droidrun/mobile-harness

Mobile Harness – Android および iOS 上の AI エージェント向けポータブル制御命令

概要 – 言語モデルベースの AI エージェントが実際の Android または iOS デバイスと通信できるようにする、軽量で Markdown 駆動のハーネスです。これはエージェントランタイムではありません。エージェントが UI アクションの実行、スクリーンショットの取得、アプリの起動などを行うために呼び出す Python API（mobilerun_core）を提供します。このハーネスは、ローカルデバイス（ADB または Portal HTTP サーバー経由）と、Mobilerun クラウドサービスを通じたクラウドホストデバイスの両方で動作します。

主な機能

• 1 回の呼び出しでデバイスに接続：

  from mobilerun_core import Mobilerun
  m = Mobilerun()
  dev = m.connect("<id>", backend="cloud")
  

• Android と iOS の統一 API：ui()、screenshot()、start_app()、tap_node()、type()、scroll() など。
• アクセシビリティツリーで動作するヘルパーメソッド（find_nodes、tap_text、scroll_until）。
• 自動機能検出（device.capabilities、device.supports(...)）。
• オプションのクラウドバックエンド（MOBILERUN_CLOUD_API_KEY が必要）。
• ローカルバックエンド：
  • ADB 経由の Android（より豊富な機能のためにオプションの Portal HTTP を使用）。
  • Android Portal HTTP のみ。
  • オープンソースの ios-portal HTTP サーバー経由の iOS。
• エージェントが作成するすべての状態（メモリ、資格情報、カスタムアプリカード）は、git 無視の local/ フォルダーに保存され、ユーザーデータをリポジトリから分離します。

ベンチマーク – 標準的なコーディングエージェントと GPT-6 スタイルのモデルを使用して、公開の AndroidWorld（116 タスク）および iOSWorld（133 タスク）スイートで評価されました。結果：Android の平均スコア 100%、iOS の平均スコア 98.24%、バイナリ合格率はそれぞれ 100% と 93.23% でした。詳細なタスクリプレイと方法論は README にリンクされています。

インストール

1. リポジトリをクローンします。
2. Python 仮想環境（Python 3.11-3.13）を作成し、コアライブラリをインストールします：

   python -m venv .venv
   .venv/bin/pip install "mobilerun-core[local]"
   .venv/bin/python -c "from mobilerun_core import Mobilerun"
   

3. プラットフォーム固有のセットアップ（ADB、Portal サーバー、クラウド API キーなど）については install.md に従ってください。

AI エージェントの使用方法 – README には、エージェントにリポジトリのクローンとインストール手順の実行を指示する、コピー＆ペースト可能な Agent Setup Prompt が用意されています。環境が準備できたら、エージェントは生成されたコードから直接 Mobilerun をインポートし、デバイスに接続し、機能をクエリし、UI アクションを呼び出すことができます。

配布 – このハーネスは、skills.sh CLI（npx skills add droidrun/mobile-harness）を介してスキルとしてエージェントに追加するか、Claude Code プラグイン（/plugin marketplace add droidrun/mobile-harness）として追加できます。どちらの方法でも同じ Python パッケージがインストールされ、local/ データディレクトリが適切なランタイムの場所に保持されます。

対象読者 – LLM 駆動のモバイル自動化エージェントを構築する研究者や開発者、特に Android と iOS の両方で一貫した言語モデルに優しい API を必要とする人々（デバイスがローカルでもクラウドでも）。