移动端自动化工具汇总

夜眠迟2025-12-172025-12-17

[up主专用，视频内嵌代码贴在这]

近年来，随着 AI Agent 技术的飞速发展，越来越多开发者尝试将智能助手部署到手机上，实现真正的“本地、常驻、全自动”操作体验。然而，移动端系统（尤其是 Android/iOS 原生系统）对自动化和常驻 Agent 的限制极为严格，使得这一目标在实际落地中困难重重。

最近，豆包手机助手与努比亚的深度定制合作因触碰系统权限边界而被多家厂商封杀，引发了广泛讨论。这也再次印证了一个事实：

📌 真正的移动端 AI Agent，目前仍需绕道实现。

🧠 移动端自动化的两大技术路径

目前主流的自动化方案主要分为两类：

通过 Android 的无障碍服务 API 获取 UI 元素（如按钮、文本、坐标），并执行点击、滑动等操作。优点是成本低、效率高，缺点是对界面语义理解有限。

利用视觉感知 + 语言理解能力，识别 UI 界面并做出决策。虽然更智能，但成本高、响应慢，且对算力要求较高。

✅ 最佳实践：将 LLM 语义理解与 Accessibility Service 结合，实现高效且智能的自动化操作。

通常，Agent 在服务端或本地 PC 运行，手机作为交互与触发端。Agent 通过 ADB、WebDriverAgent 等协议远程控制手机，实现自动化任务执行。

以下是豆包精选的移动端自动化开源项目，分为两大类：

项目名称	简介
Open-AutoGLM	智谱开源的手机端智能助理框架，类似豆包助手
Mobile-Agent	多模态模型处理长序列任务，支持视觉感知
Android Use	ADB + Accessibility + LLM 的高效自动化框架
肉包 Roubao	无需电脑，基于 Shizuku 获取权限的 AI 助手
Open-AutoGLM-Hybrid	真正本地运行的 Open-AutoGLM 版本
DroidRun	支持自然语言控制 Android/iOS 设备
Midscene.js	用自然语言编写自动化脚本，支持 Web 和移动端
Arbigent	将复杂任务分解为小场景，提升自动化可预测性
Mobile-use	移动端自动化工具集
AutoGen	微软开源的 Agent 框架
AppAgent	腾讯开源的移动端 Agent 工具

在移动端实现真正的 AI 自动化，仍需在系统限制、性能开销与语义理解之间做出权衡。
结合 Accessibility API 与 LLM 的混合方案，是当前最具性价比的路径。

而这些开源项目，正是通往智能手机自动化未来的基石。
不管你是开发者、测试工程师，还是 AI Agent 爱好者，都值得深入探索。