Open-AutoGLM实战教程：自定义任务脚本，让AI自动完成重复性手机操作

Open-AutoGLM实战教程自定义任务脚本让AI自动完成重复性手机操作1. 引言解放双手的AI手机助手想象一下这样的场景每天早上你的手机自动帮你完成一系列固定操作——打开健康APP记录晨间数据、在社交媒体发布早安动态、查看今日待办事项并设置提醒。这一切不需要你亲自点击屏幕只需要前一天晚上告诉AI助手明天早上帮我完成日常例行操作。这就是Open-AutoGLM带来的可能性。作为智谱AI开源的手机端智能助理框架它能够理解自然语言指令如打开小红书搜索最近的网红餐厅自动分析手机屏幕内容规划并执行操作流程处理复杂任务链如先登录再操作本教程将带你从基础连接到高级脚本编写掌握自定义任务开发的全流程。学完后你将能够创建专属自动化脚本让AI帮你完成那些重复、繁琐的手机操作。2. 环境准备与基础连接2.1 硬件与软件需求基础环境要求操作系统Windows 10/11 或 macOS 12Python环境3.10.x推荐使用Miniconda管理安卓设备Android 7.0 真机模拟器兼容性有限必要工具安装ADB工具包# Windows通过Chocolatey安装 choco install adb -y # macOS通过Homebrew安装 brew install android-platform-tools项目代码克隆git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt2.2 手机端关键设置开发者选项开启进入设置 → 关于手机 → 连续点击版本号7次返回设置 → 开发者选项 → 开启USB调试ADB键盘安装# 下载并安装ADB键盘 adb install ADBKeyboard.apk # 设置默认输入法 adb shell ime set com.android.adbkeyboard/.AdbIME连接验证adb devices # 应显示类似输出 List of devices attached ABCDEF123456 device3. 基础任务执行与原理3.1 首次自动化体验运行简单演示任务python examples/basic_demo.py \ --device-id ABCDEF123456 \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ 打开计算器并计算123乘以456执行过程解析框架截图当前手机屏幕视觉语言模型分析屏幕内容规划系统决定下一步操作点击/滑动/输入通过ADB执行具体动作重复直到任务完成3.2 核心组件交互流程graph TD A[用户指令] -- B(自然语言理解) B -- C{屏幕分析} C -- D[操作规划] D -- E[ADB执行] E -- F{任务完成?} F --否-- C F --是-- G[结果返回]4. 自定义任务开发实战4.1 任务脚本基础结构创建自定义脚本custom_task.pyfrom phone_agent import PhoneAgent agent PhoneAgent( device_idABCDEF123456, base_urlhttp://localhost:8000/v1 ) # 定义任务函数 def social_media_routine(): # 打开微信 agent.execute(打开微信) # 切换到发现页 agent.tap(x300, y800) # 坐标需根据实际设备调整 # 浏览朋友圈 agent.swipe(start_x200, start_y1000, end_x200, end_y500) # 返回主页 agent.press_back() if __name__ __main__: social_media_routine()4.2 关键API使用方法常用操作指令# 点击操作 agent.tap(x100, y200) # 绝对坐标点击 agent.tap_element(设置) # 根据文字点击 # 滑动操作 agent.swipe(start_x100, start_y500, end_x100, end_y100) # 文本输入 agent.input_text(Hello World) # 按键操作 agent.press_home() # 主页键 agent.press_back() # 返回键元素定位策略# 通过文字定位 element agent.find_element_by_text(登录) # 通过ID定位需uiautomatorviewer获取 element agent.find_element_by_id(com.xxx:id/btn_login) # 组合定位 if agent.is_element_present(确定): agent.tap_element(确定)4.3 复杂任务示例自动外卖下单def order_food(food_name, address): # 启动外卖APP agent.execute(打开美团外卖) # 搜索指定食物 agent.tap_element(搜索商家或美食) agent.input_text(food_name) agent.press_enter() # 选择第一个结果 agent.tap(x200, y400) # 加入购物车 agent.wait_until_element_present(加入购物车, timeout10) agent.tap_element(加入购物车) # 结算 agent.tap_element(去结算) # 填写地址 agent.tap_element(选择收货地址) agent.input_text(address) agent.tap_element(保存) # 提交订单需人工确认支付 agent.tap_element(提交订单) print(请手动完成支付验证)5. 调试与优化技巧5.1 实时调试工具屏幕监控模式python -m phone_agent.debugger --device-id ABCDEF123456调试功能实时显示手机屏幕查看元素层级结构录制操作序列坐标拾取工具5.2 常见问题解决元素定位失败处理# 重试机制 def safe_tap(text, max_retry3): for i in range(max_retry): if agent.is_element_present(text): agent.tap_element(text) return True agent.swipe_up() # 向下滑动 return False # 使用示例 safe_tap(同意, max_retry5)多设备管理from phone_agent import DeviceManager devices DeviceManager.list_devices() for device in devices: agent PhoneAgent(device.device_id) agent.execute(打开设置)6. 高级功能与扩展6.1 多任务协作系统from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def task1(): agent1 PhoneAgent(device_idDEVICE1) agent1.execute(打开抖音) def task2(): agent2 PhoneAgent(device_idDEVICE2) agent2.execute(打开微信) with ThreadPoolExecutor() as executor: executor.submit(task1) executor.submit(task2)6.2 与外部系统集成HTTP API服务from fastapi import FastAPI app FastAPI() app.post(/run-task) async def run_task(instruction: str): agent PhoneAgent() result agent.execute(instruction) return {status: success, result: result}计划任务集成import schedule import time def morning_routine(): agent.execute(打开健康APP记录晨间数据) # 每天7:30执行 schedule.every().day.at(07:30).do(morning_routine) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)7. 总结与最佳实践7.1 开发流程回顾环境准备ADB配置手机调试基础验证运行示例脚本确认功能正常任务分析拆解手动操作步骤脚本编写使用API实现自动化调试优化处理边界情况和异常7.2 性能优化建议合理设置操作间隔agent.config.action_delay 0.5使用元素定位优先于绝对坐标对频繁操作进行函数封装添加充分的错误处理和日志7.3 安全注意事项避免处理敏感信息如支付密码关键操作建议添加人工确认步骤定期检查ADB连接授权生产环境使用网络隔离获取更多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。