5 个 AI 操纵手机的 GitHub 项目，太强了

在过去，如果我们想自动化操作手机，通常需要使用 Appium 或 Airtest 这样的工具，但这要求开发者必须深入了解 APP 的底层元素 ID，比如 resource-id 或 xpath。

一旦 APP 更新，ID 变了，脚本就废了。

现在有了 AI 大模型，尤其是视觉模型，让 AI 操纵手机做成了可能。推荐几个比较热门的 AI 操纵手机的开源项目，感兴趣的收藏。

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01、MobiAgent：移动智能体框架

这个叫 MobiAgent 的开源项目是 IPADS 实验室专为手机交互设计的框架。能让 AI 控制手机自己干活。

这个智能 Agent 系统，可以把复杂任务分解为三个专业化模块：

Planner 负责制定整体计划，Decider 判断每一步该点击哪里，Grounder 则精准定位屏幕上的具体操作位置。

从原理上讲，MobiAgent 包括三个核心组件：MobiMind 模型家族、AgentRR 加速框架和 MobiFlow 基准测试平台。

MobiMind 是智能核心，包含多个不同参数规模的模型。AgentRR 加速框架则对重复任务进行优化，大幅降低二次执行的耗时。

而 MobiFlow 基准测试平台，覆盖小红书、高德地图、饿了么、淘宝等 10 + 主流 App，包含简单和困难两个难度等级，为移动智能代理的性能评估提供了标准化场景。

开源地址：https://github.com/IPADS-SAI/MobiAgent

02、Mobile-Agent：阿里开源

这个叫 Mobile-Agent 的开源项目是阿里开源的。Mobile-Agent 能看见屏幕、能点击按钮、能像人一样跨 APP 操作，而且不依赖原本复杂的系统后台接口，而是像人类一样，通过看屏幕来操作手机。

原理都差不多， AI 识别屏幕上的所有图标、文字和按钮。即使按钮没有文字说明，只有一个图标，它也能通过视觉理解其含义。

根据你的指令生成一步步的计划。然后 AI 结合当前屏幕状态，决定下一步具体点哪里，还是滑动，或者是输入文字。

通过 ADB（Android Debug Bridge）向手机发送点击或滑动指令。而且每执行一步，它会再次截图确认，如果发现不对，它会自我修正。

开源地址：https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

03、Droidrun机自动化 Agent 框架

Droidrun 是一个基于 AI 大模型的 Android/iOS 自动化 Agent 框架。

目前在 GitHub 上有 6.2K 的 Star。

它的核心理念是将思考交给 AI，将执行交给框架，从而打破了传统自动化脚本对特定 UI 控件的强依赖。

开源地址：https://github.com/droidrun/droidrun

04、AppAgent：腾讯开源

这个开源项目的全称是 "Multimodal Agents as Smartphone Users"，像智能手机用户一样的多模态智能体。

它的设计初衷是赋予 AI  Agent 像人类用户一样的感知和操作能力。

它通过 ADB（Android Debug Bridge）获取手机屏幕截图，发送给多模态大模型。

模型分析截图中的 UI 元素，决定下一步是点击哪个坐标还是滑动屏幕，从而实现真正的视觉交互。

和其它开源项目不同，AppAgent 模仿了人类学习新软件的过程：

当你给它一个新的 App 时，它可以通过自主探索或者观察人类演示来学习。

在这个过程中，它会记录下每个按钮是干什么的，并生成一份使用文档（Knowledge Base）。

当需要执行具体任务，它会调用之前生成的文档，精准地执行操作，而不需要每次都重新摸索。

开源地址：https://github.com/TencentQQGYLab/AppAgent

05、mobile-use：说句话自动化你的手机

这个开源项目现在有 1.8k 的 Star。支持安卓和 iOS 系统。

Mobile-Use 是一个由 Minitap AI 团队开源的 Python 库。它的核心逻辑是让 AI 模型模拟人类的操作行为。

它会截取当前手机屏幕的图像，将截图和用户的指令发送给多模态大模型。模型会分析截图，判断如果要完成这个任务，我现在该点哪里。

模型返回具体的坐标或操作指令（点击、滑动、输入），Mobile-Use 将其转换为底层的 ADB 命令执行。

执行完动作后，再次截图，确认是否进入了下一页，直到任务完成。

开源地址：https://github.com/minitap-ai/mobile-use

而且在技术实现上，mobile-use 集成了 Maestro 移动测试框架作为底层交互引擎，确保了对真实设备操作的稳定性和可靠性。同时，项目支持多种大模型后端，用户可以根据需要选择 OpenAI API、本地部署模型或其他兼容服务。

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