核心概念
Open-AutoGLM 是智谱AI开源的手机智能体框架，实现了"看屏幕、点手机"的AI能力。通过视觉语言模型、ADB控制和智能规划的结合，使AI能理解自然语言指令并自动完成复杂手机操作，已支持微信、淘宝、抖音等50余个主流应用。
技术架构
三位一体的系统设计
1. 视觉感知（AutoGLM-Phone-9B模型）
AutoGLM-Phone-9B是框架的核心视觉-语言模型，专门针对手机屏幕优化。系统通过"观察-思考-行动"循环：截图→多模态分析→输出结构化操作指令（如{"action": "Tap", "element": [500, 300]}）。框架提供两个版本：中文优化版和多语言版。
2. 动作执行（ADB控制层）
相比传统脚本的无障碍服务易被APP防御，ADB基于视觉基础具有天然优势——只要看得见就能操作，APP厂商难以防御。核心操作包括屏幕截图、点击、滑动、文本输入等。
3. 智能规划（决策引擎）
基于GLM-4.5V推理模型，通过MobileRL、ComputerRL等强化学习算法训练。系统能分解多步骤任务、应对UI动态变化、自我纠错，实测长任务成功率明显提升。
灵活的部署方式
框架支持三种部署模式适应不同需求：
| 部署方案 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 云端API | 即插即用，无需部署 | 快速原型开发 |
| 本地私有部署 | 所有数据存储在本地设备，完全可控 | 隐私敏感场景 |
| 云手机混合 | 云端执行，数据隔离，支持操作审计 | 生产环保应用 |
本地部署通过vLLM或SGLang框架实现，所有处理均在用户设备内完成，提供最高隐私保护。
应用支持与实际表现
已支持50+主流应用的核心场景。典型案例如外卖点单自动化：从打开App、搜索、筛选商品到跳转结账界面，AutoGLM可自主完成全流程，耗时约1.5分钟（相比人工3-5分钟，效率提升70%+）。
隐私保护机制
分级确认设计
- 常规操作：打开App、搜索等自主执行
- 敏感操作：支付、转账等需用户确认
多层隐私防线
云端执行模式下：
- 屏幕信息仅用于完成指令
- 采取数据加密保护
- 不保存第三方App账户密码
- 每个动作可回放、审计、干预
本地部署时，所有代码运行和数据存储均在用户设备，实现完全数据主权。
vs 豆包手机：技术路线差异
| 维度 | AutoGLM | 豆包手机 |
|---|---|---|
| 架构 | 视觉+ADB指令 | 系统级深度集成 |
| 部署 | 云端/本地 | 终端具身 |
| 模式 | 开放生态 | 封闭硬件 |
| 防御 | 视觉基础难防御 | 易被APP针对 |
AutoGLM采用"视觉API调用"而非底层权限，具备更强跨平台兼容性和隐私保护。
开发友好性
提供简洁的Python API、WiFi远程ADB调试支持、完整的技术文档和示例代码，大幅降低开发者学习曲线。GitHub完整源代码和社区支持确保持续的技术赋能。
行业意义
Open-AutoGLM的开源具有里程碑意义：
- 打破垄断：AI手机Agent能力从科技巨头专属变为全行业可用
- 降低门槛：中小企业和硬件厂商可基于框架快速二次开发
- 推动标准化：促进行业共识和标准化发展
- 隐私守护：通过开源代码运行让隐私保护透明可验证
结论
Open-AutoGLM通过开源、隐私保护、灵活部署等特性，为整个行业提供了公共技术底座。相比系统级深度整合的方案，其"视觉-ADB基础"模式在跨平台兼容性、隐私保护、防御规避能力上更具优势。预期AI手机Agent技术将从科技巨头专属走向全社会共创，开启"所见即可问，所言即可为"的新时代。