AppAgent
AppAgent ist ein Forschungsrahmenwerk, das große Sprachmodelle und Computer Vision nutzt, um autonom mit Smartphone-Benutzeroberflächen zu interagieren. Es erfasst Screenshots, analysiert UI-Elemente mit Objekterkennung und OCR, generiert Aktionspläne durch LLM-Eingabeaufforderungen und führt Tippen, Wischen und Texteingaben aus, um Aufgaben in Echtzeit zu erledigen.
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AppAgent ist ein Forschungsrahmenwerk, das große Sprachmodelle und Computer Vision nutzt, um autonom mit Smartphone-Benutzeroberflächen zu interagieren. Es erfasst Screenshots, analysiert UI-Elemente mit Objekterkennung und OCR, generiert Aktionspläne durch LLM-Eingabeaufforderungen und führt Tippen, Wischen und Texteingaben aus, um Aufgaben in Echtzeit zu erledigen.
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Was ist AppAgent?
AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.
Wer wird AppAgent verwenden?
- KI-Forscher
- Mobile App-Entwickler
- Qualitätssicherungsingenieure
- HCI-Forscher
- Automatisierungsenthusiasten
Wie verwendet man AppAgent?
- Schritt 1: Verbinden Sie ein Android-Gerät oder einen Emulator über ADB
- Schritt 2: Klonen Sie das AppAgent-GitHub-Repository
- Schritt 3: Installieren Sie Python-Abhängigkeiten mit pip
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Ihre LLM-API-Schlüssel in der Konfigurationsdatei
- Schritt 5: Starten Sie das AppAgent-Runner-Skript
- Schritt 6: Definieren Sie Aufgaben mittels natürlicher Sprachaufforderungen
- Schritt 7: Überwachen und verfeinern Sie die Agenten-Interaktionen in Echtzeit
Plattform
- mac
- windows
- linux
- android
Die Kernfunktionen und Vorteile von AppAgent
Die Hauptfunktionen
- Bildschirmaufnahme und multimodale Eingabeverarbeitung
- GUI-Elementerkennung und OCR-Parsing
- Natürliche Sprachplanung mit LLMs
- Automatisierte Aktionsausführung: Tippen, Wischen, Texteingabe
- Echtzeitüberwachung und Feedback-Schleifen
- Unterstützung für vielfältige Smartphone-Anwendungen
- Anpassbare Eingabeaufforderungen und Workflows
Die Vorteile
- Automatisiert komplexe Smartphone-Aufgaben ohne manuelles Scripting
- Passt sich schnell an neue App-Schnittstellen an
- Beschleunigt mobile App-Tests und QA
- Erleichtert die Forschung zur Sprach-Visuell-Aktions-Integration
- Reduziert Entwicklungsaufwand für mobile Automatisierung
- Bietet ein modular erweiterbares Framework
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AppAgent
- End-to-End-Autotests für mobile Anwendungen
- Forschung zur UI-Interaktion und HCI mit LLMs
- Digitale persönliche Assistenten zur Ausführung von Smartphone-Aufgaben
- Mobile Workflow-Automatisierung im Unternehmensumfeld
- Prototyping neuartiger LLM-basierter UI-Agenten
Vor- und Nachteile von AppAgent
Vorteile
Kann mit jeder Smartphone-App mittels menschenähnlicher Gesten interagieren.
Lernt Apps autonom oder durch menschliche Demonstrationen und ermöglicht so breite Anpassungsfähigkeit.
Funktioniert ohne Zugriff auf Backend-Systeme und erweitert damit den Anwendungsbereich.
Open-Source-Codebasis für Community-Nutzung und Beiträge verfügbar.
Erfolgreich im Umgang mit vielfältigen hochrangigen Aufgaben über mehrere App-Domänen hinweg demonstriert.
Nachteile
Keine expliziten Informationen zu Preisen oder kommerziellem Support.
Begrenzte Details zur Echtzeit-Leistung oder Skalierbarkeit bei großflächiger Bereitstellung.
Keine mobile Anwendung in App-Stores verfügbar, was den direkten Endbenutzerzugriff einschränkt.
Mögliche Abhängigkeit von GUI-Änderungen kann die Robustheit bei App-Updates beeinträchtigen.
FAQs zu AppAgent
Unternehmensinformationen zu AppAgent
- Tencent QQGY Lab
Analytik von AppAgent
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
1.3k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:08
Seiten pro Besuch
1.14
Absprungrate
42.35%
Oct 2025 - Dec 2025 Gesamttraffic
Geografie
Top 2 Regionen
United States
81.44%
India
18.56%
Oct 2025 - Dec 2025 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
55.63%
Search
24.88%
Social
11.66%
Referrals
6.39%
Paid Referrals
1.26%
Mail
0.07%
Oct 2025 - Dec 2025 Desktop Only
AppAgent Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AppAgent?
- Appium
- Espresso UI Testing
- UIAutomator
- DroidBot
- Robot Framework
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