两边差在哪
Open-AutoGLM 是开源 Agent 方案，强调模型理解界面并驱动点击。运行环境和模型接入要自己维护。
iEasyRun 是本地的手机自动化 AI 工作站。下载安装后接真机，用对话、工作流或 MCP 派活，面向少写代码的业务场景。
两边都能让 AI 点手机。一个偏框架和研究，一个偏产品和交付。上周有人问选哪个，我反问他：你打算自己维护环境吗？
| 维度 | Open-AutoGLM（AutoGLM） | iEasyRun |
|---|---|---|
| 上手门槛 | 高：依赖、模型、设备调试 | 低：按 安装教程 即可 |
| 是否写代码 | 多数场景需要改配置 / 代码 | 业务侧可用自然语言与工作流 |
| 平台 | 社区实践多偏安卓实验链路 | 安卓 / iOS / 鸿蒙 |
| 多机与运营 | 需自行扩展与运维 | 多机管理、任务记录、业务模板 |
| AI 助手 | 自行对接模型与工具链 | MCP 可接 Claude、WorkBuddy 等 |
| 数据 | 取决于你怎么部署 | 默认留在本机，不用服务器 |
| 适合谁 | 开发者、要改 Agent 策略的人 | 工作室、运营、要先稳定跑起来的团队 |
各自适合什么场景，怎么选
选 Open-AutoGLM，通常是因为你要做这几件事。
- 复现或改造开源 Agent；
- 换模型、改提示、改感知和决策链路；
- 接受环境坏了自己修的成本。
这时候开源自由度是优势，产品化完整度排在后面。
选 iEasyRun，通常是因为你要这些。
- 短视频发布、多账号、多台手机这类业务结果；
- 团队里不是人人都会配 Python；
- 希望装好就能用，数据留在自己电脑；
- 还想把手机接到现有 AI 助手（MCP）。
开源强在能改，不等于更快把业务跑上线。
iEasyRun 可以接大模型，也可以用 MCP 让外部助手驱动手机。
研发用开源试验策略，业务机用工作站跑量，两套可以同时用。
KPI 是论文、Demo、自定义 Agent，优先看 AutoGLM 这类开源。
KPI 是每天稳定操作一批手机，优先看 iEasyRun。
还想和 DroidRun、Mobile-Agent 一起看，读 开源手机 AI Agent 怎么选。准备动手装：安装教程。
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不想搭 Python 环境？直接装 iEasyRun
软件完全免费，装在自己电脑就能接真机。也可以先看开源横评再决定。