简介

MobiAgent是上海交通大学IPADS实验室开源的移动端智能体全栈解决方案，突破数据获取难、模型训练门槛高、适配复杂三大壁垒。通过AI辅助数据收集流水线、Planner-Decider-Grounder三模块架构和AgentRR记忆加速框架，实现从数据收集到手机部署的全流程操作。项目提供开箱即用的模式和完整资源，大幅降低开发门槛，并通过MobiFlow评测基准证明其性能优势，让移动端智能体技术人人可及。

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清晨醒来，手机自动根据你的日程规划好出行方式，同步推送天气提醒；睡前，工作文件被自动分类归档，资料同步至云端。这样 “省心又懂你” 的移动端智能体验正逐步从想象走进现实。然而，长期以来，移动端智能体（Agent）的开发与部署被 “数据获取难、模型训练门槛高、移动端适配复杂” 三大壁垒所困，严重制约了移动智能体生态的发展。

近期，上海交通大学 IPADS 实验室团队开源了一套名为MobiAgent的移动端智能体全家桶，实现从数据到部署的端侧智能体全栈构建。本文将从技术架构角度，深度解析MobiAgent的核心设计与创新价值。（文末附论文下载）

MobiAgent并非单一工具，而是一套完整的解决方案，其核心优势体现在性能领先与门槛极低两大维度，颠覆了移动端智能体的开发逻辑。MobiAgent将移动智能体开发的全流程工具链开源，用户无需自行搭建复杂环境，即可完成从数据收集到手机部署的全流程操作，相关资源可直接获取：

• 项目仓库：

https://github.com/IPADS-SAI/MobiAgent（含完整代码与文档）

• 模型资源：

https://huggingface.co/IPADS-SAI/collections（提供MobiMind系列预训练模型）

• 部署APP：

https://github.com/IPADS-SAI/MobiAgent/releases/download/v1.0/Mobiagent.apk（可直接安装在手机上的智能体运行端）

这种开箱即用的模式，让开发者跳过了重复造轮子的过程，普通用户也能通过简单配置，生成自己的专属智能体。

MobiAgent技术拆解：“三步走”打造能读懂手机的AI助手

要让AI学会玩手机，需突破“看懂操作-学会决策-高效执行”三大核心环节。MobiAgent通过数据收集流水线、分工明确的模型架构以及记忆加速框架，系统性地解决了这三大难题。

第一步：数据收集流水线，给AI准备“带思路”的教材

高质量的训练数据是智能体聪明的基础。过去，移动端智能体数据收集依赖人工标注，存在成本高、周期长、数据量有限的问题。MobiAgent设计了一套AI辅助的敏捷数据收集流水线，将数据准备效率提升数倍，核心流程分为三步：

MobiAgent数据收集与自进化流程

1. 操作轨迹自动记录

通过一个轻量级工具，自动记录人类在手机上的所有交互行为，包括基础操作，比如点击、滑动、输入文字、滑动等；对于难以通过工具高效捕捉但又重要的行为（比如关闭弹窗等），创建了一个包含这些情况的单独数据集，并在动作空间中添加了一个新的等待动作。

对于简单任务，可由大模型自动执行，并以统一格式自动记录操作轨迹，无需人工参与，进一步提高数据收集效率。

2. 自动生成“带思考过程”的标注数据

仅记录操作还不够，AI需要理解为什么这么操作。MobiAgent引入通用视觉语言模型（VLMs，如Gemini 2.5 Pro），对原始操作轨迹进行逻辑补全：

• 针对每一步操作，VLM自动生成对应的任务意图（如“点击搜索框是为了输入外卖店铺名称”）；

• 补全操作之间的逻辑关联（如“先选择收货地址，再点击提交订单，因为下单需先确认地址”）。

最终形成“操作行为+逻辑思路”的结构化训练数据，让AI不仅知其然，更知其所以然。

3. 数据优化

为避免收集到的数据错误、不均衡或缺乏多样性等，MobiAgent进一步采用了以下优化策略：

• 任务串联：将时间相关的轨迹串联起来，形成对应更复杂任务的新轨迹，提升数据集的多样性。

• 数据重分配：不同的轨迹往往有相似的前缀，不同的后缀。在构建训练数据时，对前缀动作进行采样，保留后缀动作，以确保更均匀的分布。

• 提示词泛化：为每条轨迹分配更多相同语义的不同任务描述，以构建一个更全面的训练数据集。

通过这套流水线，MobiAgent实现了低成本、高质量、规模化的训练数据生产，为后续模型训练奠定基础。

第二步：MobiMind模型架构，分工明确的三人决策小组

MobiMind模型是MobiAgent的大脑，采用“Planner-Decider-Grounder”三模块分工架构，替代了传统智能体单模型包办所有任务的设计，让决策更高效、更精准。三个模块各司其职，协同完成复杂任务：

1. Planner（规划师）：拆解复杂任务，制定行动纲领

面对“订明天上午10点从北京到上海的高铁票，并同步添加到手机日历”这类复杂任务，Planner的核心作用是化繁为简：

• 理解用户自然语言指令的最终目标；

• 将目标拆解为可执行的子步骤，形成任务流程图，例如：

1.打开12306 APP → 2. 登录账号 → 3. 输入出发地（北京）、目的地（上海）、日期（明天）、时间（上午10点左右） → 4. 筛选高铁车次并选择 → 5. 提交订单并支付 → 6. 导出订单信息 → 7. 打开手机日历 → 8. 创建新日程并粘贴订单信息。

• 监控子步骤的执行进度，若某一步失败，则调整后续步骤。

2. Decider（决策者）：分析当前界面，确定下一步做什么

Decider聚焦于当前瞬间的决策，基于Planner的子步骤与当前手机界面信息，判断具体操作：

• 接收Planner下发的子任务（如“输入出发地北京”）；

• 分析当前APP界面截图，识别可用的交互元素（如“出发地输入框”“历史地址列表”“键盘按钮”）；

• 结合任务逻辑，选择最优操作（如“点击出发地输入框，激活键盘准备输入”）。

3. Grounder（执行者）：精准定位操作目标，完成最后一公里

即使明确了“点击出发地输入框”，若无法精准定位其在屏幕上的坐标，操作仍会失败。Grounder的核心作用是精准落地：

• 将Decider输出的操作指令（如“点击出发地输入框”）与界面元素匹配；

• 通过计算机视觉技术，识别目标元素的屏幕坐标；

• 向手机系统发送操作信号，完成点击、输入等动作。

这种分工协作的架构，让每个模块只需专注于单一任务，不仅降低了训练难度（可针对每个模块单独优化），还提升了决策的准确性。例如，Planner无需关注具体按钮的位置，只需专注于任务拆解；Grounder无需理解任务逻辑，只需专注于坐标定位。

第三步：AgentRR加速框架，让Agent拥有肌肉记忆

移动端设备的算力、内存有限，若智能体每次执行任务都需从头思考，会导致响应慢、耗电高。MobiAgent的AgentRR（Agent Record & Replay）加速框架，通过记忆复用解决了这一问题，核心原理类似人类的肌肉记忆，重复做过的事，无需重新思考。

使用AgentRR框架的多智能体架构

1. ActTree：记录操作轨迹的记忆库

AgentRR会将Agent执行过的所有任务轨迹，以ActTree存储起来。ActTree的每个节点代表一个操作步骤，节点之间的连接代表步骤的逻辑关系。例如，“点外卖”任务的ActTree片段如下：

• 根节点：“打开外卖APP”

• 子节点1：“点击搜索框”（承接“打开APP”）

• 子节点2：“输入‘火锅’”（承接“点击搜索框”）

• 子节点3：“点击筛选按钮”（承接“输入‘火锅’”）

任务执行中ActTree架构的构建

每个节点还会记录对应的任务上下文（如“输入‘火锅’”对应的用户指令是“找附近的火锅店”），为后续记忆复用提供依据。

2. 潜记忆模型：快速匹配相似任务

当智能体接到新任务时，一个超轻量级的潜记忆模型（Latent Memory Model）会首先工作：

• 分析新任务的指令与初始界面，提取关键特征（如“任务类型是‘搜索附近商户’，初始界面是外卖APP首页”）；

• 在ActTree中快速检索相似任务的操作轨迹（如过去执行“搜索附近奶茶店”“搜索附近电影院”的轨迹）；

• 若找到匹配的轨迹片段（如“打开APP→点击搜索框”这两步，在“搜索火锅店”“搜索奶茶店”“搜索电影院”任务中完全相同），则直接复用这段轨迹，跳过MobiMind模型的思考过程。

3. 性能提升：2-3倍效率飞跃

在模拟真实用户使用习惯的测试中（80%的请求集中在20%的高频任务，如点外卖、查地图、发消息），AgentRR的动作复用率高达60%-85%。这意味着，智能体执行高频任务时，大部分步骤无需重新思考，直接复用历史轨迹。在复杂任务场景（如外卖和在线购物）中，AgentRR相比基线方法平均性能提升2到3倍。

MobiFlow评测基准

要证明智能体的能力，需要一套贴近真实场景的评测标准。过去，移动端智能体评测存在两大问题：一是场景单一（多针对某一APP测试），二是评分粗暴（“完成任务得满分，失败得零分”）。MobiAgent团队打造了MobiFlow评测基准，填补了这一空白。

MobiFlow整体架构

MobiFlow聚焦国内用户常用的APP场景，涵盖5大领域、20+主流APP，设计了50+高频任务，且每个任务均包含动态干扰与异常场景。MobiFlow摒弃了“非0即1”的评分方式，而是基于任务的关键里程碑（子步骤）进行打分，更能体现Agent的真实能力。以“订外卖”任务为例，评分维度包括：

• 准确性：是否成功打开APP（10分）、是否正确输入地址（20分）、是否选对店铺与商品（30分）、是否完成支付（40分）；

• 效率：完成所有里程碑的总耗时（超时扣分）；

• 鲁棒性：遇到弹窗广告时是否能正确关闭（不扣分）、网络中断后是否能重新连接（扣分减半）；

• 资源消耗：任务过程中的平均内存占用（超标扣分）。

通过这种精细化评分，MobiFlow能客观反映智能体在复杂场景+动态干扰下的综合表现，避免了“单一任务满分、实际场景翻车”的片面性。

实测结果

基于MobiFlow评测基准，研究团队将MobiAgent与当前主流方案进行对比，结果显示MobiAgent在多维度均处于领先地位：

不同智能体模型在真实环境下任务的完成情况对比

在购物和外卖等复杂任务中，MobiAgent在任务分解与理解、指令遵循以及异常情况处理等方面表现出卓越的性能。现有智能体模型仍然存在任务无法终止的情况，例如某些动作的无限重复，而MobiAgent在所有测试场景中均未出现此问题。

MobiAgent的价值，不仅在于其性能领先，更在于其开源普惠，它将移动智能体技术栈变成了人人可及的工具。那个“手机比你更懂你”的智能移动时代，正从MobiAgent开始，加速到来。

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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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