# \#droidrun **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/droidrun/6432.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [DroidRun: 자연어 명령으로 모바일 기기를 제어하는 AI 에이전트 프레임워크](https://discuss.pytorch.kr/t/droidrun-ai/8802)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [1월 23, 2026, 6:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/droidrun-ai/8802 "2026-01-23T06:30:33Z")
DroidRun 소개 DroidRun은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 및 시각-언어 모델(VLM, Vision-Language Model)을 활용하여 Android 및 iOS 모바일 기기를 제어하고 자동화할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. "Open Settings and turn on WiFi(설정 앱을 열고 와이파이를 켜줘)"와 같은 자연어 명령만으로 실제 스마트폰의 앱을 실행하고, 버튼을 클릭하며, 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있게 해줍니다. 기존의 모바일 자동화 도구(Appium 등)는 사전에 정의된 좌표나 ID 기반의 스크립트가 필요하여 유지보수가 어렵고 유연성이 떨어졌습니다. 반면, DroidRun은 시각적 정보(Vision)와 접근성 트리(Accessibility Tree)를 이해하는 AI 에이전트를 통해, 마치 사람이 화면을 보고 조작하는 것처럼 유연하게 기기를 제어합니다. DroidRun 프로젝트는 단순히 터치 명령을 보내는 것을 넘어, 화면의 상태를 분석(Vision capabilities)하고, 작업을 수행하기 위한 계획(Planning)을 수립하며, OpenAI, Gemini, Anthropic, Ollama 등 다양한 LLM 프로바이더를 입맛에 맞게 교체하여 사용할 수 있는 LLM Agnostic(특정 모델에 종속되지 않는) 구조를 갖추고 있습니다. DroidRun vs. 기존 모바일 자동화 도구 비교 모바일 앱 테스트 및 자동화 분야에서 널리 쓰이는 Appium 및 UiAutomator 등과 같은 기존의 모바일 자동화 도구와 비교해보겠습니다. 기존의 도구들은 엄격한 선택자(Selector)와 코드 기반의 스크립트 작성이 필수적이며, 이에 따라 App UI가 조금만 바뀌어도 스크립트가 깨지는 문제(Brittle tests)가 발생합니다. 또한, "이 앱에서 가장 싼 호텔을 예약해줘"와 같은 추상적인 명령 수행이 불가능한 한계가 있었습니다. 이에 비해, AI 에이전트…