Open-AutoGLM日程安排实战：会议创建执行代理部署-育师

Open-AutoGLM日程安排实战：会议创建执行代理部署

1. 什么是Open-AutoGLM？手机端AI Agent的轻量革命

Open-AutoGLM不是又一个云端大模型API封装，而是一个真正为移动场景设计的、开箱即用的AI智能体框架。它由智谱开源，核心目标很实在：让AI能“看见”手机屏幕、“听懂”你的自然语言指令，并“动手”完成真实操作——全部在手机本地或轻量边缘设备上完成。

你可能用过语音助手，但它们大多只能调用预设功能；你也可能试过自动化脚本，但写XPath、找坐标、适配不同分辨率，光是调试就让人放弃。Open-AutoGLM换了一条路：它不依赖UI控件树，而是把整个手机屏幕当作一张图片，用视觉语言模型（VLM）直接理解界面上的文字、图标、按钮和布局。再结合任务规划能力，把“打开小红书搜美食”这样一句话，拆解成“点击桌面小红书图标→等待首页加载→点击搜索框→输入‘美食’→点击搜索按钮”这一连串可执行动作。

更关键的是，它专为手机端优化。9B参数规模的autoglm-phone-9b模型，在中端安卓设备上也能以合理延迟运行；ADB控制层做了大量稳定性加固，支持USB直连与WiFi远程双模式；还内置了人工接管开关——遇到登录页、验证码弹窗这类需要人类判断的环节，它会自动暂停，等你点一下“继续”，再接着干活。这不是概念演示，而是你能今天就装上、明天就用起来的真实工具。

2. 从零开始：本地电脑连接真机的完整链路

要让AI真正“接管”你的手机，必须打通三段通路：本地电脑能识别设备、设备能被稳定操控、AI模型能实时响应指令。这三步环环相扣，任何一环出问题都会卡在“连接中”。下面不讲虚的，只列你实际操作时会遇到的每一个具体动作和坑点。

2.1 硬件与环境准备：别跳过验证步骤

操作系统：Windows 10/11 或 macOS Monterey 及以上均可。Linux用户同样适用，但本文以Win/macOS为主。
Python版本：明确要求3.10+。低于此版本会出现asyncio兼容性报错，别想着“差不多就行”。
安卓设备：Android 7.0（Nougat）是底线。低于这个版本，ADB部分权限机制不一致，后续会卡在“无法获取屏幕截图”。
ADB工具：务必使用官方platform-tools，别用第三方精简包。很多“连接失败”问题，根源就是ADB版本太老。

验证是否真装好了？别信教程里的“添加完就OK”
打开命令行，直接输入：
adb version
如果返回类似Android Debug Bridge version 1.0.41的信息，说明环境变量配置成功。如果提示“命令未找到”，请回头检查Path路径是否拼写错误、是否重启了终端。

2.2 手机端设置：三个开关，缺一不可

很多用户卡在第一步，不是代码问题，而是手机没“放行”。请严格按顺序操作：

开启开发者模式：
设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次（不是5次，不是10次，就是7次），直到弹出“您现在处于开发者模式”的提示。
开启USB调试：
返回设置主界面 → 系统与更新 → 开发者选项 → 找到“USB调试”，向右滑动开启。此时手机第一次连接电脑，会弹出“允许USB调试吗？”对话框，请勾选“始终允许”，再点确定。
安装并启用ADB Keyboard：
这一步最容易被忽略，但它决定了AI能否“打字”。
- 去GitHub Releases下载最新版 ADBKeyboard.apk
- 安装后，进入手机设置 → 语言与输入法 → 当前键盘 → 选择“ADB Keyboard”并设为默认。
- 验证方法：打开任意输入框（如微信聊天），长按输入框，若出现“使用ADB Keyboard”选项，说明已生效。

2.3 控制端部署：克隆、安装、不踩依赖坑

Open-AutoGLM的控制端代码就在GitHub上，但直接pip install会失败——因为它的依赖里混用了PyTorch CPU/GPU版本、Pillow旧版冲突、还有vLLM的CUDA版本绑定。我们走最稳的路径：

# 1. 克隆仓库（推荐用SSH，避免HTTPS频繁输密码） git clone git@github.com:zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM # 2. 创建干净虚拟环境（强烈建议！） python -m venv .venv source .venv/bin/activate # macOS/Linux # .venv\Scripts\activate # Windows # 3. 安装依赖（关键：先装torch，再装其他） pip install --upgrade pip pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CUDA 11.8用户 # 或 pip install torch torchvision torchaudio --cpu # 纯CPU用户 # 4. 再装剩余依赖（跳过torch重装） pip install -r requirements.txt --no-deps pip install -e .

为什么强调torch单独装？
requirements.txt里写的torch>=2.0.0会默认拉取CPU版，而你显卡明明支持CUDA。单独指定源安装，能避免后续推理时“GPU not available”报错。

3. 设备连接实战：USB直连与WiFi远程的稳定配置

连接方式只有两种：USB线直连（最稳）、WiFi无线连（最方便）。别幻想“自动识别”，每一步都要手动确认。

3.1 USB直连：三步确认法

用原装数据线连接手机与电脑
在电脑命令行执行：
```
adb devices
```
正确输出必须包含两列：设备ID +device状态，例如：
```
List of devices attached 1234567890abcdef device
```
如果显示unauthorized，回到手机看是否有“允许USB调试”弹窗；如果空白，检查数据线是否仅充电、USB模式是否为“文件传输”。

3.2 WiFi远程连接：一次配置，永久免线

USB虽稳，但每次操作都要插拔。WiFi远程才是生产力方案，但需“先有线，后无线”：

# 第一步：用USB线连接后，开启设备TCP/IP服务 adb tcpip 5555 # 第二步：拔掉USB线，确保手机与电脑在同一WiFi下 # 查看手机IP（设置 → WLAN → 点击当前网络 → IP地址） # 假设为 192.168.1.105 # 第三步：电脑端连接 adb connect 192.168.1.105:5555 # 验证 adb devices # 应显示 192.168.1.105:5555 device

WiFi连接失败？先查这三点：
手机防火墙是否阻止了ADB（华为/小米自带管家常静默拦截）
路由器是否开启了AP隔离（导致同WiFi设备间无法互访）
电脑杀毒软件是否劫持了5555端口（用netstat -ano | findstr :5555排查）

4. 日程安排实战：用自然语言创建并执行会议任务

现在，轮到AI真正干活了。我们以一个高频办公场景为例：“在日历App中创建一场明天下午3点开始、持续1小时、标题为‘Q3产品复盘’、地点在‘3楼会议室A’的会议，并邀请张经理和李总监”。

4.1 指令设计心法：让AI听懂你的“人话”

别写“启动日历→点击加号→填时间→填标题……”，那是给脚本的指令。Open-AutoGLM要的是结果导向的自然语言。有效指令应包含：

明确动词：“创建”“添加”“发起”比“操作日历”更直接
关键要素：时间（“明天15:00”比“2024-06-12 15:00”更鲁棒）、标题、参与者、地点
规避歧义：不说“找个会议室”，而说“3楼会议室A”；不说“相关人员”，而说“张经理、李总监”

推荐指令：
“在手机日历里新建一个会议，时间是明天下午3点，持续1小时，标题是Q3产品复盘，地点在3楼会议室A，邀请张经理和李总监。”

❌ 低效指令：
“打开日历App，找到添加事件按钮，填写开始时间、结束时间、标题、地点，然后添加参会人。”

4.2 启动代理：命令行与API双路径

命令行一键执行（适合快速验证）

python main.py \ --device-id 192.168.1.105:5555 \ --base-url http://192.168.1.100:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "在手机日历里新建一个会议，时间是明天下午3点，持续1小时，标题是Q3产品复盘，地点在3楼会议室A，邀请张经理和李总监。"

--device-id：填你adb devices看到的ID，WiFi连就填IP:端口，USB连就填设备序列号
--base-url：指向你部署的vLLM服务地址。如果是本地测试，可用http://localhost:8800/v1
最后字符串：就是你设计好的自然语言指令，引号不能丢

Python API集成（适合嵌入自有系统）

from phone_agent.main import run_agent from phone_agent.adb import ADBConnection # 1. 初始化ADB连接 conn = ADBConnection() conn.connect("192.168.1.105:5555") # 远程连接 # 2. 调用AI代理（自动处理截图、规划、执行） result = run_agent( device_id="192.168.1.105:5555", base_url="http://192.168.1.100:8800/v1", model_name="autoglm-phone-9b", instruction="在手机日历里新建一个会议，时间是明天下午3点，持续1小时，标题是Q3产品复盘，地点在3楼会议室A，邀请张经理和李总监。" ) print("执行结果：", result.status) # success / failed / interrupted print("操作步骤：", result.steps) # AI规划的每一步动作

执行过程你会看到什么？
屏幕自动亮起，打开日历App
截图上传至vLLM服务，AI识别出“+”按钮位置
点击“+”，进入新建事件页
依次填写时间、标题、地点（通过ADB Keyboard输入）
在参会人栏输入“张经理”，AI识别出联系人列表并点击
最后点击“保存”——整个流程无需你碰手机。

5. 稳定性保障：敏感操作确认与人工接管机制

Open-AutoGLM不是“全自动”，而是“智能半自动”。它深知哪些环节必须交给人类判断，这是它区别于玩具项目的关键。

5.1 敏感操作自动暂停

当AI检测到以下界面时，会立即停止执行，弹出通知：

登录/账号密码页：防止账号泄露
支付确认页：避免误触付款
验证码弹窗：OCR识别失败时主动求助
权限申请弹窗：如“允许访问通讯录”，需你手动点“允许”

此时，手机屏幕会显示“请人工确认，完成后点击继续”，你只需在手机上操作完毕，再在电脑端回车，AI便从断点继续。

5.2 远程ADB调试：开发者的终极掌控权

所有操作都基于ADB，这意味着你随时可以切出AI，用原生命令接管：

# 查看当前屏幕内容（用于debug） adb shell screencap -p /sdcard/screen.png adb pull /sdcard/screen.png ./debug/ # 模拟点击（X,Y为像素坐标） adb shell input tap 500 800 # 输入文字（替代ADB Keyboard） adb shell input text "Q3产品复盘"

这套组合拳，让你既能享受AI的自动化效率，又保有100%的手动控制权——这才是生产环境该有的样子。

6. 常见问题速查：三分钟定位故障根因

现象	最可能原因	快速验证与解决
`adb devices`无设备	USB调试未开启，或数据线仅充电	检查手机是否弹出“允许USB调试”；换原装线重试
连接后无反应，AI不截图	ADB Keyboard未设为默认输入法	进入手机“语言与输入法”，确认ADB Keyboard已启用
指令执行到一半卡住	遇到验证码/登录页，AI已暂停	查看手机屏幕是否有“人工确认”提示
`Connection refused`错误	云服务器防火墙未开放8800端口	在服务器执行`sudo ufw allow 8800`（Ubuntu）
模型返回乱码或空响应	vLLM启动时`--max-model-len`设得太小	重启vLLM，增加参数：`--max-model-len 8192`