Mobile-Agent：基于多模态大模型的跨平台 GUI 自动化代理

任务：创建新 PPT 并插入艺术字。 Agent 可自动启动 PowerPoint，新建文稿，并在指定位置插入文字内容，完全替代重复性鼠标点击。

场景 2：Web 端信息查询

任务：在 Skyscanner 搜索特定日期的航班。 Agent 能自动填写出发地、目的地及日期，并提交搜索请求，适合批量比价场景。

场景 3：移动端内容整理

任务：搜索并保存特定笔记。 Agent 模拟用户操作路径，完成搜索、筛选、保存的全流程，极大提升信息收集效率。

五、生态工具链

Mobile-Agent 不仅仅是一个单一工具，而是一套完整的 GUI 自动化解决方案：

• Mobile-Agent-v3：当前最新版，支持全平台。
• UI-S1：基于半在线强化学习推进 GUI 自动化。
• GUI-Critic-R1：专注于操作前的错误诊断，提高成功率。
• PC-Agent：针对桌面应用的复杂操作框架。
• Mobile-Agent-E：支持自我进化，能从错误中学习改进。

六、部署与体验

本地部署

如果你希望在本地运行 Agent，可以参考以下步骤：

# 1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/X-PLUG/MobileAgent.git
cd MobileAgent

# 2. 进入 v3 目录
cd Mobile-Agent-v3

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置 API 密钥（需自行申请）
# 5. 连接设备（Android 需开启 ADB 调试）
# 6. 运行示例
python run_api.py --instruction "你的指令"

模型资源

若仅需使用 GUI-Owl 模型进行推理，可从以下渠道获取：

• HuggingFace：GUI-Owl-7B, GUI-Owl-32B
• ModelScope：GUI-Owl-7B, GUI-Owl-32B

七、技术亮点解析

1. 多模态感知

Agent 不仅能理解文本，还能同时处理屏幕截图中的视觉信息和 UI 结构信息，实现类似人类的'看图说话'能力。

2. 端到端操作

传统工具通常需要先识别元素再定位坐标最后执行，Mobile-Agent 将这些步骤融合在模型内部，减少了中间环节的误差。

3. 智能规划与反思

在执行失败时，Agent 具备分析原因并重试的能力，这种反思机制显著提升了复杂任务的完成率。

八、应用价值

• 自动化测试：辅助生成回归测试用例，发现 UI Bug。
• 用户行为模拟：帮助产品经理还原真实用户路径，优化体验。
• 日常提效：解放双手，处理重复性操作。
• 无障碍辅助：通过语音控制降低设备使用门槛。

九、未来展望

随着 Qwen-3-VL 等新基座模型的接入，Mobile-Agent 将继续在模型能力、平台支持和用户体验上迭代。从简单的点击操作到复杂的跨应用任务，其边界正在不断扩展。

作为完全开源的 GUI 自动化工具，无论是开发者还是研究者，都能从中找到有价值的参考。项目地址：GitHub: X-PLUG/MobileAgent。

对于关注 AI 自动化、GUI 操作及多模态大模型方向的读者，这个项目值得深入探索。