豆包手机同款AutoGLM硬核开源：AI如何用“眼睛+大脑+手”接管你手机

原来使用AutoGLM，稍微用用就要收费，想不到豆包手机出来后，AutoGLM居然开源了！

你有没有想过，有一天只需要对手机说一句话，它就能自动帮你完成复杂的操作？比如“打开美团，搜索附近的火锅店，找评分最高的那家，帮我订今晚7点的位子”，然后你就可以继续做别的事，等它搞定？

这不是科幻电影，而是现在就能实现的技术。今天要和你聊的Open-AutoGLM，就是这样一个能够理解屏幕、自主操作手机的AI助手。

一、这到底是个什么东西？

简单来说，Open-AutoGLM是一个手机端的AI智能助理框架。它基于智谱AI的AutoGLM技术构建，核心能力是:能"看懂"手机屏幕上的内容，并像人一样去点击、滑动、输入，帮你完成各种任务。

想象一下，你的手机里住着一个看不见的小助手。你告诉它要做什么，它就会:

• 观察当前屏幕显示的是什么

• 思考下一步该做什么

• 执行具体的操作(点击按钮、输入文字等)

• 继续观察结果，直到任务完成

整个过程完全自动化，你只需要在开始时说明需求，最后确认支付这类敏感操作就行了。

二、它是怎么工作的？三个关键技术

1. 视觉理解:AI的"眼睛"

Open-AutoGLM使用的是AutoGLM-Phone-9B模型，这是一个多模态视觉语言模型。通俗地说，它不仅能理解文字，还能"看懂"图片。

每当需要执行操作时，系统会先给手机截个图，把这张图片发给AI模型。模型会分析图片内容:

• 这是哪个APP?

• 当前在什么页面?

• 屏幕上有哪些可以点击的按钮?

• 搜索框在哪里?

• 有没有出现错误提示?

这就像给AI装了一双眼睛，让它能像人一样"看"手机屏幕。

2. 智能规划:AI的"大脑"

光能看还不够，还得会思考。Open-AutoGLM的规划能力体现在:

任务分解: 当你说"打开小红书搜索美食攻略"时，AI会把这个需求拆解成多个步骤:

1. 启动小红书APP
2. 找到搜索框并点击
3. 输入"美食攻略"
4. 点击搜索按钮
5. 等待结果加载

上下文理解: AI会记住之前的操作。比如你说"打开淘宝"，然后说"搜索蓝牙耳机"，它知道要在已经打开的淘宝里搜索，而不是重新打开APP。

错误处理: 如果遇到广告弹窗、网络加载慢等情况，AI会自动判断并处理，比如关闭弹窗、等待加载完成。

3. ADB控制:AI的"手"

AI想好了要做什么，怎么真正去操作手机呢?答案是ADB(Android Debug Bridge)。

ADB是Android系统的调试工具，通过USB数据线(或WiFi)连接手机和电脑，可以让电脑发送指令控制手机。Open-AutoGLM就是通过ADB来执行具体操作:

# 点击屏幕某个位置adb shell input tap 500 1000# 输入文字adb shell input text "蓝牙耳机"# 滑动屏幕adb shell input swipe 500 1500 500 500# 按返回键adb shell input keyevent 4

为了输入中文，系统还使用了ADB Keyboard这个专门的输入法，因为普通的ADB命令对中文支持不太好。

三、核心原理：一个循环的智能决策过程

整个系统的工作流程可以用一个循环来描述:

让我用一个实际例子说明。假设你的指令是:"打开美团，搜索附近的川菜馆"

第一轮循环:

• 截图: 系统发现当前在手机桌面

• AI思考: "需要启动美团APP"

• 决策: 执行Launch操作，启动美团

• 执行: 通过ADB命令打开美团

第二轮循环:

• 截图: 美团首页已打开

• AI思考: "看到了顶部的搜索框，需要点击它"

• 决策: Tap操作，点击搜索框坐标[500， 120]

• 执行: 模拟点击搜索框

第三轮循环:

• 截图: 搜索框已激活，弹出键盘

• AI思考: "需要输入搜索关键词"

• 决策: Type操作，输入"川菜馆"

• 执行: 通过ADB Keyboard输入文字

第四轮循环:

• 截图: 文字已输入

• AI思考: "需要点击搜索按钮"

• 决策: Tap操作，点击搜索按钮

• 执行: 点击搜索

第五轮循环:

• 截图: 搜索结果页面

• AI思考: "任务完成，已显示附近的川菜馆列表"

• 决策: 返回成功状态

• 结束: 任务完成

每一步，AI都会根据当前屏幕的实际情况做出判断。如果中间出现了广告弹窗，它会先关闭弹窗再继续;如果网络慢了，它会等待页面加载。

四、动手实践：一步步部署你自己的手机AI助手

说了这么多理论，咱们来实战一下。我会带你从零开始，一步步搭建一个能用的系统。

准备工作清单

硬件要求:

• 一台电脑(Windows/Mac/Linux都可以)

• 一部Android 7.0以上的手机(或者Android模拟器)

• 一根能传输数据的USB线(很重要!有些线只能充电)

软件环境:

• Python 3.10 或更高版本

• 至少16GB内存(用于运行AI模型)

• 50GB以上硬盘空间(模型文件比较大)

第一步:配置ADB环境

ADB是连接手机和电脑的桥梁，必须先装好。

1. 下载ADB工具

访问 Android官网 下载适合你系统的版本，解压到一个好记的位置，比如 D:\adb 或 /Users/你的用户名/adb

1. 配置环境变量

Mac用户在终端执行:

echo 'export PATH=$PATH:/Users/你的用户名/adb' >> ~/.zshrcsource ~/.zshrc

Windows用户:

• 右键"此电脑" → "属性" → "高级系统设置"

• 点击"环境变量"

• 在"系统变量"中找到"Path"，点击"编辑"

• 新建一条，填入你的ADB目录路径

1. 验证安装

打开命令行，输入:

adb version

如果看到版本信息，说明安装成功了。

4. 连接手机

手机设置里要开启两个东西:

• 开发者模式:设置 → 关于手机 → 连续点击"版本号"7-10次，直到提示"您已处于开发者模式"

• USB调试:设置 → 开发者选项 → 打开"USB调试"

用数据线连接手机和电脑，手机上会弹出"是否允许USB调试"的提示，点击"允许"。

然后在电脑上输入:

adb devices

你应该能看到类似这样的输出:

List of devices attachedabcd1234    device

如果显示"unauthorized"，说明手机上还没允许，检查一下手机屏幕的提示。

第二步:安装ADB Keyboard

这是一个特殊的输入法，让AI能够输入中文。

1. 下载APK文件:ADBKeyboard.apk

2. 安装到手机:

adb install ADBKeyboard.apk

1. 在手机上:设置 → 系统 → 语言和输入法 → 虚拟键盘 → 启用"ADB Keyboard"

第三步:部署AI模型

这是最核心也是最复杂的部分。AI模型需要相当的计算资源。

1. 下载模型文件

模型托管在Hugging Face上，大概18GB左右:

# 先安装git-lfsgit lfs install# 下载模型(需要一段时间)git clone https://huggingface.co/zai-org/AutoGLM-Phone-9B

如果国内下载慢，可以用ModelScope镜像:

git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B.git

1. 安装推理引擎

我推荐用vLLM，它对多模态模型支持比较好:

pip install vllm

如果你的显卡是NVIDIA的，确保已经安装了CUDA。可以用这个命令检查:

nvidia-smi

1. 启动模型服务

创建一个启动脚本 start_model.sh:

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \  --served-model-name autoglm-phone-9b \  --allowed-local-media-path / \  --mm-encoder-tp-mode data \  --mm_processor_cache_type shm \  --mm_processor_kwargs '{"max_pixels":5000000}' \  --max-model-len 25480 \  --chat-template-content-format string \  --limit-mm-per-prompt '{"image":10}' \  --model ./AutoGLM-Phone-9B \  --port 8000

运行脚本:

bash start_model.sh

首次启动会加载模型到显存，需要等几分钟。看到类似这样的输出就说明成功了:

INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000

性能建议:

• 显存至少需要12GB(推荐16GB以上)

• 如果显存不够，可以用--tensor-parallel-size 2开启多卡并行

• CPU内存建议32GB以上

第四步:安装Open-AutoGLM

终于到主程序了!

1. 下载代码

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.gitcd Open-AutoGLM

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txtpip install -e .

1. 测试一下

python main.py --base-url http://localhost:8000/v1 --model autoglm-phone-9b "打开设置"

如果一切正常，你会看到系统开始工作：截图、分析、执行操作。手机上的设置APP应该会自动打开。

第五步:实际使用示例

现在我们来做几个实际任务，感受一下AI助手的能力。

示例1: 美团订餐

python main.py --base-url http://localhost:8000/v1 \  --model autoglm-phone-9b \  "打开美团，搜索附近评分最高的川菜馆"

系统会:

1. 启动美团APP

2. 点击搜索框

3. 输入"川菜馆"

4. 等待搜索结果

5. 按评分排序

整个过程你会在终端看到详细的日志:

==================================================💭 思考过程:--------------------------------------------------当前在桌面，需要启动美团应用--------------------------------------------------🎯 执行动作:{  "action": "Launch"，  "app": "美团"}====================================================================================================💭 思考过程:--------------------------------------------------美团已打开，看到顶部有搜索框，坐标大约在[540， 150]--------------------------------------------------🎯 执行动作:{  "action": "Tap"，  "element": [540， 150]}==================================================... (继续执行其他步骤)

示例2: 淘宝购物

# 也可以用Python APIfrom phone_Agent import PhoneAgentfrom phone_agent.model import ModelConfig# 配置模型model_config = ModelConfig(    base_url="http://localhost:8000/v1"，    model_name="autoglm-phone-9b"，)# 创建Agentagent = PhoneAgent(model_config=model_config)# 执行任务result = agent.run("打开淘宝搜索蓝牙耳机，找销量最高的")print(f"任务结果: {result}")

示例3: 自定义敏感操作处理

对于支付、删除等敏感操作，系统会请求确认:

def my_confirmation(message):    """自定义确认函数"""    print(f"\n⚠️  需要确认: {message}")    choice = input("是否继续? (y/n): ")    return choice.lower() == 'y'def my_takeover(message):    """需要人工接管时的处理"""    print(f"\n🤚 需要人工操作: {message}")    input("完成后按回车继续...")agent = PhoneAgent(    model_config=model_config，    confirmation_callback=my_confirmation，    takeover_callback=my_takeover)# 这个任务会在支付前请求确认agent.run("打开美团订一份外卖")

运行时如果遇到支付环节，会暂停并提示:

⚠️  需要确认: 即将支付28.5元是否继续? (y/n): n❌ 用户取消了操作

五、它能做什么？支持的场景

Open-AutoGLM目前支持50多个主流中文APP，覆盖生活的方方面面:

生活服务类:

• 外卖点餐:美团、饿了么

• 打车出行:滴滴出行、高德地图

• 酒店预订:携程、去哪儿

• 购票:12306、猫眼电影

电商购物类:

• 淘宝、京东、拼多多

• 自动搜索商品

• 筛选价格、销量

• 加入购物车

社交娱乐类:

• 微信:发消息、朋友圈操作

• 抖音、快手:自动刷视频

• 小红书:搜索笔记

• B站:搜索视频、一键三连

工具类:

• 备忘录记事

• 日历添加提醒

• 设置闹钟

• 批量文件操作

查看完整列表:

python main.py --list-apps

六、可以执行的操作类型

系统支持人类在手机上的所有基本操作:

七、远程控制:通过WiFi使用

除了USB连接，Open-AutoGLM还支持通过WiFi远程控制手机，这在很多场景下非常有用。

使用场景:

• 手机和电脑不在一起

• 想躺床上用电脑控制手机

• 多台手机同时控制

• 服务器上部署，远程访问

配置步骤:

1. 手机开启无线调试

• 设置 → 开发者选项 → 无线调试 → 开启

• 记下显示的IP地址和端口，比如 192.168.1.100:5555

• 电脑连接手机

adb connect 192.168.1.100:5555

1. 验证连接

adb devices# 应该显示: 192.168.1.100:5555    device

1. 使用时指定设备

python main.py \  --device-id 192.168.1.100:5555 \  --base-url http://localhost:8000/v1 \  --model autoglm-phone-9b \  "打开抖音刷视频"Python API方式:from phone_agent.adb import ADBConnection# 连接远程设备conn = ADBConnection()success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555")print(f"连接状态: {msg}")# 后续使用和USB连接一样agent = PhoneAgent(    model_config=model_config,    device_id="192.168.1.100:5555")

八、它解决了什么问题?

说了这么多技术细节，Open-AutoGLM究竟解决了什么实际问题呢?

1. 重复性任务自动化

每天要做的很多事情都是重复的:

• 每天早上打开日历看今天的安排

• 定期在某个APP上查看订单状态

• 每周在几个平台上查找特定信息

这些任务完全可以交给AI完成，你只需要看结果就行。

2. 复杂流程简化

有些任务需要跨多个APP操作:

• "查天气预报，如果明天下雨就在备忘录里提醒我带伞"

• "在多个外卖平台比价，找最便宜的下单"

• "把今天拍的所有照片上传到云盘"

AI可以理解整个流程，自动完成所有步骤。

3. 无障碍辅助

对于视力障碍或操作不便的用户，语音+AI控制可以极大提升手机使用体验。只需要说出需求，AI就能帮忙完成操作。

4. 开发和测试自动化

如果你是开发者，可以用Open-AutoGLM来:

• 自动化APP测试

• 模拟用户行为收集数据

• 批量操作进行压力测试

九、实际应用案例

让我分享几个真实的使用场景:

案例1: 出差助手

# 一句话搞定所有行程安排agent.run("""帮我安排明天去上海的行程:1. 在12306买明天早上8点到上海的高铁票2. 在携程订明晚的酒店，靠近人民广场3. 在高德地图标记酒店位置4. 在日历里添加提醒""")

案例2: 批量操作

# 批量点赞朋友圈agent.run("打开微信，给最近3天的朋友圈前10条点赞")# 批量下载agent.run("打开小红书，搜索'美食摄影'，保存前20张图片")案例3: 定时任务import scheduleimport timedef daily_news():    agent.run("""    打开今日头条，    搜索'人工智能新闻'，    截图前5条，    发送到微信'我的电脑'    """)# 每天早上8点执行schedule.every().day.at("08:00").do(daily_news)while True:    schedule.run_pending(    time.sleep(60)

十、实际使用中的注意事项

在使用过程中，有几个需要注意的地方:

1. 隐私和安全

• 敏感信息: 系统会看到屏幕上的所有内容，包括聊天记录、账号信息等

• 支付操作: 默认会在支付前请求人工确认，建议保持这个设置

• 云端模型: 如果用云端API，屏幕截图会上传，注意数据隐私

2. 稳定性问题

• APP版本: 不同版本的APP界面可能不同，AI的识别可能有偏差

• 网络延迟: 如果网络慢，等待时间可能较长

• 异常处理: 遇到意外弹窗(广告、更新提示等)可能会卡住

3. 成本考虑

• 计算资源: 本地部署需要较好的显卡

• 云端API: 如果用云端服务，会有调用费用

• 时间成本: 某些复杂任务可能比手动操作更慢

4. 法律合规

• 自动化操作: 某些APP可能禁止自动化操作

• 批量操作: 注意不要违反APP的使用条款

• 商业使用: 商业用途需要注意版权和授权问题

十一、常见问题排查

在使用中可能会遇到一些问题，这里提供解决方案:

问题1: 找不到设备

❌ error: no devices/emulators found

解决方法:

# 重启ADB服务adb kill-serveradb start-serveradb devices

问题2: 输入中文失败

• 检查ADB Keyboard是否安装并启用

• 在手机设置里把ADB Keyboard设为默认输入法

• 系统会在需要时自动切换

问题3: 截图是黑屏 这通常是因为APP启用了屏幕保护(银行类、支付类APP常见)。

系统会自动检测并请求人工接管。

问题4: AI判断错误

• 可能是屏幕太复杂，AI识别失败

• 可以在prompts.py里调整系统提示词，增加特定场景的说明

• 或者手动接管，完成关键步骤后再让AI继续

问题5: 模型加载失败

OutOfMemoryError: CUDA out of memory

显存不足，可以:

• 减少--max-model-len参数

• 使用量化版本的模型

• 升级显卡或使用云端GPU

十二、进阶定制：二次开发

如果你想深度定制Open-AutoGLM，这里是一些方向：

1. 自定义System Prompt

修改 phone_agent/config/prompts.py:

SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的手机操作助手。特殊规则:- 在购物时，优先选择官方旗舰店的商品- 避免使用拼多多等平台- 遇到广告自动关闭- 每次操作前说明理由你特别擅长:{你要增强的领域}"""

2. 添加新的APP支持

编辑 phone_agent/config/apps.py:

APP_PACKAGE_MAPPING = {    "你的APP名称": "com.example.yourapp"，    # ... 其他APP}

3. 扩展操作类型

在 phone_agent/actions/handler.py 添加新操作:

def execute_custom_action(self， params):    """自定义操作"""    # 实现你的逻辑    pass

4. 集成到自己的系统

from phone_agent import PhoneAgentclass MyAssistant:    def __init__(self):        self.agent = PhoneAgent(...)        def handle_user_request(self， request):        # 预处理        processed = self.preprocess(request)                # 执行        result = self.agent.run(processed)                # 后处理        return self.postprocess(result)

十三、总结

Open-AutoGLM不是完美的，但它展示了一种可能性：AI不只是聊天，还可以真正帮你做事。

它的价值不在于炫技，而在于解放你的时间。那些繁琐的、重复的、让你感到厌烦的手机操作，现在可以交给AI了。

当然，技术还在发展初期，有很多不完善的地方。但正因如此，才有更多的探索空间。如果你是开发者，这是一个很好的学习和贡献的机会；如果你是普通用户，可以期待它在不久的将来变得更加好用。