コア技術のブレークスルー
| 比較次元 | 伝統的なプログラム | モバイルエージェント |
|---|---|---|
| 適応性を義務付ける | 固定されたプロセス（UIの変更により失敗する可能性がある） | ダイナミックな視覚的理解（80%+のUI変更に対応可能） |
| 実施フレームワーク | シングル・リニア・プロセス | マルチエージェントコラボレーション（プランニング＋実行＋チェックエージェントコラボレーション） |
| 学習能力 | マニュアルのルール作成が必要 | 少量の実証学習に対応（Mobile-Agent-E版） |
パフォーマンス指標の利点
- メモリー効率v3では37%のメモリ・フットプリント削減（平均128MB）
- 実行速度アイコン認識レイテンシ <200ms（ローカルGPU環境）
- タスクの複雑性15以上のステップを含むアプリケーション横断的なタスクを処理可能
SVP
オープンソースの視覚認識モジュール（Apache 2.0プロトコル）により、開発者は以下のことができる。
1.独自のインターフェイス要素のカスタマイズされたライブラリ
2.他の自動化フレームワークへの統合
3.垂直モデルのトレーニング
この答えは記事から得たものである。MobileAgent: モバイル機器操作アシスタントのためのマルチエージェント・コラボレーションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 従来の自動化ソリューションに対するMobileAgentの技術的な利点は何ですか？
