企业官网建设流程全解析

手机上怎么制作app软件,seo权重是什么意思,网页就是一个网站的首页,怎么注册网站 个人Open-AutoGLM安装教程#xff1a;Windows/Mac都能轻松上手 1. 引言 随着AI智能体技术的快速发展#xff0c;AutoGLM-Phone作为智谱开源的手机端AI Agent框架#xff0c;正逐步成为自动化操作领域的创新代表。该框架基于视觉语言模型#xff08;VLM#xff09;#xff0…Open-AutoGLM安装教程Windows/Mac都能轻松上手1. 引言随着AI智能体技术的快速发展AutoGLM-Phone作为智谱开源的手机端AI Agent框架正逐步成为自动化操作领域的创新代表。该框架基于视觉语言模型VLM能够以多模态方式理解手机屏幕内容并通过ADB实现自动操控设备。用户只需输入自然语言指令如“打开小红书搜索美食”系统即可自动解析意图、识别界面元素并执行完整操作流程。本文将围绕Open-AutoGLM提供一份详尽的本地部署与使用指南覆盖Windows和macOS平台帮助开发者快速搭建环境、连接真机或模拟器并成功启动AI代理服务。无论你是初学者还是有经验的工程师都能通过本教程顺利上手。2. 环境准备与依赖配置2.1 系统要求与基础工具在开始前请确保满足以下硬件与软件条件项目要求操作系统Windows 10 或 macOS Monterey 及以上版本Python 版本建议 Python 3.10 或更高版本安卓设备Android 7.0 的真实手机或安卓模拟器ADB 工具Android Debug Bridge用于设备通信提示推荐使用虚拟环境管理Python依赖避免包冲突。bash python -m venv autoglm-env source autoglm-env/bin/activate # macOS/Linux或 autoglm-env\Scripts\activate # Windows2.2 安装并配置 ADBADB 是控制安卓设备的核心工具。以下是不同系统的配置方法Windows 配置步骤下载 Android SDK Platform Tools 并解压。打开“系统属性” → “高级” → “环境变量”。在“系统变量”中找到Path点击编辑添加解压目录路径例如C:\platform-tools。打开命令行运行adb version验证是否安装成功。macOS 配置方法在终端中执行以下命令假设 platform-tools 解压至 Downloads 目录export PATH${PATH}:~/Downloads/platform-tools为永久生效可将上述命令写入 shell 配置文件如.zshrc或.bash_profileecho export PATH${PATH}:~/Downloads/platform-tools ~/.zshrc source ~/.zshrc验证安装adb version # 正常输出应包含 ADB 版本号3. 手机端设置与权限开启要让 AI 成功控制手机必须正确配置设备调试权限。3.1 开启开发者选项与USB调试进入手机“设置” → “关于手机”。连续点击“版本号”7次直到提示“您已进入开发者模式”。返回设置主界面进入“开发者选项”。启用“USB调试”功能。注意部分厂商如小米、华为可能还需额外授权“USB安装”或“安全设置”。3.2 安装 ADB Keyboard 输入法由于 AutoGLM 需要向应用输入文本如搜索框而多数输入法不支持 ADB 文本注入因此需安装专用输入法下载 ADB Keyboard APK。安装后在“语言与输入法”中将其设为默认输入法。测试是否生效连接电脑后运行bash adb shell am startservice --user 0 -n hk.edu.cuhk.cse.adbkeyboard/.AdbIME adb shell input text Hello_AutoGLM若屏幕上出现文字则配置成功。4. 部署 Open-AutoGLM 控制端代码4.1 克隆项目仓库在本地电脑上克隆官方 GitHub 仓库git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM4.2 安装 Python 依赖项目依赖通过requirements.txt管理建议在虚拟环境中安装pip install -r requirements.txt pip install -e .-e .表示以可编辑模式安装便于后续开发调试。常见依赖包括 -torch,transformers: 支持模型推理 -fastapi,uvicorn: 构建本地API服务若启用 -adbutils: 封装 ADB 操作接口 -Pillow,opencv-python: 图像处理与OCR辅助5. 设备连接方式详解5.1 USB 连接方式推荐新手使用数据线将手机连接至电脑。手机会弹出“允许USB调试”对话框勾选“始终允许”并确认。在终端运行bash adb devices输出示例List of devices attached 1234567890ABCDEF device出现device状态即表示连接成功。5.2 WiFi 远程连接适合无线调试若希望脱离数据线进行远程控制可使用 ADB over TCP/IP第一步通过 USB 启动 TCP 模式adb tcpip 5555此命令将设备监听在 5555 端口。第二步断开 USB使用 IP 连接获取手机局域网 IP 地址可在“设置-网络-WiFi”中查看然后执行adb connect 192.168.x.x:5555再次运行adb devices查看是否显示设备。提示重启手机后需重新执行adb tcpip 5555。6. 启动 AI 代理并执行任务6.1 命令行方式运行任务当云服务端已部署好模型如autoglm-phone-9b并通过 vLLM 暴露 API 接口后可在本地调用python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://your-server-ip: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说明参数说明--device-id来自adb devices的设备ID或IP:端口--base-url云端模型服务地址格式为http://IP:Port/v1--model指定使用的模型名称最后字符串用户自然语言指令注意请确保云服务器防火墙开放对应端口如 8800否则连接会被拒绝。6.2 使用 Python API 实现远程控制对于集成到其他系统的场景可直接调用 SDK 中的 ADB 接口from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn ADBConnection() # 连接远程设备 success, message conn.connect(192.168.1.100:5555) print(f连接状态: {message}) # 列出所有连接设备 devices list_devices() for device in devices: print(f{device.device_id} - {device.connection_type.value}) # 获取设备IP适用于动态IP环境 ip conn.get_device_ip() print(f当前设备IP: {ip}) # 断开连接 conn.disconnect(192.168.1.100:5555)该方式适用于构建 Web 控制台、自动化测试平台等高级应用。7. 常见问题排查与解决方案7.1 ADB 连接失败问题现象可能原因解决方案unauthorized未授权调试重新插拔数据线确认手机端弹窗已允许offlineADB 守护进程异常执行adb kill-server adb start-serverconnection refused网络不通或端口未开检查路由器防火墙、确认设备在同一局域网7.2 模型无响应或乱码检查 base-url 是否正确确保 URL 格式为http://x.x.x.x:port/v1且服务正在运行。验证 vLLM 启动参数bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zhipu-autobots/autoglm-phone-9b \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9特别注意max-model-len应足够大以支持长上下文推理。7.3 敏感操作无法继续AutoGLM 内置安全机制在涉及支付、删除等敏感操作时会暂停并提示人工接管。这是正常行为可通过以下方式处理在日志中查看中断点手动完成关键步骤继续发送后续指令。8. 总结本文详细介绍了如何在 Windows 和 macOS 系统上部署Open-AutoGLM从环境准备、ADB 配置、手机权限设置到代码拉取、设备连接及最终任务执行形成了一套完整的实践路径。通过该框架开发者可以轻松实现基于自然语言的手机自动化操作极大提升效率。核心要点回顾 1. ✅ 正确安装并配置 ADB是控制设备的前提 2. ✅ 开启开发者模式与 ADB Keyboard保障输入能力 3. ✅ 使用 USB 初次连接后再切换为 WiFi提高灵活性 4. ✅ 云端模型服务需稳定暴露 OpenAI 兼容接口 5. ✅ 注意安全策略设计合理处理人工介入环节。未来随着多模态模型能力的增强此类 AI Agent 将在自动化测试、无障碍辅助、数字员工等领域发挥更大价值。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。