// 传统无障碍自动化脚本（伪代码）
val service = getSystemService(ACCESSIBILITY_SERVICE)
val rootNode = service.rootInActiveWindow

// 递归查找“美团”图标
fun findAppIcon(root: AccessibilityNodeInfo, text: String) {
    if (root.text == text) {
        root.performAction(AccessibilityNodeInfo.ACTION_CLICK)
        return
    }
    for (i in 0 until root.childCount) {
        findAppIcon(root.getChild(i), text)
    }
}

用户指令 → 大模型解析意图 → 识别所需API → 调用API → 返回结果

                     ┌─────────────────────────────┐
                     │        用户自然语言指令        │
                     └─────────────┬───────────────┘
                                   │
                     ┌─────────────▼───────────────┐
                     │      大模型意图理解与规划      │
                     └─────────────┬───────────────┘
                                   │
              ┌────────────────────┼────────────────────┐
              │                    │                    │
    ┌─────────▼─────────┐  ┌────────▼────────┐  ┌────────▼────────┐
    │   GUI视觉模型      │  │   API Agent    │  │   混合模式       │
    │  (豆包手机助手)     │  │  (阿里千问)     │  │  (华为小艺Claw)  │
    └─────────┬─────────┘  └────────┬────────┘  └────────┬────────┘
              │                    │                    │
    ┌─────────▼─────────┐  ┌────────▼────────┐  ┌────────▼────────┐
    │  读屏+模拟点击     │  │   调用API       │  │  端云协同决策    │
    │  通用性强          │  │   稳定性高      │  │  场景自适应切换   │
    └───────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘

 基于 Open-AutoGLM 的 AI 手机助手核心代码示例
 框架地址：https://github.com/THUDM/AutoGLM

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from auto_glm import AutoGLMPhoneModel, ADBController

class AIPhoneAgent:
    """
    国内AI手机助手核心类
    实现「截图 → 视觉模型理解 → 输出操作」的标准 Agent 循环
    """
    
    def __init__(self, device_id: str):
         初始化模型：基于视觉语言模型的多模态理解能力
        self.model = AutoGLMPhoneModel.from_pretrained("AutoGLM-Phone-9B")
         初始化设备控制器：通过 ADB 执行实际点击/滑动操作
        self.controller = ADBController(device_id)
        self.max_steps = 20   最大操作步数
        
    def execute_instruction(self, instruction: str) -> dict:
        """
        执行用户自然语言指令
        核心流程：截图 -> 模型理解 -> 输出动作 -> 执行 -> 循环
        """
        step_count = 0
        task_completed = False
        
        while step_count < self.max_steps and not task_completed:
             Step 1: 截取当前屏幕
            screenshot = self.controller.screenshot()
            
             Step 2: 多模态模型理解界面并输出下一步操作
             模型输入：(用户指令, 当前截图)
             模型输出：动作类型 + 目标坐标/元素ID
            action = self.model.act(
                instruction=instruction,
                screenshot=screenshot,
                step=step_count
            )
            
             Step 3: 解析并执行模型输出的动作
            action_type = action["type"]
            
            if action_type == "click":
                 模拟点击模型识别出的目标坐标
                x, y = action["coordinates"]
                self.controller.tap(x, y)
                print(f"✅ 步骤{step_count + 1}: 点击坐标({x}, {y})")
                
            elif action_type == "type":
                 输入文字
                text = action["text"]
                self.controller.input_text(text)
                print(f"✅ 步骤{step_count + 1}: 输入文字「{text}」")
                
            elif action_type == "launch":
                 启动应用
                package = action["package"]
                self.controller.launch_app(package)
                print(f"✅ 步骤{step_count + 1}: 启动应用{package}")
                
            elif action_type == "finish":
                 任务完成
                task_completed = True
                print(f"🎉 任务完成！共执行{step_count + 1}步")
                break
            
             Step 4: 等待界面响应后继续下一步
            time.sleep(1.5)   等待动画/加载
            step_count += 1
            
        return {
            "success": task_completed,
            "steps": step_count,
            "instruction": instruction
        }

 ============ 使用示例 ============
if __name__ == "__main__":
     连接手机设备（需开启USB调试）
    agent = AIPhoneAgent(device_id="emulator-5554")
    
     自然语言指令：用户说人话，AI自己理解并执行
    result = agent.execute_instruction("打开抖音，「AI手机助手」")
    
    print(f"执行结果: {result}")

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        应用层                                 │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐     │
│  │豆包手机助手│  │阿里千问  │  │华为小艺  │  │小米小爱  │     │
│  └─────┬────┘  └─────┬────┘  └─────┬────┘  └─────┬────┘     │
├────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼─────────┤
│        │              │              │              │         │
│  ┌─────▼──────┐  ┌─────▼──────┐  ┌───▼────────┐  ┌──▼──────┐  │
│  │豆包大模型1.8│  │Qwen3-Max  │  │盘古大模型  │  │MiMo大模型│  │
│  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘  └───┬────────┘  └──┬──────┘  │
├────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────┼─────────┤
│        │              │              │              │         │
│  ┌─────▼──────────────────────────────────────────▼─────┐    │
│  │              底层技术支撑（端侧+云侧）                   │    │
│  │  • 多模态大语言模型（VLM）                              │    │
│  │  • 端侧推理引擎（NPU加速）                              │    │
│  │  • 隐私计算（联邦学习/同态加密）                         │    │
│  │  • 无障碍服务 / ADB / HDC 底层控制接口                   │    │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘