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Glama

ThumbAgent

Local-first platform that gives AI agents a real thumb on mobile devices. 本地优先的移动设备 Skills 平台——给 AI 一只真正的「拇指」。

CI Release License Platform

中文 | English


用自然语言描述目标,ThumbAgent 的 Agent 在真实 Android 设备上自主完成 「观察 → 规划 → 操作 → 验证 → 恢复」的完整闭环,并产出可复现、可审计的执行报告:

自然语言目标
    → 任务规划(LLM Planner)
    → 设备操作(经 Schema / Capability / Policy 三重校验)
    → 状态观察(截图 + UI Tree)
    → 结果验证与异常恢复
    → 日志、性能和截图等现场采集
    → 可复现、可审计的执行报告

所有数据留在本地:无云端账号、无遥测、密钥只进系统钥匙串。

ThumbAgent 桌面工作台

快速开始

方式一:下载安装包(推荐)

从 Releases 下载 ThumbAgent_x.x.x_aarch64.dmg(macOS Apple Silicon,已签名 + 公证),拖入「应用程序」。

首次启动后在设置页填写模型 Provider(Base URL / 模型名称 / API Key)即可开始。 API Key 只存入 macOS 钥匙串,永不落盘。

前提:一台开启 USB 调试的 Android 设备 + 本机已安装 ADB。

方式二:从源码运行

git clone https://github.com/LiuShiYi1027/ThumbAgent.git
cd ThumbAgent

make check          # Python 门禁:lint / typecheck / 测试 / Contract 检查
make run            # 启动 Runtime(默认 127.0.0.1:8765)

cd apps/desktop
npm install
npm run tauri dev   # 桌面工作台

要求 Python 3.11+、Node 20+、Rust stable、ADB。

Related MCP server: android-mcp

核心能力

  • 自然语言任务:桌面工作台输入目标,Agent 多轮决策自主执行

  • 真实设备闭环:设备发现、画面观察、点击/滑动/输入等基础动作、完成验证、瞬时故障有界重试

  • 执行时间线与报告:逐轮截图、决策、动作与结果完整留痕,随时回看

  • 人工接管:执行中在安全边界暂停 Agent,人工操作设备后恢复续跑,接管区间计入事件流

  • 诊断证据:脱敏日志、聚合性能快照、性能对比、一键诊断证据包(带 SHA-256 清单的本地 ZIP)

  • 数据治理:本地 Artifact 留存策略 + 两阶段授权清理

  • 开放接口:Local HTTP API + MCP Server,可接入 Codex 等外部 Agent

桌面工作台

Tauri 2 原生应用,mono 编辑风设计:自动拉起并认证本地 Runtime、统一就绪诊断、 设备列表与实时画面(手机框呈现)、任务提交与执行时间线、设置页开箱配置。

安全设计

  • 所有设备动作经过 Schema / Capability / Policy 三层校验,绑定明确 device_id

  • 中高风险动作默认需要显式确认;支付、验证码、权限绕过直接拒绝

  • 无任意 Shell、无 ADB 透传、无隐藏逃生口;安装/卸载/清理均为两阶段 Approval 流程

  • 模型输出一律视为不可信输入:结构化解析 + allowlist 二次校验

  • 密钥、令牌只存在于系统钥匙串与进程环境,不进代码、数据库、日志

架构

Clients / Interfaces(Desktop · CLI · MCP · Web)
        ↓
Application / Skills / Task Engine
        ↓
Domain / Policy / Contracts
        ↓
Device Gateway
        ↓
Platform Adapters(Android via ADB)

跨模块数据一律 Contract-first:contracts/schemas/ 定义 Schema,再生成语言类型。 详见架构边界。

文档

产品:产品定位 · V1 产品方案 · 技术设计

工程:开发规范 · 迭代索引 · 分发与发布 · 安全规范 · ADR

贡献:Agent 开发入口 · 贡献指南

路线图

V1 聚焦单台 Android 设备的本地 AI-to-Device 闭环(已完成 v0.1.0)。 后续方向:更多设备能力、评测套件完善、iOS 适配探索。详见迭代索引。

许可证

Apache-2.0

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