자연어로 스마트폰을 자동화하는 AI 에이전트 Mobile-use: 개념, 특징, 사용 방법까지 한눈에 정리

스마트폰에서 반복적으로 수행하는 작업들이 있습니다. 예를 들어 메일을 확인하거나, 특정 앱에서 정보를 찾거나, 메시지를 보내는 작업 등은 매일 반복됩니다. 이러한 작업을 자동화할 수 있다면 훨씬 효율적으로 스마트폰을 사용할 수 있습니다.

Mobile-use는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 오픈소스 AI 에이전트입니다. 자연어 명령만으로 Android 또는 iOS 기기를 제어하고, 앱의 UI를 이해하여 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

이 글에서는 Mobile-use의 개념, 주요 특징, 기술적 배경, 그리고 실제 사용 방법을 정리하여 IT 기술 블로그 형태로 설명합니다.

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Mobile-use란 무엇인가

Mobile-use는 자연어 명령을 통해 스마트폰을 자동으로 제어하는 AI 기반 모바일 자동화 에이전트입니다.

사용자는 단순히 명령을 입력하는 것만으로 스마트폰의 앱을 탐색하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 명령이 가능합니다.

• "Gmail을 열고 읽지 않은 이메일 3개를 찾아 발신자와 제목을 알려줘"
• "설정 앱을 열고 현재 배터리 상태를 알려줘"
• "특정 앱에서 데이터를 추출해서 JSON 형태로 정리해줘"

이러한 명령을 AI 에이전트가 이해하고, 실제 스마트폰 UI를 탐색하여 작업을 수행합니다.

또한 Mobile-use는 오픈소스 프로젝트로 빠르게 발전하고 있으며, 커뮤니티의 제안이나 버그 리포트를 통해 지속적으로 개선되고 있습니다.

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Mobile-use 기술 배경

Mobile-use는 LLM(대형 언어 모델) 기반 AI 에이전트 구조를 활용하여 스마트폰을 자동화합니다.

핵심 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 사용자가 자연어 명령 입력
2. AI 에이전트가 명령을 분석
3. 스마트폰 UI 구조를 파악
4. 필요한 화면 이동 및 인터랙션 수행
5. 결과를 사용자에게 전달

특히 Android 환경에서는 ADB(Android Debug Bridge) 를 활용하여 스마트폰과 연결하여 제어가 이루어집니다.

또한 다양한 LLM 모델을 연결할 수 있도록 확장 가능한 구조로 설계되어 있습니다.

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Mobile-use 주요 특징

1. 자연어 기반 스마트폰 제어

Mobile-use의 가장 큰 특징은 자연어 명령 기반 제어입니다.

사용자는 프로그래밍 없이 다음과 같은 자연어 명령으로 작업을 수행할 수 있습니다.

예시

• 앱 실행
• 메시지 전송
• 설정 확인
• 특정 데이터 검색

이처럼 복잡한 자동화 스크립트 없이도 일상 언어로 모바일 자동화가 가능합니다.

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2. UI 인식 기반 자동화

Mobile-use는 앱의 UI 구조를 분석하여 자동화 작업을 수행합니다.

즉, 단순히 앱을 실행하는 수준이 아니라 다음과 같은 작업이 가능합니다.

• 앱 화면 탐색
• 버튼 클릭
• 특정 정보 찾기
• 메뉴 이동

단, 게임 앱의 경우 접근성 트리(accessibility tree) 정보가 제공되지 않아 자동화 효과가 제한될 수 있습니다.

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3. 모바일 데이터 스크래핑

Mobile-use는 스마트폰 앱에서 데이터를 추출하여 구조화된 데이터 형식으로 변환할 수 있습니다.

예를 들어 Gmail에서 데이터를 추출하는 경우

• 발신자
• 제목
• 메시지 목록

등을 JSON 형태로 정리할 수 있습니다.

이 기능은 다음과 같은 활용이 가능합니다.

• 모바일 데이터 분석
• 업무 자동화
• 정보 수집 자동화

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4. 확장 가능한 AI 에이전트 구조

Mobile-use는 다양한 LLM을 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다.

사용자는 다음과 같은 방식으로 모델을 설정할 수 있습니다.

• OpenAI API
• OpenAI 호환 API
• Local LLM
• Google Vertex AI

LLM 설정은 llm-config.override.jsonc 파일을 통해 커스터마이즈할 수 있습니다.

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성능 및 벤치마크

Mobile-use는 AndroidWorld Benchmark에서 100% 완료 성능을 달성한 최초의 프로젝트입니다.

이는 모바일 환경에서의 AI 자동화 성능을 평가하는 기준 중 하나이며, Mobile-use가 해당 벤치마크에서 최상위 성능을 기록한 프로젝트로 알려져 있습니다.

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Mobile-use 시작하기

Mobile-use를 사용하는 방법은 크게 두 가지입니다.

1. 플랫폼을 통한 사용
2. 소스코드 기반 실행

여기서는 빠르게 실행할 수 있는 방법을 중심으로 설명합니다.

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Docker 기반 빠른 실행 방법

현재 Quickstart는 Android 기기 또는 Android Emulator에서 사용할 수 있습니다.

1. 사전 준비

먼저 다음 환경이 필요합니다.

• Docker 설치
• Android 기기 또는 Android Emulator
• USB 디버깅 활성화

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2. 실행 명령어

Linux / macOS

chmod +x mobile-use.sh

bash ./mobile-use.sh \
  "Open Gmail, find first 3 unread emails, and list their sender and subject line" \
  --output-description "A JSON list of objects, each with 'sender' and 'subject' keys"

Windows (PowerShell)

powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File mobile-use.ps1 `
  "Open Gmail, find first 3 unread emails, and list their sender and subject line" `
  --output-description "A JSON list of objects, each with 'sender' and 'subject' keys"

이 명령을 실행하면 Mobile-use가 스마트폰에서 Gmail 앱을 열고 읽지 않은 이메일 3개를 찾아 다음과 같은 JSON 형태로 반환합니다.

예시

[
 { "sender": "...", "subject": "..." },
 { "sender": "...", "subject": "..." },
 { "sender": "...", "subject": "..." }
]

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Mobile-use 지원 기기

현재 Mobile-use는 다음 환경을 지원합니다.

Android

• 실제 Android 스마트폰 (USB Debugging 필요)
• Android Emulator

iOS

• macOS 환경의 iOS Simulator

※ 현재 실제 iOS 기기는 지원되지 않습니다.

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Mobile-use 활용 가능 사례

Mobile-use는 다양한 모바일 자동화 시나리오에서 활용될 수 있습니다.

예시

• 모바일 업무 자동화
• 앱 데이터 수집
• 반복 작업 자동화
• 테스트 자동화
• AI 기반 모바일 에이전트 개발

특히 모바일 UI 기반 자동화가 필요한 프로젝트에서 활용 가치가 높습니다.

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Mobile-use는 자연어 기반 모바일 자동화 AI 에이전트라는 새로운 접근 방식을 제시하는 프로젝트입니다.

핵심 특징을 정리하면 다음과 같습니다.

• 자연어로 스마트폰 제어
• UI 인식 기반 자동화
• 모바일 앱 데이터 추출
• 다양한 LLM 연결 가능
• AndroidWorld Benchmark 100% 달성

앞으로 AI 에이전트 기술이 발전하면서 모바일 환경에서도 자동화와 AI 활용이 더욱 확대될 가능성이 높습니다.

Mobile-use와 같은 기술은 단순한 자동화를 넘어 AI가 스마트폰을 직접 조작하는 새로운 인터페이스 시대를 여는 중요한 기술로 주목받고 있습니다.

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https://github.com/minitap-ai/mobile-use

GitHub - minitap-ai/mobile-use: AI agents can now use real Android and iOS apps, just like a human.