모바일 자동화 도구의 패러다임이 규칙 기반 자동화(Tasker)에서 AI 에이전트 기반 제어(Droidrun)로 전환

Context

Tasker는 2000년대부터 안드로이드 자동화를 위해 프로필(트리거 조건) 기반의 규칙 엔진을 제공해왔다. 그러나 UI 자동화가 필요한 복잡한 크로스 앱 워크플로우나 UI 변경에 대한 적응성이 부족하다는 한계가 있었다.

Technical Solution

• Tasker 규칙 기반 아키텍처: 프로필(시간, 위치, 앱 상태, 시스템 이벤트 등의 트리거)과 태스크(400개 이상의 사전 정의된 액션) 조합으로 자동화 구성
• Droidrun AI 에이전트 아키텍처: LLM이 자연어 명령을 이해하고, 비전 모델과 접근성 트리 파싱을 통해 UI를 동적으로 인식하며, 멀티스텝 플래닝으로 복잡한 목표를 순차 액션으로 분해
• Tasker의 확장성: JavaScript, 셀 스크립트, Java 코드 실행 지원 및 변수 기반 커스텀 인터페이스(팝업, 버튼, 메뉴) 생성 가능
• Droidrun의 크로스 플랫폼 지원: 안드로이드와 iOS(제한적)에서 앱 간 네비게이션을 통한 통합 워크플로우 자동화 가능
• 실행 특성의 차이: Tasker는 결정론적(밀리초 단위, 예측 가능)이고 인터넷 불필요하며 로컬 환경에서 동작하는 반면, Droidrun은 비결정론적(초 단위, AI 응답에 따라 변동 가능)이며 클라우드/API 의존성 필요

Key Takeaway

모바일 자동화는 '사전 프로그래밍된 동작'과 'AI 인텐트 해석'이라는 근본적으로 다른 두 철학을 반영하고 있으며, 최적의 구현 전략은 두 도구의 보완적 활용이다(시스템 자동화는 Tasker, 앱 UI 자동화는 Droidrun).