AutoGLM-GUI (定时任务增强版)

AutoGLM 手机助手的现代化 Web 图形界面 - 让 AI 自动化操作 Android 设备变得简单

🆕 本分支特色功能：

• ⏰ 消息模式定时任务 - 基于 Cron 表达式的自动化任务调度，支持多种执行模式
• 📱 抖音评论引流 - 智能评论任务管理，支持 AI 生成回复内容
• 📊 抖音数据统计 - 回复历史记录与数据分析

欢迎加入讨论交流群

English Documentation | 上游仓库

✨ 特性

🆕 本分支新增功能

• ⏰ 消息模式定时任务 - 基于 Cron 表达式的自动化任务调度

  • 支持经典模式、分层代理两种执行模式
  • 任务执行历史记录与状态追踪
  • 灵活的 Cron 表达式配置

• 📱 抖音评论引流任务 - 智能化抖音互动管理

  • 自动搜索关键词视频并评论
  • 支持 AI 生成个性化回复内容
  • 模拟真实用户行为（观看、点赞、收藏）
  • 可配置视频筛选条件（点赞数、发布时间等）
  • 回复间隔随机化，降低风控风险

• 📊 抖音数据统计 - 回复历史与数据分析

  • 记录所有回复历史
  • 自动清理过期记录
  • 防止重复回复同一评论

原有功能

• 分层代理模式 - 决策模型 + 视觉模型双层协作架构，支持复杂任务规划与精准执行分离
• 完全无线配对 - 支持 Android 11+ 二维码扫码配对，无需数据线即可连接设备
• 多设备并发控制 - 同时管理和控制多个 Android 设备，设备间状态完全隔离
• 对话式任务管理 - 通过聊天界面控制 Android 设备
• Workflow 工作流 - 预定义常用任务，一键快速执行，支持创建、编辑、删除和管理
• 实时屏幕预览 - 基于 scrcpy 的低延迟视频流，随时查看设备正在执行的操作
• 直接操控手机 - 在实时画面上直接点击、滑动操作，支持精准坐标转换和视觉反馈
• 零配置部署 - 支持任何 OpenAI 兼容的 LLM API
• ADB 深度集成 - 通过 Android Debug Bridge 直接控制设备（支持 USB 和 WiFi）
• 模块化界面 - 清晰的侧边栏 + 设备面板设计，功能分离明确

📥 快速下载

一键下载桌面版（免配置环境）：

操作系统	下载链接	说明
🪟 Windows (x64)	📦 下载便携版 EXE	适用于 Windows 10/11，免安装
🍎 macOS (Apple Silicon)	📦 下载 DMG	适用于 M 芯片 Mac
🐧 Linux (x64)	📦 下载 AppImage | deb | tar.gz	通用格式，支持主流发行版

使用说明：

• Windows: 下载后直接双击 .exe 文件运行，无需安装
• macOS: 下载后双击 .dmg 文件，拖拽到应用程序文件夹。首次打开可能需要在「系统设置 → 隐私与安全性」中允许运行
• Linux:
  • AppImage（推荐）: 下载后添加可执行权限 chmod +x AutoGLM*.AppImage，然后直接运行
  • deb: 适用于 Debian/Ubuntu 系统，使用 sudo dpkg -i autoglm*.deb 安装
  • tar.gz: 便携版，解压后运行 ./AutoGLM\ GUI/autoglm-gui

💡 提示: 桌面版已内置所有依赖（Python、ADB 等），无需手动配置环境。首次运行时需配置模型服务 API。

自动更新：

AutoGLM GUI 桌面版支持自动更新功能：

• 🪟 Windows 安装版：启动时自动检测更新，下载完成后退出时自动安装
• 🍎 macOS DMG：启动时自动检测更新，下载完成后提示用户重启（未签名应用可能需要手动允许）
• 🐧 Linux AppImage：启动时自动检测更新（需配合 AppImageLauncher）
• 便携版（Windows EXE/Linux tar.gz）：不支持自动更新，请手动下载新版本

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或者使用 Python 包（需要 Python 环境）：

# 通过 pip 安装（推荐）
pip install autoglm-gui

# 或使用 uvx 免安装运行（需先安装 uv）
uvx autoglm-gui

📸 界面预览

快速跳转： 普通模式 · 分层代理（增强）

分层代理

分层代理（Layered Agent） 是更“严格”的两层结构：规划层专注任务拆解与多轮推理，执行层专注观察与操作。规划层会通过工具调用（可在界面中看到每次调用与结果）来驱动执行层完成一个个原子子任务，便于边执行边调整策略，适合需要多轮交互/推理的高级任务。

任务开始

任务执行完成

多设备控制

🚀 快速开始

前置要求

• Android 设备（Android 11+ 支持完全无线配对，无需数据线）
• 一个 OpenAI 兼容的 API 端点（支持智谱 BigModel、ModelScope 或自建服务）

关于设备连接：

• Android 11+：支持二维码扫码配对，完全无需数据线即可连接和控制设备
• Android 10 及更低版本：需要先通过 USB 数据线连接并开启无线调试，之后可拔掉数据线无线使用

方式一：Python 包安装（推荐）

无需手动准备环境，直接安装运行：

# 通过 pip 安装并启动
pip install autoglm-gui
autoglm-gui --base-url http://localhost:8080/v1

也可以使用 uvx 免安装启动，自动启动最新版（需已安装 uv，安装教程）：

uvx autoglm-gui --base-url http://localhost:8080/v1

方式二：Docker 部署

AutoGLM-GUI 提供预构建的 Docker 镜像，支持 linux/amd64 和 linux/arm64 架构，适合服务器端远程控制 Android 设备的场景。

使用 docker-compose（推荐）：

# 1. 下载 docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/suyiiyii/AutoGLM-GUI/main/docker-compose.yml

# 2. 启动服务
docker-compose up -d

# 3. 访问 http://localhost:8000，在 Web 界面中配置模型 API

或直接使用 docker run：

# 使用 host 网络模式运行（推荐）
docker run -d --network host \
  -v autoglm_config:/root/.config/autoglm \
  -v autoglm_logs:/app/logs \
  ghcr.io/suyiiyii/autoglm-gui:main

# 访问 http://localhost:8000，在 Web 界面中配置模型 API

配置说明：

• 默认使用 host 网络模式（推荐，便于 ADB 设备发现和二维码配对）
• 模型 API 配置可以在 Web 界面的设置页面中完成，无需提前配置环境变量
• 如果需要在启动时预配置，可以编辑 docker-compose.yml 取消注释 environment 部分

连接远程设备：

Docker 容器中连接 Android 设备推荐使用 WiFi 调试：

1. 在 Android 设备上开启「开发者选项」→「无线调试」
2. 记录设备的 IP 地址和端口号
3. 在 Web 界面点击「添加无线设备」→ 输入 IP:端口 → 连接

⚠️ 注意：二维码配对功能依赖 mDNS 多播，在 Docker bridge 网络中可能受限。强烈建议使用 --network host 模式以获得完整功能支持。

更多 Docker 配置选项，请参见下方的 Docker 部署详细说明。

---

启动后，在浏览器中打开 http://localhost:8000 即可开始使用！

🎯 模型服务配置

AutoGLM-GUI 只需要一个 OpenAI 兼容的模型服务。你可以：

• 使用官方已托管的第三方服务
  • 智谱 BigModel：--base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，--model autoglm-phone，--apikey <你的 API Key>
  • ModelScope：--base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1，--model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B，--apikey <你的 API Key>
• 或自建服务：参考上游项目的部署文档用 vLLM/SGLang 部署 zai-org/AutoGLM-Phone-9B，启动 OpenAI 兼容端口后将 --base-url 指向你的服务。

示例：

# 使用智谱 BigModel
pip install autoglm-gui
autoglm-gui \
  --base-url https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 \
  --model autoglm-phone \
  --apikey sk-xxxxx

# 使用 ModelScope
pip install autoglm-gui
autoglm-gui \
  --base-url https://api-inference.modelscope.cn/v1 \
  --model ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B \
  --apikey sk-xxxxx

# 指向你自建的 vLLM/SGLang 服务
pip install autoglm-gui
autoglm-gui --base-url http://localhost:8000/v1 --model autoglm-phone-9b

🔄 升级指南

检查当前版本

# 查看已安装的版本
pip show autoglm-gui

# 或使用命令行参数
autoglm-gui --version

升级到最新版本

使用 pip 升级：

# 升级到最新版本
pip install --upgrade autoglm-gui

📖 使用说明

多设备管理

AutoGLM-GUI 支持同时控制多个 Android 设备：

1. 设备列表 - 左侧边栏自动显示所有已连接的 ADB 设备
2. 设备选择 - 点击设备卡片切换到对应的控制面板
3. 状态指示 - 清晰显示每个设备的在线状态和初始化状态
4. 状态隔离 - 每个设备有独立的对话历史、配置和视频流

设备状态说明：

• 🟢 绿点：设备在线
• ⚪ 灰点：设备离线
• ✓ 标记：设备已初始化

📱 二维码无线配对（Android 11+ 推荐）

完全无需数据线，手机和电脑只需在同一 WiFi 网络即可：

1. 手机端准备：

   • 打开「设置」→「开发者选项」→ 开启「无线调试」
   • 保持手机和电脑连接到同一个 WiFi 网络

2. 电脑端操作：

   • 点击界面左下角的 ➕ 「添加无线设备」按钮
   • 切换到「配对设备」标签页
   • 二维码自动生成，等待扫码

3. 手机端扫码：

   • 在「无线调试」页面，点击「使用二维码配对设备」
   • 扫描电脑上显示的二维码
   • 配对成功后，设备会自动出现在设备列表中

特点：

• ✅ 完全无需数据线
• ✅ 一键扫码即可配对
• ✅ 自动发现并连接设备
• ✅ 适用于 Android 11 及以上版本

AI 自动化模式

1. 连接设备 - 使用上述任一方式连接设备（推荐 Android 11+ 的二维码配对）
2. 选择设备 - 在左侧边栏选择要控制的设备
3. 初始化 - 点击"初始化设备"按钮配置 Agent
4. 对话 - 描述你想要做什么（例如："去美团点一杯霸王茶姬的伯牙绝弦"）
5. 观察 - Agent 会逐步执行操作，每一步的思考过程和动作都会实时显示

🤖 选择 Agent 类型

在初始化设备时，可以选择不同的 Agent 类型（默认：GLM Agent）：

• GLM Agent：基于 GLM 模型优化，成熟稳定，适合大多数任务
• MAI Agent：内部实现的 Mobile Agent，支持多张历史截图上下文，适合复杂任务
  • 🆕 现已完全内部化：移除 ~1200 行第三方依赖，性能优化，中文适配
  • 🔄 向后兼容：需要使用旧版本可选择 mai_legacy 类型

MAI Agent 可配置参数：

• history_n：历史截图数量（1-10，默认：3）

MAI Agent 增强特性（v1.5.0+）：

• ✅ 流式思考输出（实时显示推理过程）
• ✅ 中文优化 Prompt（针对国内应用场景）
• ✅ 性能监控（LLM 耗时、动作执行统计）
• ✅ 详细的操作指南和错误避免提示

🌿 普通模式（单模型 / Open AutoGLM）

这是开源 AutoGLM-Phone 的“原生形态”：由一个视觉模型直接完成「理解任务 → 规划步骤 → 观察屏幕 → 执行动作」的完整闭环。

• 优点：配置最简单，上手最快
• 适用场景：目标明确、步骤较少的任务（例如打开应用、简单导航）

🧩 分层代理模式（Layered Agent，增强 / 实验性）

分层代理模式是更“严格”的两层结构：规划层专注拆解与推理，执行层专注观察与操作，二者通过工具调用协作完成任务。

• 工作方式：规划层（决策模型）会调用工具（如 list_devices() / chat(device_id, message)）去驱动执行层；你能在界面里看到每次工具调用与返回结果
• 执行粒度：执行层每次只做一个“原子子任务”，并有步数上限（例如每次最多 5 步），便于规划层按反馈动态调整策略
• 适用场景：需要多轮推理、需要“边看边问边改计划”的复杂任务（例如浏览/筛选/对比、多轮表单填写等）
• 重要限制：执行层不负责“记笔记/保存中间信息/直接提取文本变量”；规划层需要信息时必须通过提问让执行层把屏幕内容“念出来”

🎭 两种工作模式对比

AutoGLM-GUI 提供了两种不同的代理工作模式，适用于不同的使用场景：

1️⃣ 经典模式（Classic Mode）

• 架构：单一 autoglm-phone 视觉模型直接处理（即普通 Open AutoGLM 的体验）
• 适用场景：简单、明确的任务
• 特点：配置简单，适合快速上手

2️⃣ 分层代理（Layered Agent）

• 架构：基于 Agent SDK 的分层任务执行系统
  • 规划层：决策模型作为高级智能中枢，负责任务拆解和多轮推理
  • 执行层：autoglm-phone 作为执行者，只负责观察和操作
• 适用场景：需要多轮交互和复杂推理的高级任务
• 特点：规划层通过工具调用驱动执行层，过程更透明、更便于调试与迭代策略

选择建议：

• 🚀 常规任务（订外卖、打车）：经典模式
• 🏗️ 需要多轮推理的任务：分层代理模式

手动控制模式

除了 AI 自动化，你也可以直接在实时画面上操控手机：

1. 实时画面 - 设备面板右侧显示手机屏幕的实时视频流（基于 scrcpy）
2. 点击操作 - 直接点击画面中的任意位置，操作会立即发送到手机
3. 滑动手势 - 按住鼠标拖动实现滑动操作（支持滚轮滚动）
4. 视觉反馈 - 每次操作都会显示涟漪动画和成功/失败提示
5. 精准转换 - 自动处理屏幕缩放和坐标转换，确保操作位置准确
6. 显示模式 - 支持自动、视频流、截图三种显示模式切换

Workflow 工作流管理

将常用任务保存为 Workflow，实现一键快速执行：

创建和管理 Workflow

1. 进入管理页面 - 点击左侧导航栏的 Workflows 图标（📋）
2. 新建 Workflow - 点击右上角"新建 Workflow"按钮
3. 填写信息：
   • 名称：给 Workflow 起一个简短易记的名称（如："订购霸王茶姬"）
   • 任务内容：详细描述要执行的任务（如："去美团点一杯霸王茶姬的伯牙绝弦，要去冰，加珍珠"）
4. 保存 - 点击保存按钮即可

管理操作：

• 编辑 - 点击 Workflow 卡片上的"编辑"按钮修改内容
• 删除 - 点击"删除"按钮移除不需要的 Workflow
• 预览 - Workflow 卡片显示任务内容的前几行预览

快速执行 Workflow

在 Chat 界面执行已保存的 Workflow：

1. 选择设备 - 确保已选择并初始化目标设备
2. 打开 Workflow 选择器 - 点击输入框旁边的 Workflow 按钮（📋 图标）
3. 选择要执行的任务 - 从列表中点击你想执行的 Workflow
4. 自动填充 - 任务内容会自动填入输入框
5. 发送执行 - 点击发送按钮开始执行

使用场景示例：

• 📱 日常任务：订外卖、打车、查快递
• 🎮 游戏操作：每日签到、领取奖励
• 📧 消息发送：固定内容的消息群发
• 🔄 重复操作：定期执行的维护任务

⏰ 定时任务管理（本分支特色）

基于消息模式的定时任务，支持灵活的 Cron 表达式调度：

创建定时任务

1. 进入管理页面 - 点击左侧导航栏的「定时任务」图标
2. 新建任务 - 点击右上角「新建任务」按钮
3. 配置任务：
   • 任务名称：给任务起一个易记的名称
   • 设备：选择要执行任务的设备
   • 消息内容：描述要执行的任务（如："打开微信，给张三发送早安"）
   • Cron 表达式：设置执行时间（如：0 8 * * * 表示每天早上 8 点）
   • 执行模式：经典模式 / 分层代理（实验性）
4. 保存并启用 - 任务会按照设定的时间自动执行

Cron 表达式示例

表达式	说明
0 8 * * *	每天早上 8:00
0 9,18 * * *	每天 9:00 和 18:00
0 */2 * * *	每 2 小时
0 8 * * 1-5	工作日早上 8:00
0 0 1 * *	每月 1 号 0:00

执行模式说明

• 经典模式：单一视觉模型直接执行，适合简单任务
• 分层代理：规划层 + 执行层分离，适合复杂任务

📱 抖音评论引流任务（本分支特色）

智能化的抖音评论互动管理，帮助进行内容营销：

创建评论任务

1. 进入管理页面 - 点击左侧导航栏的「抖音评论」图标
2. 新建任务 - 点击「新建任务」按钮
3. 配置任务：

基本设置：

• 任务名称：如 "美食类视频引流"
• 搜索关键词：如 "家常菜做法"、"减脂餐"
• 设备：选择已连接的设备

视频筛选：

• 点赞数范围：设置最小/最大点赞数（如 1000-50000）
• 发布时间：最近一天/一周/半年
• 排序方式：最新/最热

互动设置：

• 观看视频：是否观看视频（模拟真实用户）
• 观看时长比例：观看视频的时长占比
• 点赞/收藏：是否点赞和收藏视频

评论设置：

• 评论模式：回复评论 / 直接评论视频
• 回复比例：对多少比例的评论进行回复
• 每视频回复数：每个视频最多回复几条
• 回复间隔：两次回复之间的等待时间（秒）

内容生成：

• 使用 AI：是否使用 AI 生成回复内容
• 回复风格：KOC 风格 / 专业风格 / 幽默风格
• 模板列表：不使用 AI 时的回复模板

4. 保存任务 - 可以手动执行或设置定时执行

任务执行

• 手动执行：点击任务卡片上的「执行」按钮
• 暂停/恢复：执行中可以暂停或恢复任务
• 查看历史：在「抖音统计」页面查看回复历史

📊 抖音数据统计（本分支特色）

查看和分析抖音评论任务的执行情况：

1. 进入统计页面 - 点击左侧导航栏的「抖音统计」图标
2. 查看数据：
   • 回复总数统计
   • 按任务分类的回复记录
   • 回复内容和时间详情
3. 数据管理：
   • 系统自动清理 30 天前的记录
   • 防止重复回复同一评论

🛠️ 开发指南

源码安装

如果你需要从源码进行开发或定制，可以按照以下步骤：

# 1. 克隆仓库（本分支）
git clone https://github.com/alin132/AutoGLM-GUI---Scheduled_tasks.git
cd AutoGLM-GUI---Scheduled_tasks

# 2. 安装依赖
uv sync

# 3. 构建前端（必须）
uv run python scripts/build.py

# 4. 启动服务
uv run autoglm-gui --base-url http://localhost:8080/v1

快速开发

# 后端开发（自动重载）
uv run autoglm-gui --base-url http://localhost:8080/v1 --reload

# 前端开发服务器（热重载）
cd frontend && pnpm dev

构建和打包

# 仅构建前端
uv run python scripts/build.py

# 构建完整包
uv run python scripts/build.py --pack

🐳 Docker 部署详细说明

💡 提示：Docker 部署已整合到 快速开始 部分，推荐直接查看上方的"方式二：Docker 部署"说明。

本节提供更多 Docker 配置选项和高级用法。

指定监听端口

如果使用 host 网络模式且需要修改默认端口（8000），可以通过 command 参数指定：

# 监听 9000 端口
docker run -d --network host \
  -v autoglm_config:/root/.config/autoglm \
  -v autoglm_logs:/app/logs \
  ghcr.io/suyiiyii/autoglm-gui:main \
  autoglm-gui --host 0.0.0.0 --port 9000 --no-browser

如果使用 bridge 网络模式，则使用 -p 参数映射端口：

# 映射主机 9000 端口到容器 8000 端口
docker run -d -p 9000:8000 \
  -v autoglm_config:/root/.config/autoglm \
  -v autoglm_logs:/app/logs \
  ghcr.io/suyiiyii/autoglm-gui:main

镜像标签

标签	说明
main	跟随 main 分支最新代码，推荐使用
<commit-sha>	特定 commit 的镜像（如 abc1234），用于锁定版本

环境变量

变量	说明	默认值
AUTOGLM_BASE_URL	模型 API 地址	(必填)
AUTOGLM_MODEL_NAME	模型名称	autoglm-phone
AUTOGLM_API_KEY	API 密钥	(必填)

健康检查

# 检查服务状态
curl http://localhost:8000/api/health

🤝 如何贡献

我们热烈欢迎社区贡献！无论是修复 bug、添加新功能、改进文档，还是分享使用经验，都对项目有重要价值。

🎯 快速开始贡献

1. 查看置顶 Issue - 🎯 Start Here: 如何贡献 / 认领任务 / 本地跑起来
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• 🐛 修复 Bug - 查找标记为 bug 的 Issue
• ✨ 添加功能 - 实现标记为 enhancement 的需求
• 📖 改进文档 - 修正错误、补充说明、添加示例
• 🧪 添加测试 - 提升代码质量和测试覆盖率
• 🌍 翻译文档 - 帮助更多语言的用户使用

🏷️ 新手友好任务

如果你是第一次贡献开源项目，可以从这些任务开始：

• 查找标记为 good first issue 的 Issue
• 改进文档（修正拼写错误、补充说明）
• 测试软件并报告使用体验

📚 参考资源

文档	说明
CONTRIBUTING.md	完整的贡献指南（环境配置、开发流程、PR 规范）
CLAUDE.md	技术架构文档（代码结构、关键实现细节）
Issues	查看和认领任务

💬 交流讨论

• 💭 在 Issue 中讨论想法和问题
• 🎮 加入 QQ 交流群
• 📝 创建新 Issue 报告问题或提出建议

感谢每一位贡献者，你们让 AutoGLM-GUI 变得更好！🎉

📝 开源协议

Apache License 2.0

许可证说明

AutoGLM-GUI 打包了 ADB Keyboard APK (com.android.adbkeyboard)，该组件使用 GPL-2.0 许可证。ADB Keyboard 组件作为独立工具使用，不影响 AutoGLM-GUI 本身的 Apache 2.0 许可。

详见：AutoGLM_GUI/resources/apks/ADBKeyBoard.LICENSE.txt

🙏 致谢

本项目基于 Open-AutoGLM 构建，感谢 zai-org 团队在 AutoGLM 上的卓越工作。