这个技能让Agent从会理解到会执行，补齐移动APP最后一公里

Mobile Use Agent 以 Skill 形式集成，使智能体能够真正进入移动 App 自主完成操作任务。

当前，企业智能体（Agent）已能执行数据查询、问题解答、内容生成等桌面端任务，然而在实际业务中，大量核心流程仍然依赖移动 App 的手动操作，而非 API 接口。Agent 虽然能理解任务目标、规划执行步骤，甚至指导用户下一步点击位置，但实际的执行动作仍需要人工完成。从“知道如何操作”到“真正完成操作”，这一环节始终是 AI 落地的关键瓶颈。

Mobile Use Agent 正是为了填补这一缺口而设计。它在云手机环境中自主执行 App 操作，并以 Skill 形式接入上层 Agent 体系，为智能体补充移动端的实际执行能力。

为什么企业需要 Mobile Use Skill？

简单来说，当前企业 Agent 的短板集中在“执行层”。它可以拆解任务，但一旦需要实际打开 App、点击按钮、滑动页面等操作，就会陷入困境。Mobile Use Skill 正是为 Agent 配备一只能够操作手机的“手”。

什么是 Mobile Use Agent Skill？

可以将其理解为：让 Agent 具备操作 App 能力的“手”。

• 上层 Agent 负责理解用户意图、分解任务、编排执行流程。
• Mobile Use Agent Skill 负责进入手机环境，在 App 内进行界面感知、操作执行、状态判断并返回结果。

它并非简单的自动化脚本，而是一个具备完整任务执行能力的组件，能够实现以下功能：

• 识别当前界面状态并理解其内容
• 根据任务目标自动规划最优执行路径
• 执行点击、输入、滑动、返回等交互操作
• 处理登录、权限申请、弹窗提示、页面加载等执行过程中的各类状态变化
• 判断任务是否成功完成并反馈结果
• 输出截图、执行日志与结构化结果数据

简而言之，Mobile Use Agent Skill 负责的是移动 App 场景中的执行层能力。

为什么选择 Skill 方式接入？

Mobile Use Agent 既可以独立运行，也可以作为标准化 Skill 集成到 Agent 平台。对于上层 Agent 而言，它无需关心底层使用的是哪种云手机、如何识别页面、如何处理弹窗——只需要明确以下几点：

• 这个 Skill 能够完成哪些具体任务。
• 在哪些业务场景下需要调用。
• 需要传入哪些任务参数。
• 会返回哪些执行结果。
• 哪些操作需要人工确认审核。

通过 Skill 方式接入后，Mobile Use Agent 便能像其他能力组件一样被统一调度，帮助企业更高效地将业务流程集成到 Agent 工作流中，同时降低集成成本，便于后续的复用、审计与治理。

它适用于哪些业务场景？

需要注意的是，Mobile Use Agent Skill 并非要取代所有 API 接口。如果系统已具备稳定的 API，优先调用 API 通常更可靠且成本更低。Mobile Use Agent Skill 更适合处理那些高频、重复、且依赖移动 App 操作的任务。

移动端运营：内容发布、状态巡检、账号检查、活动页验证等。这类任务流程相对标准，但人工操作频繁，耗时长、效率低。

移动 App 自动化测试：回归验证、关键路径检查、异常截图采集。相比纯脚本方式，Agent 式执行更能适应页面变化和非标准流程。

客服与工单处理：客服人员经常需要跨多个 App 查询订单、物流、账号或服务状态，并将结果回填到工单系统。Mobile Use Agent Skill 可以承担其中的重复查询与结果整理工作。

信息采集与巡检：竞品页面巡检、公开信息采集、App 内展示状态检查等。在合规范围内，帮助企业将 App 内的信息转化为可分析、可追踪的数据结果。

企业能获得哪些实际价值？

Mobile Use Agent Skill 的价值不仅限于“让 Agent 会点击手机”，更重要的是帮助企业降低成本、提升效率、实现稳定交付，并且全程可追溯。

1. 减少重复人力投入
移动端任务大多技术难度不高，却十分耗费人力。每天重复的状态检查、页面查询、截图存档、信息复制、工单回填等机械性劳动，正应该交给 AI。Mobile Use Agent 能够全盘接管，彻底解放人工。

2. 提升处理效率
一个人一次只能操作一台手机，而 Agent 可以批量执行、多环境并发运行。任务越高频重复，效率提升越明显。

3. 增强流程一致性
人工操作容易受经验、状态和注意力等因素影响。Agent 按照标准化任务描述和执行策略运行，能够减少遗漏和操作偏差。

4. 保留完整过程证据
企业场景中并非“完成即可”。每一步操作都需要截图、日志、结果记录，用于排查、复盘与审计。Mobile Use Agent Skill 能将整个执行过程转化为可追溯的数字资产。

一个真实任务的执行流程示例

举一个简单的例子。用户对 Agent 发出指令：“帮我检查今天发布的内容是否已在 App 上线，并将异常项整理出来。”

上层 Agent 首先理解任务目标：需要检查内容状态、进入移动 App、返回上线结果、整理异常项。随后它调用 Mobile Use Agent Skill。Skill 进入云手机环境，打开目标 App，进入相应页面，查询今日发布的内容，判断每条内容的状态，并保存关键截图与执行日志。

最后，上层 Agent 将结果整理为用户可读的回复：

“今天共检查了 20 条内容，其中 18 条已成功上线，2 条仍在审核中。异常项已整理如下，并附有关键截图。”

在这一过程中，用户看到的是一个完整的任务结果。底层则完成了从意图理解、任务编排到真实手机执行的闭环。

一句话总结

将 Mobile Use Agent 封装为 Skill，本质上就是为 Agent 配备一只真正会操作手机的“手”。

这只“手”并非简单的脚本。它能感知界面、理解任务、执行操作、处理异常、校验结果，并留下过程证据。当 Agent 拥有了这只“手”，它就不再仅仅停留在对话框里回答问题，而是真正进入 App、完成任务、返回结果。

补齐 Agent 的移动端执行闭环

未来的企业 Agent 将不会仅停留在问答和流程编排层面。

• 它需要理解目标，同时也需要进入系统实际完成任务。
• 它需要调用 API，也需要在没有 API 的场景下继续执行。
• 它需要给出结果，也需要留下完整的过程证据。

而手机操作能力，也应成为 Agent 的标准能力之一。Mobile Use Agent 以 Skill 方式接入后，上层 Agent 可以更自然地调用移动端执行能力，进入真实 App 完成业务任务。从任务理解、流程规划到实际执行，Agent 的能力边界得以进一步扩展；企业的自动化也不再局限于 API 和系统接口，而是能够覆盖更多依赖移动 App 的业务场景。

让 Agent 不仅能回答问题，还能操作手机。

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