MobileForge：无标注自优化GUI Agent数据飞轮
针对手机GUI Agent在真实App中适配成本高、依赖人工标注的问题，MobileForge提出一个无标注、自探索、自反馈、自优化的闭环系统。它通过MobileGym自动探索目标App、生成可执行任务，并利用HiFPO的分层反馈引导策略优化，无需人工编写任务或奖励信号。实验表明，仅用自动生成数据即可将Qwen3-VL-8B在AndroidWorld上的Pass@3提升至67.2%，接近闭源数据训练的专用模型。全链路开源，适合研究者和开发者快速搭建GUI Agent适配流水线。
MobileForge：无标注自优化GUI Agent数据飞轮
针对手机GUI Agent在真实App中适配成本高、依赖人工标注的问题，MobileForge提出一个无标注、自探索、自反馈、自优化的闭环系统。它通过MobileGym自动探索目标App、生成可执行任务，并利用HiFPO的分层反馈引导策略优化，无需人工编写任务或奖励信号。实验表明，仅用自动生成数据即可将Qwen3-VL-8B在AndroidWorld上的Pass@3提升至67.2%，接近闭源数据训练的专用模型。全链路开源，适合研究者和开发者快速搭建GUI Agent适配流水线。
实现步骤
- 1
克隆MobileForge仓库并安装依赖，参考GitHub上的安装指南。
- 2
配置目标App的APK文件或模拟器环境，启动MobileGym进行自动探索。
- 3
运行MobileGym-Curriculum，基于探索轨迹自动生成可执行任务课程。
- 4
使用HiFPO进行多轮rollout，收集Agent执行轨迹并获取分层评估反馈。
- 5
利用hint-contextualized GRPO更新策略模型，重复迭代优化。
- 6
在AndroidWorld或MobileWorld上评测模型性能，对比基线结果。
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