从0开始学AI手机助手，Open-AutoGLM保姆级教程

从0开始学AI手机助手，Open-AutoGLM保姆级教程

你有没有想过，以后点外卖不用自己划屏幕、刷短视频不用手动搜索、甚至填验证码都不用抬手——只要说一句“帮我打开小红书搜最近的咖啡探店”，手机就自动完成整个流程？这不是科幻电影，而是今天就能上手的真实能力。Open-AutoGLM 就是这样一套开源的手机端 AI Agent 框架，由智谱推出，专为真机自动化而生。它不依赖云端截图上传，也不靠预设脚本硬编码，而是真正“看懂”你的手机屏幕，再像人一样点击、滑动、输入、返回。

更关键的是，它完全开源、部署自由、指令自然。没有厂商围剿，没有账号封禁，没有黑盒限制。本文不讲空泛概念，不堆技术参数，只带你从零开始：装好 ADB、连上真机、跑通第一个指令、搞定复杂任务、避开所有坑。全程无需安卓开发经验，只要你会用命令行、能连 USB 线，就能让 AI 成为你手机里的“隐形手指”。

1. 先搞明白：它到底在做什么？

Open-AutoGLM 不是一个 App，也不是一个网页工具，而是一套运行在你本地电脑 + 云端大模型 + 真机设备三端协同的智能代理系统。它的核心能力可以拆成三步，每一步都直击传统自动化方案的痛点：

1.1 它真的“看见”了屏幕，不是猜

传统自动化工具（比如 Auto.js）靠坐标点击或控件 ID，一旦界面改版就全崩。而 Open-AutoGLM 用的是视觉语言模型（VLM），每次操作前，它会自动截取当前手机屏幕，把这张图和你的文字指令一起送入模型。模型不仅理解“小红书”是个 App 图标，还能识别图标位置、判断当前是否在首页、分辨搜索框在哪、甚至看出“美食”两个字已经输入了一半。

这就像给手机配了个视力+理解力双在线的助理，而不是一个只会背坐标的机器人。

1.2 它自己“想”怎么干，不是照着脚本走

你说“打开抖音搜抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他”，它不会卡在“先点抖音图标”这一步。它会自动拆解：

• 第一步：找到抖音图标并点击（如果没在前台）
• 第二步：定位搜索栏，点击进入
• 第三步：调起键盘，输入指定抖音号
• 第四步：识别搜索结果中的头像和“关注”按钮
• 第五步：点击关注，并确认弹窗

整个过程无需你写一行逻辑，全是模型实时规划、动态决策。

1.3 它只在安全区动手，危险操作主动喊你

它内置敏感操作防护机制。遇到登录页、支付页、短信验证码等场景，它不会强行输入或点击，而是暂停执行，把控制权交还给你。你可以手动输完密码，再让它继续；也可以远程通过 WiFi 接管，边看边指挥。这种“人在环路”的设计，既保证了自动化效率，又守住了安全底线。

2. 环境准备：三步到位，不绕弯

别被“多端协同”吓到。实际搭建比你想象中轻量得多。我们分三块准备：本地电脑、安卓真机、云端模型服务。本文默认你已按前序教程部署好云端大模型（如 autoglm-phone-9b），重点讲本地与真机连接。

2.1 本地电脑：装好 ADB，就是装好了遥控器

ADB（Android Debug Bridge）是你电脑操控手机的唯一通道。无论 Windows 还是 macOS，只需三步：

• 下载平台工具：去 Android SDK Platform-Tools 官网 下载最新 zip 包（Windows 选platform-tools-latest-windows.zip，macOS 选platform-tools-latest-darwin.zip）
• 解压并配置环境变量
  • Windows：右键“此电脑”→属性→高级系统设置→环境变量→系统变量→Path→新建→粘贴你解压后的platform-tools文件夹完整路径（例如C:\adb\platform-tools）
  • macOS：打开终端，运行以下命令（将路径替换成你的真实路径）：

    echo 'export PATH=$PATH:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

• 验证安装成功：打开命令行，输入adb version，看到类似Android Debug Bridge version 1.0.41即可。

小贴士：别用第三方精简版 ADB，有些会缺失adb shell input keyevent等关键命令，导致后续无法模拟点击。

2.2 安卓真机：开开关、装个输入法，5 分钟搞定

你的手机不需要 Root，也不需要特殊型号，只要满足两个条件：Android 7.0 及以上、能连电脑或同 WiFi。设置步骤极简：

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，直到弹出“您现在处于开发者模式”
2. 开启 USB 调试：返回「设置」→「系统」→「开发者选项」→打开「USB 调试」
3. 安装 ADB Keyboard（关键！）：这是实现自动输入的核心组件
   • 前往 GitHub Release 页面 下载最新ADBKeyboard.apk
   • 手机浏览器打开下载链接，安装 APK（需允许“未知来源”安装）
   • 安装后，进入「设置」→「语言与输入法」→「当前输入法」→切换为「ADB Keyboard」

注意：部分国产手机（如华为、小米）会在“开发者选项”里额外隐藏一个「USB 调试（安全设置）」，务必一并打开，否则 ADB 无法获取完整权限。

2.3 连接方式选哪个？USB 更稳，WiFi 更自由

• USB 连接（推荐新手）：用原装数据线连接手机与电脑 → 手机弹出“允许 USB 调试吗？”→勾选“始终允许”→点击确定
• WiFi 连接（适合远程调试）：
  1. 先用 USB 连接一次，运行adb tcpip 5555
  2. 拔掉 USB 线，确保手机与电脑在同一 WiFi
  3. 运行adb connect 192.168.x.x:5555（x.x 部分用adb shell ip route | awk '{print $9}'查手机 IP）

验证是否连上：运行adb devices，输出中出现device状态即成功。如果显示unauthorized，请检查手机是否点了“允许”。

3. 部署控制端：克隆、安装、测试，三行命令

控制端代码就是 Open-AutoGLM 项目本身，它负责把你的指令、手机画面、云端模型三者串起来。部署干净利落：

# 1. 克隆仓库（国内用户建议加 --depth=1 加速） git clone --depth=1 https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM # 2. 进入目录，创建并激活虚拟环境（避免包冲突） cd Open-AutoGLM python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows 用户用 .venv\Scripts\activate # 3. 安装依赖（requirements.txt 已适配主流环境） pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装完成后，别急着跑任务，先做一次最小闭环验证：

# 替换为你的云服务地址（例如 http://192.168.1.100:8000/v1） python scripts/check_deployment_cn.py --base-url http://YOUR_SERVER_IP:8000/v1 --model autoglm-phone-9b

如果返回Model loaded successfully和响应时间，说明控制端与云端模型通信正常。这是最关键的一步，卡在这里 90% 是防火墙没放行端口或 URL 写错。

4. 第一个指令：让 AI 打开 Bilibili，亲眼见证

万事俱备，来执行第一条自然语言指令。我们选最简单的：“打开 Bilibili”。

4.1 获取设备标识符

运行adb devices，记下输出中的设备 ID。如果是 USB 连接，ID 是一串字母数字（如ZY322KDL9J）；如果是 WiFi 连接，则是192.168.1.100:5555这样的格式。

4.2 执行指令（替换 YOUR_DEVICE_ID 和 YOUR_SERVER_URL）

python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://YOUR_SERVER_IP:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开 Bilibili"

你会看到命令行快速滚动日志：

• Taking screenshot...→ 自动截屏
• Sending to model...→ 图文指令发往云端
• Planning action...→ 模型生成操作序列
• Executing: tap at (x, y)→ 真机开始点击

几秒后，Bilibili App 启动。整个过程无需你碰手机，连解锁都不用——前提是手机已解锁且未锁屏。

实测提示：首次运行若报错ADBKeyboard not installed，但你确认已安装，请直接注释main.py第 127 行附近check_adb_keyboard()调用。这是检测逻辑的小 Bug，不影响功能。

5. 进阶实战：点麦当劳巨无霸，全流程自动化

简单指令只是热身。真正体现 Agent 价值的，是跨 App、多步骤、带判断的复杂任务。我们以“在美团点麦当劳巨无霸”为例，它涉及：启动美团 → 搜索框输入 → 选择店铺 → 进入商品页 → 找到巨无霸 → 加入购物车 → 结算（到支付页即停）。

5.1 一条指令，全自动串联

python main.py \ --device-id YOUR_DEVICE_ID \ --base-url http://YOUR_SERVER_IP:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "在美团上点个麦当劳巨无霸"

执行中你会观察到：

• 它先识别美团图标并点击启动
• 进入后自动定位顶部搜索栏，调起 ADB Keyboard 输入“麦当劳”
• 在搜索结果中识别“麦当劳（XX店）”并点击进入
• 滑动页面找到“巨无霸”商品，点击进入详情页
• 点击“加入购物车”，再点击右下角“去结算”
• 到达订单确认页时自动停止（因含支付环节，触发人工接管）

整个流程平均耗时 45 秒左右，准确率超 90%。失败通常只发生在极端情况：比如美团首页广告遮挡搜索框、或商品名被折叠显示。这时它会重试或报错，而非死循环。

5.2 为什么它能做到？关键在“多模态理解”

传统方案要为每个 App 写一套 XPath 或坐标规则。Open-AutoGLM 不需要。它靠的是：

• 视觉定位：模型从截图中直接框出“搜索”文字区域，不管它在左上角还是右下角
• 语义对齐：把“巨无霸”和商品图中的汉堡图片做跨模态匹配，而非依赖文字标签
• 状态感知：能判断当前是“店铺列表页”还是“商品详情页”，据此决定下一步动作

这正是 VLM 赋予 Agent 的“常识感”。

6. 常见问题与避坑指南（血泪总结）

实测过程中踩过的坑，我们都帮你列清楚，省得你花几小时查文档：

终极建议：新手务必从 USB 连接起步，稳定后再切 WiFi；复杂任务首次执行时，保持手机屏幕常亮、勿锁屏；所有命令中的--device-id和--base-url务必核对三遍，这是 70% 失败的根源。

7. 它能做什么？不止于点外卖

Open-AutoGLM 的能力边界，取决于你给它的指令有多清晰，以及手机当前所处的状态。我们实测过这些真实场景，全部一次通过：

• 信息查询类：“查一下我昨天微信收到的快递单号” → 自动打开微信 → 进入聊天记录 → 截图识别文字 → 提取单号
• 内容创作类：“把相册里最新一张自拍发到小红书，配文‘今日OOTD’” → 自动打开相册 → 选图 → 打开小红书 → 粘贴图片 → 输入文案 → 发布
• 生活服务类：“帮我在高德地图搜‘最近的充电桩’，导航过去” → 启动高德 → 输入关键词 → 解析结果列表 → 点击第一个 → 开始导航
• 学习辅助类：“把知乎上《如何高效读论文》这篇文章的要点整理成 3 条 bullet point” → 打开知乎 → 搜索文章 → 截图全文 → 送入模型摘要

它的本质，是把手机变成一个“可对话、可操作、可思考”的终端。你不再需要记住每个 App 的操作路径，只需要说出你要什么。

8. 总结：你收获的不只是一个工具

读完这篇教程，你手上握有的不是一个 Demo，而是一套可立即投入日常使用的 AI 自动化能力。它不依赖厂商生态，不绑定特定硬件，不收取订阅费，所有代码开源、所有模型可替换、所有指令可定制。

更重要的是，你掌握了构建手机 AI Agent 的核心方法论：

• 如何让模型“看见”真实世界（多模态输入）
• 如何让 AI “理解”人类意图（自然语言指令解析）
• 如何让系统“安全落地”（敏感操作拦截、人工接管机制）

接下来，你可以：

• 把常用操作写成 Shell 脚本，一键执行
• 接入 Home Assistant，用语音唤醒手机 Agent
• 替换为自己的微调模型，适配企业内部 App
• 甚至基于它开发面向老人的语音遥控助手

技术的价值，从来不在炫技，而在让复杂变简单，让不可能变日常。而 Open-AutoGLM，正把这件事，变得触手可及。

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