suyiiyii/AutoGLM-GUI
AutoGLM 的现代化 Web 图形界面 - 让 AI 自动化操作 Android 设备变得简单 已进化为你的专属自动化生产力工具
AutoGLM‑GUI – AI駆動型Android自動化ワークステーション
何であるか
- 大規模言語モデル(OpenAI互換エンドポイント)がADB経由で1台または複数のAndroidデバイス(実機またはエミュレータ)を制御できるデスクトップ/ウェブアプリケーション。
- チャットスタイルのインターフェース、タスクスケジューリング、ワークフローの保存、Docker/スタンドアロンバイナリを備え、アシスタントを24時間稼働可能にする。
主な機能
| 機能 | 得られるもの |
|---|---|
| レイヤードエージェントモード | 2段階アーキテクチャ – 計画用LLMがリクエストをステップに分解し、実行用の視覚モデル(AutoGLM‑Phone)がUI操作を実行する。 |
| cronスタイルのスケジュールタスク | 定期実行ジョブ(例:毎日ログイン、価格チェック)を定義し、AIが自動実行する。 |
| マルチデバイス管理 | 複数のAndroidデバイス(USBまたはWi‑Fi)を同時に接続可能。各デバイスには独自のチャット履歴と画面プレビューがある。 |
| リアルタイム画面プレビュー | scrcpy経由で低遅延の動画を取得。プレビュー上でクリック/ドラッグして手動操作も可能。 |
| Dockerおよびポータブルバイナリ | 事前ビルドされたDockerイメージとWindows EXE / macOS DMG / Linux AppImage / deb / tar.gzで「どこでも実行」可能。 |
| 会話履歴 | すべてのチャット、AIの推論ステップ、スクリーンショット、ログはローカル(SQLite)に保存され、UIで確認可能。 |
| MCP統合 | Model Context Protocolサーバーを公開し、他のAIツール(Claude Desktop、Cursor、Clineなど)が list_devices() と chat(device_id, message) を呼び出して、その環境内で電話を自動化できる。 |
| 即時中断 | 実行中のタスクを1秒未満で中止可能。AIが誤動作した場合に有用。 |
| ゼロ構成セットアップ | バンドルされたデスクトップ版にはPython、ADB、必要なライブラリが含まれている。LLMエンドポイントとAPIキーを指定するだけでOK。 |
始める方法
- デスクトップバイナリ – Windows、macOS(Apple Silicon)またはLinux向けの適切なパッケージをダウンロードして実行。初回起動時にLLMのベースURL、モデル名、APIキー(例:Zhipu BigModel、ModelScope、または自己ホストvLLMエンドポイント)を入力。
- Pythonパッケージ –
pip install autoglm-guiしてからautoglm-gui --base-url <url> --model <name> --apikey <key>を実行。 - Docker –
docker run -d --network host -v autoglm_config:/root/.config/autoglm ghcr.io/suyiiyii/autoglm-gui:main(または提供されたdocker-compose.ymlを使用)。コンテナはポート8000でウェブUIを実行。http://localhost:8000を開く。
一般的なワークフロー
- 個人アシスタント – 「Meituanでティーカップを注文して」などと入力し、AIがアプリ内をナビゲートし、フォームを埋めて注文を完了する様子を観察。
- スケジュール自動化 – 毎朝ロイヤルティアプリにログインし、注文状況を確認して通知を送るcronジョブを作成。
- バッチデバイス管理 – 複数の電話を接続し、それぞれに異なるワークフロー(価格監視、SNS投稿、ゲームの毎日クエスト)を割り当てる。
- モバイルアプリのCI/CD – エミュレータ版を実行し、AIにUIテストを実行させ、スクリーンショットを取得し、結果を自動ログに記録。
- MCP駆動ツール – Claude Desktopから
chat(device_id, "微信を開いてメッセージを送信…")を呼び出して、チャットインターフェースから離れずにAIに電話で動作させられる。
なぜ重要か AutoGLM‑GUIは汎用LLMを具体的なAndroid自動化エージェントに変換し、画面キャプチャ、座標変換、ADB通信といった重い処理を処理する。スケジューリング、マルチデバイス対応、拡張可能なMCPサーバーをバンドルすることで、会話型AIと現実世界のモバイル操作のギャップを埋め、個人の生産性、小規模RPA、モバイルテストパイプラインに実用的である。
ライセンス – Apache 2.0(バンドルされたADBキーボードAPKはGPL‑2.0、メインコードから分離)。
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