AI 工程化

在移动端自动化测试领域，让 AI 直接操作真机一直是一个颇具诱惑但门槛很高的方向。屏幕状态如何读取、控件如何点击、跨应用流程如何规划，这些问题都需要工程框架逐一解决。近期受到关注的开源项目 Mobilerun（原名 DroidRun）给出了一种更偏工程化的思路：它不是单纯把一个大模型接入手机，而是围绕设备控制构建了统一抽象层，并将不同能力拆给不同“角色”分别配置模型。

DeepSeek Harness 将模型、工具、会话、沙箱、Agent 循环等能力全部交给插件，Cordis 只维护上下文、服务注册、事件分发、依赖激活和副作用回收。这套架构把 Agent 系统从固定内核变成可装配运行时，也让多会话隔离、热更新和生命周期回收成为框架层问题。

多智能体架构常被用于提升复杂任务效率，但一项基于生产数据的研究显示，任务拆分带来的信息产出并非线性增长，层级增加还会造成确定性损耗。