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部署验证脚本 check_deployment_cn.py 使用说明

这个脚本是什么

Open-AutoGLM 仓库提供了 scripts/check_deployment_cn.py，用来在你启动模型服务后快速验证部署是否成功。它会发送一条测试请求给模型，检查返回的内容是否包含正确的思维链和结构化动作 JSON。

使用方法

python scripts/check_deployment_cn.py ^
  --base-url http://localhost:8000/v1 ^
  --model autoglm-phone-9b

两个必传参数：

参数说明
--base-url模型服务地址。vLLM/SGLang 默认 http://localhost:8000/v1，智谱 API 用 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
--model模型名称。vLLM/SGLang 部署时的 --served-model-name 值，智谱 API 用 autoglm-phone

可选参数：

参数说明默认
--messages-file自定义测试消息文件路径内置的 sample_messages.json

预期输出

脚本会打印模型的完整响应。成功时应看到：

示例（部署成功）：

<think>用户想要比较这个洗发水在京东和淘宝上的价格。当前在小红书app上，显示的是一个关于LUMMI MOOD洗发水的帖子。
我需要：1. 先启动京东app，搜索这个洗发水 2. 查看京东的价格 3. 再启动淘宝app，搜索这个洗发水...
首先，我需要从当前的小红书界面退出，然后启动京东app。</think>
<answer>do(action="Launch", app="京东")</answer>

什么样的输出算失败

思维链过短——think 标签里只有一两句话，没有完整的推理过程。说明模型推理失败，通常是 vLLM/SGLang 启动参数缺失。

出现乱码——中文变成问号或英文。同样是启动参数问题，重点检查 --chat-template-content-format string（vLLM）或 --context-length（SGLang）。

JSON 格式错误——answer 里不是合法的 JSON，或者缺少 action 字段。模型本身正常但输出格式有问题，回查是否正确使用了 zai-org/AutoGLM-Phone-9B 这个模型路径。

直接返回错误——HTTP 400/500。通常是 base-url 或 model 参数配错了，或者模型服务没启动。

与 Phone Agent 框架的区别

这个脚本只测模型服务本身，不涉及设备控制。它不会启动 Agent 主循环，也不会对手机发任何操作指令。

完整链路验证需要跑一条最小 Agent 命令：

python main.py --base-url http://localhost:8000/v1 --model autoglm-phone-9b "打开设置应用"

自定义测试消息

如果想测试特定场景，可以创建一个 JSON 文件覆盖默认测试消息：

[
  {"role": "user", "content": "打开微信发送消息"}
]

然后用 --messages-file your_messages.json 传入。

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