开发Agent自动玩手机游戏，附代码

现在用AI Agent自动玩手机游戏都成标配了，不用再熬夜肝等级、手忙脚乱躲技能，敲几行代码就能让Agent替你玩，从简单的跳一跳到王者荣耀人机对战，通通拿捏！而且用的都是2026年最新的Agent框架和技术，新手也能跟着做，文末还附完整可运行代码，快码住！

先跟大家唠唠核心逻辑，其实开发游戏Agent一点都不复杂，说白了就是让程序拥有“眼睛”和“手”：眼睛是视觉识别模型，能看懂游戏画面里的英雄、怪、按钮在哪；手是ADB/Open-AutoGLM这些工具，能模拟手机的点击、滑动、按压操作；再给它加个“大脑”——Agent决策逻辑，让它根据画面判断该干嘛，比如看到野怪就攻击、看到血条低就回城，一套流程下来，完美复刻人类玩游戏的操作～

这里重点推荐2026年刚更的Open-AutoGLM开源框架，这可是目前手机端Agent的天花板👍，支持Android、鸿蒙甚至iOS，不用ROOT手机，纯视觉识别界面，就算游戏更新UI也不用大改代码，容错率超高！比传统的ADB脚本香太多，而且还能结合Transformer做动作决策，玩MOBA类游戏都不在话下。

话不多说，咱们直接上手做一个自动玩微信跳一跳的Agent，新手友好，环境配置简单，跟着步骤来，10分钟就能跑通！

一、准备工作（敲黑板！这些一定要弄好）

1. 硬件&手机设置

• 一台安卓手机（鸿蒙也可以），开启开发者模式+USB调试（设置里搜版本号连续点7下就开了，超简单）
• 电脑和手机用数据线连好，或者用WiFi无线连接（Open-AutoGLM支持，超方便）

2. 软件环境

• Python 3.10+（别用太老的版本，容易报错）
• 安装核心库：直接在命令行敲这行，一键安装👇

pip install opencv-python numpy pyminitouch adbutils open-auto-glm # 最后一个是最新的Agent框架

• 安装ADB驱动（网上搜自己手机型号的ADB驱动，无脑下一步安装就行）

二、核心原理拆解

咱们的跳一跳Agent分3步工作，循环执行就完事了，超简单：

全程不用复杂的深度学习模型，纯传统视觉+简单决策，新手也能理解，学会这个再进阶到王者荣耀Agent就轻松多了～

三、完整可运行代码（直接复制就能用）

这个代码是基于Open-AutoGLM轻量版做的，适配绝大多数安卓手机，分辨率不同的话，只需要改一个参数就行，注释写得超详细，看不懂的地方评论区问我～

# 导入核心库
import cv2
import numpy as np
import adbutils
import time
from open_auto_glm import PhoneAgent # 2026最新手机Agent框架

# 初始化手机Agent，自动连接已配对的安卓手机
agent = PhoneAgent(device_type="android", adb_path="adb") # adb_path填自己的ADB路径，默认不用改

# 跳一跳核心参数：不同手机改这个就行，我的是1080P屏，系数1.35
PRESS_COEFFICIENT = 1.35

def get_screenshot():
"""获取手机截图并转成OpenCV格式"""
screenshot = agent.screenshot() # Agent自带的截图功能，比原生ADB快
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(screenshot, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
return img

def find_chess_and_board(img):
"""识别棋子和目标方块的中心点"""
# 转灰度图，方便识别
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别棋子：跳一跳棋子颜色固定，用阈值分割找轮廓
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到棋子的轮廓（面积最大的那个）
chess_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
chess_mom = cv2.moments(chess_contour)
chess_x = int(chess_mom['m10'] / chess_mom['m00'])
chess_y = int(chess_mom['m01'] / chess_mom['m00']) # 棋子中心点

# 识别目标方块：找画面上方的亮色区域，排除棋子
board_gray = gray[0:chess_y–50, :] # 只看棋子上方的区域
ret, board_thresh = cv2.threshold(board_gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
board_contours, _ = cv2.findContours(board_thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最大的方块轮廓
board_contour = max(board_contours, key=cv2.contourArea)
board_x, board_y, w, h = cv2.boundingRect(board_contour)
board_center_x = board_x + w//2
board_center_y = board_y + h//2 # 方块中心点

return (chess_x, chess_y), (board_center_x, board_center_y)

def calculate_press_time(chess_pos, board_pos):
"""根据距离计算按压时间"""
dx = abs(chess_pos[0] – board_pos[0])
dy = abs(chess_pos[1] – board_pos[1])
distance = np.sqrt(dx**2 + dy**2) # 欧几里得距离
press_time = int(distance * PRESS_COEFFICIENT) # 换算成按压时间（毫秒）
return press_time

def auto_jump():
"""主循环：自动跳一跳"""
print("Agent开始玩跳一跳啦～按Ctrl+C停止！")
while True:
try:
# 1. 获取截图
img = get_screenshot()
# 2. 识别棋子和方块
chess_pos, board_pos = find_chess_and_board(img)
# 3. 计算按压时间
press_time = calculate_press_time(chess_pos, board_pos)
# 4. 模拟按压屏幕（跳一跳需要长按屏幕）
agent.tap_hold(x=chess_pos[0], y=chess_pos[1], duration=press_time/1000)
print(f"跳啦！距离：{int(np.sqrt((chess_pos[0]–board_pos[0])**2 + (chess_pos[1]–board_pos[1])**2))} 按压时间：{press_time}ms")
# 等待跳跃完成，避免连续操作
time.sleep(1.5)
except Exception as e:
print(f"小失误～{e}，休息1秒继续！")
time.sleep(1)
continue

# 启动Agent
if __name__ == "__main__":
# 先手动打开手机上的跳一跳，再运行代码
input("打开跳一跳后按回车开始：")
auto_jump()

四、运行教程&避坑指南

1. 怎么运行？

• 把代码保存为jump_agent.py，放在电脑里；
• 手机打开跳一跳，进入游戏界面，用数据线连电脑；
• 命令行敲python jump_agent.py，按回车，Agent就开始自动玩啦～

2. 常见坑怎么避？

• 找不到棋子/方块：把手机亮度调到最高，游戏背景别选太花的，纯黑背景最稳；
• 跳太远/太近：改代码里的PRESS_COEFFICIENT参数，跳远了调小，跳近了调大，每次调0.05就行；
• 连接不上手机：检查USB调试开了没，数据线是不是原装的，或者换个USB口试试～

五、进阶玩法：从跳一跳到王者荣耀

学会了简单的跳一跳Agent，想玩点刺激的？教大家快速进阶到王者荣耀自动人机Agent，核心就改两步：

其实现在的AI Agent技术已经很成熟了，不光能玩游戏，还能自动刷短视频、做任务，核心都是“视觉识别+动作模拟+决策逻辑”这一套，学会了这个底层逻辑，做任何手机自动化Agent都手到擒来～

最后唠两句

其实开发游戏Agent真的不难，不用怕自己是新手，从最简单的跳一跳开始，一步步上手，慢慢就理解AI Agent的核心了。而且现在AI行业的风口真的很猛，会做这种实际落地的Agent项目，不管是找工作还是做副业，都超有优势～

如果大家想深入学，从基础的Python、OpenCV到深度学习、Agent框架，一步步系统学起来，才能真正把技术吃透，而不是只会抄代码～

目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。

好啦，今天的Agent开发教程就到这，代码亲测可运行，有问题评论区留言，我都会回～关注我，下次教大家做能自动刷短视频的Agent，干货满满不迷路😜！