STF项目在华为云手机上的适配与问题解决
背景介绍
STF(Smartphone Test Farm)是一个开源的移动设备管理平台,主要用于远程管理和测试Android设备。在实际应用中,用户尝试将STF与华为云手机(CPH)服务进行集成时遇到了一系列技术挑战。
问题现象
用户在使用STF连接华为云手机时,设备状态卡在"preparation"阶段无法完成初始化。通过日志分析发现,主要报错信息为"Service had an error: Error: Not found; no service started.",表明STF服务在设备端未能正常启动。
技术分析
根本原因
经过深入排查,发现问题源于以下几个方面:
-
特殊ADB实现:华为云手机服务使用了特殊的ADB实现,将ADB命令转换为RESTful API调用,这与标准ADB协议存在差异。
-
服务启动机制:STF默认的服务启动方式与华为云手机的Android 9系统存在兼容性问题。
-
权限管理:云手机环境对系统权限的限制比物理设备更为严格。
解决方案
通过修改STF的核心服务模块,我们实现了以下改进:
-
服务启动逻辑优化:调整了
lib/units/device/plugins/service.js文件中的服务启动流程,使其适应华为云手机的特殊环境。 -
错误处理增强:增加了对服务启动失败情况的健壮性处理,避免无限循环。
-
权限适配:针对Android 9系统特性,优化了权限请求流程。
实施步骤
- 替换项目中的
service.js文件 - 设置环境变量:
STF_PROVIDER_SCREEN_GRABBER=minicap-apk - 调整端口范围以支持更多设备连接
扩展问题解决
在后续使用中还发现并解决了以下问题:
-
设备数量限制:通过调整
--provider-min-port和--provider-max-port参数扩大端口范围,支持同时管理更多设备。 -
页面跳转问题:优化了服务稳定性,减少了异常页面跳转情况。
技术启示
-
云手机与物理设备在ADB实现上存在显著差异,需要特殊适配。
-
大规模设备管理时需要考虑系统资源分配和端口规划。
-
Android系统版本差异对远程控制方案的选择有重要影响。
结论
通过对STF项目的定制化修改,成功实现了其在华为云手机环境下的稳定运行。这一案例展示了开源项目在企业特定环境中的适配过程,也为类似场景下的集成工作提供了有价值的参考。未来可以考虑将这些改进贡献回开源社区,使更多用户受益。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00