针对昇腾Model-Agent模型适配大赛第二季中，基于昇腾（Ascend）与AtomGit AI技术实现安卓手机应用的自动化删除与安装任务，其核心在于构建一个具备环境感知、决策规划和自动化执行能力的智能体（Agent）。该Agent需集成昇腾NPU的本地高效推理能力与安卓自动化框架，以完成从识别目标应用到执行操作的全流程。

一、系统架构与核心组件该智能体应采用“感知-决策-执行”三层架构，确保任务闭环。

二、关键技术实现路径

1. 基于昇腾NPU的屏幕感知与目标识别

利用专为昇腾优化的YOLO11模型，实现高精度、低延迟的图标与应用识别。

# 基于AtomGit-Ascend/YOLO11的屏幕应用图标识别核心代码
import cv2
from atomgit_ascend_yolo11 import YOLO11 # 假设导入昇腾优化版YOLO11库

# 1. 初始化昇腾NPU加速的YOLO11模型
model = YOLO11('yolo11n.om') # 加载已转换为昇腾.om格式的模型

# 2. 捕获手机当前屏幕（可通过ADB screencap命令实现）
screen_image = cv2.imread('current_screen.png')

# 3. 执行NPU加速推理，识别应用图标
results = model(screen_image, conf=0.5) # 设置置信度阈值
# results将包含检测到的边界框、类别（如“微信图标”、“设置图标”）和置信度

# 4. 解析结果，定位目标应用
for box, cls, conf in zip(results.boxes.xyxy, results.boxes.cls, results.boxes.conf):
    if cls == target_app_name and conf > 0.8:
        target_center_x = (box[0] + box[2]) / 2 target_center_y = (box[1] + box[3]) / 2 print(f"定位到目标应用位于: ({target_center_x}, {target_center_y})")
        # 将坐标传递给执行层进行点击操作

2. 任务规划与自动化执行流

决策层将自然语言指令解析为可执行的动作序列，并由执行引擎完成。

# 简化的任务规划与ADB执行示例
import subprocess
import time

class AppManagementAgent:
    def __init__(self):
        self.adb_path = "adb"

    def execute_adb_command(self, command):
        """执行ADB命令"""
        full_cmd = f"{self.adb_path} {command}"
        result = subprocess.run(full_cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
        return result.stdout    def uninstall_app(self, package_name):
        """卸载指定包名的应用"""
        # 决策层可在此处加入合规校验，例如检查package_name是否在白名单内 print(f"正在卸载应用: {package_name}")
        output = self.execute_adb_command(f"uninstall {package_name}")
        return "Success" in output

    def install_app(self, apk_path):
        """安装APK文件"""
        print(f"正在安装应用: {apk_path}")
        output = self.execute_adb_command(f"install {apk_path}")
        return "Success" in output

    def run_task_flow(self, instruction):
        """解析指令并运行任务流。示例指令：'删除抖音，安装AtomGit'"""
        # 此处可集成大语言模型（如GLM）进行指令解析，生成结构化任务列表 # 为简化演示，假设已解析出以下任务列表 task_list = [
            {"action": "uninstall", "target": "com.ss.android.ugc.aweme"}, # 抖音包名
            {"action": "install", "target": "/downloads/AtomGit.apk"}
        ]

        for task in task_list:
            if task["action"] == "uninstall":
                self.uninstall_app(task["target"])
                time.sleep(2) # 等待操作完成 elif task["action"] == "install":
                self.install_app(task["target"])
                time.sleep(5)

# 使用示例
agent = AppManagementAgent()
agent.run_task_flow("删除抖音，安装AtomGit")

3. 昇腾环境部署与模型转换

确保整个智能体能在搭载昇腾NPU的设备或服务器上高效运行。

# 基于Docker快速部署包含昇腾NPU支持的推理环境
# 1. 获取AtomGit-Ascend/YOLO11的Docker镜像
docker pull atomgit/ascend-yolo11:latest

# 2. 运行容器，并映射昇腾NPU设备
docker run -it \
  --device=/dev/davinci0 \ # 映射NPU设备 --network=host \
  atomgit/ascend-yolo11:latest

# 3. 在容器内，使用ATC工具将训练好的PyTorch或ONNX模型转换为昇腾.om格式
atc --model=yolo11.onnx \
 --framework=5 \
    --output=yolo11 \
    --soc_version=Ascend310 \ # 根据实际NPU型号调整
    --input_shape="images:1,3,640,640"

三、大赛方案评估要点

设计解决方案时，应着重考虑以下维度以满足比赛要求：

参考来源

• 为什么选择AtomGit-Ascend/YOLO11？8大核心特性让目标检测效率飙升
• 昇腾AI赋能智能分享Agent
• AtomGit-Ascend YOLO11 Docker部署教程：3步实现NPU加速推理服务
• 一文读懂atomgit-ascend/yolo11：华为昇腾NPU加速的目标检测服务核心技术
• CANN昇腾NPU全栈开发套件Ascend Development Kit从环境搭建到模型推理的完整实战指南助力开发者快速掌握昇腾AI应用开发全流程：全栈开发环境搭建与昇腾NPU应用快速部署完整指南