Open-AutoGLM快速部署指南:10分钟搭建属于你的手机AI助手

news2026/4/8 13:45:13
Open-AutoGLM快速部署指南10分钟搭建属于你的手机AI助手1. 引言想象一下你只需要对手机说打开微信找到张三给他发消息说明天见手机就能自动完成这一系列操作。这不是科幻而是基于Open-AutoGLM框架可以实现的真实场景。Open-AutoGLM是智谱AI开源的一个基于视觉语言模型的手机端智能助理框架。它能以多模态方式理解屏幕内容并通过ADB自动操控设备。本文将带你从零开始在10分钟内完成Open-AutoGLM的部署让你快速拥有一个能听懂指令、自动操作手机的AI助手。2. 环境准备2.1 硬件与软件要求在开始之前请确保你已准备好以下环境操作系统Windows 10/11或macOS 10.15Python环境Python 3.10或更高版本安卓设备Android 7.0及以上版本的手机或模拟器网络连接电脑和手机需在同一局域网下WiFi连接时2.2 ADB工具安装ADB(Android Debug Bridge)是与安卓设备通信的关键工具安装步骤如下Windows系统下载ADB工具包解压到任意目录如C:\platform-tools添加环境变量右键此电脑 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量在系统变量中找到Path点击编辑 → 新建添加ADB解压路径如C:\platform-tools验证安装打开命令提示符输入adb version应显示版本号macOS系统使用Homebrew安装brew install android-platform-tools或手动下载后配置PATHexport PATH${PATH}:~/Downloads/platform-tools3. 手机端设置3.1 开启开发者选项进入手机设置 → 关于手机连续点击版本号7次直到提示您已处于开发者模式返回设置进入新出现的开发者选项开启USB调试和USB安装3.2 安装ADB Keyboard由于原生ADB不支持中文输入我们需要安装专用输入法下载ADB Keyboard APK在手机上安装该APK进入设置 → 系统 → 语言和输入法将默认键盘切换为ADB Keyboard4. 部署Open-AutoGLM控制端4.1 克隆代码仓库打开终端或命令提示符执行以下命令git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM4.2 安装Python依赖pip install -r requirements.txt pip install -e .安装完成后可以通过以下命令验证是否成功python -c import phone_agent; print(导入成功)5. 连接安卓设备5.1 USB连接方式使用USB线将手机连接电脑在手机上允许USB调试请求执行以下命令验证连接adb devices正常应显示类似输出List of devices attached ABCDEF123456 device5.2 WiFi无线连接可选如果不想使用USB线可以通过WiFi连接先用USB线连接手机和电脑执行以下命令启用TCP/IP模式adb tcpip 5555断开USB线查看手机IP地址通常在设置 → 关于手机 → 状态信息使用IP连接设备adb connect 192.168.x.x:55556. 启动AI代理6.1 命令行运行在Open-AutoGLM目录下执行python main.py \ --device-id 你的设备ID \ --base-url http://服务器IP:端口/v1 \ --model autoglm-phone-9b \ 打开抖音搜索用户科技小飞并关注参数说明--device-id通过adb devices获取的设备ID--base-url模型服务地址可使用官方演示API最后的字符串自然语言指令6.2 Python API调用如果你想在自己的Python项目中使用可以参考以下代码from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices from phone_agent.agent import PhoneAgent # 连接设备 conn ADBConnection() success, message conn.connect(192.168.1.100:5555) # 创建Agent实例 agent PhoneAgent( model_config{base_url: http://localhost:8000/v1}, agent_config{max_steps: 50} ) # 执行任务 result agent.run(打开微信给张三发消息明天会议改到下午3点) print(f任务结果: {result})7. 常见问题解决7.1 连接问题问题adb devices显示无设备检查USB线是否正常确认手机已开启USB调试尝试更换USB端口重启ADB服务adb kill-server adb start-server问题WiFi连接不稳定确保手机和电脑在同一网络检查防火墙是否阻止了5555端口尝试使用USB连接7.2 模型响应问题问题AI执行错误操作在指令中提供更明确的描述检查当前屏幕是否与AI理解一致可添加步骤限制--max-steps 20问题中文输入乱码确认已安装并启用ADB Keyboard检查手机语言设置是否为中文7.3 性能优化如果响应速度慢可以尝试使用性能更好的服务器部署模型减少--max-steps值关闭不必要的后台应用8. 总结通过本指南你已经成功部署了Open-AutoGLM手机AI助手。现在你可以尝试各种自然语言指令如打开美团搜索附近的火锅店在微信中找到昨天的聊天记录截图保存设置明天早上8点的闹钟这个框架的强大之处在于它能真正理解手机屏幕内容并像人类一样操作手机。随着技术的发展这类AI助手将在自动化测试、无障碍辅助、智能办公等领域发挥更大作用。下一步你可以探索更多复杂指令组合学习如何自定义Prompt提升AI表现研究如何将AI助手集成到你的工作流中获取更多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。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2485052.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…