Ruto_1.0.apk

多指触控

打开指定应用在指定屏幕

贴边

多屏幕统一操作。

准备做个任务执行的历史纪录，就把这个也做进去了

下载链接 Releases
Ruto 正在参加 AutoGLM 实战派开发者激励活动！

如果您喜欢这个项目，请为我们投上宝贵的一票，点一个 star。


🚀 Ruto (Run, Auto) v1.0.0
发布 Ruto 的第一个正式版本！Ruto 不仅仅是一个自动化工具，它是一个赋予 Android 系统“多线程并行”能力的 AI 任务框架。


AI 自动化任务: 基于 Open-AutoGLM 模型，Ruto 可以理解您的指令，并在您的设备上自动执行 UI 操作，如点击、滑动等。
虚拟屏幕与应用多开: 创建独立的虚拟屏幕，让应用在其上运行。这不仅能实现应用的多实例运行（应用分身），还能在后台执行任务而不干扰您的前台操作。
桌面级多窗口管理: 我们开发了一个全新的、类似桌面系统的多窗口管理界面，让您在 Android 上也能体验高效的多任务处理。
AI 对话集成: 内置了与大语言模型对话的界面，您可以轻松添加自己的模型 API，与 AI 进行智能交流。
灵活的任务执行: 自动化任务既可以在主屏幕上运行，也可以在任何一个虚拟屏幕上执行，实现真正的后台自动化。

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ROOT 做好支持了，等下发 今天发不了了，发现出了点 bug，修了再发

预览版发了
支持Shizuku和ROOT多种授权
统一界面
https://github.com/iamr0s/Ruto-GLM/releases

联发科用不了 Shizuku 激活的试试刚传上去的新版本 prelease。

加了一个 Shizuku Terminal 模式，绕过UserService 的一个实现方式。
https://github.com/iamr0s/Ruto-GLM/releases

AI在阅读微信使用说明书后，一次跑通发红包流程。

PicoClaw 小龙虾接收TG消息实现远程操控手机

还记得你第一次使用手机打开你刚下载的软件，你可能要经过好长一段时间的摸索，才能够掌握这个软件的使用技巧。

其实AI也是一样的，当你给AI下达任务，帮我给某某某发个红包时，AI看着屏幕上显示的画面，它可能不知道红包在哪个位置，屏幕内一堆扁平化的按钮图标，放大镜、箭头、三角形、圆形、椭圆到底在哪个里面？所以你可能经常看到AI在运行的过程中会犯错、会陷入死胡同，找不到要执行的任务的入口。

所以想要解决这个问题，只有两条路可以走，要么对AI进行专业的训练，也叫做模型微调。当训练的次数足够多，AI会使用的软件也会逐渐增多。

但是软件的个数是无限的，就像明天也可能会有一个新软件发布。所以，让AI学会如何使用软件，还有另一条路可走。就是给AI准备一个软件说明书。

当你让AI帮你给某某发红包时，在没有说明书时，AI仅通过屏幕分析，根本找不到红包功能在哪里。我们使用了这个软件成百上千次，当然知道放大镜可能是搜索按钮，一个箭头可能是返回，可能是前进。

现在，AI首先会去查阅说明书，说明书会告诉他。微信的红包功能，在个人聊天界面的右下角加号菜单展开当中。

这是我写的一个说明书模板：微信使用说明书。
在这个程序当中，说明书的实现参考了Agent SKILLS的概念，也就是说渐进式披露。

在开始前AI只会知道它有哪些说明书，而不知道具体的内容，当要用到的时候，才会翻开相应软件的说明书进行阅读。

AI其实分不清猫狗，但是有一群数据标注员给AI提供了猫狗的样本图片，告诉AI猫的特征是什么，狗的特征是什么。
而今天，想要让AI真正学会帮助人类操控软件，自然要从撰写软件说明书开始。

欢迎大家分享自己撰写的软件说明书，讨论、完善、优化、分享。

ruto-phone-mcp 则是我撰写并开源的运行在手机端或者任何能adb连接手机的位置。

你可以通过向其中加入更多的 skill（说明书），让你的AI更加聪明，更加灵活的帮你操作手机简化工作。

当然，还有第二方面，你可以建立一个MCP服务器把手机开放给OpenClaw等小龙虾。让手机的应用生态也能成为小龙虾🦞能管理的一部分，具体可以看上面的视频演示。

项目地址：https://github.com/iamr0s/ruto-phone-mcp/

很遗憾的是我的工作太忙了，目前还有很多没有完成，Web界面、输入文字等

从我的想法来看，现在的各种 Claw 的正确路线应该是部署在手机上，比如小米的 MiClaw，能通过电源键或语音唤醒。

如果要用 A 手机控制 B 手机，就在 B 手机上装好接口供 Claw 调用。电脑上也装好接口给手机调用。以手机做为一个操作终端，其它一切设备提供接口去给手机调用。 而不是现在的好多把模型部署在电脑上，然后接到 qq、微信之类的聊天软件当中去。

甚至在家中设备或者服务器上部署好大模型，手机只有一个小型模型，下达任务后，简单任务就手机小模型处理，复杂任务就传到大算力设备上的模型去处理，手机只充当一个调度中心，调度算力和任务分配。

这样才算是真正的分布式系统，mcp 本质不就是 ai 远程调用一个工具，工具返回结果告诉你完成的怎么样？就和米家远程操控个洗衣机，洗衣机返回洗衣状态一样的？米家本可以把自己的协议作为 ai 时代的标准协议的，在如此深厚的米家生态设备基础上，哪轮得上现在的 mcp 协议上位。

本来我想趁着放假时间把这些东西实现一下，把手机操作实现成 mcp 接口给模型控制；把电脑操作实现成 mcp 给模型控制；甚至把路由器操作实现成 mcp 给模型调用，ai 通过 mcp 远程操控路由器再控制 homeassistant 实现局域网内所有设备控制。