脚本写死之后，界面一变就停
手机自动化做了很久，卡点差不多。流程写成固定代码，页面稳的时候很快。App 改版、弹窗换掉、加载顺序调一下，脚本就停。设备和任务一多，维护量跟着上去。
AI 智能体换了个接法。你说一句需求，大模型理解意图、拆成步骤，生成脚本或指令序列，自动化引擎在真机上执行，结果再传回来。中途出了异常，模型按当时的界面重新规划。
每一步操作前都会弹出 USB 设备授权确认，你点头后才动手。传统脚本跑完就结束，失败只报错。AI 这边会在执行过程中看界面反馈，某一步失败就重新规划。同样的任务，开头投入往往更高。跨版本、跨页面以后，维护成本会低一截。模型负责怎么规划动作。动作要落到真机上，还得有一个真能操作手机的引擎。安卓、iOS、鸿蒙覆盖到哪，这套自动化就能跑到哪。撑住这条通道的是三件事：大模型已经能把任务拆开，自动化引擎做了多年，业务侧重复操作的成本也在涨。
中控 10.6.0（2026-09-02）起，AI 智能体改名为 iEasyRun，产品站在 https://ieasyrun.com 。
全流程拆成四个环节。
| 环节 | 做什么 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 意图理解 | 把自然语言变成可执行任务 | 大模型（LLM） |
| 步骤规划 | 拆解为 UI 操作序列 | Agent 规划（Planning） |
| 脚本生成 | 产出引擎可执行的脚本 | 代码生成 + 模板 |
| 真机执行 | 点击/滑动/输入/采集 | 自动化引擎（免 root/免越狱） |
意图理解是入口。把「每天 9 点查几个 App 的签到状态」写成没有歧义的任务，连按设备时区还是用户时区都要定下来。任务定义清楚与否，比模型本身更能决定效果。步骤规划决定后面稳不稳。模型把目标拆成一串 UI 操作，「先查状态再决定动作」比闷头把整套跑完更稳。脚本生成时，模型不自由写。引擎能力收成标准接口：打开应用、等待元素、点击、输入、断言、截图。模型只负责调对接口、填对参数。真机执行是落点。脚本走无障碍、ADB 或投屏通道，结果回来之后模型再决定下一步。引擎如果不能在操作前确认元素在不在，规划写得再细也会空点、误点。
多出来的能力，和用的时候要挡住的事
相对写死的脚本，AI 智能体多看几样东西。截图和控件信息用来判断当前在哪个页面，顺序按实际界面调。某一步失败时，它会分辨是元素没出来、弹窗挡住了，还是网络超时，然后重试，或者换一条路。多轮下来它记得目标和已经做过的步骤，也能把这些操作收成结构化结果。
限制也具体。模型会「想象」出页面上没有的按钮，得靠强制校验挡住。每次决策都是一次模型调用，任务一复杂，决策链拉长，延迟和 token 费用都得算。支付、删除、发送要加权限边界，并且让人确认。用途合不合规，不会因为中间加了 AI 就变，灰产不会因为「用了 AI」就合法。关键结果写进业务系统之前，要校验，或者让人看一眼。
能落地的多半是任务型：目标和边界事先给定，异常时求助，或者停下来。没有上限、自己一直往下跑的自主型还不成熟，业务环境里别用。目标和边界写清楚以后，出了问题能查日志，结果也落在预期范围内。
日常里两边是分工，混着用很常见。生成出来的脚本，初期仍要人审。完全没人看着，只适合封闭、受控的环境。权限和合规这一关绕不过去。不少叫「智能识别」的功能，只是图像匹配加上控件树解析。比较稳的预期是模型出初稿，引擎校验兜底，人再抽查。步骤固定、变化少的任务，套上 AI 只会多出延迟和费用。
什么场景交给哪边
| 场景 | 传统脚本 | AI 智能体 |
|---|---|---|
| 固定流程 | 高效 | 高效 |
| 界面频繁变化 | 改版就要重写 | 按当前界面调整 |
| 多步复杂任务 | 分支一多就难写 | 由模型拆步骤 |
| 异常处理 | 人来补 | 失败后重试或换路 |
客服辅助里，AI 先理解咨询，再在业务 App 里查询或操作。查询可以放开，改单、退款必须人确认。批量运营里，AI 生成个性化内容，再发到多个端。发布前留审核，节奏按真人来，避免频率异常触发风控。测试里，AI 读需求生成用例，再在真机上批量回归。每一步有没有对上预期结果，比跑了多少步更要紧。采集里，AI 先规划路径，多台设备并行抓公开数据。只采公开的，并且把频率控住。
流程固定、变化少，传统脚本更快，也更省。步骤多、界面常变、异常分支多，动态规划才划得来。
试点挑一个高频、步骤固定、风险低的任务，先跑通「AI 生成 → 真机执行 → 结果回传」，再往外加。人工审核先留着，日志和权限边界一起建。
上线前对一下这五条。允许操作哪些 App、哪些类型，写在任务边界里。敏感操作在引擎层直接拦住。每次执行留日志。先拿一台设备跑一周，再决定扩不扩。失败到了阈值就暂停，并告警。试点用一个能算的指标看效果，比如某条任务从人工每天 X 分钟，降到只需确认 Y 分钟。
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