Open-AutoGLM 混合方案

Open-AutoGLM 是一个基于大模型的智能自动化框架，能够理解自然语言指令并自动完成手机上的操作。过去，这类任务通常依赖 PC 与手机联动，限制了使用场景。如今，通过 Open-AutoGLM 混合方案，你可以在 纯 Android 环境下独立运行 这一系统，无需任何电脑支持，真正实现“随时随地”的 AI 自动化。

什么是 Open-AutoGLM 混合方案？

这是一个为 Android 设备量身打造的完整部署方案，将 Open-AutoGLM、视觉理解模型（GRS AI）与本地执行代理（AutoGLM Helper）集成到手机端，通过 Termux 运行 Python 逻辑，结合系统级权限实现端到端自动化。

整个流程完全在设备本地完成，不依赖远程服务器，也不需要 USB 调试或电脑中转。

核心优势

• 纯移动端运行：无需连接电脑，手机独立完成所有任务。
• 智能模式切换：自动在无障碍服务与 LADB 之间选择最优执行路径。
• 高成功率：实测任务成功率稳定在 95%–99%。
• 一键部署：提供自动化脚本，30 分钟内完成全部配置。
• 完全开源：所有组件代码公开，可审计、可修改、可扩展。

工作流程

整个系统采用分层架构，指令从用户输入到实际执行依次经过以下环节：

用户指令（自然语言）
    ↓
Termux（运行 Python + Open-AutoGLM 主逻辑）
    ↓
GRS AI（本地或 API 调用，负责视觉识别与任务拆解）
    ↓
AutoGLM Helper（执行层：通过无障碍服务或 ADB 模拟操作）
    ↓
Android 系统自动完成点击、滑动、输入等操作

双执行模式：稳定与兼容兼顾

为适应不同设备和系统限制，混合方案提供两种执行后端，并支持自动降级：

模式 1：无障碍服务（推荐）

• 成功率：90%–98%
• 稳定性：⭐⭐⭐⭐⭐
• 持久性：设备重启后自动恢复服务
• 权限要求：需手动授予无障碍权限

模式 2：LADB（Local ADB，备用）

• 成功率：85%–95%
• 稳定性：⭐⭐⭐
• 限制：每次重启需手动启动 LADB
• 适用场景：当无障碍服务受限或被系统限制时自动启用

系统会自动检测当前环境，优先使用无障碍服务；若不可用，则无缝切换至 LADB，确保任务不中断。

快速部署指南

前提条件

• Android 7.0 或更高（建议 Android 11+ 以获得最佳体验）
• 至少 2GB RAM（推荐 4GB+）
• 500MB 可用存储空间
• 有效的 GRS AI API Key（用于视觉理解）

三步完成部署

步骤 1：安装必要应用

• 从 F-Droid 安装 Termux
• 安装项目提供的 AutoGLM Helper APK（用于执行操作）

步骤 2：授予权限

进入系统设置 → 无障碍 → 找到 AutoGLM Helper → 启用

注意：部分国产 ROM 可能需要额外在“电池优化”或“后台管理”中允许 AutoGLM Helper 后台运行。

步骤 3：运行部署脚本

在 Termux 中执行：

curl -O https://your-link/deploy.sh
chmod +x deploy.sh
./deploy.sh

脚本将自动安装依赖、配置环境并下载所需模型（或设置 API 调用）。

开始使用

部署完成后，只需在 Termux 中输入：

autoglm

然后输入你的任务，例如：

请输入任务：打开淘宝搜索“蓝牙耳机”

系统将自动解析指令，规划操作步骤，并在手机上执行完整流程——从启动应用、输入关键词到浏览结果。

与其他方案对比

vs 传统电脑联动方案

vs 纯 LADB 方案

混合方案通过双模式冗余设计，在保持高成功率的同时，显著提升了日常使用的鲁棒性。

隐私与安全

本方案高度重视用户隐私：

• ✅ 所有操作 仅在本地设备执行
• ✅ 不上传任何屏幕内容、操作记录或个人信息
• ✅ GRS AI 的 API Key 仅存储于本地 Termux 环境
• ✅ 全部代码开源，可自行审查逻辑与数据流

权限说明

• 无障碍权限
  • 用途：模拟点击、滑动、文本输入等交互行为
  • 作用范围：仅在 Open-AutoGLM 运行期间激活
  • 数据处理：不收集、不缓存、不上传任何用户数据

适合谁用？

• 希望摆脱电脑依赖、在通勤或户外完成自动化任务的用户
• 对隐私敏感、拒绝云服务上传的开源爱好者
• 想在移动端测试或部署 AI Agent 原型的开发者
• 需要高度可定制自动化流程的技术用户