AI驱动的手机自动化开源项目技术解析

一、引言

在移动应用自动化领域，传统方案（如Appium、Airtest）高度依赖APP底层元素ID（如resource-id、xpath）进行脚本编写，一旦应用版本更新导致元素ID变更，已编写的自动化脚本将完全失效，维护成本极高。随着AI大模型尤其是视觉模型的快速发展，基于视觉识别的手机自动化方案应运而生------AI通过分析屏幕图像理解界面元素，无需依赖固定ID即可实现类人化操作，彻底解决了传统方案的痛点。本文将详细解析5个主流AI手机自动化开源项目，为开发者提供选型参考。

二、核心开源项目详解

（一）MobiAgent：移动智能体框架

1. 项目概述

MobiAgent是IPADS实验室专为手机交互设计的可定制化移动代理系统，核心目标是让AI自主完成复杂移动任务，提供从模型到基准测试的全栈解决方案。

2. 核心特性

模块化任务分解：将复杂任务拆分为Planner（计划制定）、Decider（动作决策）、Grounder（位置定位）三大专业化模块，分工明确且协同高效；
全链路工具链：包含MobiMind模型家族（智能核心）、AgentRR加速框架（重复任务优化）、MobiFlow基准测试平台（标准化评估）；
丰富测试场景：MobiFlow覆盖小红书、高德地图、饿了么、淘宝等10+主流App，支持简单/困难双难度等级评估。

3. 技术原理

Planner负责整体任务规划、应用映射与任务重写；Decider基于7B模型执行"推理-动作-反思"循环，根据任务状态动态调整操作；Grounder通过3B模型将抽象动作（如"点击按钮"）映射为具体UI元素坐标；AgentRR框架对重复任务进行优化，大幅降低二次执行耗时。

4. 开源地址

https://github.com/IPADS-SAI/MobiAgent

（二）Mobile-Agent：阿里跨平台视觉交互方案

1. 项目概述

阿里开源的多模态移动代理，具备屏幕视觉识别、跨APP操作能力，无需依赖系统后台接口，完全模拟人类操作逻辑。

2. 核心特性

强视觉理解能力：可识别屏幕图标、文字及无文字说明的图形按钮，精准理解界面元素含义；
闭环执行机制：通过"截图分析-动作生成-执行反馈-自我修正"的循环确保操作准确性；
多版本演进：提供v1（单智能体）、v2（多智能体）、E版（自进化）及PC-Agent（跨端扩展）系列方案。

3. 技术原理

基于GUI-Owl视觉模型分析屏幕截图，生成步骤化执行计划；通过ADB（Android Debug Bridge）发送点击、滑动、输入等指令；每执行一步后重新截图验证，发现偏差时自动调整操作策略。

4. 试用与开源地址

在线演示：Modelscope平台、百联平台（提供限时免费API）；
开源地址：https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

（三）Droidrun：AI驱动的跨系统自动化框架

1. 项目概述

支持Android/iOS双系统的AI自动化Agent框架，核心设计理念是"思考交给AI，执行交给框架"，打破传统脚本对特定UI控件的强依赖。

2. 核心特性

高社区认可度：GitHub星标6.2K，曾获Product Hunt当日最佳项目；
高执行准确率：基准测试通过率达91.4%；
跨系统兼容：同时支持安卓与iOS设备，无需针对不同系统单独开发。

3. 开源地址

https://github.com/droidrun/droidrun

（四）AppAgent：腾讯多模态拟人化智能体

1. 项目概述

腾讯QQGYLab开源的"类用户"多模态智能体，设计目标是赋予AI与人类用户一致的手机感知和操作能力，支持自主学习新应用。

2. 核心特性

拟人化学习机制：通过自主探索或观察人类演示学习新App，记录按钮功能并生成知识库（Knowledge Base），避免重复摸索；
多任务覆盖：支持邮件发送、闹钟设置、购物下单、图片编辑、社交互动等多样化场景；
纯视觉交互：无需依赖UI控件信息，完全通过屏幕截图分析实现操作。

3. 技术原理

通过ADB获取屏幕截图并传入多模态大模型，模型分析UI元素后决策操作类型（点击坐标、滑动方向等）；基于生成的知识库精准调用历史经验，提升任务执行效率。

4. 开源地址

https://github.com/TencentQQGYLab/AppAgent

（五）mobile-use：自然语言驱动的双系统自动化工具

1. 项目概述

Minitap AI团队开源的Python库，支持通过自然语言指令控制Android/iOS设备，操作可靠性达SOTA水平，适合快速实现自动化需求。

2. 核心特性

低门槛使用：支持自然语言输入（如"打开Gmail并列出未读邮件"），无需编写复杂脚本；
高稳定性：集成Maestro移动测试框架作为底层交互引擎，保障真实设备操作可靠性；
灵活扩展：支持OpenAI API、本地部署模型等多种大模型后端，适配不同算力需求。

3. 技术原理

截取当前屏幕图像，将截图与用户自然语言指令一同发送至多模态大模型；模型返回具体操作指令（坐标点击、滑动、文字输入等），工具将其转换为ADB命令执行；通过循环截图验证操作结果，直至任务完成。

4. 开源地址

https://github.com/minitap-ai/mobile-use

三、项目技术对比表

项目名称	开发者/团队	支持平台	GitHub星标	核心技术亮点	特色功能
MobiAgent	IPADS实验室	未明确提及	-	模块化任务分解、全链路工具链	内置MobiFlow基准测试平台
Mobile-Agent	阿里巴巴	未明确提及	-	视觉闭环执行、多版本迭代	跨APP操作、自我修正
Droidrun	Droidrun团队	Android/iOS	6.2K	AI思考与框架执行分离	高基准通过率（91.4%）
AppAgent	腾讯QQGYLab	未明确提及	-	拟人化学习、知识库沉淀	自主探索新App、多场景适配
mobile-use	Minitap AI	Android/iOS	1.8K	自然语言交互、多模型后端支持	集成Maestro框架、低使用门槛

四、应用场景与选型建议

1. 场景适配

基准测试与性能评估：优先选择MobiAgent，其MobiFlow平台提供标准化测试场景，适合学术研究或产品性能验证；
跨APP复杂任务自动化：推荐Mobile-Agent，其视觉识别能力强且支持自我修正，适合电商购物、导航出行等跨应用流程；
双系统通用自动化：Droidrun与mobile-use均支持Android/iOS，前者适合高可靠性需求，后者适合自然语言交互场景；
新应用快速适配：优先AppAgent，其自主学习与知识库功能可大幅降低新应用自动化的适配成本；
轻量化快速部署：选择mobile-use，Python库形式易于集成，支持本地模型部署，适合中小团队或个人开发者。

2. 技术选型关键因素

平台兼容性：需跨系统操作时排除仅支持单一平台的项目；
交互门槛：非技术人员使用优先选择支持自然语言输入的mobile-use；
性能需求：高并发或重复任务场景优先选择带加速框架的MobiAgent；
定制化需求：需二次开发时优先选择模块化设计的MobiAgent或Mobile-Agent。

五、总结

AI驱动的手机自动化技术通过视觉识别打破了传统方案对UI元素ID的依赖，实现了更灵活、更鲁棒的移动应用自动化。本文介绍的5个开源项目各具特色：MobiAgent提供全链路解决方案，Mobile-Agent侧重跨APP视觉交互，Droidrun追求双系统高可靠性，AppAgent以拟人化学习为核心，mobile-use主打低门槛自然语言控制。

随着多模态大模型与移动交互技术的持续融合，未来这类工具将在自动化测试、智能办公、无障碍辅助等领域发挥更大价值。开发者可根据自身场景的平台需求、交互方式、性能要求等因素选择合适的项目，或基于开源方案进行二次开发，快速落地手机自动化需求。