arXiv 2610.14157
OpenMobile-2：スケーラブルな環境とアプリネイティブツールによる汎用モバイルエージェントの構築
OpenMobile-2: Building Versatile Mobile Agents with Scalable Environments and App-Native Tools
AI推薦36
著者: Chenyang Yan, Yingying Zhang, Kanzhi Cheng, Qiushi Sun, Zhengyuan Pan, Zheng Ma, Hang Yan, Yian Wang +16
概要
著者らは、完全に公開された学習環境とレシピで訓練された、最先端に近いモバイルエージェントOpenMobile-2を提案します。機能が豊富な商用スタイルのアプリ35個からなる制御可能なプレイグラウンドMobileGym++を構築し、約1.2万件のSFT用軌跡と2千件を超える検証可能なRLタスクを整備しました。さらに、エージェントがGUI操作と300を超えるアプリネイティブツールの呼び出しを組み合わせるハイブリッド設定を探り、MobileGym++ Benchで評価しています。
はじめに
実際のアプリはリセット、検証、規模の拡大が難しく、自動報酬付きのオープンな学習データも乏しいため、モバイルエージェントの学習と評価は困難です。
結果
OpenMobile-2はAndroidWorldで79.9を達成し、既存のベンチマークで競争力のある性能を示します。さらにSPA-Benchでは性能が31.9から59.6へとほぼ倍増し、実機利用への有望な転移を示しています。
結論
完全に公開され制御可能な環境と検証可能なRLデータは、有能なモバイルエージェントを構築するための再現可能な道筋をコミュニティに提供します。