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2026/2/18 18:31:19 网站建设 项目流程
电商网站建设参考文献,夏邑网站建设,自己做动漫 哪个网站赚钱,wordpress 移动版主题自然语言控制安卓手机#xff1f;Open-AutoGLM新手入门全攻略 你有没有想过#xff0c;不用动手点屏幕#xff0c;只说一句“帮我把微信里的未读消息全标为已读”#xff0c;手机就自动完成#xff1f;或者“打开小红书#xff0c;搜‘上海周末咖啡馆’#xff0c;截三…自然语言控制安卓手机Open-AutoGLM新手入门全攻略你有没有想过不用动手点屏幕只说一句“帮我把微信里的未读消息全标为已读”手机就自动完成或者“打开小红书搜‘上海周末咖啡馆’截三张图发到钉钉群”——整套操作一气呵成这不是科幻电影而是 Open-AutoGLM 正在做的事。Open-AutoGLM 是智谱开源的手机端 AI Agent 框架它不靠预设脚本也不依赖固定界面结构而是真正“看懂”你的手机屏幕理解你的自然语言指令再像真人一样一步步点击、滑动、输入、截图。它把大模型的语义理解能力、视觉语言模型的界面感知能力和 ADB 的底层操控能力拧成一股绳让手机第一次拥有了可对话、可委托、可信任的“数字分身”。这篇教程不讲原理推导不堆参数配置只聚焦一件事让你从零开始在 30 分钟内亲手让 AI 第一次替你操作手机。无论你是刚配好 Python 环境的开发者还是只会用手机拍照的非技术用户只要按步骤来就能跑通第一个指令。1. 先搞明白它到底能做什么又不能做什么在动手前花两分钟建立一个清晰预期——这能帮你少踩 80% 的坑。1.1 它能做的三件事真实、稳定、有边界精准理解当前界面不是猜是“看”。它会实时抓取手机屏幕截图用视觉语言模型识别按钮文字、图标位置、输入框状态。比如你正在微信聊天页它能准确指出“”号在哪、“语音输入”按钮是否高亮。执行复杂多步任务一条指令背后是完整动作链。“打开淘宝搜‘降噪耳机’并加购第一款”会被拆解为启动淘宝 → 等待首页加载 → 点击搜索框 → 输入文字 → 点击搜索 → 滑动到第一款商品 → 点击进入详情页 → 找到“加入购物车”按钮 → 点击。安全接管敏感环节遇到登录页、支付密码框、短信验证码弹窗时它会主动暂停把控制权交还给你。你确认后它才继续——这是设计进骨子里的安全护栏不是后期补丁。1.2 它暂时做不到的三件事坦诚说明避免失望不支持 iOS目前仅适配 Android 7.0 设备。iPhone 因系统限制无法通过 ADB 实现同等深度控制。不替代手动精细操作比如“把这张照片调成胶片风饱和度15阴影提亮 20%”这类像素级图像编辑不在其能力范围内。它的强项是“界面导航型任务”不是“创意生产型任务”。不保证 100% 一次成功手机厂商定制 UI如小米 HyperOS、华为鸿蒙可能造成元素识别偏移网络延迟可能导致截图不同步极少数应用如银行类会主动屏蔽 ADB 截图。但这些情况都有明确报错和人工接管机制不会“卡死”或“乱点”。一句话总结能力边界它是一个聪明、谨慎、手脚麻利的“数字助理”擅长处理你每天重复做的那些“点一点、输一输、找一找”的事但它不是万能遥控器更不是越狱工具。用对场景它就是效率倍增器硬塞给它不匹配的任务它会礼貌地告诉你“这个得您来一下。”2. 准备工作四件套配齐5 分钟搞定所有操作都在你自己的电脑和手机上完成不需要云服务器、不需要 GPU、不需要烧钱买算力。我们采用最轻量的方案本地控制端 远程 API 调用推荐 ModelScope 或智谱 BigModel零显存压力。2.1 你的电脑需要什么操作系统Windows 10/11 或 macOS Monterey 及以上M1/M2/M3 芯片完全兼容Python 版本3.10 或 3.11强烈不建议用 3.12部分依赖尚未适配一个空文件夹比如D:\open-autoglm或~/Projects/open-autoglm后面所有操作都放这里2.2 你的安卓手机需要什么系统版本Android 7.0Nougat及以上绝大多数 2016 年后发布的机型都满足一根靠谱的数据线重点提示很多失败案例源于劣质数据线只充电不传数据。建议使用原装线或明确标注“支持数据传输”的 Type-C 线6A 规格更稳一个干净的测试环境首次运行建议关闭手机上的“应用锁”“隐私保护屏”等第三方安全软件避免干扰 ADB 权限2.3 安装 ADB 工具真正的 5 分钟ADBAndroid Debug Bridge是连接电脑和手机的“桥梁”它负责截图、点击、输入。安装它比装微信还简单。Windows 用户访问 Android SDK Platform-Tools 官网 下载 ZIP 包解压到任意位置例如C:\platform-tools配置环境变量按Win R输入sysdm.cpl→ “高级” → “环境变量”在“系统变量”中找到Path→ “编辑” → “新建” → 粘贴你解压的路径C:\platform-tools打开新命令提示符cmd输入adb version看到类似Android Debug Bridge version 1.0.41即成功macOS 用户同样下载 ZIP 包解压到~/Downloads/platform-tools打开终端运行echo export PATH$PATH:~/Downloads/platform-tools ~/.zshrc source ~/.zshrc输入adb version验证验证关键一步不要跳过adb version很多后续问题根源都是 ADB 没装对。如果提示command not found请回头检查路径是否拼写错误、是否重启了终端。3. 手机设置三步开启“被操控”权限手机端设置是成功率最高的环节只需三步每步都有明确反馈。3.1 开启开发者选项10 秒搞定进入手机设置 → 关于手机连续快速点击“版本号”7 次部分机型需 10 次屏幕会弹出提示“您现在处于开发者模式”或“开发者选项已启用”小技巧如果找不到“关于手机”直接在设置顶部搜索框输入“开发者”即可直达。3.2 开启 USB 调试核心权限返回设置主菜单进入开发者选项找到并开启“USB 调试”小米/OPPO/ vivo 用户额外注意向下滚动务必同时开启“USB 调试安全设置”和“USB 安装”否则无法安装后续工具3.3 安装 ADB Keyboard解决输入难题手机自带输入法无法被 ADB 控制必须换一个。我们用开源项目 ADBKeyboard电脑浏览器访问 ADBKeyboard.apk 下载页下载 APK 文件用数据线连接手机将 APK 文件复制到手机内部存储根目录如Phone/Download/在手机上找到该文件点击安装若提示“禁止安装未知来源应用”请前往设置 → 安全 → 未知来源应用安装 → 允许当前应用安装后必做进入手机设置 → 语言与输入法 → 当前输入法将默认输入法切换为“ADB Keyboard”。这是后续所有文字输入如搜索关键词的前提。4. 部署控制端克隆、安装、连设备现在你的电脑和手机已“握手成功”下一步是把 Open-AutoGLM 的控制大脑装上。4.1 克隆代码仓库确保你在之前准备好的空文件夹里如D:\open-autoglm打开命令行git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM没有安装 Git官网下载安装包https://git-scm.com/downloads安装时勾选 “Add Git to PATH” 即可。4.2 安装 Python 依赖安静、快速、无报错# 推荐使用清华镜像源国内下载飞快 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .常见问题直击如果pip install -e .报错error: Microsoft Visual C 14.0 or greater is requiredWindows请去微软官网下载安装 Build Tools for Visual Studio勾选“C build tools”即可无需安装整个 VS。4.3 连接你的手机USB 或 WiFiUSB 连接新手首选最稳用数据线连接手机和电脑手机上弹出“允许 USB 调试吗” → 勾选“始终允许”点击确定电脑命令行输入adb devices正确输出示例List of devices attached 8B2X123456789ABC devicedevice状态即表示连接成功。前面那串字母数字就是你的device-id。WiFi 连接适合想摆脱线缆的用户先用 USB 连接运行adb tcpip 5555断开 USB 线确保手机和电脑在同一 WiFi 下查看手机 IP 地址设置 → 关于手机 → 状态信息 → IP 地址假设为192.168.1.105运行adb connect 192.168.1.105:5555成功提示connected to 192.168.1.105:55555. 运行第一个指令从“你好”到“真干活”万事俱备现在用一条最简单的指令见证奇迹。5.1 获取免费 API Key两分钟零成本我们不自己部署大模型而是调用 ModelScope魔搭的公开 API它提供ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B模型完全免费无需申请配额。访问 ModelScope 官网注册/登录账号点击右上角头像 → “个人中心” → “API 密钥” → “创建新密钥”复制生成的密钥以sk-开头的一长串字符妥善保存5.2 执行你的第一条自然语言指令在Open-AutoGLM目录下运行以下命令请将your-device-id替换为adb devices显示的 ID将your-api-key替换为你刚复制的密钥python main.py \ --device-id your-device-id \ --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 \ --model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \ --apikey your-api-key \ 打开设置搜索‘蓝牙’然后打开蓝牙开关执行时你会看到什么终端会先打印Connecting to device...然后出现Taking screenshot...手机屏幕会瞬间闪一下这是在截图接着是Analyzing screen with VLM...模型正在“看图说话”最后是Executing action: CLICK on (x520, y310)它找到了“蓝牙”开关并点击整个过程约 15-30 秒取决于网络和手机性能。成功标志你的手机设置页自动打开了蓝牙开关已变为“开启”状态。5.3 换个更有趣的指令试试别停马上再试一个带输入的python main.py \ --device-id your-device-id \ --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 \ --model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \ --apikey your-api-key \ 打开微信找到‘张三’的聊天窗口发送一条消息‘今天会议改到下午三点了’为什么能发消息因为 ADBKeyboard 已就位模型识别出输入框后会通过 ADB 发送文本再模拟回车键。整个过程你只需看着不用碰手机。6. 进阶技巧让 AI 更懂你、更可靠跑通第一条指令只是开始。下面这些技巧能让你从“能用”走向“好用”。6.1 提示词Prompt怎么写才高效模型不是魔法它依赖你给的指令质量。记住三个原则具体 模糊❌ “帮我查一下天气” → “打开墨迹天气 App定位到北京市朝阳区查看未来 24 小时温度曲线”分步 一步到位❌ “订一张明天从北京到上海的高铁票” → “打开 12306 App登录我的账号查询明日 G101 次列车余票选择二等座下单”带约束 无约束❌ “给我找几个好玩的 App” → “在应用商店搜索‘解谜游戏’只看评分 4.5 以上的前 3 个截图它们的详情页”6.2 遇到问题先看这三处日志当指令没反应或报错不要慌直接看终端最后 10 行输出Screenshot failed→ 检查手机是否锁屏、是否开启了“防截屏”功能部分金融 App 会强制开启Element not found→ 模型没在当前截图里找到目标按钮。尝试先手动打开目标 App再运行指令ADB command failed→ 数据线接触不良或 ADB 服务异常。拔插数据线或运行adb kill-server adb start-server6.3 用 Python API 写自己的小工具不想每次都敲长命令用几行 Python 封装from phone_agent.main import run_agent # 一行代码发起任务 result run_agent( device_id8B2X123456789ABC, base_urlhttps://api-inference.modelscope.cn/v1, modelZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B, api_keysk-xxxxxxxxxxxxxxxx, instruction打开相机拍一张照片保存到相册 ) print(任务状态:, result.status) print(执行步骤:, result.steps)把它保存为my_task.py以后双击运行即可。7. 总结你刚刚掌握了一项新能力回顾这趟旅程你完成了在本地电脑配齐 ADB 和 Python 环境让安卓手机开放了安全、可控的调试权限成功调用远程大模型 API驱动手机完成真实操作掌握了写出高质量自然语言指令的核心方法学会了快速定位和解决常见问题Open-AutoGLM 的价值不在于它能多快地完成一个任务而在于它把“人机交互”的范式从“我点它响应”变成了“我说它理解并行动”。它模糊了自动化脚本和人类助手的界限。下一步你可以尝试让它帮你批量给 10 个微信好友发节日祝福在电商 App 里自动比价、截图历史价格曲线为老人定制一个语音指令“放大字体”“读出短信内容”“打电话给儿子”技术的意义从来不是炫技而是让复杂变简单让不可能变日常。你现在已经站在了这个日常的起点。--- **获取更多AI镜像** 想探索更多AI镜像和应用场景访问 [CSDN星图镜像广场](https://ai.csdn.net/?utm_sourcemirror_blog_end)提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。

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