Open-AutoGLM 自动打卡签到机器人搭建指南
本文介绍如何利用开源项目 Open-AutoGLM 实现自动化打卡。借助智谱开源的 Open-AutoGLM 项目，一个能'看懂手机屏幕、理解指令、动手操作 App'的 AI 代理，可以在本地电脑 + 真机组合上稳定运行。它不依赖云端 API 调用，不上传截图，只做一件事：像你一样，用手指完成打卡任务。
这是一份专为新手准备的实操指南。全程无需写一行推理代码，不碰 CUDA 配置，不调试 vLLM 服务——你只需要一台 Windows/macOS 电脑、一部安卓手机、15 分钟耐心，就能让 AI 替你按下那个熟悉的'打卡'按钮。
1. 为什么是 Open-AutoGLM？
1.1 不是脚本，是能'看懂'的 AI 代理
传统自动化工具（如 Auto.js、Tasker）靠坐标点击或 UI 控件 ID 工作。一旦 App 更新界面、按钮位置偏移、弹窗遮挡，整个流程就崩溃。而 Open-AutoGLM 的核心能力在于多模态视觉理解：
- 它通过摄像头或 ADB 截屏实时获取手机当前画面；
- 用内置的轻量级视觉语言模型（VLM）识别界面上的文字、图标、按钮形状、布局关系；
- 理解'打卡'按钮在哪，不是靠固定坐标，而是靠语义：'右下角带绿色对勾图标的圆形按钮，文字是'上班打卡''。
1.2 不是黑盒云服务，所有操作都在你掌控中
很多所谓
