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“让AI帮你刷短视频、点外卖、回消息”——这听起来像是科幻电影里的场景，但今天，通过智谱AI开源的Open-AutoGLM，你的安卓手机就能免费拥有这个能力。

Open-AutoGLM，或者说它的手机端框架AutoGLM-Phone，是一个能“看懂”手机屏幕并“动手”操作的AI智能体。你只需要用说话的方式告诉它“打开小红书搜美食”，它就能自己规划步骤、点击屏幕，一步步完成任务。这不再是概念演示，而是一个可以亲手部署的开源项目。

本教程将带你从零开始，用最简单的方式，在5分钟内完成本地环境的搭建，让你的手机初步具备AI助理的雏形。我们聚焦于最核心、最快速的部署路径，避开复杂的云端模型部署，让你先体验起来。

在让AI接管手机之前，我们需要搭建一个沟通桥梁。这个桥梁就是ADB（Android Debug Bridge），它能让你的电脑通过USB或WiFi控制手机。

1.1 电脑端：安装ADB工具

首先，在你的电脑（Windows或macOS）上安装ADB工具。

对于Windows用户：

1. 下载ADB工具包：访问安卓开发者官网或使用搜索引擎查找“platform-tools最新版下载”，下载ZIP压缩包。
2. 解压并配置环境变量：
   • 将下载的platform-tools文件夹解压到一个容易找到的路径，例如 C:adb。
   • 右键点击“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”。
   • 在“系统变量”中找到并选中Path，点击“编辑”。
   • 点击“新建”，将你解压的platform-tools文件夹的完整路径（如 C:adbplatform-tools）添加进去。
   • 点击“确定”保存所有设置。
3. 验证安装：打开命令提示符（CMD）或PowerShell，输入 adb version 并回车。如果显示ADB的版本号，说明配置成功。

对于macOS用户： 更简单，通常使用Homebrew一键安装：

brew install android-platform-tools 

安装后，在终端（Terminal）输入 adb version 验证。

1.2 手机端：开启调试权限

接下来，我们需要在安卓手机上开启几个关键开关，允许电脑控制它。

1. 开启开发者模式：
   • 打开手机“设置”，找到“关于手机”或“我的设备”。
   • 连续点击“版本号”7次，直到屏幕提示“您已处于开发者模式”。
2. 开启USB调试：
   • 返回“设置”，现在你应该能看到新增的“开发者选项”或“系统开发者选项”。
   • 进入“开发者选项”，找到“USB调试”并打开它。手机会弹出风险提示，选择“确定”。
3. 安装ADB键盘（关键一步）：
   • 为了让AI能模拟键盘输入文字，我们需要一个特殊的输入法。在手机浏览器中搜索并下载 ADB Keyboard 的APK安装文件。
   • 安装完成后，进入手机“设置” -> “系统” -> “语言与输入法” -> “虚拟键盘”或“默认键盘”。
   • 将默认输入法切换为刚刚安装的 ADB Keyboard。

AI的“思考”部分（大模型）部署在云端或本地服务器上比较复杂。为了让教程更聚焦，我们先完成本地“控制端”的部署，它负责接收AI的指令并转化为手机操作。

控制端就是Open-AutoGLM的项目代码，我们把它下载到电脑上。

1. 克隆项目代码：打开电脑的命令行工具（CMD、PowerShell或终端），执行以下命令：

   GPT plus 代充 只需 145git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM 

   这会把项目代码下载到当前目录下的 Open-AutoGLM 文件夹中。

2. 安装Python依赖：该项目基于Python，我们需要安装必要的库。

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

   请确保你的电脑已安装Python 3.10或更高版本。

现在，用USB数据线将手机连接到电脑。在电脑命令行中执行：

GPT plus 代充 只需 145adb devices 

你会看到类似以下的输出：

List of devices attached abcdef device 

这串abcdef就是你的设备ID，说明连接成功。如果显示unauthorized，请在手机弹出的“允许USB调试吗？”对话框中点击“确定”。

进阶：WiFi连接（可选） 如果你想摆脱线缆，可以设置WiFi连接：

GPT plus 代充 只需 145# 1. 先用USB线执行一次，开启网络调试端口 adb tcpip 5555 # 2. 断开USB线，查看手机IP地址（通常在设置-关于手机-状态信息中） # 3. 使用手机IP进行连接，假设手机IP是192.168.1.100 adb connect 192.168.1.100:5555 

再次执行 adb devices，你会看到设备以IP地址的形式列出。

一切就绪！现在，我们尝试运行一个最简单的例子。由于完整的AI模型部署在云端，为了让你立刻看到效果，我们可以先使用项目提供的“演示模式”或一个极简的模拟指令来测试控制链路是否通畅。

在 Open-AutoGLM 目录下，运行一个测试脚本（如果项目提供）或使用以下简化思路：

实际上，Open-AutoGLM的设计是与云端模型服务联动的。但为了验证本地环境，你可以先尝试执行一个不依赖云端模型的简单ADB命令测试：

# 通过ADB命令让手机亮屏并解锁（假设密码为1234，请替换为你的密码） adb shell input keyevent 26 # 点亮屏幕 adb shell input swipe 300 1000 300 500 # 模拟上滑解锁（坐标需根据手机调整） adb shell input text 1234 # 输入密码 adb shell input keyevent 66 # 模拟回车键确认 

如果手机屏幕亮起并尝试解锁，说明你的ADB控制链路完全正常，已经具备了被AI操控的基础。

要体验完整的AI智能体，你需要一个运行着 autoglm-phone-9b 模型的云端服务。假设你已经在一台云服务器上部署好了服务（部署方法涉及vLLM等，较为复杂，本教程不展开），其API地址为 http://你的服务器IP:8800/v1，那么完整的启动命令如下：

GPT plus 代充 只需 145python main.py --device-id abcdef # 替换为你的设备ID --base-url http://你的服务器IP:8800/v1 --model "autoglm-phone-9b" "打开抖音，搜索用户‘科技美学’并关注" 

AI会开始“观察”屏幕，规划点击“抖音”图标、进入搜索框、输入文字、点击关注等一系列操作。

通过以上步骤，你已经成功搭建了让AI控制手机的硬件与软件环境。我们完成了最关键的几步：

1. 环境打通：在电脑和手机上配置好了ADB调试通道。
2. 控制端就绪：本地部署了Open-AutoGLM的控制代码。
3. 连接验证：确保了电脑可以可靠地向手机发送点击、滑动、输入等指令。

这相当于为你的手机安装了一个“机械手”，并且接上了“神经”。目前，这个“机械手”还缺少一个“大脑”（即云端的大模型）来指挥它。本教程旨在用最短路径让你看到可能性，并验证基础环境。

接下来的探索方向：

• 部署AI模型：在本地或云服务器上部署智谱的 autoglm-phone-9b 模型，这是最具挑战性但也最核心的一步，需要一定的GPU资源和技术知识。
• 尝试更多指令：从简单的“打开设置”到复杂的“帮我点一份附近评分最高的奶茶外卖”，探索AI助理能力的边界。
• 理解原理：深入研究Open-AutoGLM如何结合视觉识别（看懂屏幕）和规划决策（下一步点哪里）来完成任务的。

Open-AutoGLM的开源，降低了普通人体验系统级AI Agent的门槛。虽然完整的部署仍有技术挑战，但亲手搭建并见证一个指令让手机自动运行的过程，无疑是通往未来人机交互方式的一次有趣实践。现在，你的手机已经准备好了，只等那个“大脑”发出指令。

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