MobiAgent：开源可定制移动智能体框架，实现多任务自动化与跨应用协同

原创发布日期：2025-12-04

一、MobiAgent是什么？

MobiAgent是由IPADS-SAI团队（成员包括Cheng Zhang、Erhu Feng等研究者）开源的一套功能完整、高度可定制的移动智能体系统，其核心目标是解决移动端多任务自动化、跨应用协同执行等痛点，为开发者提供从模型选型、任务执行到效果评测的端到端解决方案。

该项目基于Apache License 2.0开源协议，支持商业与非商业场景的自由使用、修改与二次开发，代码仓库包含完整的模型部署脚本、设备控制工具、数据处理模块及评测基准，无需额外依赖封闭生态组件。MobiAgent的核心定位是“可定制化移动智能体基础设施”——它不仅提供预训练的代理模型（MobiMind系列），还支持开发者根据具体需求替换模型、扩展工具链或定制任务流程，打破了传统移动自动化工具“功能固定、适配性差”的局限。

从整体架构来看，MobiAgent由三大核心组件构成闭环：

MobiMind：代理模型家族，包含不同参数量（0.6B、3B、4B、7B）的专项模型，分别负责任务规划、决策执行、界面元素映射等核心环节，支持视觉-语言交互与多轮状态评估；
AgentRR：代理加速框架，通过“任务记录-重放”机制复用历史执行经验，大幅提升同类任务的二次执行效率，降低设备资源消耗；
MobiFlow：专业评测基准，基于里程碑DAG（有向无环图）设计，涵盖“简单（EASY）”和“困难（HARD）”两个难度等级，适配小红书、高德地图、饿了么、携程等7类主流移动应用，可量化评估智能体的任务完成能力。

此外，项目还提供Android端应用（MobiAgent App）、ADB设备控制模块、数据收集标注工具等配套组件，形成“模型-执行-评测-迭代”的完整开发流程，适用于从个人用户日常自动化到企业级移动应用测试的全场景需求。

MobiAgent：开源可定制移动智能体框架，实现多任务自动化与跨应用协同

二、功能特色

MobiAgent的核心优势在于“全链路可定制、多场景适配、高效执行”，其功能特色可概括为以下8点，覆盖从技术底层到用户体验的全维度需求：

1. 多任务自动化，支持跨应用复杂流程

MobiAgent突破了传统移动自动化工具“单应用、单步骤”的限制，能够解析用户的复杂任务指令（如“在小红书找一款热门防晒霜，复制商品名称到淘宝搜索，对比3家店铺的价格并截图保存”），通过Planner模块进行多任务拆分、App映射与步骤规划，自动调用多个应用完成协同执行。

在MobiFlow基准测试中，该框架在“简单任务集（EASY）”中对7类主流应用的平均完成率达83%，在“困难任务集（HARD）”中平均完成率达71%，其中对小红书、高德地图、饿了么等高频应用的适配度接近100%，可稳定处理“界面元素识别、跨应用数据传递、多步骤状态回溯”等复杂场景。

2. 可定制化模型家族，适配不同资源场景

MobiMind模型家族提供多参数量选型，开发者可根据设备性能（手机、平板、服务器）和任务复杂度灵活搭配，无需强制依赖高性能硬件：

轻量化模型（0.6B Decider模型）：适用于移动端本地部署，负责简单的任务状态评估与动作决策，资源占用低（内存消耗＜2GB）；
中端模型（3B Grounder模型、4B Planner模型）：平衡性能与资源，3B模型专注于“抽象动作→UI元素”的精准映射（如将“点击下单按钮”转化为具体的屏幕坐标与控件ID），4B模型负责多任务规划与自然语言理解；
高性能模型（7B Decider模型）：适用于服务器端部署，支持复杂任务的深度推理与多轮反思，在“跨应用数据关联、模糊指令解析”等场景中表现更优。

此外，框架支持替换第三方模型（如Gemini-2.5-pro、GPT-5、Qwen3-4B-Instruct），只需通过配置文件修改模型接口地址，即可快速集成不同生态的预训练模型，降低技术选型成本。

3. AgentRR加速框架，提升任务复用效率

针对同类任务重复执行的场景，AgentRR模块通过“记录-重放”机制优化执行效率：首次执行任务时，框架会记录任务轨迹（包括界面截图、控件操作、状态变化等）并存储为“经验数据”；后续遇到同类任务时，可直接重放历史轨迹，或仅对差异部分进行微调，无需重新进行全流程推理。

在测试中，AgentRR对“社交、购物、地图”类高频任务的重放率达60.2%-85.2%，平均可减少70%的模型推理次数，任务执行时间缩短40%以上，同时降低设备功耗（尤其适用于移动端本地部署场景）。

4. 专业评测基准，量化评估执行效果

MobiFlow是专为移动智能体设计的评测基准，基于“里程碑DAG”思想构建——每个任务被拆解为多个关键里程碑（如“打开应用→搜索关键词→点击目标元素→完成操作”），框架会自动验证每个里程碑的完成状态，生成量化评分（准确率、完成率、执行时间）。

该基准覆盖7类主流应用场景（社交、地图、外卖、旅游、购物、视频、音乐），提供“EASY/HARD”两个难度等级，可帮助开发者快速定位模型的薄弱环节（如“复杂界面元素识别”“跨应用数据传递”），无需手动编写测试用例。

5. 设备兼容性强，支持主流Android设备

MobiAgent通过ADB（Android Debug Bridge）与无障碍服务实现设备控制，兼容Android 8.0及以上版本的手机、平板等设备，无需Root权限：

连接方式灵活：支持USB有线连接、Wi-Fi无线连接两种模式，满足“本地调试”“远程控制”等不同场景；
控件识别精准：集成OmniParser图标检测模型、PaddlePaddle OCR工具，可识别原生应用、混合开发应用（React Native、Flutter）的界面元素，支持中文、英文等多语言场景；
操作无侵入性：通过无障碍服务模拟人工操作（点击、滑动、输入、截图），不会修改应用源码或干扰应用正常运行，符合应用商店的安全规范。

6. 轻量化与全功能双部署选项

项目提供两种部署方案，适配不同用户需求：

轻量化部署：仅安装requirements_simple.txt中的依赖（无PyTorch、CUDA等重型库），可快速启动Agent Runner模块，适用于“仅需执行任务、无需模型训练”的场景，部署时间＜5分钟；
全功能部署：安装requirements.txt中的完整依赖，支持模型训练、数据标注、评测基准运行等全流程功能，适用于开发者和研究者构建自定义移动智能体。

7. 完善的数据处理工具链

collect/目录提供一套完整的数据处理工具，支持从设备采集任务数据、人工标注关键信息、格式转换与导出，帮助开发者构建自定义数据集：

数据采集：支持多设备并行采集，自动记录任务执行轨迹、界面XML结构、截图等数据；
标注工具：提供可视化标注界面，支持标注控件类型、任务里程碑、错误原因等信息；
数据导出：支持导出JSON、CSV等格式，可直接用于模型微调（如优化Grounder模块的UI元素识别精度）。

8. 用户交互友好，降低使用门槛

MobiAgent提供两种使用方式，兼顾普通用户与技术开发者：

移动端App：无需编程基础，下载安装后可通过自然语言输入任务指令，App自动调用设备权限完成执行，适用于个人用户的日常自动化需求（如自动打卡、订单查询）；
Python脚本：支持开发者编写自定义任务配置文件（task.json），通过命令行参数控制模型端口、设备连接方式等，可集成到自动化测试、批量操作等场景中。

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三、技术细节

MobiAgent的技术架构围绕“任务流程自动化”设计，形成“用户指令→规划→决策→界面映射→执行→评估”的闭环，核心技术细节如下：

1. 系统整体架构

MobiAgent的架构分为5个核心层级，各层级分工明确、可独立替换，具体模块分工如下表所示：

层级	核心模块	功能描述	依赖组件/模型
输入层	User Task	接收用户任务指令（自然语言）、任务模板、历史执行记录	无（支持文本输入、文件导入）
规划层	Planner	多任务拆分、App映射、步骤规划、任务重写，处理模糊指令（如“找热门商品”）	4B模型（默认Qwen3-4B-Instruct）
决策层	Decider	执行“Reason-Action-Reflection”循环：分析当前状态→生成操作→评估执行结果	0.6B/7B模型（MobiMind-Decider）
界面映射层	GUI Grounder	将抽象动作（如“点击支付”）映射为具体UI元素（坐标、控件ID、XML路径）	3B模型（MobiMind-Grounder）
执行层	Low-level Tools	通过ADB、无障碍服务执行操作，包括点击、滑动、输入、截图、数据读取	ADB、ADBKeyboard、OmniParser
辅助模块	AgentRR	任务轨迹记录与重放，经验复用与加速	本地文件存储、数据库（可选）
评测模块	MobiFlow	任务完成率、准确率、执行时间量化评估	DAG验证引擎、评分算法

2. 核心技术流程

以“在饿了么订购牛肉饭”为例，MobiAgent的技术执行流程如下：

任务输入与解析：用户输入指令“Order a beef rice”，Planner模块（4B模型）解析指令为中文“在饿了么订购牛肉饭”，并映射目标应用为“饿了么”；
多步骤规划：Planner生成执行步骤：①打开饿了么App→②搜索“牛肉饭”→③筛选销量排序→④选择第一个商品→⑤点击“去结算”→⑥提交订单；
状态分析与动作生成：Decider模块（7B模型）接收当前界面截图、XML结构，分析当前处于“搜索结果页”，生成下一步动作“点击销量排序按钮”；
UI元素映射：GUI Grounder（3B模型）将“点击销量排序按钮”映射为具体控件：屏幕坐标（x=500，y=300）、控件ID“sort_sales”，并通过OmniParser验证控件有效性；
执行与反馈：Low-level Tools通过ADB执行点击操作，截取新界面并返回给Decider；Decider评估执行结果（是否成功进入销量排序页），若成功则进入下一步，若失败则反思调整（如重新识别控件）；
任务完成与记录：完成订单提交后，AgentRR记录整个任务轨迹，若用户后续再次订购同类商品，可直接重放轨迹加速执行。

3. 模型部署与优化

MobiAgent采用vLLM作为模型推理框架，支持高并发、低延迟的模型服务部署，核心优化点包括：

模型并行推理：支持将不同模块（Planner、Decider、Grounder）的模型部署在不同端口，独立扩展资源，避免单一模型占用过多算力；
动态批处理：vLLM的动态批处理机制可提升模型推理吞吐量，尤其适用于多任务并行执行场景；
权重共享：相同参数量的模型可共享基础权重，降低存储开销（如MobiMind-Decider-7B与MobiMind-Grounder-3B可共用部分预训练权重）；
GPU加速适配：支持CUDA 11.8及以上版本，通过PaddlePaddle-GPU优化OCR等视觉任务的执行速度，比CPU推理快5-10倍。

4. 数据处理流程

collect/模块的数据处理流程分为3个阶段：

采集阶段：通过ADB控制设备执行任务，自动采集界面截图（png格式）、控件XML结构、操作日志（点击坐标、输入内容）、任务状态（成功/失败）；
标注阶段：开发者通过可视化工具标注“里程碑完成状态”（如“是否成功搜索到商品”）、“控件类型”（按钮、输入框、列表）、“错误原因”（控件未识别、网络超时）；
导出阶段：将标注后的数据转换为模型训练所需格式（如JSONL），支持按应用类型、任务难度分类导出，可直接用于MobiMind模型的微调。

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四、应用场景

MobiAgent的灵活性与兼容性使其适用于多个场景，涵盖个人用户、开发者、企业等不同群体：

1. 个人日常任务自动化

适用于需要重复执行的日常操作，解放双手：

生活服务类：自动订外卖、预订酒店/机票、查询天气/路况、缴纳水电费；
内容消费类：自动下载喜欢的博主视频、整理社交媒体收藏、批量保存图片/文档；
工具类：自动打卡（办公软件、学习平台）、定时发送消息、批量处理照片（如裁剪、加水印）。

例如，上班族可设置“每天11:30自动打开饿了么，搜索‘附近快餐’，选择销量第一的店铺下单”，无需手动操作即可完成订餐；学生可设置“每周一至周五19:00自动打开学习平台，完成签到并查看课程提醒”。

2. 移动应用测试自动化

为移动应用开发者提供高效的测试工具，降低测试成本：

功能测试：自动执行应用的核心流程（如注册、登录、下单、支付），验证功能完整性；
兼容性测试：在不同品牌、不同系统版本的Android设备上并行执行测试用例，检测界面适配问题；
回归测试：应用迭代后，自动重放历史测试用例，快速验证旧功能是否正常工作；
性能测试：记录任务执行时间、CPU/内存占用，评估应用的性能瓶颈（如搜索功能响应速度）。

例如，电商App开发者可通过MobiFlow基准快速验证新版本的“商品搜索→下单→支付”流程是否正常，支持7类主流应用的测试用例自动生成，无需手动编写复杂的测试脚本。

3. 移动开发辅助

帮助开发者提升开发效率，简化重复性工作：

自动化脚本生成：根据任务需求自动生成ADB操作脚本，用于批量测试或演示；
界面元素提取：自动提取应用的控件XML结构，生成界面文档，方便团队协作；
多设备同步操作：通过Wi-Fi连接多个设备，同步执行任务（如批量安装应用、设置系统参数）。

例如，Flutter开发者可使用MobiAgent自动在10台不同分辨率的Android设备上测试应用界面，快速定位布局错乱问题；测试工程师可批量生成“不同场景下的下单测试脚本”，覆盖正常下单、异常支付、退款等多种情况。

4. 个性化服务开发

开发者可基于MobiAgent构建个性化移动服务，适配特定人群需求：

老年人群体：简化操作流程，支持语音指令（如“给子女发微信消息”“查看体检报告”），自动完成复杂步骤；
办公场景：跨应用数据整合（如“从Excel导入客户信息到CRM系统”“将会议记录同步到石墨文档”）；
教育场景：自动整理学习资料（如“从网课平台下载课件并分类保存”“记录错题并生成复习清单”）。

例如，开发者可基于MobiAgent开发“老年人智能助手App”，支持语音指令“打开微信→找到儿子→发送‘我已安全到家’”，自动完成所有操作，无需老人手动点击屏幕。

5. 移动智能体研究与学术实验

为研究者提供标准化的实验平台，推动移动智能体技术发展：

模型对比测试：通过MobiFlow基准对比不同预训练模型（如GPT-5、Gemini-2.5-pro）在移动任务中的表现；
算法优化验证：快速验证新的任务规划算法、UI元素识别方法，无需从零构建实验环境；
数据集构建：使用collect/模块采集自定义数据集，用于训练专属的移动智能体模型。

例如，高校研究者可基于MobiAgent对比不同参数量模型（3B vs 7B）在“跨应用数据传递”任务中的准确率与执行效率，为模型选型提供实证支持；企业研究团队可构建行业专属数据集（如医疗App、金融App），训练适配特定领域的移动智能体。

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五、使用方法

MobiAgent提供两种核心使用方式，分别适用于普通用户和技术开发者，以下是详细步骤：

1. 方式一：直接使用MobiAgent App（适合普通用户）

无需编程基础，通过移动端App即可快速体验任务自动化：

下载App：访问项目GitHub Releases页面（或仓库中提供的Download Link），下载MobiAgent Android应用安装包（APK格式）；
安装与授权：在Android设备上安装APK，打开App后授予“无障碍服务”“存储权限”“悬浮窗权限”（核心权限用于控制应用操作与保存数据）；
输入任务指令：在App首页的输入框中输入自然语言指令（如“打开高德地图，查询从家到公司的路线”）；
执行与查看结果：点击“开始执行”，App自动启动目标应用并完成任务，执行过程中可通过悬浮窗查看进度，完成后生成结果报告（如路线截图、执行日志）。

2. 方式二：使用Python脚本控制（适合开发者/研究者）

通过ADB连接设备，使用Python脚本执行自定义任务，支持更灵活的配置与扩展：

（1）环境搭建

① 虚拟环境创建

使用conda创建独立虚拟环境（推荐Python 3.10）：

conda create -n MobiMind python=3.10
conda activate MobiMind

② 依赖安装

根据需求选择轻量化或全功能依赖：

轻量化依赖（仅运行Agent Runner，无重型库）：
```
pip install -r requirements_simple.txt
```
全功能依赖（支持模型训练、评测基准等）：
```
pip install -r requirements.txt
```

③ 模型权重下载

下载OmniParser图标检测模型权重（用于UI元素识别）：

for f in icon_detect/{train_args.yaml,model.pt,model.yaml} ; do
 huggingface-cli download microsoft/OmniParser-v2.0 "$f" --local-dir weights
done

④ GPU加速配置（可选）

若需要OCR任务的GPU加速，根据CUDA版本安装PaddlePaddle-GPU（以CUDA 11.8为例）：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

详细安装指南参考：PaddlePaddle官方文档

（2）移动设备设置

安装ADBKeyboard：在Android设备上安装ADBKeyboard输入法（用于自动输入文本）；
启用开发者选项：进入设备“设置→关于手机”，连续点击“版本号”7次，开启开发者选项；
允许USB调试：进入“设置→系统和更新→开发者选项”，开启“USB调试”和“USB安装”；
设备连接：使用USB数据线连接手机与电脑，在手机上授权“允许USB调试”（首次连接需确认）。

（3）模型部署

通过vLLM部署Planner、Decider、Grounder三个核心模型（需提前下载模型权重）：

# 部署Decider模型（默认端口8000）
vllm serve IPADS-SAI/MobiMind-Decider-7B --port 8000

# 部署Grounder模型（默认端口8001）
vllm serve IPADS-SAI/MobiMind-Grounder-3B --port 8001

# 部署Planner模型（默认端口8002）
vllm serve Qwen/Qwen3-4B-Instruct --port 8002

注：模型权重需从Hugging Face下载，确保网络通畅；若本地资源有限，可只部署核心模型（如仅部署Planner和Grounder）。

（4）任务配置与启动

编写任务文件：在runner/mobiagent/task.json中定义需要测试的任务，示例格式：

[
 {
  "task_id": "1",
  "task_desc": "打开饿了么，搜索牛肉饭，选择销量第一的商品并截图"
 },
 {
  "task_id": "2",
  "task_desc": "打开小红书，搜索热门防晒霜，复制商品名称"
 }
]

启动Agent Runner：

python -m runner.mobiagent.mobiagent \
 --service_ip localhost \
 --decider_port 8000 \
 --grounder_port 8001 \
 --planner_port 8002

（5）核心参数说明

参数名	功能描述	默认值	可选值范围
--service_ip	模型服务IP地址	localhost	局域网IP/公网IP
--decider_port	Decider模型服务端口	8000	1024-65535
--grounder_port	Grounder模型服务端口	8001	1024-65535
--planner_port	Planner模型服务端口	8002	1024-65535

3. 子模块单独使用

若只需使用某一特定子模块（如MobiFlow评测、AgentRR加速），可参考各子模块目录下的README.md：

MobiFlow评测：进入MobiFlow/目录，运行python run_benchmark.py，支持自定义测试应用与任务难度；
AgentRR加速：进入agent_rr/目录，运行python record.py记录任务轨迹，运行python replay.py重放轨迹；
数据收集：进入collect/目录，运行python collect_data.py启动数据采集，支持配置采集设备数量与任务类型。

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六、常见问题解答（FAQ）

1. ADB连接失败怎么办？

检查设备是否开启USB调试：进入开发者选项确认“USB调试”已开启，若未找到开发者选项，需先通过“关于手机”开启；
检查数据线是否正常：更换原装数据线，确保连接稳定（部分非原装线仅支持充电，不支持数据传输）；
安装ADB驱动：Windows系统需安装手机品牌对应的ADB驱动（如华为、小米官网提供的驱动工具）；
验证ADB连接：在命令行输入adb devices，若显示设备序列号则连接成功，否则重启设备重试。

2. 模型部署时提示“端口被占用”？

查看端口占用情况：Windows系统运行netstat -ano | findstr 8000，Linux/Mac系统运行lsof -i:8000，找到占用端口的进程并关闭；
修改端口参数：在启动模型服务时指定未被占用的端口，如vllm serve IPADS-SAI/MobiMind-Decider-7B --port 8003，同时在启动Agent Runner时同步修改对应端口参数。

3. 任务执行时提示“UI元素未识别”？

检查应用是否为最新版本：部分应用更新后界面结构会变化，导致模型无法识别控件，可暂时回退到测试通过的应用版本；
重新下载OmniParser模型权重：确保weights/目录下的模型文件完整，若缺失可重新执行权重下载命令；
开启OCR增强：在utils/config.py中设置OCR_ENHANCE=True，提升文本类控件的识别精度。

4. 依赖安装时出现“版本冲突”？

使用指定Python版本：确保Python版本为3.10（项目推荐版本），避免使用3.11及以上版本（部分依赖暂不兼容）；
手动指定依赖版本：若requirements.txt中的依赖版本冲突，可根据错误提示修改版本号（如将torch==2.1.0改为torch==2.2.0）；
清理缓存：运行pip cache purge清理pip缓存，再重新安装依赖。

5. GPU加速不生效怎么办？

检查CUDA版本：确保CUDA版本与PaddlePaddle-GPU版本匹配（如CUDA 11.8对应PaddlePaddle-GPU 3.1.0）；
验证GPU可用性：运行python -c "import paddle; print(paddle.device.get_device())"，若输出“gpu:0”则GPU加速生效；
关闭CPU优先：在utils/config.py中设置GPU_ENABLE=True，强制使用GPU执行OCR等任务。

6. 任务执行超时或中途停止？

延长超时时间：在runner/mobiagent/config.py中修改TASK_TIMEOUT参数（默认300秒），复杂任务可设置为600秒；
检查网络状态：跨应用数据传递（如淘宝搜索）需要网络连接，确保设备网络稳定；
减少并行任务数：若同时执行多个任务，可减少task.json中的任务数量，避免设备资源不足。

七、相关链接

GitHub仓库地址：https://github.com/IPADS-SAI/MobiAgent
论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.00531
Hugging Face模型库：https://huggingface.co/IPADS-SAI（MobiMind系列模型）
Hugging Face OmniParser模型：https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0
PaddlePaddle安装文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

八、总结

MobiAgent作为IPADS-SAI开源的可定制移动智能体框架，通过“MobiMind模型家族+AgentRR加速框架+MobiFlow评测基准”的核心组合，构建了从任务解析、模型推理到设备执行、效果评估的完整工具链，其多任务自动化、跨应用协同、轻量化部署等特色，既满足普通用户的日常自动化需求，也为开发者和研究者提供了灵活的二次开发与实验平台。该框架兼容主流Android设备，支持模型替换与功能扩展，在个人服务、应用测试、开发辅助、学术研究等多个场景中具备实用价值，且基于Apache License 2.0协议开源，降低了技术使用与推广的门槛。无论是需要解放双手的普通用户，还是追求高效开发的企业团队，或是专注于移动智能体技术的研究者，都能从MobiAgent中获得适配自身需求的解决方案，其完整的生态支持与清晰的技术文档，也为项目的后续迭代与社区共建奠定了良好基础。

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MobiAgent：开源可定制移动智能体框架，实现多任务自动化与跨应用协同

文章目录

一、MobiAgent是什么？

二、功能特色

1. 多任务自动化，支持跨应用复杂流程

2. 可定制化模型家族，适配不同资源场景

3. AgentRR加速框架，提升任务复用效率

4. 专业评测基准，量化评估执行效果

5. 设备兼容性强，支持主流Android设备

6. 轻量化与全功能双部署选项

7. 完善的数据处理工具链

8. 用户交互友好，降低使用门槛

三、技术细节

1. 系统整体架构

2. 核心技术流程

3. 模型部署与优化

4. 数据处理流程

四、应用场景

1. 个人日常任务自动化

2. 移动应用测试自动化

3. 移动开发辅助

4. 个性化服务开发

5. 移动智能体研究与学术实验

五、使用方法

1. 方式一：直接使用MobiAgent App（适合普通用户）

2. 方式二：使用Python脚本控制（适合开发者/研究者）

（1）环境搭建

① 虚拟环境创建

② 依赖安装

③ 模型权重下载

④ GPU加速配置（可选）

（2）移动设备设置

（3）模型部署

（4）任务配置与启动

（5）核心参数说明

3. 子模块单独使用

六、常见问题解答（FAQ）

1. ADB连接失败怎么办？

2. 模型部署时提示“端口被占用”？

3. 任务执行时提示“UI元素未识别”？

4. 依赖安装时出现“版本冲突”？

5. GPU加速不生效怎么办？

6. 任务执行超时或中途停止？

七、相关链接

八、总结

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