AutoGLM.js：基于 Node.js 的智能 Android 自动化 AI 代理框架🎯 项目背景与愿景在 AI

本文介绍 AutoGLM.js - 一个基于 TypeScript 实现的 Open-AutoGLM 项目，能够通过自然语言指令智能控制 Android 设备，实现真正的"动口不动手"手机操作体验。

🎯 项目背景与愿景

在 AI 技术飞速发展的今天，我们见证了从文本生成到图像生成的跨越，但如何让 AI 真正理解并操作物理世界仍然是一个挑战。AutoGLM.js 应运而生，它是 Open-AutoGLM 项目的 Node.js 实现版本，AutoGLM.js不仅继承了原项目的强大功能，更通过Node.js生态为开发者带来了更加便捷和灵活的使用体验。实现了自动安装adb工具和ADBKeybord的能力。

项目愿景：让每个人都能通过简单的自然语言指令，让 AI 代理帮助完成复杂的手机操作任务，无论是日常应用使用、工作流程自动化，还是为特殊人群提供无障碍操作支持。

✨ 核心功能特性

1. 自然语言交互控制

AutoGLM.js 最核心的能力是理解自然语言指令并转化为具体的设备操作。例如：

"打开微信并给张三发送'你好'"
"在淘宝搜索 iPhone 15 并查看评价"
"设置明天早上 8 点的闹钟"

2. 智能视觉感知与决策

项目通过先进的视觉语言模型实现：

实时屏幕分析：自动截取屏幕并分析 UI 元素
智能定位：精确识别可操作的目标区域
上下文理解：基于当前屏幕状态做出合理决策

3. 完整的 Android 操作支持

支持丰富的设备操作类型：

基础操作：点击、滑动、长按、双击
输入控制：文本输入、键盘操作
应用管理：启动应用、返回主页、返回上级
特殊操作：等待、接管控制等

4. 多模式部署方案

提供灵活的使用方式：

CLI 命令行工具：快速体验和测试
API 集成接口：便于二次开发和集成
桌面应用程序：图形化操作界面（开发中）

🚀 快速开始指南

环境要求

Node.js >= 18.0.0
Android 设备（开启 USB 调试）
ADB 工具

安装与使用

方式一：CLI 快速体验

# 快捷使用（无需安装）
npx autoglm.js

# 或全局安装
npm install -g autoglm.js
autoglm

方式二：API 集成开发

import { AutoGLM } from 'autoglm.js'

// 创建代理实例
const agent = await AutoGLM.createAgent({
  baseUrl: 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/',
  apiKey: 'your-api-key',
  model: 'autoglm-phone',
  deviceId: 'your-device-id'
})

// 执行任务
const emitter = agent.run('打开微信并发送消息')
emitter.on('step', (step) => {
  console.log(`步骤 ${step.step}: ${step.action}`)
})

配置文件示例

创建 config.json：

{
  "$schema": "https://unpkg.com/autoglm.js@latest/schema/agent-config.schema.json",
  "maxSteps": 200,
  "lang": "cn",
  "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
  "apiKey": "your-api-key",
  "model": "autoglm-phone",
  "deviceId": "your-device-id"
}

💡 应用场景与价值

1. 日常效率提升

自动化重复操作：批量处理消息、定时任务
智能助手：语音控制手机完成复杂操作
工作流自动化：结合业务系统的端到端自动化

2. 无障碍辅助

视力障碍支持：语音指令替代触控操作
运动障碍辅助：减少精细操作需求
老年人友好：简化智能手机使用

3. 测试与开发

自动化测试：UI 自动化测试脚本生成
性能监控：长时间稳定性测试
兼容性测试：多设备批量测试

4. 教育与研究

AI 行为研究：智能体决策过程分析
人机交互教学：现代交互技术案例
开源学习：完整的 AI 应用实现参考

🔧 技术实现特点

智能决策循环

AutoGLM.js 实现了完整的感知-决策-执行循环：

环境感知：通过截图获取当前屏幕状态
任务分析：结合历史上下文分析当前任务
动作生成：模型生成下一步操作指令
执行反馈：执行操作并观察结果
循环迭代：直到任务完成或达到最大步数

错误恢复机制

项目内置了完善的错误处理：

操作失败检测：识别操作执行失败情况
重试策略：智能重试和替代方案
异常处理：优雅降级和用户提示

可扩展架构

采用插件化设计，易于扩展：

动作类型扩展：支持自定义操作类型
模型适配：可切换不同的大语言模型
设备支持：理论上可扩展支持其他平台

📈 性能优化策略

1. 响应速度优化

并行操作：设备操作与模型推理并行
缓存机制：频繁操作结果缓存
连接复用：ADB 连接池管理

2. 资源使用优化

内存管理：及时释放截图等大内存对象
网络优化：图片压缩和分批传输
计算优化：模型调用频率控制

3. 稳定性保障

超时控制：操作和网络请求超时设置
重试机制：网络波动自动重试
状态恢复：异常中断后的状态恢复

🛣️ 未来发展路线图

短期目标（v1.0）

性能优化和稳定性提升
详细的文档和教程

中期规划

桌面应用正式版发布
支持更多 Android/HarmonyOS/IOS 版本和设备
第三方应用插件生态
移动端 SDK 开发

🤝 社区参与与贡献

AutoGLM.js 是一个完全开源的项目，欢迎社区参与：

贡献方式

代码贡献：修复 bug、实现新功能
文档完善：编写教程、完善文档
问题反馈：提交 issue 和功能建议
应用案例：分享使用经验和案例

开发指南

项目采用现代化的开发流程：

Fork 项目仓库
创建功能分支
提交代码变更
发起 Pull Request
代码审查和合并

📚 学习资源

官方资源

GitHub 仓库：github.com/FliPPeDroun…
在线文档：持续更新中
示例项目：playground 目录提供使用示例

💭 结语

AutoGLM.js 代表了 AI 技术在设备自动化领域的重要突破。通过将先进的大语言模型与传统的设备控制技术相结合，我们正在创造一个更加智能、更加便捷的数字交互未来。

这个项目不仅是一个技术工具，更是一个探索 AI 如何理解和操作物理世界的实验平台。我们相信，随着技术的不断成熟，这种"动口不动手"的交互方式将会成为未来人机交互的重要范式。

无论你是开发者、研究者，还是对 AI 自动化感兴趣的普通用户，都欢迎加入 AutoGLM.js 的社区，共同推动这项技术的发展，让智能自动化惠及更多人。

🙏感谢

Open-AutoGLM - 原始项目灵感
GLM - 开源模型，并提供免费api
感谢河神教我怎么发布新版npm包

如果这个项目让你感到兴奋，请给我们一个⭐ Star支持！

Made with ❤️ by the FliPPeDround

项目地址: github.com/FliPPeDroun…

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