向豆包手机学习，这些是否可以优化

[StupidStudentInSchool]

拆解豆包手机自动化 Agent 完整技术链路的深度帖。它根本不是靠「无障碍」或「截图」——而是拿到了两个近乎“系统级”的底层权限。

📱 核心进程：

1️⃣ AI Kernel：端侧 AI 大脑，Native 堆占 160M，Binder 调用数异常高，典型的本地推理框架。

2️⃣ Auto Action：自动操作 APK，权限列表相当刺激——

🔓 它拥有：

• read frame buffer：直接从 GPU 缓冲区读取渲染画面，不走上层截图 API。

• capture secure video output：可捕获银行类 App 防录屏界面。

• inject event：直接注入输入事件，模拟点击，高于无障碍方案。

🖥️ 更震撼的是：AI 跑在一个「虚拟屏幕」上。

分辨率与物理屏相同，亮度为 0，永远解锁，有独立焦点。你打游戏时，豆包在另一块屏上自己操作，两不干扰。

⬆️ 数据上行：每 3–5 秒向云端（orbrecloud.com）发约 250KB 数据——推测为单帧压缩图像。

⬇️ 指令下行：云端返回约 1KB 的指令，包括点击、滑动、输入、记笔记等 7 种操作。

💡 这意味着：复杂推理和路径规划在云端，本地只执行轻量级操作。