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AutoGLM开源项目虽能实现手机自动化操作,但技术路线局限,更适合开发者测试而非普通用户。 核心内容: 1. AutoGLM开源项目的实现原理与操作流程 2. 当前技术路线的局限性与适用场景 3. 未来手机Agent的发展方向与厂商格局
虽然开源,还是步骤还是蛮折腾的。
不太建议尝试,而且实现也很Low,就是用adb shell加的视觉模型。
目前AutoGLM最大的意义就是完成一个固定的流水线工作,说白了就是在之前截图取色上面进了一步而已。
你如果指望这些东西模拟和取代人类的操作,为时尚早。
我想说的暴论就是,手机Agent这种东西只有苹果或者Google系统x级别的厂商来做,其它的小厂最多就是隔靴搔痒。
以下全程使用Warp来完成,不需要你有任何的编辑基础,放文档就可以。
步骤 1:克隆项目
步骤 2:安装项目的依赖
步骤 3:ADB相关的。
这个步骤是我提前就装好的,Warp估计可以,但是中间需要你的网络能正常上网。
接下来就是在手机上的操作了,每个手机界面不太一样。
大致如下:
Android 设备配置
下一步是模型部署,需要 GPU 服务器
再就是安装一个代理软件 ADB Keyboard,主要是用它来实现虚拟键盘操作。
用数据线连接手机到电脑
# 用数据线连接手机到电脑 adb devices # 手机上会弹出授权提示,点击"允许"
安装 ADB Keyboard
# 连接设备后执行 cd Open-AutoGLM adb install ADBKeyboard.apk # 然后在手机上:设置 → 系统 → 语言和输入法 → 虚拟键盘 → 启用 ADB Keyboard
设备连接并启动模型服务后:
cd Open-AutoGLM # 查看支持的应用列表 python main.py --list-apps # 执行任务(需要模型服务运行) python main.py --base-url http://localhost:8000/v1 --model "autoglm-phone-9b" "打开美团搜索附近的火锅店"
然后就可以在手机上看到所谓的Agent自动操作手机了。
所以整套下来,AutoGLM虽然开源,但是对于普通用户来说,约等于没开源。
模型,手机,开发者模式,环境网络,座座都是大山。
另外屏幕捕获+OCR/视觉理解这条技术路线,本身就有很大的局限性。
它依赖截图,所以延迟高。
它不理解APP的内部逻辑,只能看到表面的像素。
它也无法处理需要系统级权限的操作。
它在APP禁止截图的页面上直接失效。
总而言之,这条路线可能只适合于简单的操作流,AutoGLM就是一个给开发者用的测试框架。
而未来的手机Agent有且只会是两家!
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