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AndroidWorld 这个 benchmark 里有 100 多个多步骤任务，去年大部分 Agent 的完成率还在五六成。google/artemis 给出的数字是 99%+。 它是什么？ 一个 Python 写的 Android 自动化框架，接受自然语言指令，在真机或模拟器上跑完整流程。README 里的演示是：在 Google Maps 里设置驾车路线并算出总时长，然后打开 YouTube 播一首 Coldplay。跨 App，不是单页点击。 它和常规 UI 自动化脚本差在哪？ 差在定位方式。传统脚本绑死 resource-id 或 xpath，界面一改就全线崩。ARTEMIS 优先用元素索引，拿不到就退回坐标，再不行上视觉定位，所以自绘界面、游戏化 UI 也能碰。另外它分 Flash 和 Pro 两档：Flash 是观察-动作的响应式循环，历史摘要异步做，每步大约 3 到 5 秒；Pro 会在每个动作前先校验目标，动作被挡住就把情况交回 Operator 做恢复，适合长时间的探索和稳定性测试。 怎么接到 AI IDE 里？ 它自带 MCP server。跑一次 http://start.sh，脚本会自动装 ADB、scrcpy、FFmpeg 和 uv 依赖，然后问你要不要往 Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 写全局 MCP 配置。装好之后，coding agent 可以直接驱动设备，并把 Logcat 和截图取回来定位问题。 要留意的点：这个一键脚本会往你各个 IDE 的全局配置里写东西，包括一份 rules.md 的测试行为约束。侵入性不小，介意的人用 artemis mcp --generate-config 手动贴更稳妥。此外它依赖 USB 调试的真机或模拟器，不是纯云端方案。 今日 +526 star · Python · 总计 12,964 #Android #MCP https://github.com/google/artemis

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