[논문리뷰] MobileWorld: Benchmarking Autonomous Mobile Agents in Agent-User Interactive, and MCP-Augmented Environments

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저자: Quyu Kong, Xu Zhang, Zhenyu Yang, Nolan Gao, Chen Liu, Panrong Tong, Chenglin Cai, Hanzhang Zhou, Jianan Zhang, Liangyu Chen, Zhidan Liu, Steven HOI, Yue Wang

핵심 연구 목표

기존 모바일 GUI 에이전트 벤치마크인 AndroidWorld 의 포화 상태(90% 이상의 성공률)와 현실적이지 않은 태스크 복잡성 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 모호한 사용자 지침과 외부 도구(MCP) 사용 시나리오를 반영하지 못하는 문제를 해결하고, 실제 모바일 사용을 더 잘 반영하는 도전적이고 재현 가능한 벤치마크를 제시하고자 합니다.

핵심 방법론

새로운 벤치마크 MobileWorld 는 20개 애플리케이션에 걸쳐 201개의 태스크로 구성되며, 평균 27.8단계 의 긴 실행 경로와 62.2% 의 다중 애플리케이션 태스크를 포함합니다. 에이전트-사용자 상호작용(Agent-User Interaction) 태스크와 Model Context Protocol (MCP)-augmented tasks 를 도입하여 각각 모호한 지침 처리 및 GUI와 외부 도구(총 61개 ) 통합 능력을 평가합니다. Docker-in-Docker 컨테이너 환경과 스냅샷 기반 상태 관리 , 백엔드 데이터베이스 및 애플리케이션 콜백을 통한 결정론적 검증 을 특징으로 합니다.

주요 결과

MobileWorld 는 기존 벤치마크 대비 현저히 높은 난이도를 보였으며, 최신 Agentic Framework (GPT-5 + UI-Ins-7B) 의 전반적 성공률은 51.7% 로, AndroidWorld에서의 90% 이상과 비교할 때 큰 성능 격차를 보였습니다. 특히, 에이전트-사용자 상호작용 태스크 에서 GPT-5 가 62.2% 의 성공률을, MCP-augmented 태스크 에서는 51.6% 를 달성했으나, Doubao-1.5-UI-TARS와 같은 end-to-end 모델은 사용자 상호작용 및 MCP 호출 기능 지원 부족으로 해당 카테고리에서 저조한 성능을 기록했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

MobileWorld 는 현세대 모바일 에이전트가 사용자 모호성 감지 및 해명, MCP 컨텍스트 관리, 장기 기억 및 상태 추적, 복잡한 논리 추론, 시공간적 상황 인식 과 같은 핵심 연구 격차를 가지고 있음을 명확히 보여줍니다. LLM 기반의 Agentic Framework 가 end-to-end 모델보다 우수한 성능을 보이며, 복잡한 모바일 자동화에서 능동적인 사용자 상호작용 과 외부 도구 통합 의 중요성을 강조합니다. 따라서 향후 연구는 기반 모델 개선 과 컨텍스트 길이 제한 해결 , MCP 도구 관리 혁신 에 집중해야 할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.