mobilegym

浏览器里跑安卓模拟器，批量验证移动 GUI 智能体

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 142 🐛 待处理 8 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 845
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

mobilegym 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Purewhiter
官网地址https://mobilegym.dev
GitHubhttps://github.com/Purewhiter/mobilegym
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agents,ai,android,automation,benchmark,gym,llm,llm-agents,mobile-agent,online-rl,react,reinforcement-learning,rl,rl-environment,sim-to-real,simulator,typescript,vlm
GitHub 星标★ 845
上线时间2026-05-14 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积225.2 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

MobileGym 是一个面向移动端 GUI 智能体研究的可验证、高并行仿真平台，论文已被 EMNLP 2026 收录。它把安卓模拟器搬进浏览器，无需真机或本地虚拟化环境即可运行，让研究者能低成本地复现和评测移动 GUI 智能体。平台核心解决两个痛点：一是移动智能体评测缺乏统一、可验证的环境，二是强化学习训练需要大量并行交互样本。MobileGym 提供可验证的评估流程，能自动判定智能体在界面操作任务中的成败，同时支持大规模在线强化学习训练，通过高并行仿真快速产出交互轨迹。项目用 Python 编写，配套 agent、benchmark、gym、online-rl 等标签，适合做移动自动化、LLM 智能体、GUI 操作策略的研究与实验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 845

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 45 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Node.js 18+
  • Python 3.10+
  • Android 模拟器或真机

安装与启动步骤

  1. 1克隆与前端依赖

    移动端 GUI agent 的评测环境。

    git clone https://github.com/Purewhiter/mobilegym.git
cd mobilegym && npm install

  2. 2建后端环境

    bench_env 是 Python 侧。

    pip install -r bench_env/requirements.txt

  3. 3起网关

    本地用 nginx 做 HTTPS 网关，模拟真实域名。

    conda install -c conda-forge nginx
npm run build
./scripts/server/start_nginx_gateway.sh

  4. 4跑一个任务

    先单任务，再按 suite 批量。

    python -m bench_env.run --list
python -m bench_env.run --task-id wechat.ReadMyWxid --agent human

如何确认成功

任务跑完能在结果目录看到逐步截图与判定。

注意事项

  • 它解决的是真实 App 环境的可复现评测，不是玩具任务集。
  • 网关脚本要保留进程，stop 用同名脚本加 stop 参数。
  • 并行跑要先算清模拟器资源。

核心亮点

  • 浏览器内运行安卓模拟器，免真机免本地虚拟化，部署门槛低
  • 评测结果可验证，适合做移动 GUI 智能体的标准化 benchmark
  • 支持高并行在线强化学习训练，能批量产出交互样本

不足之处

  • 早期项目，星标约 789，生态与文档成熟度待观察
  • 浏览器内模拟器在复杂 App 兼容性和性能上可能受限

适用场景

  • 高校或企业实验室评测移动 GUI 智能体操作能力
  • 用在线 RL 训练移动端界面操作策略
  • 构建移动自动化任务的标准化 benchmark 并复现论文结果

替代项目

AndroidWorld、AppAgent、Mobile-Agent

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