐标点击，一旦界面变化就失效。而 AutoGLM-Phone 不同，它通过截图获取当前手机画面，再结合大模型对图像进行语义解析。比如，它能识别出“这是一个搜索框”、“那个红色图标是‘关注’按钮”，甚至能读懂图文混排的信息流内容。

这种能力来源于其背后强大的视觉语言模型训练数据，让它不仅能“看到”，还能“理解”。你可以把它想象成一个始终盯着你手机屏幕的AI同事，你说什么，它就看着屏幕帮你做什么。

2.2 自然语言驱动：一句话下达复杂指令

用户不需要学习任何编程语法，只需像跟人说话一样下指令：

“打开抖音，搜索用户名叫 dycwo11nt61d 的博主，然后关注他。”

这句话会被模型拆解成一系列原子动作：

  1. 启动抖音App
  2. 找到首页的搜索入口并点击
  3. 输入指定用户名
  4. 在结果页找到目标账号
  5. 点击“关注”按钮

整个过程无需预设脚本，完全由AI动态生成执行路径。这正是“AI Agent”区别于传统RPA的本质特征——自主决策能力。

2.3 安全机制与远程调试支持

考虑到自动化操作可能涉及隐私和敏感行为，系统内置了多重保护机制：

  • 敏感操作确认：当检测到支付、删除、授权等高风险操作时，会主动暂停并等待用户确认。
  • 人工接管模式：在验证码、滑块验证等AI无法处理的场景下，自动退出控制权，交还给用户手动操作。
  • 远程ADB调试：支持通过WiFi连接设备，实现跨网络的远程控制，极大提升了开发和测试的灵活性。

这意味着你可以在办公室用笔记本远程操控家里的测试机，或者为团队成员提供统一的自动化服务节点。

3. 本地电脑连接真机：环境准备与设备配置

要让 Open-AutoGLM 跑起来，我们需要先在本地电脑上搭建控制端，让它能够通过 ADB 与安卓设备通信，并调用云端部署的 AI 模型服务。以下是详细步骤。

3.1 硬件与软件环境要求

项目要求
操作系统Windows 或 macOS
Python 版本建议 3.10 及以上
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好环境变量
ADB 安装与环境配置

ADB 是 Android SDK 的一部分，用于与安卓设备建立调试连接。你可以从 Android 开发者官网 下载platform-tools包。

Windows 用户配置方法：

  1. 解压下载的压缩包到任意目录（如C:\platform-tools）
  2. 按Win + R输入sysdm.cpl，打开“系统属性”
  3. 进入“高级” → “环境变量”
  4. 在“系统变量”中找到Path，点击“编辑”
  5. 添加 ADB 解压路径（如C:\platform-tools）
  6. 打开命令行输入adb version，若显示版本号则说明配置成功

macOS 用户配置方法：

假设你将 platform-tools 解压到了~/Downloads/platform-tools，在终端中执行以下命令：

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

为了永久生效，可将该行添加到~/.zshrc或~/.bash_profile文件中。

3.2 手机端设置：开启调试权限

为了让电脑能控制手机，必须开启开发者选项和USB调试功能。

  1. 开启开发者模式
    进入手机“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. 启用 USB 调试
    返回设置主菜单 → “开发者选项” → 打开“USB调试”开关。

  3. 安装 ADB Keyboard（推荐）
    这是一个特殊的输入法应用，允许通过 ADB 命令直接向手机输入文字，避免因中文输入法导致的兼容问题。

    • 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，在后续自动化过程中，AI就可以直接发送文本内容，无需依赖物理键盘或第三方输入法。

4. 部署 Open-AutoGLM 控制端代码

现在我们开始在本地电脑上部署控制端代码。

4.1 克隆仓库并安装依赖

打开终端或命令行工具，执行以下命令：

# 克隆 Open-AutoGLM 项目 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装所需依赖 pip install -r requirements.txt # 安装本地包（便于调用模块） pip install -e .

⚠️ 注意：建议使用虚拟环境（如 conda 或 venv）来隔离依赖，避免与其他项目冲突。

安装完成后，你会看到phone_agent目录被注册为可导入模块，这是后续调用API的基础。

5. 设备连接方式：USB 与 WiFi 远程连接

Open-AutoGLM 支持两种设备连接方式：USB直连和WiFi远程连接。前者稳定可靠，后者灵活方便。

5.1 USB 连接方式

  1. 使用数据线将手机连接电脑
  2. 手机弹出“允许USB调试？”提示时，点击“允许”
  3. 在终端运行：
adb devices

如果输出类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

说明设备已成功连接。

5.2 WiFi 远程连接方式

适合远程调试或无线批量控制场景。

  1. 先用 USB 连接设备，启动 ADB TCP/IP 模式：
adb tcpip 5555

  1. 断开USB线，获取手机IP地址（可在“设置-关于手机-状态信息”中查看）

  2. 使用IP连接设备：

adb connect 192.168.x.x:5555

再次运行adb devices，应能看到设备以 IP 形式列出。

✅ 提示：确保电脑与手机处于同一局域网下。

6. 启动 AI 代理：执行自然语言指令

一切准备就绪，现在我们可以正式让 AI 接管手机了。

6.1 命令行方式运行任务

在项目根目录下执行：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<云服务器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：通过adb devices获取的设备唯一标识
  • --base-url：指向你云端部署的 vLLM 服务地址（需公网IP + 端口映射）
  • --model：指定使用的模型名称（目前默认为autoglm-phone-9b）
  • 最后的字符串：你要执行的自然语言指令

执行后，你会看到程序自动截图、上传给模型、接收操作指令、并通过 ADB 执行点击、滑动、输入等动作。

6.2 使用 Python API 实现远程连接管理

除了命令行，你也可以在自己的脚本中集成 Open-AutoGLM 的功能。

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建 ADB 连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备（IP:端口） 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}") # 若使用USB连接，可启用TCP/IP以便后续无线使用 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这段代码可用于构建更复杂的自动化调度系统，例如定时任务、多设备轮询、异常监控等。

7. 常见问题排查与优化建议

尽管 Open-AutoGLM 功能强大，但在实际部署中仍可能遇到一些常见问题。以下是高频故障及解决方案。

7.1 连接失败或被拒绝

现象：adb connect失败，提示“unable to connect”

原因与解决：

  • 云服务器防火墙未开放对应端口（如8800），请检查安全组规则
  • 路由器未做端口转发，若使用内网穿透需配置正确
  • 手机未开启“允许通过网络调试”选项（部分厂商隐藏此设置）

7.2 ADB 频繁掉线

现象：执行中途断开连接，操作中断

建议：

  • 优先使用 USB 连接，稳定性远高于 WiFi
  • 若必须用WiFi，确保信号强度良好，避免穿墙或干扰
  • 可编写重连脚本，监听adb devices状态并自动恢复

7.3 模型响应乱码或无动作

现象：AI返回无效操作指令，或长时间无响应

检查项：

  • 确认 vLLM 服务启动参数是否完整，特别是：
    --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization 0.9
  • 检查模型权重是否完整加载，日志中是否有 CUDA OOM 报错
  • 确保传入的 base_url 正确，且/v1/models接口可访问

7.4 中文输入异常

现象：文字输入变成拼音或乱码

解决方案：

  • 确保已安装并启用 ADB Keyboard
  • 在代码中显式设置输入法切换（如有必要）：
    adb shell ime set com.android.adbkeyboard/.AdbKeyboard

8. 总结

Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它是通往未来“语音即操作”交互范式的桥梁。通过本文的实战部署流程，你应该已经掌握了如何：

  • 搭建本地控制环境
  • 配置手机调试权限
  • 连接设备（USB/WiFi）
  • 调用云端AI模型执行自然语言指令
  • 使用Python API进行扩展开发

更重要的是，这套框架展示了AI Agent的真实潜力：不再需要APP专门做接口，也不需要用户学习复杂操作，只要会说话，就能让手机替你办事。

无论是个人效率提升，还是企业级自动化测试、客服机器人、无障碍辅助等场景，Open-AutoGLM 都提供了极具想象力的技术底座。

下一步，你可以尝试：

  • 将语音输入接入 Whisper 实现“语音→文字→执行”全流程
  • 构建图形化界面，让更多非技术人员也能使用
  • 结合知识库实现更复杂的任务推理（如比价、订票、信息汇总）

AI正在重新定义人机交互的方式，而你现在，已经站在了这场变革的起点。

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