阿里巴巴 Qwen 团队发布下一代 GUI 自动化框架 Mobile-Agent-v3 和 GUI-Owl
近日,阿里巴巴 Qwen 团队推出了两款革命性的产品 ——Mobile-Agent-v3和 GUI-Owl,这些工具旨在解决图形用阿户界面(GUI)自动化中的一系列挑战。
现代计算设备普遍采用图形用户界面,然而,以往的自动化方法往往依赖于复杂的脚本和手工规则,效果里巴并不理想。GUI-Owl 作为一种新型的多模态代理模型,构建于 Qwen2.5-VL 之上,并在大量 GUI 交互数据上进行了后续训练,旨在巴 提升任务理解和执行的能力。
GUI-Owl 的设计初衷是处理真实世界中 GUI 环境的多样性和动态性。它通过整合感知、推理、规划和执行能Qw力,提供了一个统一的政策网络。这种设计使得它能够在复杂的任务中进行多轮决策,同时实现清晰的推理过程,适应实际使用中的变化。
为了确保en高质量的数据支持,团队开发了一个自我演化的数据生产管道。该管道生成真实应用程序导航流程,并通过人类注释进行验证,确保了生成数 团据的真实性和有效性。此外,团队还使用了多种数据合成策略,以丰富模型的学习内容,使其在任务执行时具备更强的适应性和灵活性。
Mo队发bile-Agent-v3框架则侧重于多代理的协作,它将复杂任务分解为子目标,通过动态更新计划来处理执行反馈。框架中的四个专业代布下理 —— 经理代理、工作代理、反思代理和笔记代理 —— 各司其职,提升了任务执行的效率和成功率。经过多轮的测试和评估,GUI-Owl 和一代 Mobile-Agent-v3在多个 GUI 自动化基准上表现优异,特别是在跨平台的任务完成能力方面。
这些创新工具的发布标志着阿里巴巴在 G通用 GUI 自动化领域的一次重大进展,未来将为更广泛的应用场景提供更强大的技术支持。
论文:https://arxiv.org/abUIs/2508.15144
github:https://github.com/X-PLUG/MobileAgent
划重点:
GU 自I-Owl 是阿里巴巴推出的多模态代理模型,集成感知、推理和执行能力,适应复杂 GUI 环境。
🤖 Mobile-Agent-v3框架动化实现多代理协作,通过动态更新计划提升任务执行效率。
这两款产品在 GUI 自动化基准测试中表现出色,标志着阿里巴巴在自动化领域的重框架要突破。
(责任编辑:售后服务)
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