太原股票配资 AI手机时代，Mobile Agent最缺是更真实的世界

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过去一年，Mobile Agent 发展很快。从看懂屏幕、点击按钮，到跨 App 完成长序任务，模型能力正在不断提升。但限制 Mobile Agent 继续 scaling 的，可能不只是模型本身，而是环境：环境既决定了训练数据从哪里来，也决定了 Agent 的动作能否被执行、结果能否被验证、失败能否被复现。

以 Google AI Studio “一句话生成 App” 为代表，AI 正在大幅降低 App 构建门槛。过去需要开发者手写代码的移动应用，现在可以通过自然语言快速生成原型，甚至生成可运行的 Android App。这也让规模化创造 App 环境变得前所未有地现实，Mobile Agent 有机会在更多界面、任务和交互流程中训练。

但问题是：这些从零自动生成的 App，真的像真实 App 吗？

如果生成的 App 只是 “看起来像”，但页面结构、导航路径、状态变化和用户行为分布都与真实 App 存在明显 gap，那么在这些环境里训练出来的 Agent，就很难真正迁移到真实手机场景。

腾讯混元牵头，联合港中深、人大高瓴、武汉大学等机构的最新研究 PhoneWorld: Scaling Phone-Use Agent Environments 正是要解决这个问题：

如何规模化地构建可训练、可验证、且与真实手机使用场景足够接近的 App 环境。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2605.29486

为什么不直接用真实 App？

既然真实 App 已经存在，为什么还要重新构建一批 mock Android App？核心原因是：真实 App 足够真实，但很难被稳定地用于大规模训练。

1. 真实 App 的状态很难重置。Agent 一旦执行收藏、发消息、下单、修改设置等操作，账号和 App 内部状态就会被改变。想要让同一个任务反复执行，就必须恢复数据、缓存和账号状态，成本很高。

2. 真实 App 的结果很难自动验证。Agent 是否真的完成任务，不能只看它最后说 “完成了”。消息是否真的发出、商品是否真的加入购物车、设置是否真的修改，都需要可靠的 verifier。但真实 App 的内部状态通常不可直接访问，很难稳定检查。

3. 真实 App 还有很多不稳定噪声。登录状态、风险控制、人机检验、权限弹窗、广告推流、网络波动、版本更新，都可能导致环境在不断被干扰，让同一个任务在不同时间出现不同路径。

所以，真实 App 是最接近目标场景的环境，却不一定是最适合规模化训练和可复现评测的环境。

PhoneWorld 要解决的，就是如何保留真实 App 中对 Agent 最重要的页面结构、导航路径和状态变化，同时把它们转化为可运行、可重置、可验证的训练环境。

PhoneWorld 如何把真实 App 变成 mock App？

PhoneWorld 的构建流程可以概括为一句话：先从真实 App 的截图和操作轨迹中恢复 “使用结构”，再把这种结构转化为可运行、可重置、可验证的 mock Android App。

具体来说，PhoneWorld 会先分析真实用户在 App 中经过了哪些页面、页面之间如何跳转、哪些操作会改变状态；然后生成页面级 PRD、数据 schema 和可复用组件；最后由 coding agent 自动实现 App，并经过自动测试和人工审计，确保它保留真实 App 中对 Mobile Agent 最重要的交互路径。

复刻的不只是截图，还有真实 App 的功能骨架

一个真实 App 可能有大量页面和功能，但 Mobile Agent 训练真正需要的，往往是用户最常经过的核心路径。

因此，PhoneWorld 不会盲目复刻整个 App，而是先从真实轨迹中恢复页面结构：哪些是首页、搜索页、详情页、聊天页、订单页；哪些页面出现频率最高；用户通常从哪个页面跳到哪个页面。

在确定 “哪些页面重要” 之后，PhoneWorld 还会为每类关键页面生成结构化 PRD。PRD 相当于 mock App 的 “施工图”：它会描述页面布局、交互元素、跳转逻辑和视觉属性，告诉 coding agent 这个页面应该长什么样、有哪些按钮、点击之后应该去哪里、哪些状态需要被更新。

这一步的意义在于，PhoneWorld 不是在 “照着截图画界面”，而是在回答一个更重要的问题：真实用户到底是怎么使用这个 App 的？又如何把这种使用方式转化成 AI 可以自动构建的 App 规格？

mock App 不只是会跳转，还要有真实可变的状态

很多自动生成的 App 原型，看起来有页面、有按钮、有跳转，但对 Agent 训练来说还不够。

因为很多真实任务往往不是 “点到某个页面” 就结束了，而是要改变环境状态：收藏一条内容、加入购物车、发送一条消息、修改一个设置、提交一条评论。

所以，PhoneWorld 在构建 mock App 时，会同时构建一个可控的数据层。

一部分是只读内容，例如商品、帖子、联系人、地点、视频、音乐等，用来支撑浏览、搜索和信息查询

另一部分是可变状态，例如收藏、购物车、消息、评论、订单等，会随着 Agent 的操作写入本地数据库。

这让 mock App 从一个 “能看的原型”，变成了一个 “能被操作的环境”。

Agent 做过什么，环境会记住；任务执行完之后，系统也可以把状态重置到初始版本，方便反复训练和评测。

App 可以由 AI 自动构建，但环境不能放任生成

有了页面结构、跳转关系、PRD 和数据层之后，PhoneWorld 会让 coding agent 生成 Kotlin / Jetpack Compose 项目，并编译成可运行的 Android APK。

但生成 APK 只是开始。

对 Mobile Agent 来说，一个环境不能只是 “能打开、能跳转”，还必须经得起真实任务执行：按钮是否真的可点，收藏、发消息、加入购物车等操作是否真的改变状态，任务结束后环境是否还能被重置。

因此，每个 mock App 都会被安装到模拟器中，经过自动测试和人工审计。自动测试检查核心流程是否跑通，人工审计则对比真实 App 和 mock App，确认主要页面、交互路径和状态变化是否足够接近真实场景。

普通 App 生成更关心 “能不能快速做出一个 App”

PhoneWorld 更关心 “这个 App 能不能成为 Mobile Agent 可训练、可评测、可验证的环境”。

有了 App 还不够，关键是任务能执行、结果能验证

构建出 mock App 只是第一步。对 Mobile Agent 来说，环境真正有价值，不只是因为它能打开、能点击、能跳转，而是因为它能承载任务、记录状态，并自动判断任务是否真的完成。

PhoneWorld 的任务并不是凭空生成的，而是来自 App 背后的页面 PRD、只读内容和数据库 schema。也就是说，任务中出现的商品、联系人、地点、群聊等实体，都真实存在于环境中；任务要求的收藏、发消息、加入购物车等操作，也都对应真实可改变的状态。

这让 PhoneWorld 可以为每个任务配套 verifier：

对于信息查询任务，系统检查最终答案是否包含正确值

对于状态改变任务，系统直接查询本地数据库，确认消息、收藏、评论等状态是否真的被写入。

基于这套机制，PhoneWorld 当前已经形成了一套可同时用于评测和训练的手机环境基础设施：

34 个 mock Android App

16 个消费级移动应用领域

120 个经过人工审计的评测任务

3,354 条成功轨迹

36,193 个交互步骤。

mock App 不是玩具环境：PhoneWorld 让四个 benchmark 同时提升

PhoneWorld 最核心的问题其实很直接：

这种从真实轨迹中重建出来的 mock 环境，到底有没有用？scale 起来之后，能不能真的帮助 Mobile Agent？

论文用三个实验回答了这个问题。

mock 环境有没有训练价值？

研究者没有简单增加数据量，而是只用 10K PhoneWorld steps 替换一部分原有 AndroidWorld 辅助数据。结果模型在四个 benchmark 上同时提升：

HYMobileBench 提升 17.7

AndroidControl 提升 6.0

AndroidWorld 提升 14.7

PhoneWorld 提升 52.5

PhoneWorld 不是只在 mock 环境里自我提升，而是能把可控环境中的训练信号迁移到真实 App 评测中。

mock 环境能不能完全替代真实 App？

实验进一步把替换比例拉满：用 PhoneWorld 数据完全替换辅助 AndroidWorld 数据。

结果显示，PhoneWorld 自身表现继续提升，同时 HYMobileBench 和 AndroidControl 也保持明显增益；但 AndroidWorld 出现下降。

这个结果并不是说 PhoneWorld 数据无效，更准确的结论是：PhoneWorld 不是简单替代真实 App 数据，而是与真实 App 数据形成互补。真实 App 数据提供真实分布覆盖，PhoneWorld 则提供可控、可重置、可验证、可规模化扩展的训练环境。

mock 环境 scale 起来有没有效果？

如果 PhoneWorld 环境继续扩大，收益会不会继续增加？

Scaling step data: 随着 PhoneWorld supervision 从 0 增加到 10K、20K、36K，PhoneWorld task success rate 从 14.2 提升到 64.2、70.0、73.3。也就是说，PhoneWorld 可以随着可验证轨迹增加，持续为模型带来收益。

Scaling app data: 在固定 10K PhoneWorld 训练预算下，研究者进一步比较了来自 5、10、20、34 个 App 的训练数据。结果显示，在 4 个 benchmark 上都提升了效果。这也证明了，PhoneWorld 可以随着 App 环境多样性的提升，为模型带来收益。