AI Agent + 移動執行：讓 AI 操作你的手機的實用指南

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AI Agent + 移動執行：讓 AI 操作你的手機的實用指南

在最近幾個月，你可能見過 AI 可以像真正的人一樣在智能手機上點擊、滑動和輸入的演示。
這些演示真正強大的地方不在於“點擊”本身，而在於背後的 AI Agent。

本指南逐步解釋 如何將 AI Agent 與真實的移動執行結合，以實際可在生產環境中運作的方式。
沒有炒作，沒有僅僅理論的內容——只有一個清晰、實用的教程，你可以在 VPS 上部署。

什麼是 “AI Agent + 移動執行”？

從高層次來看：

AI Agent：一個具有目標、記憶和決策能力的 AI 系統
移動執行：讓該 AI 在真實或虛擬的 Android 設備上執行動作

AI 不再是編寫固定的自動化腳本，而是：

觀察手機螢幕
理解當前狀態
決定下一步行動
執行該行動
重複直到達成目標

這使得手機成為 AI 的 真實世界執行層。

為什麼使用手機作為執行層？

許多現實世界的系統不提供 API：

內部應用
私人儀表板
僅限移動的功能
遺留系統
A/B 測試的 UI 流程

移動執行之所以有效，是因為：

每個應用都已經支持人類互動
UI 變更不會立即破壞 AI 邏輯
它反映了真實用戶行為

這就是為什麼基於手機的 AI Agents 越來越多地用於：

應用測試
工作流程自動化
AI 助手
數據收集（合法且道德）

系統架構概述

一個最小但適合生產的架構如下：

任務目標
   ↓
AI Agent（推理與規劃）
   ↓
螢幕觀察（截圖）
   ↓
行動決策（點擊 / 滑動 / 輸入）
   ↓
ADB 執行
   ↓
更新螢幕 → 返回 Agent

關鍵思想：Agent 在循環中運作，而不是單一命令。

所需環境

硬體 / 基礎設施

VPS 或本地機器（建議使用 Linux）
Android 模擬器或真實 Android 手機
穩定的網路連接

在 VPS 上運行這個是推薦的，因為：

長時間運行的任務
穩定性
多個設備實例

軟體需求

Python 3.10+
Android Debug Bridge (ADB)
一個 Android 模擬器（建議使用 Android Studio 模擬器）
具有視覺能力的 AI 模型（GPT-4o、Gemini、Qwen-VL、Claude 等）

步驟 1：連接到 Android 設備

安裝 ADB：

sudo apt update
sudo apt install adb

驗證設備連接：

adb devices

你應該會看到類似的內容：

emulator-5554    device

步驟 2：捕捉手機螢幕

AI 必須先看見才能做出決策。

adb exec-out screencap -p > screen.png

這個截圖是 Agent 的“眼睛”。

步驟 3：讓 AI Agent 理解螢幕

將截圖以嚴格的指令格式發送給你的 AI 模型。

範例提示：

你正在控制一部 Android 手機。

這張圖片是當前螢幕。
你的任務是：“打開應用並導航到主儀表板。”

分析螢幕並決定下一步行動。
僅以 JSON 格式回應：

{
  "action": "tap | swipe | input | wait",
  "x": number,
  "y": number,
  "text": "",
  "reason": ""
}

嚴格的輸出格式對於自動化的可靠性至關重要。

步驟 4：通過 ADB 執行行動

AI 返回的範例 JSON：

{
  "action": "tap",
  "x": 540,
  "y": 1680,
  "reason": "點擊主螢幕上的應用圖示"
}

執行它：

adb shell input tap 540 1680

這是實際的移動執行步驟。

步驟 5：建立 Agent 循環（核心邏輯）

一個真正的 AI Agent 在循環中運行：

截圖 → AI 決策 → 執行 → 截圖 → 重複

最小的 Python 範例：

import os
import time

def screenshot():
    os.system("adb exec-out screencap -p > screen.png")

def tap(x, y):
    os.system(f"adb shell input tap {x} {y}")

# 步驟 1
screenshot()

# 步驟 2（模擬 AI 回應以供演示）
ai_result = {
    "action": "tap",
    "x": 540,
    "y": 1680
}

# 步驟 3
if ai_result["action"] == "tap":
    tap(ai_result["x"], ai_result["y"])

time.sleep(1)

在生產環境中，AI 回應來自你的模型 API。

為什麼 AI Agents 比傳統腳本更好

傳統自動化：

當 UI 變更時會中斷
需要固定的座標
無法從錯誤中恢復

AI Agents：

理解上下文
適應 UI 變更
處理彈出窗口和延遲
重試或選擇替代路徑

這使得 Agents 更加堅韌。

常見用例

移動應用測試和質量保證
AI 驅動的手機助手
內部工作流程自動化
監控僅限移動的儀表板
類人互動模擬

實際部署的最佳實踐

始終限制每個任務的最大步驟
記錄每個行動和截圖
正規化螢幕解析度
從模擬器開始，然後轉向真實設備
絕不要自動化非法或不道德的任務

常見問題

這與 UI 自動化工具有什麼區別？

UI 自動化遵循固定規則。AI Agents 根據它們所見的內容進行動態推理。

我需要一部真實的手機嗎？

不需要。Android 模擬器運行良好，並且對開發來說更安全。

這可以 24/7 運行嗎？

可以。在 VPS 上運行模擬器是長時間運行 Agents 的常見做法。

這適合商業用途嗎？

是的，只要你的用例符合法律、應用條款和隱私規則。

哪種 AI 模型效果最好？

任何具有強大視覺理解和結構化輸出支持的模型都能很好地運作。