如何让AI操作真实手机？Open

如何让AI操作真实手机？Open-AutoGLM+ADB连接全步骤详解

1. 这不是科幻，是已经能跑通的真机自动化

你有没有想过，让AI像人一样“看”手机屏幕、“想”下一步该点哪、“动手”完成一整套操作？不是模拟器里的玩具，而是真正控制你手边那台安卓手机——打开App、输入文字、滑动页面、点击按钮、甚至处理验证码。这不是概念演示，也不是实验室Demo，而是智谱开源的Open-AutoGLM框架正在做的事。

它背后的核心能力来自AutoGLM-Phone：一个专为手机场景设计的视觉语言模型智能体（Phone Agent）。它不靠预设脚本，也不依赖固定UI结构，而是用多模态方式“理解”当前屏幕画面，再结合自然语言指令，实时推理、动态规划、精准执行。你说“打开小红书搜美食”，它会先识别首页图标，点击进入，再找搜索框，输入关键词，最后点搜索——全程自动，无需一行UI自动化代码。

更关键的是，它把“AI决策”和“设备控制”彻底解耦：视觉理解与任务规划在云端大模型完成，而点击、滑动、输入等动作，通过最成熟、最稳定的Android底层工具——ADB（Android Debug Bridge）下发到真实设备。这意味着，你不需要改App、不用越狱、不依赖特定厂商SDK，只要手机开了调试模式，就能被AI接管。

这篇文章不讲原理推导，不堆技术参数，只带你从零开始，把这套能力真正跑起来：本地电脑配好ADB，手机调好设置，控制端代码部署好，云端模型连得上，最后用一句大白话，让AI替你刷抖音、点关注、回消息。每一步都可验证，每一个命令都贴出来，遇到问题有明确排查路径。

2. 为什么是Open-AutoGLM？它解决了什么老难题

过去几年，手机自动化方案不少，但大多卡在三个地方：太脆弱、太封闭、太难用。

太脆弱：基于UI控件ID或坐标点的脚本，一旦App更新界面，整个流程就崩；截图比对方案又容易被阴影、字体、状态栏干扰。
太封闭：很多商业方案只支持自家云服务或特定机型，无法本地部署，数据不出内网？做不到；想换模型？没接口。
太难用：要写Python调用uiautomator2，要学ADB命令，要配环境变量，还要处理权限弹窗、输入法切换、网络超时……新手三天都搭不起来。

Open-AutoGLM直接绕开了这些坑：

它用视觉语言模型（VLM）做“屏幕理解”，看到的就是用户看到的——图标、文字、按钮位置、当前状态，全部从像素里读出来。App怎么改版，它都能重新“认”。
它把AI大脑（模型推理）和手脚（设备控制）分开。模型可以跑在你自己的GPU服务器上，ADB控制端完全本地运行，数据全程可控。
它把复杂封装成一句话：“打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！”。你不需要知道“先按home键→再滑动→再点搜索图标→再输入文字→再点放大镜”，AI自己拆解、自己执行、自己校验结果。

更重要的是，它不是“全自动就完事了”的激进派。系统内置敏感操作确认机制：当检测到支付、删除、授权等高危动作时，会暂停并等待人工确认；遇到登录页、验证码弹窗这类AI暂时搞不定的环节，也能立刻交还控制权，让你手动输完再继续。这种“人在环路”的设计，让它既强大，又可靠。

3. 本地控制端搭建：从装ADB到连上真机

服务端（模型）我们先默认已部署好（后文会说明如何确认），现在聚焦本地电脑——这是你指挥AI的“指挥中心”。所有操作都在这里完成：连接手机、发送指令、接收反馈。

3.1 硬件与基础环境准备

你不需要高端配置，一台日常办公的电脑足矣：

操作系统：Windows 10/11 或 macOS Monterey 及以上（Apple Silicon芯片需额外注意Python包兼容性，后文提示）
Python：强烈建议使用 Python 3.10（不是3.11或3.12，部分依赖库尚未完全适配）。可通过 python.org 下载安装，勾选“Add Python to PATH”。
安卓设备：一部 Android 7.0（Nougat）及以上的真机或模拟器（推荐真机，体验最真实）。确保电量充足，最好接上充电线。
ADB 工具：这是整个链条的“神经末梢”，必须正确安装并加入系统路径。

ADB 安装与环境变量配置

Windows 用户：

platform-tools-latest-windows.zipC:\adbWin + Rsysdm.cplPathC:\adbadb versionAndroid Debug Bridge version 1.0.41

macOS 用户：

platform-tools-latest-darwin.zip~/Downloads/platform-tools

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

adb version

adb versioncommand not foundbad CPU typedarwin-arm64brew install android-platform-tools

3.2 手机端关键设置：三步打通“任督二脉”

电脑配好了，手机才是真正的“执行者”。这三步设置缺一不可，且顺序不能乱：

adb shell input text "xxx"

3.3 部署控制端代码：克隆、安装、验证

现在，本地环境和手机都已就绪，我们来部署Open-AutoGLM的控制端。

克隆仓库
打开终端（Windows用CMD/PowerShell，macOS用Terminal），执行：

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

安装依赖
确保你已激活Python 3.10环境，然后运行：

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

-e .

验证ADB连接
用USB数据线将手机连接电脑。确保手机弹出“允许USB调试吗？”的提示，勾选“始终允许”并点确定。
回到终端，输入：

adb devices

ZY223456789 deviceunauthorized

4. 设备连接实战：USB直连与WiFi远程双模式

ADB提供了两种主流连接方式：稳定可靠的USB直连，和灵活自由的WiFi无线连接。我们分别实操。

4.1 USB直连：新手首选，一步到位

这是最简单、延迟最低的方式，适合初次验证和日常调试。

adb devicesdeviceadb devicesZY223456789--device-id

4.2 WiFi远程连接：摆脱线缆，实现真·远程控制

当你需要在客厅沙发用笔记本控制卧室床头柜上的手机，或者在办公室电脑控制家里测试机时，WiFi模式就派上用场了。它分两步走，且必须先用USB完成初始化：

USB初始化TCP/IP端口
手机仍用USB连接，终端执行：

adb tcpip 5555

restarting in TCP mode port: 5555

192.168.x.x192.168.x.x

adb connect 192.168.x.x:5555

connected to 192.168.x.x:5555adb devices192.168.x.x:5555 device

failed to connect to '192.168.x.x:5555'

5. 启动AI代理：用一句话指挥真机

所有前置条件都已满足，现在进入最激动人心的环节：让AI真正“上手”操作你的手机。

5.1 命令行一键启动：最简实践

Open-AutoGLM

python main.py \
  --device-id ZY223456789 \
  --base-url http://192.168.1.100:8800/v1 \
  --model "autoglm-phone-9b" \
  "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数详解：

--device-idadb devicesIP:端口--base-urlhttp://<服务器IP>:<端口>/v1192.168.1.1008800http://192.168.1.100:8800/v1--modelautoglm-phone-9b

执行后，你会看到终端滚动输出：

[INFO] Capturing screen...[INFO] Planning action: CLICK on '抖音' icon[INFO] Executing: adb shell input tap 500 1200[INFO] Waiting for new screen...

几秒后，你的手机屏幕上就会真实发生这一切：抖音App启动、搜索框被点击、文字被输入、搜索结果出现、目标博主头像被点击、关注按钮被按下。整个过程，你只需看着，无需动手。

5.2 Python API集成：嵌入你自己的项目

如果你希望把这个能力集成到自己的Web后台、桌面工具或自动化流水线中，Open-AutoGLM 提供了干净的Python API。

以下是一个完整、可运行的连接与操作示例：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices

# 创建ADB连接管理器
conn = ADBConnection()

# 尝试连接WiFi设备（替换为你的手机IP）
success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555")
print(f"连接状态: {message}")

# 列出所有已连接设备
devices = list_devices()
for device in devices:
    print(f"设备ID: {device.device_id}, 连接类型: {device.connection_type.value}")

# （可选）为USB设备启用TCP/IP，方便后续转WiFi
# success, message = conn.enable_tcpip(5555)
# ip = conn.get_device_ip()
# print(f"设备IP: {ip}")

# 断开连接
conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

这段代码展示了如何用代码方式管理ADB连接。它的价值在于：你可以把它作为模块，嵌入到Flask/FastAPI后端中，前端用户提交一句指令，后端就调用此API连接设备、调用Open-AutoGLM的推理接口，最终返回操作日志和截图。真正的“AI手机管家”雏形，就此诞生。

6. 常见问题排查：让每一次连接都稳稳当当

即使步骤都对，实操中也可能遇到“看似正常，实则卡住”的情况。以下是高频问题与直击要害的解决方案：

adb devicesunauthorizedpython main.py ...Capturing screen...adb shell screencap -p /sdcard/screen.png && adb pull /sdcard/screen.png ./adb kill-server && adb start-serverConnection refused--base-urlhttp://<服务器IP>:<端口>/v1/modelsps aux | grep vllmsudo ufw allow 8800--base-url/v1

7. 总结：从“能用”到“好用”的下一步

到这里，你已经亲手完成了AI操控真机的全流程：从ADB环境配置、手机开发者设置、控制端部署，到用一句自然语言触发完整操作。这不是一个孤立的Demo，而是一套可扩展、可定制、可落地的技术栈。

它证明了一件事：AI Agent的“手”和“眼”，完全可以脱离模拟器，在真实世界中工作。Open-AutoGLM的价值，不仅在于它能做什么，更在于它怎么做的哲学——用最成熟的工业级工具（ADB）做执行，用最先进的多模态模型（VLM）做感知与决策，两者解耦，各司其职。

接下来，你可以轻松地：

把它变成你的个人效率工具：每天自动整理微信收藏、定时抓取竞品价格、批量给通讯录好友发节日祝福；
集成到企业内部系统：客服工单自动跳转App查订单、HR系统一键生成入职指引视频；
甚至参与开源共建：为Open-AutoGLM贡献新的手机型号适配、优化截图策略、增加iOS支持（需配合其他工具链）。

技术的门槛，从来不在概念，而在第一步的“跑通”。你已经跨过了这道坎。现在，拿起你的手机，打开终端，输入那句属于你的指令——让AI，真正开始工作。

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