AI 手机的 " 灵魂 "GUI 智能体，就这么全套开源了。

来自阿里通义实验室的 MAI-UI：论文、代码、模型全都有，从 2B 的端侧小模型到 235B 的云端大模型，一口气发布四个尺寸版本，覆盖全场景部署需求。

这套系统不只是能帮你点点屏幕，它能主动追问你没说清楚的需求，能直接调用外部 API 绕过繁琐的界面操作。

甚至还搞了一套端云协同系统，隐私敏感的操作留在本地跑，复杂任务交给云端处理。

论文给出几个典型案例：

用户收到中介发来的两套房源地址，想比较哪套离公司更近，然后把更近那套的地址发给朋友。

传统做法需要在短信和地图 APP 之间反复切换，复制粘贴地址，分别搜索路线。但有了 MCP 工具调用，智能体可以直接用高德地图的 API 查询两条路线的驾车距离，一次性拿到结构化结果，大幅压缩操作步骤。

另一个案例更有难度：

用户想查看某个 GitHub 仓库最近三次提交的作者和信息，然后发邮件。这种操作在手机上本来很难完成，因为移动端浏览代码仓库体验很差。

但通过 MCP 调用 GitHub 的 API，智能体直接获取提交记录的结构化数据，提取需要的字段，再切换到邮件 APP 发送。相当于把原本只能在桌面端做的工作流搬到了手机上。

主动询问需求方面，论文展示了一个文件分享任务：

用户让智能体把下载文件夹里最近一个月的简历发给 HR 同事，但没说收件人邮箱，也没说邮件正文要写什么。智能体检测到关键信息缺失后，暂停执行，主动向用户询问，拿到回复后再继续完成任务。

四大痛点，一个方案

团队在论文开头就直接点明了当前 GUI 智能体落地的四个核心问题。

第一个是交互缺失。

现有系统基本都是端到端执行，默认用户指令清晰完整，但现实中用户经常说一半留一半。

比如「帮我订个机票」，去哪儿？什么时候？几个人？全没说，智能体如果不能主动追问，要么猜错要么卡死。

第二个是纯 UI 操作的局限性。

完全依赖界面点击会导致两个麻烦：操作步骤一多，中间任何一步出错就会导致整个任务失败；而且有些功能在手机界面上根本做不了，比如想让手机帮你查 GitHub 的提交记录，光靠点屏幕是搞不定的。

第三个是端云割裂。

目前的 GUI 智能体要么是轻量级的端侧模型，能力有限；要么是大模型只能跑在云端，隐私风险高、成本也高。两者之间没有原生的协作机制。

第四个是动态环境下的脆弱性。

用静态数据训练出来的模型，遇到真实世界里千变万化的界面布局、突然弹出的权限请求、不同版本的 APP 就容易翻车。

MAI-UI 的解决方案：

一条能自动生成用户交互和 MCP 工具调用数据的自演化数据管线。

一套根据任务状态和数据敏感度动态切换端云执行的协同系统。

再加上一套支持 500 多个并行环境、最长 50 步交互的在线强化学习框架。

端云协同与隐私保护

端云协同系统是这次工作的一大重点。

整个系统由三部分组成：一个运行在手机本地的轻量级智能体，既负责执行 GUI 操作，也负责监控轨迹是否偏离用户意图；

一个部署在云端的大容量智能体，用于处理复杂任务；以及一个本地统一轨迹记忆模块，保证端云之间的信息一致。

工作流程是这样的：

用户下达指令后，本地智能体开始执行。每隔几步，本地监控模块会检查当前轨迹是否还在正确方向上。

如果发现偏离且不涉及敏感数据，就把任务交给云端模型接手完成。交接时还会生成一份错误摘要，帮助云端模型理解问题出在哪里并快速恢复。

相比纯端侧执行，端云协同让 2B 模型的成功率提升了 33%；相比纯云端执行，云端调用次数减少了 40% 以上，超过 40% 的任务完全在本地完成。

论文还给出了一个隐私保护的案例。在一个需要输入密码的任务中，本地模型一开始执行出错（反复点击登录按钮却没输入密码），监控模块检测到偏离后准备切换到云端。

但隐私检测模块发现当前界面涉及敏感凭证，于是阻止了云端切换，让任务继续在本地执行。最终本地模型自己纠正了错误并完成了任务，全程没有任何敏感信息传到云端。

性能屠榜，多项 SOTA

在 GUI 元素定位任务上，MAI-UI-32B 在 ScreenSpot-Pro 上达到 73.5% 准确率，超过了 Gemini-3-Pro 和 Seed1.8。

在 UI-Vision 上拿到 49.2%，比之前最强的 UI-Venus-72B 高出 12.4 个百分点。

在 MMBench GUI L2 上更是达到 91.3%，刷新了纪录。

在手机导航任务上，MAI-UI-235B-A22B 在 AndroidWorld 上取得 76.7% 的成功率，超过了 UI-Tars-2 的 73.3% 和 Gemini-2.5-Pro 的 69.7%。

即便是最小的 2B 模型，也达到了 49.1% 的成功率，比之前最强的端侧模型 Ferret-UI Lite 高出 21 个百分点，相对提升 75.4%。

在更接近真实场景的 MobileWorld 测试集上，MAI-UI-235B-A22B 整体成功率 41.7%，比其他端到端模型高出 20.8 个百分点。在需要主动询问用户的任务上成功率 37.5%，在需要调用 MCP 工具的任务上成功率 51.1%，分别比之前最好的成绩高出 32.1 和 18.7 个百分点。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2512.22047

GitHub：

https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI

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