技術(shù)原理

• 基于腳本的方法：與傳統(tǒng)依賴云端大型語(yǔ)言模型（LLM）的 “逐步 GUI 智能體” 方式不同，AutoDroid-V2 采用基于腳本的方法，根據(jù)用戶指令生成多步驟腳本，一次性執(zhí)行多個(gè) GUI 操作，大幅減少了查詢頻率和資源消耗。
• 利用設(shè)備端小型語(yǔ)言模型：利用設(shè)備上的小型語(yǔ)言模型（SLM）進(jìn)行腳本生成和執(zhí)行，避免了對(duì)強(qiáng)大云端模型的依賴，有效保護(hù)了用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，并降低了服務(wù)器端成本。
• 離線構(gòu)建應(yīng)用程序文檔：在離線階段構(gòu)建應(yīng)用程序文檔，包含 AI 引導(dǎo)的 GUI 狀態(tài)壓縮、元素 XPath 自動(dòng)生成和 GUI 依賴分析，為腳本生成奠定基礎(chǔ)。

性能優(yōu)勢(shì)

• 任務(wù)完成率顯著提升：在 23 個(gè)移動(dòng)應(yīng)用上進(jìn)行 226 項(xiàng)任務(wù)的基準(zhǔn)測(cè)試，與 AutoDroid、SeeClick、CogAgent 和 Mind2Web 等基線相比，任務(wù)完成率提高 10.5%-51.7%。
• 資源消耗大幅降低：輸入和輸出 token 消耗分別減少至 43.5 分之一和 5.8 分之一，LLM 推理延遲降低至 5.7-13.4 分之一。
• 跨 LLM 適應(yīng)性良好：在 Llama3.2-3B、Qwen2.5-7B 和 Llama3.1-8B 上表現(xiàn)一致，成功率 44.6%-54.4%，反向冗余比 90.5%-93.0%。

應(yīng)用前景

• 提升用戶體驗(yàn)：用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言更高效地控制移動(dòng)設(shè)備，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，如自動(dòng)完成一系列應(yīng)用內(nèi)的操作流程，無(wú)需手動(dòng)逐個(gè)點(diǎn)擊，為用戶帶來(lái)更加便捷、智能的操作感受。
• 助力移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)與測(cè)試：開(kāi)發(fā)者可以利用 AutoDroid-V2 快速進(jìn)行應(yīng)用的自動(dòng)化測(cè)試，模擬用戶操作，提高測(cè)試效率和覆蓋范圍，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)問(wèn)題，提升應(yīng)用質(zhì)量。
• 拓展智能設(shè)備交互場(chǎng)景：為智能家居、智能車載等領(lǐng)域的設(shè)備控制提供了新的思路和方法，通過(guò)自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)多種智能設(shè)備的統(tǒng)一控制，打造更加智能、便捷的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。