摘要
大型语言模型智能体已从生成回复转向通过调用工具执行多步任务。现有移动端智能体多依赖图形界面操作,存在序列冗长、无法直接访问设备能力及执行边界模糊等问题。本文提出 PalmClaw,这是一个原生运行于手机上的开源智能体框架,直接在设备端管理会话、记忆、技能与工具循环。该框架将设备能力封装为具有明确参数、结构化结果及清晰执行边界的设备工具。实验表明,相较于最强基线,其任务成功率相对提升 11.5%,完成时间减少 94.9%,同时降低了部署负担。
AI 推荐理由
论文核心在于将设备能力封装为结构化技能工具,显著提升 Agent 工具使用效率。
研究机构
The Hong Kong Polytechnic University
Hangzhou Diagene Biotechnology Co., Ltd.
论文信息