一句指令帮你操作手机，最新多模态手机助手Mobile-Agent来了！
一句指令帮你操作手机，最新多模态手机助手Mobile-Agent来了！
- 项目：https://github.com/X-PLUG/MobileAgent
- 论文：https://arxiv.org/abs/2401.16158v1
多模态agent时代已经到来，目前已有不少有趣的应用，今天来介绍一个用多模态agent实现手机操作助手的工作Mobile-Agent: Autonomous Multi-Modal Mobile Device Agent with Visual Perception，通过纯视觉方案实现AI操作手机。
所谓手机操作助手，即用户输入指令，agent自动完成一系列手机上的操作，例如下面的这几个例子：
用浏览器查询比赛结果并写一个新闻
在TikTok刷短视频并且评论
在YouTube搜索视频并且评论
Mobile-Agent是如何完成这些任务的？下面将详细介绍方法。
操作空间
我们首先介绍Mobile-Agent的操作空间。为了便于将文本描述的操作转化为屏幕上的操作，Mobile-Agent生成的操作必须在一个定义好的操作空间内。这个空间共有8个操作，分别是：
- 打开App（App名字）
- 点击文本（文本内容）
- 点击图标（图标描述）
- 打字（文本内容）
- 上翻、下翻
- 返回上一页
- 退出App
- 停止
为了能够实现将操作输出到手机屏幕，我们针对需要定位的两个操作：点击文本和点击图标设计了输入参数。Mobile-Agent在使用这两个操作时，必须输出括号内的参数。这个参数将用于下面介绍的操作定位。
操作定位
在大多数情况下，MLLM已经具备输出正确操作的能力，这体现在提供手机截图和用户指令后，这些模型往往能够生成正确的操作。然而，虽然MLLM可以产生正确的操作，但当要求MLLM输出这些操作将要在屏幕上发生的位置时，MLLM往往无法提供准确的坐标。即使是GPT-4V，也无法将某个图标或文字在屏幕上的坐标准确输出。
为了实现定位，如上图所示，我们针对文本和图标设计了两个模块。首先是文本识别模块，Mobile-Agent借助OCR工具来定位出指定文本。如果指定文本在屏幕中多次出现，则会将这些区域裁剪出来并绘制检测框，OCR工具返回的多个区域将会以多图输入的方式重新做一次选择。
随后我们介绍图标识别模块。Mobile-Agent首先借助检测模型，使用检测词“图标”将屏幕中所有图标区域裁剪出来，随后根据Mobile-Agent提供的图标描述，利用CLIP计算这些裁剪区域于描述的相似度，并选择最高的区域作为点击的坐标。
自我规划
Mobile-Agent以迭代方式完成每一步操作。在迭代开始之前，用户需要输入一个指令。我们根据指令生成整个流程的系统提示。在每次迭代开始时，Mobile-Agent会获取手机屏幕的截图，通过观察系统提示、操作历史和当前屏幕截图，输出下一步操作。
如果Mobile-Agent输出的是结束，则停止迭代；否则，继续新的迭代。Mobile-Agent利用操作历史记录了解当前任务的进度，并根据系统提示对当前屏幕截图进行操作，从而实现迭代式自我规划流程。
自我反思
在迭代过程中，Mobile-Agent可能会遇到错误，导致无法完成指令。为了提高指令的成功率，我们引入了一种自我反思方法。这种方法将在两种情况下生效。
第一种情况是生成了错误或无效的操作，导致进程卡住。当Mobile-Agent注意到某个操作后截图没有变化，或者截图显示了错误的页面时，它会尝试其他操作或修改当前操作的参数。
第二种情况是忽略某些复杂指令的要求。当通过自我规划完成所有操作后，Mobile-Agent会分析操作、历史记录、当前截图和用户指令，以确定指令是否已完成。如果没有，它需要继续通过自我规划生成操作。
实验结果
下表中展示了Mobile-Agent的评测结果。其中SU代表指令是否完成，PS代表正确操作占所有操作的比例，RE代表Mobile-Agent和人类完成指令时分别用了多少步，CR是Mobile-Agent能够完成的操作占人类操作的百分比。
在3种指令上，分别达到了91%、82%和82%的成功率，在完成度上，3种指令都达到了90%以上，并且Mobile-Agent可以达到90%人类的效果。
值得注意的是，虽然PS平均只有85%左右，但是在总共的33个任务上，Mobile-Agent能够完成28个，这也说明了自我反思的重要性，即使会出现错误操作，也能够及时发现并纠正，最终完成任务。
中文能力
下面两个例子展示了中文场景下的表现。虽然GPT-4V在中文识别上还有待加强，但是在文字不多的简单场景下Mobile-Agent也可以完成任务。
