Cloud Phone MobileClaw adalah framework otomatisasi berbasis AI yang dibangun di atas platform Cloud Phone AgentBay. Framework ini mengintegrasikan secara mendalam model bahasa besar Qwen (LLM) dengan teknologi kontainer Android berbasis cloud berkinerja tinggi. MobileClaw mengubah cloud phone dari pelaksana perintah remote command sederhana menjadi entitas cerdas yang mampu berpikir dan menyelesaikan tugas secara otonom. MobileClaw menjalankan tugas AI dalam sandbox cloud terisolasi, sehingga menghindari konsumsi sumber daya perangkat lokal dan mencegah gangguan pada layar. Tugas berjalan terus-menerus dan stabil, bahkan saat ada panggilan masuk atau pergantian aplikasi. Baik memesan makanan, merencanakan perjalanan, maupun melakukan operasi lintas aplikasi, MobileClaw menanganinya diam-diam di cloud tanpa memerlukan interaksi lokal pengguna. Tugas berjalan andal dan tanpa gangguan.
Service architecture
Key features
Dukungan Multi-Agent: Memberdayakan ponsel dengan kemampuan eksekusi
MobileClaw menggunakan framework agen AI yang dirancang khusus untuk lingkungan Android Cloud Phone. Framework ini dioptimalkan untuk sistem Cloud Phone dan mendukung agen MobileUseAgent serta OpenClaw. Agen beroperasi secara otonom di dalam kontainer cloud dan mensimulasikan interaksi manusia dengan lebih akurat.
Alur kerja lintas aplikasi: AI menembus batas aplikasi untuk menangani tugas end-to-end, mulai dari ekstraksi informasi dan pemrosesan data hingga aksi akhir.
Operasi 24/7: Bahkan jika perangkat lokal terputus, agen AI berbasis cloud tetap melanjutkan tugas kritis menggunakan logika yang telah ditentukan sebelumnya.
OpenClaw bawaan: Mengintegrasikan agen Android ke dalam ekosistem AI terbuka
MobileClaw mengintegrasikan secara mendalam ekosistem agen open-source OpenClaw. Integrasi ini menghubungkan agen Android yang dioptimalkan untuk Cloud Phone (MobileUseAgent) ke dalam framework kolaborasi agen terpadu OpenClaw. Pendekatan ini menggeser otomatisasi dari tugas titik tunggal ke koordinasi cerdas terdistribusi.
Penguraian presisi terhadap pohon kontrol native Android meningkatkan akurasi agen saat berinteraksi dengan aplikasi yang menggunakan API non-publik.
Sinkronisasi tingkat milidetik antara agen cloud dan status ponsel lokal memastikan perilaku yang konsisten.
Integrasi mendalam dengan Qwen: Memberikan kemampuan berpikir kepada ponsel
MobileClaw mengintegrasikan secara native kemampuan LLM Qwen. Dengan memanfaatkan daya komputasi cloud skala besar, AI mampu memahami konten layar secara real time dan mengerti instruksi bahasa alami yang kompleks.
Pengenalan intent: AI memahami tujuan pengguna langsung dari bahasa alami, tanpa perlu menavigasi hierarki menu yang rumit.
Dekomposisi tugas cerdas: AI secara otomatis memecah tugas kompleks menjadi perintah sistem Android yang dapat dieksekusi.
Teknologi kontainer Android lanjutan: Menghadirkan pengalaman pengguna yang sangat native
Berdasarkan arsitektur kontainer dan mesin virtual Cloud Phone, MobileClaw menghadirkan interaksi hampir-native di cloud. Framework ini juga menyediakan layanan Android yang sangat kustom untuk agen AI.
Rendering grafis berkinerja tinggi: Mendukung laju frame tinggi dan aliran video berlatensi rendah untuk interaksi yang lancar.
Auto Scaling: Menyesuaikan sumber daya komputasi secara dinamis sesuai permintaan dan merespons dalam hitungan detik terhadap berbagai skenario, seperti pekerjaan kantor ringan hingga komputasi AI berbeban tinggi.
Administrasi keamanan ketat: Menjamin keamanan dan kontrol yang andal
Dengan memanfaatkan fondasi keamanan Cloud Phone yang kuat, MobileClaw menerapkan keamanan ujung ke ujung, mulai dari jaringan dasar hingga aplikasi lapisan atas.
Data tetap di cloud: Seluruh komputasi AI dan logika bisnis berjalan di dalam kontainer cloud terkendali. Perangkat lokal hanya menerima aliran perintah terenkripsi dan data piksel. Data sensitif tidak pernah tersimpan di perangkat lokal, sehingga menghilangkan risiko kebocoran sejak sumbernya.
Gambar kustom berskala granular: Mendukung instalasi aplikasi kustom serta daftar hitam dan daftar putih jaringan. Hal ini memastikan batasan akses perusahaan tetap sesuai dengan kebijakan kepatuhan.
Scenarios
Enterprise process automation
Business scenario: Perusahaan melakukan banyak operasi manual berulang yang melibatkan beberapa aplikasi, seperti mengekspor data penjualan harian dari sistem internal dan memformatnya menjadi laporan DingTalk, atau memeriksa ketersediaan aplikasi seluler pada waktu tertentu. Tugas-tugas ini membuang waktu dan sering menyebabkan kesalahan.
Solution: Gunakan MobileClaw untuk mengotomatiskan alur kerja tersebut. Misalnya, setelah Anda memberikan instruksi “Setiap pagi pukul 9, login ke [sistem bisnis], ambil tangkapan layar data penjualan, dan kirim ke grup DingTalk,” agen akan berjalan otomatis di cloud sepanjang waktu tanpa menggunakan sumber daya lokal. Hal ini meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya tenaga kerja, dan meminimalkan kesalahan.
Automated testing and monitoring
Business scenario: Aplikasi seluler sering diperbarui. Tim harus menjalankan pengujian regresi secara berkala untuk memverifikasi fungsi inti. Skrip pengujian otomatis tradisional mahal untuk dipelihara dan kesulitan menangani interaksi kompleks.
Solution: Gunakan MobileClaw sebagai tool pengujian otomatis. Jelaskan kasus uji dalam bahasa alami, seperti “Uji alur lengkap mulai dari pendaftaran, login, hingga pemesanan.” Agen mengeksekusi langkah-langkah tersebut dan mencatat hasilnya. Anda juga dapat menggunakan MobileClaw untuk probe jaringan layanan online 7×24 guna mendeteksi masalah produksi lebih awal. Pendekatan ini menurunkan biaya pengembangan dan maintenance skrip pengujian, memperluas cakupan pengujian, serta memungkinkan pemantauan kualitas online berkelanjutan.
Realistic social app interactions
Business scenario: Aplikasi sosial bergantung pada interaksi pengguna yang sering dan alami, seperti membalas pesan pribadi atau bergabung dalam obrolan grup. Manajemen manual mahal dan rentan kesalahan. Skrip bot tradisional sering terdeteksi sebagai bot, sehingga menyebabkan pembatasan laju atau pemblokiran akun. Skrip tersebut juga gagal dalam percakapan multi-putaran atau lintas aplikasi.
Solution: Gunakan MobileClaw sebagai agen operasi sosial cerdas. Staf operasi memberikan instruksi dalam bahasa alami, seperti “Sapa lima penggemar aktif setiap hari.” Agen memahami intent, meluncurkan aplikasi sosial, dan mensimulasikan tindakan manusia, seperti menggeser, mengetuk, mengetik, dan memilih emoji. Tidak ada perangkat lokal yang terlibat. Perilaku stabil dan andal tanpa memerlukan skrip UI kompleks. Ritme interaksi, jeda respons, serta pertukaran teks-gambar semuanya menyerupai manusia, sehingga menghindari mekanisme pengendalian risiko platform. MobileClaw berjalan mandiri di cloud, tidak terpengaruh oleh status perangkat lokal, dan mempertahankan keterlibatan sosial 24/7.
FAQ
Q: Bagaimana perbedaan MobileClaw dengan framework pengujian otomatis tradisional seperti Appium atau UI Automator?
A: Perbedaan utamanya terletak pada cara menggerakkan aksi dan tingkat kecerdasannya.
Framework tradisional: Mengharuskan developer menulis skrip kode yang presisi berdasarkan ID kontrol atau XPath. Skrip mudah rusak ketika UI aplikasi berubah. Maintenance-nya mahal.
MobileClaw: Menggunakan model bahasa besar untuk memahami intent tugas dari bahasa alami. Framework ini menggabungkan pengenalan visual untuk beradaptasi terhadap perubahan UI. Pendekatan ini memberikan generalisasi dan ketahanan yang lebih baik serta menurunkan hambatan dalam membuat dan memelihara tugas otomatis.
Q: Bagaimana MobileClaw menjamin keamanan eksekusi tugas berbasis cloud?
A: MobileClaw mencakup beberapa lapisan keamanan secara desain:
Isolasi data: Setiap instans MobileClaw berjalan di kontainer cloud terisolasi sendiri. Lingkungan tidak berbagi sumber daya.
Pemrosesan dan penyimpanan hanya di cloud: Seluruh logika tugas dan penanganan data terjadi di cloud. Data sensitif, seperti username dan password, tidak pernah meninggalkan cloud. Perangkat lokal hanya menerima aliran video terenkripsi dan mengirim perintah operasi saja.
Kontrol berskala granular: Anda dapat menggunakan gambar kustom serta daftar hitam dan daftar putih jaringan untuk membatasi secara ketat aplikasi mana yang dapat diinstal agen dan jaringan mana yang dapat diaksesnya. Pastikan perilaku sesuai dengan kebijakan keamanan perusahaan.
Q: Apakah penggunaan MobileClaw melanggar ketentuan layanan aplikasi pihak ketiga?
A: MobileClaw adalah tool teknis netral. Penggunaannya tergantung pada pengguna. Menggunakannya untuk pengujian otomatis atau otomatisasi proses internal biasanya sesuai ketentuan. Namun, menggunakannya untuk kecurangan game, crawling berbahaya, pendaftaran akun massal, atau penjualan kilat dapat mengganggu operasi normal aplikasi. Hal ini kemungkinan besar melanggar ketentuan layanan aplikasi target dan dapat menyebabkan penangguhan akun. Tinjau dan patuhi aturan aplikasi target sebelum menggunakannya.