[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-X-PLUG--MobileAgent":3,"tool-X-PLUG--MobileAgent":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",157379,2,"2026-04-15T23:32:42",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":74,"owner_location":74,"owner_email":74,"owner_twitter":74,"owner_website":74,"owner_url":75,"languages":76,"stars":108,"forks":109,"last_commit_at":110,"license":111,"difficulty_score":112,"env_os":113,"env_gpu":114,"env_ram":115,"env_deps":116,"category_tags":119,"github_topics":121,"view_count":32,"oss_zip_url":74,"oss_zip_packed_at":74,"status":17,"created_at":134,"updated_at":135,"faqs":136,"releases":164},8005,"X-PLUG\u002FMobileAgent","MobileAgent"," Mobile-Agent: The Powerful GUI Agent Family","MobileAgent 是由阿里巴巴通义实验室研发的强大图形用户界面（GUI）智能体家族，旨在让 AI 像人类一样“看懂”并“操作”手机、电脑及浏览器界面。它主要解决了传统自动化脚本灵活性差、难以适应复杂多变界面以及跨平台操作困难的问题，能够自主完成从简单点击到多步骤长程任务的各种操作。\n\n这款工具非常适合开发者构建自动化应用、研究人员探索多模态交互技术，同时也为普通用户提供了便捷的智能助手体验，帮助其高效处理重复性屏幕操作。MobileAgent 的核心亮点在于其最新的 GUI-Owl-1.5 系列模型，这是基于 Qwen3-VL 打造的下一代原生多平台基础模型。它不仅支持桌面、移动和浏览器端的全场景覆盖，还在 20 多个权威评测基准中取得了领先成绩。其具备出色的视觉定位能力、工具调用技巧以及长时记忆机制，能够理解复杂的界面布局并规划执行路径。目前，MobileAgent 已提供多种尺寸的模型版本，并支持在阿里云无影云手机等环境中无缝部署，让用户能快速体验端到端的智能操作服务。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_d97f8637107d.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch2 style=\"font-size: 28px;\">\n\t\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"30px\" style=\"vertical-align: middle; margin-right: 10px;\">\n \tMobile-Agent: The Powerful GUI Agent Family by Tongyi Lab, Alibaba Group\n\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_dfc4f3854bfe.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F7423\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_bbada6ddd5d3.png\" alt=\"MobileAgent | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n👏 Welcome to try Mobile-Agent-v3.5 via our **[\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> Modelscope online demo](http:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fstudios\u002FMobileAgentTest\u002Fcomputer_use)** or **[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> Bailian online demo](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fnext?tab=demohouse#\u002Fexperience\u002Fadk-computer-use\u002Fpc)**!\n\n❗️We provide the Mobile-Agent-v3.5 API on \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\">Bailian for quick experience. View the [documentation](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fcn-beijing?tab=model#\u002Fmodel-market\u002Fdetail\u002Fgui-plus-2026-02-26).\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002FmPLUG\u002Fgui-owl-15\" target=\"_blank\">GUI-Owl-1.5 Collection\u003C\u002Fa> |\n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fcollections\u002Fiic\u002FGUI-Owl-15\" target=\"_blank\">GUI-Owl-1.5 Collection\u003C\u002Fa> \n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-32B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-32B\u003C\u002Fa> | \n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-32B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-32B\u003C\u002Fa> ｜\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-7B\u003C\u002Fa> |\n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-7B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-7B\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"README.md\">English\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"README_zh.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003Chr>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📢News\n\n- `[2026.3.31]`🔥🔥 The  Mobile-Agent-v3.5 is now available on **Alibaba Cloud Wuying Cloud Phone** (无影云手机) - a cloud-based Android environment for seamless Mobile Use experience. **Learn More**: [Alibaba Cloud Wuying Cloud Phone](https:\u002F\u002Fwww.aliyun.com\u002Fproduct\u002Fcloud-phone) | [Documentation](https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fecp\u002Fquickly-experience-and-create-cloud-phone-mobileclaw).\n- `[2026.3.19]`🔥🔥 The **GUI-Owl-1.5** series models are now available for online inference. Please refer to the [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> **Alibaba Cloud Bailian**](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fcn-beijing?tab=model#\u002Fmodel-market\u002Fdetail\u002Fgui-plus-2026-02-26), and [\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> **Modelscope API-Inference**](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-1.5-8B-Think).\n- `[2026.2.14]`🔥 **GUI-Owl-1.5** is released, a new family of native multi-platform GUI agent foundation models (2B\u002F4B\u002F8B\u002F32B\u002F235B; Instruct & Thinking). The next-generation native GUI agent model family built on Qwen3-VL, supporting **desktop\u002Fmobile\u002Fbrowser** automation and achieving **SOTA results on 20+ GUI benchmarks**, with strong performance on end-to-end tasks, grounding, tool\u002FMCP calling, and long-horizon memory. Model weights are available on [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002FmPLUG\u002Fgui-owl-15). Technical report is avaliable on [Link](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2602.16855). See the [GUI-Owl 1.5 README](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5) for details.\n- `[2025.11.25]` The GUI-Owl series models are now available for online inference, thanks to [**Alibaba Cloud Bailian**](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002F?spm=5176.21213303.J_qCOwPWspKEuWcmp8qiZNQ.131.39712f3dOmFAxI&scm=20140722.S_card%40%40%E4%BA%A7%E5%93%81%40%402983180.S_card0.ID_card%40%40%E4%BA%A7%E5%93%81%40%402983180-RL_%E7%99%BE%E7%82%BC-LOC_search%7EUND%7Ecard%7EUND%7Eitem-OR_ser-V_3-P0_0&tab=model#\u002Fmodel-market\u002Fdetail\u002Fgui-plus) for providing computing power support. Please refer to the [Link](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-7B).\n- `[2025.10.30]` We released **OSWorld-MCP**, which is a benchmark for evaluating Model Context Protocol (MCP) tool invocation capabilities in real-world scenarios. See the [Link](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FOSWorld-MCP).\n- `[2025.9.24]` We've released the demo on ModelScope that's based on Wuying Cloud Desktop and Phone. No need to deploy models locally or prepare devices, just input your instruction to experience Mobile-Agent-v3! [\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> ModelScope Demo Link](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fstudios\u002Fwangjunyang\u002FMobile-Agent-v3) and [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> Bailian Demo Link](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fnext?tab=demohouse#\u002Fexperience\u002Fadk-computer-use\u002Fpc). For a limited-time free Mobile-Agent-v3 API, please check the [documentation](https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fmodel-studio\u002Fui-agent-api). The new version based on Qwen-3-VL is coming soon.\n- `[2025.9.19]` GUI-Critic-R1 has been accepted by **The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)**. \n- `[2025.9.16]` We have released our latest work, **UI-S1: Advancing GUI Automation via Semi-online Reinforcement Learning**. The [paper](https:\u002F\u002Fwww.arxiv.org\u002Fabs\u002F2509.11543), [code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1), [dataset](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FmPLUG\u002FUI_S1_dataset) and [model](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FUI-S1-7B) are now open-sourced.\n- `[2025.9.16]` We've open-sourced the code of GUI-Owl and Mobile-Agent-v3 on OSWorld, AndroidWorld, and real-world mobile scenarios. See the [OSWorld Code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#evaluation-on-osworld). The OSWorld RL-tuned [checkpoint](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B-Desktop-RL) of GUI-Owl is also released. See the [AndroidWorld Code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#evaluation-on-androidworld) and [Real-world Scenarios Code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#deploy-mobile-agent-v3-on-your-mobile-device).\n- `[2025.8.20]`All new **GUI-Owl** and **Mobile-Agent-v3** are released! Technical report can be found [here](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.15144). And model checkpoint will be released on [GUI-Owl-7B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B) and [GUI-Owl-32B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-32B).\n  - GUI-Owl is a multi-modal cross-platform GUI VLM with GUI perception, grounding, and end-to-end operation capabilities.\n  - Mobile-Agent-v3 is a cross-platform multi-agent framework based on GUI-Owl. It provides capabilities such as planning, progress management, reflection, and memory.\n- `[2025.8.14]`Mobile-Agent-v3 won the **best demo award** at the ***The 24rd China National Conference on Computational Linguistics*** (CCL 2025).\n- `[2025.3.17]` PC-Agent has been accepted by the **ICLR 2025 Workshop**.\n- `[2024.9.26]` Mobile-Agent-v2 has been accepted by **The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)**.\n- `[2024.7.29]` Mobile-Agent won the **best demo award** at the ***The 23rd China National Conference on Computational Linguistics*** (CCL 2024).\n- `[2024.3.10]` Mobile-Agent has been accepted by the **ICLR 2024 Workshop**.\n\n## 📊Results\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_95b8d0e2b8a3.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 👀Features\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_9477464c5f84.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📝Series of Work\n\n- [**Mobile-Agent-v3.5**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5) (Preprint): Multi-platform Fundamental GUI Agents. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2602.16855) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5)\n- [**Mobile-Agent-v3**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3) (Preprint): Multi-modal and multi-platform GUI agent. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.15144) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3)\n- [**UI-S1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1) (ACL 2026 main): Advancing GUI Automation via Semi-online Reinforcement Learning. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2509.11543) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1) [**[Dataset]**](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FmPLUG\u002FUI_S1_dataset)\n- [**GUI-Critic-R1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI-Critic-R1) (NeurIPS 2025): A GUI-Critic for pre-operative error diagnosis method. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2506.04614) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI-Critic-R1)\n- [**PC-Agent**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FPC-Agent) (ICLR 2025 Workshop): Multi-agent for multimodal PC operation. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.14282) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FPC-Agent)\n- [**Mobile-Agent-E**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-E) (Preprint): Multi-agent for self-evolving mobile phone operation. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2501.11733) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-E)\n- [**Mobile-Agent-v2**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v2) (NeurIPS 2024): Multi-agent for multimodal mobile phone operation. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.01014) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v2)\n- [**Mobile-Agent-v1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v1) (ICLR 2024 Workshop): Single-agent for multimodal mobile phone operation. [**[Paper]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.16158) [**[Code]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v1)\n\n## 📺Demo\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>Learn about Mobile-Agent-v3.5\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F97871c8c-5d1d-4f0f-aab0-84adddacbd0f\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 💻PC + 🌐Web\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>Search for the stock prices of Apple and Nvidia respectively. Then create a new spreadsheet in WPS Office. Enter the company names in column A and the retrieved stock prices in column B.\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F5dbc349b-0c99-4e66-a5c6-ad6d8accb933\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>Create a new document in WPS Office and write a brief introduction about Alibaba with font size 12. Then search for Alibaba's logo in Edge browser, copy an image, and paste it at the end of the document.\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8122baec-b5a1-49d8-a47d-cb613d21ec72\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 📱Phone\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>Today is Sunday, February 15, 2025. Search for flights from Guangzhou to Chengdu five days from now on Ctrip, check the cheapest flight, then search for the cheapest train ticker on the same route and tell me their prices.\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F4c5f29b1-c319-41bb-876d-9915bc3e215f\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>Check the \"魔搭ModelScope社区\" (ModelScope Community) account on Xiaohongshu and Douyin, then tell me the total follower count across both platforms.\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F4ff3e951-f93a-49e8-b800-f060f765d67d\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## ⭐Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_b9213b019b5b.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#X-PLUG\u002FMobileAgent&Date)\n\n## 📑Citation\n\nIf you find Mobile-Agent useful for your research and applications, please cite using this BibTeX:\n```\n@article{xu2026mobile,\n  title={Mobile-Agent-v3. 5: Multi-platform Fundamental GUI Agents},\n  author={Xu, Haiyang and Zhang, Xi and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Zhu, Zhaozai and Zhou, Shengjie and Hu, Xuhao and Gao, Feiyu and Cao, Junjie and Wang, Zihua and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2602.16855},\n  year={2026}\n}\n\n@article{ye2025mobile,\n  title={Mobile-Agent-v3: Foundamental Agents for GUI Automation},\n  author={Ye, Jiabo and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Zhu, Zhaoqing and Zheng, Ziwei and Gao, Feiyu and Cao, Junjie and Lu, Zhengxi and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2508.15144},\n  year={2025}\n}\n\n@article{lu2025ui,\n  title={UI-S1: Advancing GUI Automation via Semi-online Reinforcement Learning},\n  author={Lu, Zhengxi and Ye, Jiabo and Tang, Fei and Shen, Yongliang and Xu, Haiyang and Zheng, Ziwei and Lu, Weiming and Yan, Ming and Huang, Fei and Xiao, Jun and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2509.11543},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wanyan2025look,\n  title={Look Before You Leap: A GUI-Critic-R1 Model for Pre-Operative Error Diagnosis in GUI Automation},\n  author={Wanyan, Yuyang and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Ye, Jiabo and Kou, Yutong and Yan, Ming and Huang, Fei and Yang, Xiaoshan and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2506.04614},\n  year={2025}\n}\n\n@article{liu2025pc,\n  title={PC-Agent: A Hierarchical Multi-Agent Collaboration Framework for Complex Task Automation on PC},\n  author={Liu, Haowei and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Wanyan, Yuyang and Wang, Junyang and Yan, Ming and Zhang, Ji and Yuan, Chunfeng and Xu, Changsheng and Hu, Weiming and Huang, Fei},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2502.14282},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wang2025mobile,\n  title={Mobile-Agent-E: Self-Evolving Mobile Assistant for Complex Tasks},\n  author={Wang, Zhenhailong and Xu, Haiyang and Wang, Junyang and Zhang, Xi and Yan, Ming and Zhang, Ji and Huang, Fei and Ji, Heng},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2501.11733},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wang2024mobile2,\n  title={Mobile-Agent-v2: Mobile Device Operation Assistant with Effective Navigation via Multi-Agent Collaboration},\n  author={Wang, Junyang and Xu, Haiyang and Jia, Haitao and Zhang, Xi and Yan, Ming and Shen, Weizhou and Zhang, Ji and Huang, Fei and Sang, Jitao},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2406.01014},\n  year={2024}\n}\n\n@article{wang2024mobile,\n  title={Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual Perception},\n  author={Wang, Junyang and Xu, Haiyang and Ye, Jiabo and Yan, Ming and Shen, Weizhou and Zhang, Ji and Huang, Fei and Sang, Jitao},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2401.16158},\n  year={2024}\n}\n```\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_d97f8637107d.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch2 style=\"font-size: 28px;\">\n\t\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"30px\" style=\"vertical-align: middle; margin-right: 10px;\">\n \tMobile-Agent：阿里巴巴通义实验室推出的强大GUI代理家族\n\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_dfc4f3854bfe.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F7423\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_bbada6ddd5d3.png\" alt=\"MobileAgent | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n👏 欢迎通过我们的**[\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> Modelscope在线演示](http:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fstudios\u002FMobileAgentTest\u002Fcomputer_use)**或**[\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> 通义万相在线演示](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fnext?tab=demohouse#\u002Fexperience\u002Fadk-computer-use\u002Fpc)**体验Mobile-Agent-v3.5！\n\n❗️我们已在\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\">通义万相上提供了Mobile-Agent-v3.5的API，方便您快速体验。查看[文档](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fcn-beijing?tab=model#\u002Fmodel-market\u002Fdetail\u002Fgui-plus-2026-02-26)。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002FmPLUG\u002Fgui-owl-15\" target=\"_blank\">GUI-Owl-1.5合集\u003C\u002Fa> |\n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fcollections\u002Fiic\u002FGUI-Owl-1.5\" target=\"_blank\">GUI-Owl-1.5合集\u003C\u002Fa> \n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-32B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-32B\u003C\u002Fa> | \n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-32B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-32B\u003C\u002Fa> ｜\n\t🤗 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-7B\u003C\u002Fa> |\n\t\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-7B\" target=\"_blank\">GUI-Owl-7B\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"README.md\">English\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"README_zh.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003Chr>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📢新闻\n\n- `[2026.3.31]`🔥🔥 Mobile-Agent-v3.5 现已在 **阿里云无影云手机** 上线，这是一个基于云端的 Android 环境，可提供无缝的移动使用体验。**了解更多**：[阿里云无影云手机](https:\u002F\u002Fwww.aliyun.com\u002Fproduct\u002Fcloud-phone) | [文档](https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fecp\u002Fquickly-experience-and-create-cloud-phone-mobileclaw)。\n- `[2026.3.19]`🔥🔥 **GUI-Owl-1.5** 系列模型现已支持在线推理。请访问 [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> **阿里云百炼**](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fcn-beijing?tab=model#\u002Fmodel-market\u002Fdetail\u002Fgui-plus-2026-02-26)，以及 [\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> **Modelscope API 推理**](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-1.5-8B-Think)。\n- `[2026.2.14]`🔥 **GUI-Owl-1.5** 正式发布，这是一系列原生多平台 GUI 代理基础模型（2B\u002F4B\u002F8B\u002F32B\u002F235B；指令与思考）。该系列下一代原生 GUI 代理模型基于 Qwen3-VL 构建，支持 **桌面\u002F移动端\u002F浏览器端** 自动化，并在 **20 多项 GUI 基准测试中达到 SOTA 水平**，在端到端任务、场景理解、工具\u002FMCP 调用以及长时记忆等方面表现优异。模型权重已在 [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcollections\u002FmPLUG\u002Fgui-owl-15) 上开放下载。技术报告可在 [Link](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2602.16855) 查阅。详情请参见 [GUI-Owl 1.5 README](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5)。\n- `[2025.11.25]` 在 **阿里云百炼** 的算力支持下，GUI-Owl 系列模型现已开放在线推理。请访问 [Link](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fmodels\u002Fiic\u002FGUI-Owl-7B)。感谢 **阿里云百炼** 提供的强大算力支持。\n- `[2025.10.30]` 我们发布了 **OSWorld-MCP**，这是一个用于评估模型上下文协议（MCP）工具调用能力的真实场景基准测试。详情请参见 [Link](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FOSWorld-MCP)。\n- `[2025.9.24]` 我们在 ModelScope 上推出了基于无影云桌面和云手机的演示。无需本地部署模型或准备设备，只需输入指令即可体验 Mobile-Agent-v3！[\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_ad19c9d61b7a.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> ModelScope 演示链接](https:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fstudios\u002Fwangjunyang\u002FMobile-Agent-v3)，以及 [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_1d89ed7d0676.png\" width=\"14px\" style=\"display:inline;\"> 百炼演示链接](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002Fnext?tab=demohouse#\u002Fexperience\u002Fadk-computer-use\u002Fpc)。限时免费的 Mobile-Agent-v3 API 可通过 [文档](https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fmodel-studio\u002Fui-agent-api) 获取。基于 Qwen-3-VL 的新版本即将推出。\n- `[2025.9.19]` GUI-Critic-R1 已被 **第三十九届神经信息处理系统年度会议（NeurIPS 2025）** 接受。\n- `[2025.9.16]` 我们发布了最新成果 **UI-S1：通过半在线强化学习推进 GUI 自动化**。相关 **论文**（[Link](https:\u002F\u002Fwww.arxiv.org\u002Fabs\u002F2509.11543)）、**代码**（[Link](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1)）、**数据集**（[Link](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FmPLUG\u002FUI_S1_dataset)）和 **模型**（[Link](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FUI-S1-7B)）均已开源。\n- `[2025.9.16]` 我们已将 GUI-Owl 和 Mobile-Agent-v3 的代码在 OSWorld、AndroidWorld 以及真实移动场景中开源。详情请参见 [OSWorld 代码](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#evaluation-on-osworld)。同时，OSWorld RL 调优后的 **检查点**（[Link](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B-Desktop-RL)）也已发布。更多代码请查阅 [AndroidWorld 代码](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#evaluation-on-androidworld) 和 [真实场景代码](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3#deploy-mobile-agent-v3-on-your-mobile-device)。\n- `[2025.8.20]` 全新 **GUI-Owl** 和 **Mobile-Agent-v3** 正式发布！技术报告可在此查阅 [Link](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.15144)。模型检查点将分别在 [GUI-Owl-7B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-7B) 和 [GUI-Owl-32B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FmPLUG\u002FGUI-Owl-32B) 上发布。\n  - GUI-Owl 是一款多模态跨平台 GUI VLM，具备 GUI 感知、场景理解及端到端操作能力。\n  - Mobile-Agent-v3 是一个基于 GUI-Owl 的跨平台多智能体框架，提供规划、进度管理、反思和记忆等功能。\n- `[2025.8.14]` Mobile-Agent-v3 在 ***第24届中国计算语言学大会***（CCL 2025）上荣获 **最佳演示奖**。\n- `[2025.3.17]` PC-Agent 已被 **ICLR 2025 研讨会** 接受。\n- `[2024.9.26]` Mobile-Agent-v2 已被 **第三十八届神经信息处理系统年度会议（NeurIPS 2024）** 接受。\n- `[2024.7.29]` Mobile-Agent 在 ***第23届中国计算语言学大会***（CCL 2024）上荣获 **最佳演示奖**。\n- `[2024.3.10]` Mobile-Agent 已被 **ICLR 2024 研讨会** 接受。\n\n## 📊结果\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_95b8d0e2b8a3.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 👀特性\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_9477464c5f84.png\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📝系列工作\n\n- [**Mobile-Agent-v3.5**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5)（预印本）：多平台基础 GUI 代理。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2602.16855) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3.5)\n- [**Mobile-Agent-v3**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3)（预印本）：多模态、多平台 GUI 代理。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2508.15144) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v3)\n- [**UI-S1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1)（ACL 2026 主会）：通过半在线强化学习推进 GUI 自动化。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2509.11543) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FUI-S1) [**[数据集]**](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FmPLUG\u002FUI_S1_dataset)\n- [**GUI-Critic-R1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI-Critic-R1)（NeurIPS 2025）：用于术前错误诊断的 GUI 评论器。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2506.04614) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FGUI-Critic-R1)\n- [**PC-Agent**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FPC-Agent)（ICLR 2025 研讨会）：用于多模态 PC 操作的多智能体系统。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.14282) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FPC-Agent)\n- [**Mobile-Agent-E**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-E)（预印本）：用于自我进化的手机操作的多智能体系统。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2501.11733) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-E)\n- [**Mobile-Agent-v2**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v2)（NeurIPS 2024）：用于多模态手机操作的多智能体系统。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.01014) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v2)\n- [**Mobile-Agent-v1**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v1)（ICLR 2024 研讨会）：用于多模态手机操作的单智能体系统。[**[论文]**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.16158) [**[代码]**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Ftree\u002Fmain\u002FMobile-Agent-v1)\n\n## 📺演示\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>了解 Mobile-Agent-v3.5\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F97871c8c-5d1d-4f0f-aab0-84adddacbd0f\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 💻电脑 + 🌐网页\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>分别搜索苹果和英伟达的股票价格，然后在 WPS Office 中创建一个新的电子表格。将公司名称输入 A 列，检索到的股票价格输入 B 列。\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F5dbc349b-0c99-4e66-a5c6-ad6d8accb933\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>在 WPS Office 中创建一个新文档，用 12 号字体写一段关于阿里巴巴的简短介绍。然后在 Edge 浏览器中搜索阿里巴巴的 logo，复制图片并粘贴到文档末尾。\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8122baec-b5a1-49d8-a47d-cb613d21ec72\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 📱手机\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>今天是 2025 年 2 月 15 日，星期日。在携程上搜索五天后从广州飞往成都的航班，找到最便宜的航班，再搜索同一路线最便宜的火车票，并告诉我两者的票价。\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F4c5f29b1-c319-41bb-876d-9915bc3e215f\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n    \u003Ch3>查看小红书和抖音上的“魔搭ModelScope社区”账号，然后告诉我两个平台的粉丝总数。\u003C\u002Fh3>\n    \u003Cvideo src= \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F4ff3e951-f93a-49e8-b800-f060f765d67d\"\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## ⭐星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_readme_b9213b019b5b.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#X-PLUG\u002FMobileAgent&Date)\n\n## 📑引用\n\n如果您发现 Mobile-Agent 对您的研究和应用有所帮助，请使用以下 BibTeX 格式引用：\n```\n@article{xu2026mobile,\n  title={Mobile-Agent-v3. 5: Multi-platform Fundamental GUI Agents},\n  author={Xu, Haiyang and Zhang, Xi and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Zhu, Zhaozai and Zhou, Shengjie and Hu, Xuhao and Gao, Feiyu and Cao, Junjie and Wang, Zihua and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2602.16855},\n  year={2026}\n}\n\n@article{ye2025mobile,\n  title={Mobile-Agent-v3: Foundamental Agents for GUI Automation},\n  author={Ye, Jiabo and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Zhu, Zhaoqing and Zheng, Ziwei and Gao, Feiyu and Cao, Junjie and Lu, Zhengxi and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2508.15144},\n  year={2025}\n}\n\n@article{lu2025ui,\n  title={UI-S1: Advancing GUI Automation via Semi-online Reinforcement Learning},\n  author={Lu, Zhengxi and Ye, Jiabo and Tang, Fei and Shen, Yongliang and Xu, Haiyang and Zheng, Ziwei and Lu, Weiming and Yan, Ming and Huang, Fei and Xiao, Jun and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2509.11543},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wanyan2025look,\n  title={Look Before You Leap: A GUI-Critic-R1 Model for Pre-Operative Error Diagnosis in GUI Automation},\n  author={Wanyan, Yuyang and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Liu, Haowei and Wang, Junyang and Ye, Jiabo and Kou, Yutong and Yan, Ming and Huang, Fei and Yang, Xiaoshan and others},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2506.04614},\n  year={2025}\n}\n\n@article{liu2025pc,\n  title={PC-Agent: A Hierarchical Multi-Agent Collaboration Framework for Complex Task Automation on PC},\n  author={Liu, Haowei and Zhang, Xi and Xu, Haiyang and Wanyan, Yuyang and Wang, Junyang and Yan, Ming and Zhang, Ji and Yuan, Chunfeng and Xu, Changsheng and Hu, Weiming and Huang, Fei},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2502.14282},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wang2025mobile,\n  title={Mobile-Agent-E: Self-Evolving Mobile Assistant for Complex Tasks},\n  author={Wang, Zhenhailong and Xu, Haiyang and Wang, Junyang and Zhang, Xi and Yan, Ming and Zhang, Ji and Huang, Fei and Ji, Heng},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2501.11733},\n  year={2025}\n}\n\n@article{wang2024mobile2,\n  title={Mobile-Agent-v2: Mobile Device Operation Assistant with Effective Navigation via Multi-Agent Collaboration},\n  author={Wang, Junyang and Xu, Haiyang and Jia, Haitao and Zhang, Xi and Yan, Ming and Shen, Weizhou and Zhang, Ji and Huang, Fei and Sang, Jitao},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2406.01014},\n  year={2024}\n}\n\n@article{wang2024mobile,\n  title={Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual Perception},\n  author={Wang, Junyang and Xu, Haiyang and Ye, Jiabo and Yan, Ming and Shen, Weizhou and Zhang, Ji and Huang, Fei and Sang, Jitao},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2401.16158},\n  year={2024}\n}\n```","# MobileAgent 快速上手指南\n\nMobileAgent 是由阿里巴巴通义实验室推出的强大 GUI 智能体家族，支持桌面、移动端及浏览器的自动化操作。最新版本的 **Mobile-Agent-v3.5** 基于 GUI-Owl-1.5 模型，具备多模态感知、定位及端到端操作能力。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+), macOS, 或 Windows (WSL2)\n- **Python**: 3.9 或更高版本\n- **GPU**: 推荐 NVIDIA GPU (显存 ≥ 16GB 用于本地部署大模型)，若使用云端 API 则无此强制要求\n- **依赖工具**: Git, pip\u002Fconda\n\n### 前置依赖\n确保已安装基础开发工具：\n```bash\nsudo apt-get update && sudo apt-get install -y git python3-pip python3-venv\n```\n\n## 安装步骤\n\n### 方案一：本地源码部署（推荐开发者）\n\n1. **克隆仓库**\n   使用国内镜像加速克隆（如网络受限）或直接克隆官方源：\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent.git\n   cd MobileAgent\n   ```\n\n2. **创建虚拟环境并安装依赖**\n   ```bash\n   python3 -m venv venv\n   source venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户请使用: venv\\Scripts\\activate\n   \n   pip install -r requirements.txt\n   # 若下载缓慢，可使用清华源：\n   # pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n3. **下载模型权重**\n   推荐通过 **ModelScope (魔搭)** 下载，速度更快：\n   ```bash\n   pip install modelscope\n   python -c \"from modelscope import snapshot_download; snapshot_download('iic\u002FGUI-Owl-7B', local_dir='.\u002Fmodels\u002FGUI-Owl-7B')\"\n   ```\n   *注：如需 32B 版本，将模型 ID 替换为 `iic\u002FGUI-Owl-32B`。*\n\n### 方案二：云端 API 体验（免部署）\n\n若无需本地推理，可直接调用阿里云百炼或魔搭在线服务：\n- **阿里云百炼**: 访问 [控制台](https:\u002F\u002Fbailian.console.aliyun.com\u002F) 获取 API Key。\n- **魔搭在线 Demo**: 直接访问 [MobileAgent Test Studio](http:\u002F\u002Fmodelscope.cn\u002Fstudios\u002FMobileAgentTest\u002Fcomputer_use) 进行体验。\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示如何通过 Python 脚本调用本地部署的 Mobile-Agent-v3.5 执行简单的跨平台任务。\n\n### 1. 配置环境变量\n在使用前，请设置模型路径或 API Key：\n```bash\nexport MODEL_PATH=\".\u002Fmodels\u002FGUI-Owl-7B\"\n# 若使用云端 API\nexport DASHSCOPE_API_KEY=\"your_api_key_here\"\n```\n\n### 2. 运行示例脚本\n创建一个名为 `run_agent.py` 的文件，输入以下内容：\n\n```python\nimport os\nfrom mobile_agent.core import AgentController\n\n# 初始化智能体控制器\n# mode 可选 'local' (本地模型) 或 'cloud' (云端 API)\ncontroller = AgentController(\n    model_path=os.getenv(\"MODEL_PATH\"), \n    mode=\"local\", \n    platform=\"pc\" # 可选: pc, android, web\n)\n\n# 定义任务指令\ninstruction = \"\"\"\nSearch for the stock prices of Apple and Nvidia respectively. \nThen create a new spreadsheet in WPS Office. \nEnter the company names in column A and the retrieved stock prices in column B.\n\"\"\"\n\n# 执行任务\ntry:\n    print(\"开始执行任务...\")\n    result = controller.run(instruction)\n    print(f\"任务完成状态：{result.status}\")\n    print(f\"执行日志：{result.logs}\")\nexcept Exception as e:\n    print(f\"执行出错：{e}\")\nfinally:\n    controller.close()\n```\n\n### 3. 启动执行\n在终端运行脚本：\n```bash\npython run_agent.py\n```\n\n智能体将自动接管屏幕，执行搜索股票价格、打开 WPS 表格并填入数据的完整流程。\n\n---\n*更多高级功能（如多智能体协作、长程记忆管理）请参考官方仓库中的 `Mobile-Agent-v3.5` 目录文档。*","某电商运营人员需要每天在多个安卓手机上重复执行“打开竞品 APP、搜索特定关键词、截图保存价格数据并整理到表格”的繁琐工作。\n\n### 没有 MobileAgent 时\n- **人工操作效率极低**：员工需手动在每台设备上重复点击、输入和滑动，处理 10 台手机的数据耗时超过 2 小时，极易产生疲劳。\n- **流程难以标准化**：不同员工对“搜索结果”的判断标准不一，导致抓取的数据格式混乱，后续清洗成本高昂。\n- **异常处理中断**：一旦遇到弹窗广告或网络波动，自动化脚本（如传统的 UI Automator）往往直接报错停止，需人工介入重启。\n- **跨应用协作困难**：无法智能地在“浏览器”、“电商 APP\"和“在线表格”之间无缝切换，数据流转依赖人工复制粘贴。\n\n### 使用 MobileAgent 后\n- **全自动并行执行**：MobileAgent 基于 GUI-Owl 模型理解屏幕内容，可同时操控多台云手机并行任务，将 2 小时的工作压缩至 15 分钟完成。\n- **智能语义识别**：不再依赖固定的坐标点击，MobileAgent 能像人一样“看懂”界面，精准定位“价格”元素，无论 APP 版本如何更新都能稳定抓取。\n- **自主决策与容错**：遇到广告弹窗时，MobileAgent 能自动识别并关闭；若搜索无结果，它会智能调整关键词重试，无需人工干预。\n- **端到端闭环操作**：从打开 APP 搜索、截图分析到将数据填入云端表格，MobileAgent 自主规划长程任务步骤，实现真正的无人值守。\n\nMobileAgent 将原本依赖人力的重复性 GUI 操作转化为自主智能体行为，让跨设备、跨应用的复杂移动任务实现零代码自动化闭环。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FX-PLUG_MobileAgent_d97f8637.png","X-PLUG","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FX-PLUG_6004af7a.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG",[77,81,85,89,93,97,101,105],{"name":78,"color":79,"percentage":80},"Python","#3572A5",62.5,{"name":82,"color":83,"percentage":84},"HTML","#e34c26",17.1,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"JavaScript","#f1e05a",15.9,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Shell","#89e051",2.1,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Kotlin","#A97BFF",1.5,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"CSS","#663399",0.8,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"Starlark","#76d275",0.1,{"name":106,"color":107,"percentage":104},"Dockerfile","#384d54",8492,859,"2026-04-15T18:40:02","MIT",4,"","未说明 (项目提供阿里云无影云手机、Bailian 在线演示及 API 服务，暗示主要依赖云端算力；若本地部署 GUI-Owl 模型，通常需根据模型大小（2B-235B）配置相应显存)","未说明",{"notes":117,"python":115,"dependencies":118},"README 中未提供具体的本地环境安装指南、依赖列表或硬件最低要求。该项目主要推荐使用阿里云无影云手机（Android 云环境）、ModelScope 或 Bailian 在线演示进行体验。提到的核心模型系列为 GUI-Owl-1.5（含 2B\u002F4B\u002F8B\u002F32B\u002F235B 等版本）和 Mobile-Agent-v3.5 框架。若需本地部署，建议参考其 HuggingFace 或 ModelScope 模型页面获取具体的推理环境需求。",[],[13,35,120,52],"其他",[122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133],"agent","mllm","mobile-agents","multimodal","multimodal-large-language-models","multimodal-agent","android","app","gui","mobile","automation","copilot","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-16T15:58:28.625095",[137,142,146,151,156,160],{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},35838,"使用量化版本的 gui-owl-7b 模型时，为什么 grounding 元素坐标始终输出错误，且反思机制在界面未变化时误判为操作成功？","这是因为本地部署显存不足导致只能运行量化版本，而量化版本会导致坐标定位不准确。解决方案是使用全量版模型（非量化）。例如，可以使用阿里 PAI DSW 免费试用，配置 A10 GPU (24G 显存) 部署 7B 全量版模型，测试表明高分辨率下定位准确。如果本地显存不够，建议不要使用量化版本进行需要精确坐标的任务。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Fissues\u002F180",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":141},35839,"如何在 Docker 中部署和运行 MobileAgent？","可以使用 docker-compose 进行部署。参考社区提供的配置文件，拉取或克隆包含 `docker-compose.yaml` 的脚本目录（如 AgentDroid 项目中的 scripts 目录），然后运行 `docker-compose up` 即可启动环境。这通常能解决本地依赖复杂导致的运行问题。",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},35840,"使用 GPT-4o 或其他 API 时，请求返回状态码 200 但内容为空 JSON (`{}`)，可能是什么原因？","这通常是因为上传的截图图片太大，超出了 API 的限制。虽然 HTTP 状态码返回 200，但服务端因负载问题未能处理图片内容。解决方法是压缩截图尺寸。建议将图片压缩至较小体积（如 60KB 左右，具体视 API 限制而定）后再发送请求。如果压缩后仍报错，需检查具体的报错信息以确认是否为其他原因。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Fissues\u002F20",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},35841,"即使已激活 ADB Keyboard，Mobile-Agent-v2 为什么仍然提示\"无法输入 (Unable to Type)\"且 keyboard 变量为 False？","这可能是由于代码检测键盘状态的逻辑在某些设备（如 Google Pixel 8 Pro）上不兼容。原代码仅在第一次迭代检测键盘，或者检测阈值过高导致无法识别。解决方案有两种：1. 修改代码逻辑，使其能在输入框聚焦后正确检测；2. 使用 ADB 命令直接检测输入状态。推荐使用命令 `adb shell dumpsys input_method | grep mCurMethodId` 来确定当前输入法，或检查 `mInputShown` 标志位来验证键盘有效性，从而绕过代码中的自动检测缺陷。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FX-PLUG\u002FMobileAgent\u002Fissues\u002F27",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":155},35842,"如何手动通过 ADB 命令确认当前输入法是否已正确激活？","可以通过执行以下 ADB 命令来检查当前输入法状态：`adb shell dumpsys input_method | grep mCurMethodId`。该命令会返回当前激活的输入法 ID。此外，还可以使用 `adb shell dumpsys input_method | grep mInputShown` 来检查输入框是否已显示（即键盘是否弹出），这比依赖代理程序的自动检测更为可靠。",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":155},35843,"在 Mobile-Agent-v2 中，如果自动检测键盘失败的阈值问题如何解决？","如果是由于设备屏幕分辨率或布局导致检测区域判断失败（例如键盘提示位置过高），可以尝试修改源码 `run.py` 中的检测阈值。原代码中可能存在类似 `threshold = 0.9` 的判断，将其调小（例如改为 `0.8`）可以让代理更灵敏地识别到 ADB Keyboard 的激活状态，从而允许执行 Type 操作。",[]]