Android 应用控制

用有边界的操作循环，通过 AI 控制 Android 应用

AI 控制 Android 应用的安全架构：观察屏幕、选择一个操作、验证状态、从偏差中恢复，并为写操作设置审批关卡。

简明答案

要用 AI 控制一个 Android 应用，需要把推理模型和一个受限的设备执行器配对使用。把应用加入白名单，暴露一小组手势操作词汇，在每次操作之后验证屏幕状态，并在发布、支付、删除等受保护的写操作之前要求审批。

设计操作词汇表

优先使用语义化的操作，比如点击一个可见的目标、在聚焦的输入框中输入文本、滚动一段有限的距离、返回上一步，以及返回 Melaya。如果一个更小的操作词汇表就能完成任务，就不要给模型一个通用的命令通道。

固定坐标在不同设备、字号、键盘状态、横幅提示和应用版本之间都容易失效。操作应该基于当前屏幕的实际状态，并验证目标位置。坐标可以是最终的执行原语，但不应该成为工作流的真相来源。

把起草和提交分开。让智能体负责导航和准备内容，然后在激活受保护按钮之前，把确切的待提交内容交给人工审查。记录审查过的文本和最终执行的结果。

AI 可以通过自然语言来控制 Android 手机吗？

可以，前提是这个请求能被翻译成有边界的设备操作，并且当前屏幕能提供足够可访问的状态信息。可靠性会因应用和工作流的不同而有所差异。

为什么每次点击后都要验证？

一次点击可能会落空、打开一个不同的目标、触发权限弹窗，或者出现延迟。验证可以防止下一步操作，在错误的状态上执行。

智能体可以修改自己的应用白名单吗？

不应该。权限策略必须始终处于智能体自身操作权限之外。

最近审核时间：2026 年 8 月 20 日 · 当前产品范围：支持 Android，不支持 iOS