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智谱AutoGLM部门负责人刘潇也对《科创板日报》记者分析，从应用形态来看，AutoGLM核心关注点集中于三点：一是操作准确性，这是保障用户体验的基础；二是复杂任务执行能力，鉴于第三方应用内部逻辑通常较为繁琐，市场普遍关注AutoGLM能否高效完成长链路、高复杂度的任务；三是数据安全问题，该模型在实现跨应用操作过程中，数据安全风险也成为行业及用户重点关切的内容。目前，AutoGLM正针对上述核心诉求持续优化，以提升技术适配性与应用安全性。
技术方面，不同于传统脚本依赖易被封禁的无障碍服务（Accessibility），AutoGLM在底层调用了ADB（Android Debug Bridge）指令，并结合视觉大模型（AutoGLM-Phone-9B）。其运行逻辑是“看屏幕截图 - 大模型分析 - 模拟手指点击”。这种基于视觉的“类人操作”，让APP厂商通过简单的代码检测进行防御变得极其困难。只要人眼能看懂界面，AI就能操作。
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