Qwen-Planner-Agent 用训练后的规划模型和有状态的执行框架，让智能体在真实手机环境中完成需要工具、记忆、技能和多智能体协作的任务。
https://github.com/Tongyi-MAI/Qwen-Planner-Agent
不只是让模型生成操作步骤，而是通过 Harness 保存执行状态并核对每一步结果。执行反馈会反过来用于改进训练数据、规划模型和运行框架，重点处理工具调用、长期记忆、Skill 复用、子智能体交接和失败恢复。
论文中的 27B 版本在 MobilePA-Bench 上拿到 77.05% 综合分，比基线高 9.83 个百分点，估算每千次任务的输出 token 成本为 2.41 美元。