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Mobile-Agent – 自主多模态移动设备代理,通过视觉感知实现智能化手机操作

来源:爱论文 时间:2025-01-14 11:44:27

Mobile-Agent是什么

Mobile-Agent 是具有移动性的智能代理软件实体,能在网络的各个节点之间移动,代表用户或其他代理进行工作。能根据具体情况中断当前执行,移动至另一设备上恢复运行,及时返回结果。这种移动的目的是使程序的执行尽可能靠近数据源,降低网络通信开销,节省带宽,平衡负载,加快任务的执行,提高分布式系统的处理效率。

Mobile-Agent 的应用发展迅速,在移动设备操作领域。例如,阿里巴巴与北京交通大学共同提出的 Mobile-Agent-v2 是通过多代理协作实现有效导航的移动设备操作助手。基于多模态大语言模型(MLLM),能自主完成复杂的移动设备操作任务。Mobile-Agent-v2 包含规划Agent、决策Agent和反思Agent三个专业角色,能根据历史操作生成任务,在操作过程中进行自我反思和调整。Mobile-Agent 也支持纯视觉解决方案,不需要依赖系统的UI文件,是通过分析图像来理解和操作手机。使能在不同的移动操作系统环境中灵活应用。

Mobile-Agent的主要功能

操作定位:Mobile-Agent 能准确识别并点击屏幕上的特定图标和文本。通过检测模型和视觉感知工具来确定操作位置,例如使用 OCR 工具定位文本或通过图标检测工具识别图标。自我规划:可以根据用户的指令和当前屏幕的状态,自动规划并执行一系列操作步骤,直到完成任务。Mobile-Agent 通过迭代方式获取屏幕截图,结合操作历史和系统提示来决定下一步操作。自我反思:在操作过程中,如果出现错误或无效操作,Mobile-Agent 能够及时发现并采取补救措施。例如,当操作后屏幕没有变化或显示错误页面时,会尝试其他操作或调整参数。多应用操作:Mobile-Agent 支持跨多个应用程序的自动化操作,例如在不同应用之间切换和协同完成任务。纯视觉解决方案:不依赖于系统的 XML 文件或其他元数据,是通过分析图像来理解和操作手机,使得其操作范围不受限制。

Mobile-Agent的技术原理

多模态大语言模型:Mobile-Agent 结合了大规模语言模型(如 GPT-4V),用于理解和执行用户的自然语言指令。模型能通过读取屏幕截图和用户指令来生成相应的操作步骤。视觉感知技术文本和图标检测:系统使用光学字符识别(OCR)工具来定位屏幕上的文本,通过图标检测工具和 CLIP 模型来识别图标的准确位置。使 Mobile-Agent 能准确地识别和定位屏幕上的元素,执行精确的操作.屏幕截图分析:Mobile-Agent 通过分析当前屏幕截图来获取操作所需的视觉信息。将屏幕截图作为输入,结合操作历史和用户指令,来决定下一步的操作。多智能体协作机制:Mobile-Agent 采用多智能体架构,包含多个专门的智能体,如视觉感知智能体、决策智能体、执行智能体和反思智能体。这些智能体各司其职,通过协作来完成复杂的移动设备操作任务。自主任务规划和执行自我规划:Mobile-Agent 能够根据用户的指令和当前屏幕的状态,自动规划并执行一系列操作步骤。它通过迭代的方式,反复截取屏幕截图,处理提示和操作历史,生成下一步操作。自我反思:在操作过程中,如果出现错误或无效操作,Mobile-Agent 能够及时发现并采取补救措施。例如,当操作后屏幕没有变化或显示错误页面时,它会尝试其他操作或调整参数。提示格式:Mobile-Agent 采用 ReAct 中的提示格式,要求代理输出三个部分:观察(Observation)、思考(Thought)和行动(Action)。有助于代理更好地理解和执行任务。

Mobile-Agent的项目地址

Github仓库:https://github.com/X-PLUG/MobileAgentarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2401.16158在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/junyangwang0410/Mobile-Agent

Mobile-Agent的应用场景

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