LibreAI / ИИ-агенты / mobile-use
// agents · minitap-ai/mobile-use

mobile-use

mobile-use — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от minitap-ai (minitap-ai/mobile-use на GitHub). У него 3 234 звезды на GitHub и 295 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 14 сентября 2026.

AI agents that use real Android and iOS apps like a human — from minitap.

★ 3,2 тыс. звёзд⑂ 295 форковApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
minitap-ai/mobile-use
Звёзды GitHub
3 234
Форки
295
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
14 сентября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide the first concrete outcome you want from it, so you can pick the right example, template or mode instead of exploring everything at once.

  2. Get the project

    Clone the repository (or install the published package) and skim its README quick start for the requirements for your platform.

  3. Install and configure

    Run the documented install step and set any required configuration — such as provider keys, data sources or local services — before the first run.

  4. Run your first task

    Execute the smallest documented example end to end, confirm the output is what you expected, then adapt it to your real data or workflow.

// возможности

Почему его любят

Real devices and simulators

Physical Android phones over USB, Android emulators, and iOS simulators on macOS.

Natural-language control

Describe the task in plain language; the agent plans and acts on the live UI.

Docker quick launch

A containerised launch path, with troubleshooting docs for device-IP and image-pull issues.

Development mode

uv venv + uv sync gives a locked, reproducible local setup.

Benchmarked

The README reports benchmark results for the agent's mobile task performance.

LangGraph-based system

An agentic system overview in the README explains the perception/action loop.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source so you can inspect, configure and run it locally.

    git clone https://github.com/minitap-ai/mobile-use.git
    cd mobile-use
  2. Clone and set up locally

    Clone, create the uv environment from the project's Python version, activate it and sync locked dependencies.

    git clone https://github.com/minitap-ai/mobile-use.git && cd mobile-use
    uv venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
    uv sync
  3. Run a task

    Connect a device (ADB for Android, fb-idb for iOS) and give the agent a goal.

    python ./minitap/mobile_use/main.py "Go to settings and tell me my current battery level"
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains mobile-use?

It is maintained by minitap-ai on GitHub (minitap-ai/mobile-use), where the source, issues and releases live.

Is it free to use?

Yes — it is free and open source under Apache-2.0, which permits use, modification and commercial redistribution, with licence/notice retention.

Does it need a paid API key?

Yes — the agent reasons with an LLM, so you configure a provider key as the README describes; devices themselves are your own hardware/emulators.

How does it compare to Appium scripts or desktop browser-use agents?

Compared with Appium scripts or desktop browser-use agents, mobile-use's distinguishing focus is: aI agents that use real Android and iOS apps like a human — from minitap. Pick it when that focus matches your need; the alternative may suit you better if its broader or different scope is the priority.

How do I get started?

Clone https://github.com/minitap-ai/mobile-use (or install its published package), follow the README quick start to install and configure it, then run the smallest documented example — the Run section on this page mirrors those steps.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

OpenGUI

Android GUI agent framework: AI that sees, plans, and taps real mobile apps.

★ 1,8 тыс. звёздCustom
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

agent-desktop

Reliable computer use for any agent: drive real apps through accessibility trees, not pixel guessing.

★ 1,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

mobilerun

Control Android and iOS devices with natural language — an LLM-agnostic mobile agent framework and CLI.

★ 9,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Tutti

Tutti — a real-time shared workspace where people and multiple AI agents build in tune, sharing context, files, apps and tasks

★ 3,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

browser-use

The open-source library that lets AI agents control a real browser.

★ 117,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

OSWorld-V2

Benchmark computer-use agents on long, real-world desktop tasks.

★ 353 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если mobile-use вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к mobile-use — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить mobile-use

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.