本期开源项目地址：https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM
2025年12月，手机圈经历了一场从"豆包手机"的技术封锁，到智谱 AutoGLM 开源破局的过山车。这不仅是产品的迭代，更是一场关于流量分发权 与AI 代理（Agent）未来的深度博弈。
一、 豆包手机：被大厂围剿的"技术核试验"
豆包手机助手预览版发布后，凭借系统级 AI 引擎 、虚拟 AI 屏幕 （后台静默操作）和云端协同三大技术，实现了"一句话调动手机功能"，引发全网抢购。
然而，这场创新迅速遭遇了"流量护城河"的反击。淘宝、美团、支付宝等主流 APP 随即出现登录异常或封号。
核心冲突：商业模式的重构
传统互联网依赖"流量漏斗"（点开APP→看广告→下单），而 AI 手机实现了"直连需求"（用户说话→AI 执行）。正如周鸿祎所言，当 AI 帮用户跳过了广告和首页，APP 的核心 KPI 面临失效。这是一场存量利益与新技术形态的决战。
二、 AutoGLM：开源破局，定义 AI 手机的"安卓时刻"
在封闭生态的博弈胶着之时，智谱 AI 于 12 月 9 日开源 AutoGLM，将"手机操作"能力变成了全行业共享的基础设施。
什么是 AutoGLM？
这就好比给大模型装上了"手"和"眼"。它基于 visual-9b 模型，采用"Planner（规划）+ Grounder（定位）"架构，能像人一样看懂屏幕并模拟点击、滑动、输入。目前已支持微信、淘宝、美团等 50+ 款高频 APP。
AutoGLM vs 豆包手机：技术路线对比
| 维度 | 豆包手机助手 | 智谱 AutoGLM (开源版) |
|---|---|---|
| 部署方式 | 云端推理为主 | 支持本地部署 (PC/端侧) |
| 数据隐私 | 需上传数据，存在黑盒 | 数据不出设备，零上传 |
| 生态封闭性 | 厂商封闭生态 | MIT/Apache-2.0 双协议开源 |
| 应用支持 | 官方指定适配 | 开发者可自由扩展垂直场景 |
| 抗风险能力 | 易受大厂协议封锁 | 模拟人类物理操作，更难被判定违规 |
三、 实战指引：如何拥有你的 AutoGLM
AutoGLM 的开源极大地降低了技术门槛，但对硬件仍有一定要求。
1. 硬件门槛
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显卡 (GPU)： 显存至少 8GB，推荐 16GB 以上（运行 9B 模型）。
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设备： Android 7.0+ 手机或模拟器（需开启 USB 调试）。
- 部署极简流
无需从零编写复杂的视觉识别算法，开发者只需三步即可在本地跑通：
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环境配置： Clone GitHub 仓库并安装依赖。
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服务启动： 使用
vllm启动autoglm-phone-9b模型服务。 -
连接控制： 通过 ADB 连接手机，即可用 Python 脚本发送指令。
- 示例指令：
agent.run("打开淘宝搜索无线耳机，然后去京东比价")
- 示例指令：
(详细代码与文档请访问 GitHub 仓库：zai-org/Open-AutoGLM)
四、 行业启示：从"平台闭环"到"直连需求"
AutoGLM 的开源标志着 AI Agent 正在经历它的"安卓时刻"：
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对开发者： 无需造轮子，可直接基于框架开发垂直领域的"AI 助理"（如专门抢票、专门比价的 Agent）。
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对手机厂商： 中小厂商无需自研底层模型，即可快速集成 AI 操控能力，甚至实现数据的私有化部署，主打隐私安全牌。
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对商业模式： 未来的 APP 可能需要主动提供 API 给 AI 调用，或者接受"混合模式"------用户想逛街时找 APP，想办事时找 AI。
总结
豆包撕开了旧秩序的裂缝，而 AutoGLM 则递给了所有人一把铲子。智谱的开源策略将技术从"巨头垄断"推向了"大众共创"。未来已来，这一次，手机真的开始"听"你的了。