AutoGLM 手机 Agent 场景在 AI 芯片应用适配中的技术评估结论

一、项目背景

为评估“大模型手机 Agent（AutoGLM-Phone）”是否具备作为AI 芯片应用适配场景的价值，我们基于真实服务器、真实 AMD GPU、真实 Android 手机，对 Open-AutoGLM + AutoGLM-Phone-9B-Multilingual 进行了完整部署与实机测试，覆盖部署可行性、稳定性、业务可控性及工程风险等维度。

测试内容包括：

• 微信搜索与发消息
• 抖音搜索与复杂页面交互
• 弹窗处理、人机验证介入
• ADB 真机控制与多步任务执行

---

二、测试结论总览

结论：AutoGLM 类手机 Agent 场景不适合作为 AI 芯片应用适配方向，不具备工程可控性与规模化应用价值，建议停止该方向的芯片级投入。

该项目可作为技术探索或演示案例，但不适合作为芯片产品线的应用支撑场景。

---

三、核心结论依据（从芯片应用视角）

从 AI 芯片应用场景选择标准出发，重点评估以下四个维度：

1. 算力价值评估 —— 不成立

实测表明，该场景的主要耗时与瓶颈并不在算力侧，而在于：

• 手机端响应与页面加载
• 多模态感知与规划等待
• 人机验证中断
• 网络与 App 状态切换

模型推理呈现“低并发、长等待、弱饱和”的典型特征，无法形成稳定、高利用率的芯片负载模型，对芯片性能指标与差异化能力支撑极弱。

结论：
该场景不是算力驱动型应用，不构成芯片核心价值场景。

---

2. 工程可控性评估 —— 极差

实测暴露出强工程不可控特征：

• 手机锁屏 → 任务失败
• App 未登录 → 任务失败
• 弹窗/升级 → 流程中断
• 人机验证 → 必须人工介入
• App UI 更新 → 自动化逻辑失效

系统行为高度依赖第三方平台策略与 UI 变化，无法通过芯片、SDK 或系统优化消除不确定性。

结论：
不具备工程可控性，不适合做芯片适配与标准方案沉淀。

---

3. 规模复制能力评估 —— 不具备

该场景天然依赖：

• 真机集群
• 登录态维护
• 人工运维
• 应用版本锁定
• 高频策略适配

意味着部署形态高度碎片化、不可标准化，无法形成可复制交付模型。

结论：
无法形成规模化落地能力，不符合芯片应用场景选择标准。

---

4. 生态与战略价值评估 —— 不成立

该场景：

• 强依赖微信/抖音/美团等平台
• 无法构建自主生态
• 无法沉淀稳定 SDK、行业模型或开发者体系

长期受制于第三方规则与风控机制，属于“寄生型应用场景”。

结论：
不具备长期战略价值。

---

四、实测直接验证的关键问题

在真实环境中，已稳定复现以下结构性问题：

• 锁屏即失败
• 未登录即失败
• 人机验证不可绕过
• 多步骤任务耗时长（分钟级）
• UI变化导致策略频繁失效

这些问题不是工程优化问题，而是场景结构性限制，无法通过芯片算力、驱动或模型优化解决。

---

五、综合判断

AutoGLM 手机 Agent 项目体现了大模型在终端智能操作层面的探索价值，但：

• 不具备稳定负载模型
• 不具备工程确定性
• 不具备规模复制条件
• 不构成芯片核心卖点

从 AI 芯片公司角度，该项目不应进入产品级应用适配序列。

---

六、最终结论

AutoGLM 手机 Agent 场景属于技术展示与前沿探索方向，不属于可工程化、可规模化、可产品化的 AI 芯片应用场景。
该方向对芯片算力利用率低，系统不确定性高，交付风险大，不具备战略投入价值。
建议终止该方向作为芯片应用适配场景的推进。

---

七、建议动作

1. 不纳入芯片应用适配路线图
2. 不作为行业解决方案方向
3. 可保留为技术储备与能力验证项目