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Mobile-Agent:基于视觉感知的多模态移动设备自主代理系统解析

2025-07-08 07:22:02作者:咎竹峻Karen

项目概述

Mobile-Agent是由北京交通大学与阿里巴巴集团联合研发的一款创新型移动设备自主代理系统。该系统通过纯视觉解决方案,实现了对移动设备的智能控制与操作,无需依赖系统元数据或XML文件,展现了在多应用场景下的强大操作能力。

核心特性

纯视觉解决方案

Mobile-Agent采用完全基于视觉的交互方式,不依赖于传统的系统元数据或XML文件解析。这种设计使其具有以下优势:

  • 系统兼容性更强,不受特定系统接口限制
  • 操作更加直观,模拟真实用户行为
  • 可适应各种UI变化,鲁棒性更高

多应用操作能力

系统突破了单一应用操作的局限,能够:

  • 跨应用执行复杂任务
  • 处理应用间的数据传递
  • 实现多步骤工作流自动化

视觉感知工具集

Mobile-Agent配备了多种视觉感知工具,包括:

  • 界面元素定位工具
  • 文本识别模块
  • 视觉语义理解组件
  • 操作决策引擎

即插即用设计

系统采用零样本学习方式:

  • 无需预先训练特定应用
  • 不需要探索阶段
  • 直接部署即可使用

技术架构

视觉处理流程

  1. 屏幕截图获取:通过ADB实时捕获设备屏幕
  2. 视觉元素解析:使用多模态大模型分析界面内容
  3. 操作决策生成:基于任务指令生成操作序列
  4. 动作执行反馈:执行并验证操作结果

核心组件

  • GroundingDINO:负责视觉元素的检测与定位
  • GPT-4V:提供高级视觉理解和决策能力
  • ADB接口:实现与Android/HarmonyOS设备的交互

应用场景

日常任务自动化

  • 购物应用的商品搜索与下单
  • 音乐应用的歌曲搜索与播放
  • 邮件撰写与发送

系统管理

  • 系统设置调整
  • 应用安装与管理
  • 设备模式切换

信息处理

  • 网页搜索与信息提取
  • 笔记创建与编辑
  • 日程管理与提醒

部署指南

环境准备

  1. ADB工具安装:配置Android调试桥环境
  2. Python依赖:安装必要的Python包
  3. 设备连接:启用开发者选项并连接设备

快速启动

python run.py --grounding_ckpt /path/to/GroundingDION \
              --adb_path /path/to/adb \
              --api "your_API_TOKEN" \
              --instruction "your_instruction"

注意事项

  • 目前仅支持Android和HarmonyOS(≤4.0)
  • 建议使用英文系统环境以获得最佳效果
  • 需要具备GPT-4V API访问权限

评估基准(Mobile-Eval)

项目团队开发了专门的评估基准Mobile-Eval,包含:

单应用场景(10类)

  • 电商应用(Alibaba.com)
  • 音乐应用(Amazon Music)
  • 浏览器(Chrome)
  • 邮件应用(Gmail)
  • 地图应用(Google Maps)
  • 应用商店(Google Play)
  • 笔记应用(Notes)
  • 系统设置(Settings)
  • 短视频应用(TikTok)
  • 视频平台(YouTube)

多应用场景(1类)

测试系统在跨应用任务中的表现,如:

  • 日历查看与笔记创建
  • 天气查询与分析
  • 体育新闻搜索与记录

每个场景包含三个难度级别的指令,全面评估系统能力。

研究意义与应用前景

Mobile-Agent代表了移动设备自动化领域的重要突破:

  1. 技术创新:纯视觉方案突破了传统自动化工具的限制
  2. 实用价值:为移动设备自动化提供了新思路
  3. 研究基础:Mobile-Eval基准为后续研究提供了评估标准

未来,该系统有望在以下领域发挥更大作用:

  • 无障碍辅助技术
  • 老年人数字助手
  • 自动化测试工具
  • 智能设备管理

引用与致谢

如您的研究工作受益于Mobile-Agent,请引用我们的论文:

@article{wang2024mobile,
  title={Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual Perception},
  author={Wang, Junyang and Xu, Haiyang and Ye, Jiabo and Yan, Ming and Shen, Weizhou and Zhang, Ji and Huang, Fei and Sang, Jitao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2401.16158},
  year={2024}
}

该项目由北京交通大学与阿里巴巴集团联合研发,展现了学术界与产业界合作的创新成果。