news 2026/1/29 16:59:14

Open-AutoGLM行业应用：金融客服远程协助客户操作App的合规实现

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Open-AutoGLM行业应用：金融客服远程协助客户操作App的合规实现

Open-AutoGLM行业应用：金融客服远程协助客户操作App的合规实现

随着AI智能体技术的发展，基于多模态理解与自动化执行能力的手机端AI助手正逐步进入实际业务场景。在金融服务领域，客户常因不熟悉App操作流程而需要人工客服远程指导，传统方式效率低、沟通成本高。Open-AutoGLM作为智谱开源的手机端AI Agent框架，为这一问题提供了全新的技术路径——通过自然语言驱动的视觉语言模型，结合ADB自动化控制，实现对移动端App的“代客操作”式远程协助。

然而，在金融场景中，“代客操作”涉及用户隐私、账户安全和监管合规等多重挑战。如何在保障安全性与合规性的前提下，利用Open-AutoGLM提升服务效率？本文将深入探讨其在金融客服中的落地实践，重点分析系统架构、权限控制机制、敏感操作防护策略以及远程调试支持下的可维护性设计。

1. Open-AutoGLM 技术架构与核心能力

1.1 AutoGLM-Phone 的多模态感知机制

AutoGLM-Phone 是一个基于视觉语言模型（VLM）构建的AI手机智能助理框架，其核心技术在于能够以多模态方式理解屏幕内容。该模型接收当前设备屏幕截图作为图像输入，并结合用户下达的自然语言指令进行联合推理，从而准确识别界面元素的功能语义。

例如，当用户说“打开小红书搜索美食”，系统会：

  • 截取当前屏幕画面；
  • 利用VLM识别出“首页图标”、“搜索框”、“键盘按钮”等UI组件；
  • 解析指令意图，判断需启动应用并执行关键词搜索；
  • 规划操作路径：点击应用图标 → 点击搜索栏 → 输入文本 → 点击确认。

这种“看图说话+动作决策”的模式，使得AI具备了类似人类用户的交互认知能力，是实现自动化操作的基础。

1.2 基于 ADB 的设备控制层

系统通过 Android Debug Bridge（ADB）协议与真实设备或模拟器建立连接，完成所有底层操作指令的下发。ADB 提供了无需Root权限即可实现点击、滑动、输入、截屏等关键功能的能力，适合作为企业级远程协助的技术载体。

具体控制流程如下：

  1. 截屏获取状态：adb shell screencap /sdcard/screen.png
  2. 拉取图片至本地：adb pull /sdcard/screen.png .
  3. VLM 分析界面结构：输出可操作区域坐标及语义标签
  4. 生成 ADB 指令：如adb shell input tap x y或adb shell input text "hello"
  5. 执行并反馈结果

整个过程形成闭环感知-决策-执行链路，确保每一步操作都有据可依。

1.3 Phone Agent 的任务规划与容错机制

Phone Agent 在 AutoGLM-Phone 基础上进一步增强了任务编排能力。它不仅支持单步操作响应，还能根据目标自动拆解复杂任务流程，例如：

“登录招商银行App，查询最近一笔转账记录”

该指令会被分解为：

  1. 启动招商银行App；
  2. 检测是否已登录，若未登录则提示输入账号密码；
  3. 若出现验证码，则暂停并请求人工接管；
  4. 登录成功后进入“交易明细”页面；
  5. 定位最新一条转账条目并返回信息。

在此过程中，系统内置了状态检测回环机制：每次操作后重新截屏验证效果，若未达到预期状态（如点击后页面无变化），则尝试重试或调整策略，显著提升了鲁棒性。

2. 金融客服场景下的合规化改造方案

尽管Open-AutoGLM具备强大的自动化能力，但在金融类App中直接使用存在重大合规风险。为此，必须从权限隔离、操作审计、用户授权三个维度进行系统性加固。

2.1 敏感操作拦截与人工确认机制

为防止AI误触资金相关功能（如转账、支付、修改密码），系统引入敏感词库+UI特征双重过滤机制：

SENSITIVE_ACTIONS = { "transfer", "pay", "withdraw", "change_password", "bind_card", "unfreeze", "authorize" } def is_sensitive_instruction(instruction: str) -> bool: return any(keyword in instruction.lower() for keyword in SENSITIVE_ACTIONS) def is_sensitive_ui(detected_elements: list) -> bool: # 检查是否存在“确认付款”、“金额输入框”等高危UI元素 dangerous_texts = ["请输入支付密码", "确认转账", "扣款"] return any(elem["text"] in dangerous_texts for elem in detected_elements)

一旦触发任一条件，系统立即中断自动化流程，弹出确认对话框，要求坐席人员手动审批或接管操作。

2.2 远程会话权限分级控制

在金融客服场景中，应严格区分“观察模式”与“控制模式”。我们设计了三级权限体系：

权限等级能力范围使用场景
Level 1 - 只读模式实时查看客户手机屏幕，AI仅提供建议初步诊断问题
Level 2 - 协助模式AI可执行非敏感操作（如导航、填写表单）引导客户完成开户流程
Level 3 - 接管模式允许处理含验证码的操作（需二次授权）复杂故障恢复

权限切换需通过企业统一身份认证系统（如OAuth2.0）完成，并记录完整日志。

2.3 操作全过程留痕与审计追踪

所有由AI发起的操作均需写入不可篡改的日志系统，包含以下字段：

{ "session_id": "sess_20250405_001", "timestamp": "2025-04-05T10:30:22Z", "user_id": "cust_123456", "agent_action": "click", "target_element": "登录按钮", "screen_region": [320, 680, 100, 50], "instruction": "请帮我登录", "confidence": 0.96, "approved_by": "agent_zhang", "device_model": "Samsung Galaxy S23" }

这些日志可用于后续合规审查、服务质量评估及事故溯源。

3. 部署实践：本地控制端与真机连接配置

为了在金融企业内网环境中安全部署Open-AutoGLM代理系统，推荐采用“云端模型+本地控制端+隔离设备池”的架构。以下是在本地电脑配置控制端的标准流程。

3.1 硬件与环境准备

  • 操作系统：Windows 10+/macOS Monterey+
  • Python版本：建议 Python 3.10 或更高
  • 安卓设备：Android 7.0+ 真机或定制化模拟器（禁用Google服务）
  • ADB工具包：Platform Tools
Windows 环境变量配置
  1. 下载并解压platform-tools.zip
  2. 打开系统属性：Win + R→ 输入sysdm.cpl
  3. 进入“高级”选项卡 → “环境变量”
  4. 在“系统变量”中找到Path，点击“编辑”
  5. 添加平台工具所在路径，例如：C:\platform-tools
  6. 验证安装：
    adb version
macOS 快速配置方法

在终端中执行（假设文件位于 Downloads 目录）：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可选：写入 shell 配置文件永久生效 echo 'export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools' >> ~/.zshrc

3.2 手机端必要设置

  1. 开启开发者模式
    设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次

  2. 启用USB调试
    设置 → 开发者选项 → 开启“USB调试”

  3. 安装 ADB Keyboard 输入法

    • 从官方渠道下载ADBKeyboard.apk
    • 安装后进入“语言与输入法”设置
    • 将默认输入法切换为ADB Keyboard

注意：此输入法允许通过ADB发送中文字符，避免因系统输入法兼容性导致文本输入失败。

3.3 控制端代码部署

在本地开发机上克隆并安装 Open-AutoGLM：

# 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 .

建议在虚拟环境中运行：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows

4. 设备连接与远程调试支持

4.1 USB 连接方式（推荐用于测试）

确保手机通过USB线连接电脑，并在手机端确认“允许USB调试”提示。

adb devices

正常输出示例：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

若显示unauthorized，请重新插拔并确认授权弹窗。

4.2 WiFi 远程连接（适用于生产环境）

对于远程客服场景，WiFi连接更为灵活。步骤如下：

# 1. 先通过USB连接，开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 2. 断开USB，使用IP连接 adb connect 192.168.1.100:5555

可通过以下命令获取设备IP地址：

adb shell ip route | awk '{print $9}'

4.3 Python API 实现远程连接管理

除了命令行调用，也可通过编程接口集成到客服系统中：

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}") # 列出已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备IP（用于动态连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该API可用于构建自动化的设备调度系统，实现多客户并发接入。

5. 启动AI代理与常见问题排查

5.1 命令行启动示例

在完成上述配置后，即可启动AI代理执行任务：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://10.10.1.100:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开招商银行App，进入信用卡账单页面"

参数说明：

  • --device-id：通过adb devices获取的真实设备ID
  • --base-url：指向内部部署的vLLM服务地址（需经防火墙白名单放行）
  • --model：指定使用的模型名称
  • 最后字符串：用户自然语言指令

5.2 常见问题与解决方案

问题现象可能原因解决方案
ADB无法识别设备驱动未安装或USB调试未开启重新安装驱动，检查开发者选项
连接被拒绝（Connection refused）云服务器端口未开放检查防火墙规则，确认安全组放行对应端口
模型响应缓慢或乱码显存不足或max-model-len设置过小调整vLLM启动参数，增加GPU资源
文本输入失败ADB Keyboard未设为默认输入法进入手动设置页面切换输入法
ADB频繁掉线WiFi信号不稳定改用有线连接，或优化网络环境

建议在生产环境中配置心跳检测与自动重连机制，提升系统稳定性。

6. 总结

Open-AutoGLM为金融行业的远程客户服务提供了一种创新的技术范式。通过将视觉语言模型与ADB自动化控制相结合，实现了基于自然语言的“零门槛”操作引导。然而，在实际落地过程中，必须高度重视合规性与安全性问题。

本文提出的合规实现路径包括：

  1. 构建敏感操作双因子拦截机制，杜绝未经授权的资金动作；
  2. 实施权限分级控制模型，明确AI与人工的责任边界；
  3. 建立全链路操作审计日志，满足金融监管要求；
  4. 利用远程ADB调试能力，支持跨地域高效运维。

未来，随着联邦学习与边缘计算技术的融合，有望在不暴露用户数据的前提下，进一步提升AI代理的智能化水平，真正实现“既高效又安全”的数字金融服务体验。

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