Open-AutoGLM项目学习

Open-AutoGLM是一个面向自动化自然语言处理任务的开源框架，专为简化大语言模型（LLM）在实际业务场景中的部署与调优而设计。其核心机制融合了提示工程自动化、动态上下文优化与轻量化推理引擎，使开发者无需深入模型内部结构即可实现高效的任务适配。

核心设计理念

自动化提示工程： AutoGLM 能根据输入任务自动构造最优提示（Prompt），减少人工干预。

**模型感知调度：**系统可识别当前任务类型（如分类、摘要、问答），动态选择最适合的 GLM 子模型与参数配置。

上下文自适应： 在多轮交互中持续追踪语义上下文，保障生成结果的一致性与连贯性。

该框架采用模块化分层设计，主要包括：

提示生成器（Prompt Generator）：基于任务语义自动生成最优提示模板；

反馈闭环引擎（Feedback Loop Engine）：通过少量标注数据持续优化输出质量；

推理调度器（Inference Scheduler）：支持本地与云端混合部署，动态分配计算资源。

数据流设计：

输入请求 → 意图识别 → 任务路由 → 模型执行 → 结果评估 → 输出返回

工作流程示例

用户提交原始文本后，AutoGLM 按照以下顺序执行：

任务识别：分析输入意图并归类至预定义任务体系
提示生成：基于任务类型构建结构化 Prompt 模板
模型调用：调度对应 GLM 实例进行推理
后处理输出：对生成结果进行格式化与敏感信息过滤

Open-AutoGLM项目启动

Open-AutoGLM项目是清华大学计算机系的智谱AI于2025年12月9日发布的开源的、通过AI"看屏幕"模拟人类操作的手机端的智能体框架，依托于通用语言模型。

Open-AutoGLM 项目GitHub代码仓库：https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM

阅读readme文件

可以使用Claude Code，配置 GLM Coding Plan 后，输入以下提示词，快速部署本项目。

bash 复制代码

访问文档，为我安装 AutoGLM

https://raw.githubusercontent.com/zai-org/Open-AutoGLM/refs/heads/main/README.md

或者有对应不同手机类型的安装步骤：

1.Python 环境：建议使用 Python 3.10 及以上版本。

2.配置 ADB

对于 Android 设备 - 使用 ADB

ADB 全称是 Android Debug Bridge（安卓调试桥），AI 需要通过 ADB 发送模拟操作的指令，如点击、滑动和启动应用。ADB 会执行 adb shell screencap 命令截取手机屏幕并将图片传回电脑，供 AI 分析；安装 ADB Keyboard可 进行中文自动输入。

adb devices验证电脑和手机通过 ADB 建立起稳定连接；

ADB的安装：
（1）在电脑上安装 Google 官方的 Platform Tools 包并按照要求配置环境变量，之后便可在终端使用 adb 命令了。

（2）在手机上开启"开发者选项"和"USB 调试"。第一次连接电脑时，手机屏幕上会弹出授权请求，点击"允许 "。

（3）下载 ADB Keyboard安装包，并在手机中进行安装。安装完成后需要在手机系统设置中到设置-输入法或者设置-键盘列表中启用 ADB Keyboard 才能生效。

3. 启动模型服务

可以选择自行部署模型服务，或使用第三方模型服务商。

（ 1 ） 智谱 BigModel

文档: https://docs.bigmodel.cn/cn/api/introduction
--base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
--model: autoglm-phone
--apikey: 在智谱平台申请你的 API Key

16d753e917694330ad1a2cc35fcd60ac.Rs0DDAoe5lhTn9sv

（ 2 ） ModelScope(魔搭社区)

文档: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B
--base-url: https://api-inference.modelscope.cn/v1
--model: ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B
--apikey: 在 ModelScope 平台申请你的 API Key

bash 复制代码

# 使用智谱 BigModel
python main.py --base-url（模型服务地址） https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 --model（部署的模型名称） "autoglm-phone" --apikey（大模型的认证apikey） "your-bigmodel-api-key" "打开美团搜索附近的火锅店"

python main.py --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 --model "autoglm-phone" --apikey "16d753e917694330ad1a2cc35fcd60ac.Rs0DDAoe5lhTn9sv" "打开微信的美团小程序搜索最近的火锅店"

bash 复制代码

# 使用 ModelScope

python main.py --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 --model "ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B" --apikey "your-modelscope-api-key" "打开美团搜索附近的火锅店"

示例：

bash 复制代码

python main.py --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 --model "ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B" --apikey "your-modelscope-api-key" "请打开美团小程序，搜索附近的KTV。如果搜索框输入无效，请先点击空白处或返回键关闭搜索界面，再重新尝试点击搜索框。"

总结

以上就是今天关于open-autoGLM学习的记录，希望对大家的学习有所帮助。在阅读过程中如若有误，还请小伙伴们多多指正；如若有妙解、疑惑也欢迎大家和我交流，感谢！