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深圳物联网开发_开发网站用什么语言_semir是什么品牌_不需要验证码的广告平台

时间:2025/7/11 8:40:44来源:https://blog.csdn.net/yanxiaojia521/article/details/146460052 浏览次数:1次
深圳物联网开发_开发网站用什么语言_semir是什么品牌_不需要验证码的广告平台

结合 Midscene.js 和 UI-TARS 大模型 实现 UI 页面自动化的可实施方案,涵盖环境配置、核心流程、代码示例及优化建议:

一、环境配置与工具集成

  1. 安装 Midscene.js

    • 方式一:通过 Chrome 插件快速安装(适用于浏览器自动化场景)。
    • 方式二:从 GitHub 下载源码集成到现有项目(支持 Node.js 或 Puppeteer 环境)。
  2. 配置 UI-TARS 模型服务

    • 模型部署:在阿里云 PAI、ModelScope 等平台部署 UI-TARS 模型(推荐使用 7B 或 72B 版本)。
    • API 接入:获取模型服务的 endpoint URLAPI Token,并在 Midscene.js 中配置以下参数:
      const mid = new Midscene({OPENAI_API_KEY: "<UI-TARS-API-TOKEN>",OPENAI_BASE_URL: "<UI-TARS-ENDPOINT>/v1",MIDSCENE_MODEL_NAME: "UI-TARS-7B-SFT" // 根据部署版本调整
      });
      

二、核心功能实现方案

1. 行为操作(AI Action)

通过自然语言指令驱动页面交互,UI-TARS 解析指令并生成精准操作(点击、输入、滚动等)。
示例代码

// 电商网站自动化下单流程
await mid.aiAction('打开浏览器并访问电商网站首页', { url: 'https://example.com' });
await mid.aiAction('在搜索框中输入“手机”并点击搜索按钮');
await mid.aiAction('选择搜索结果中的第一个商品并进入详情页');
await mid.aiAction('点击“加入购物车”并跳转到结算页面');

优势

  • UI-TARS 的 增强感知能力 能识别复杂 UI 元素(如动态加载的列表)。
  • 支持多级推理(如先滚动定位再点击)。
2. 数据提取(AI Query)

从页面中提取结构化数据,结合 UI-TARS 的 GUI 增强感知 能力,支持动态元素识别。
示例代码

const productInfo = await mid.aiQuery({name: '商品名称,string',price: '当前价格,number',stock: '库存状态,boolean'
});
// 输出示例:{ name: "某品牌手机", price: 2999, stock: true }

应用场景:价格监控、数据爬取等。

3. 断言验证(AI Assert)

通过自然语言描述预期结果,UI-TARS 结合 System 2 推理 验证页面状态。
示例代码

await mid.aiAssert('购物车中显示的商品总价为 2999 元');
await mid.aiAssert('当前页面包含“订单提交成功”提示');

优化建议:对于关键断言,可结合传统断言库(如 Jest)提升稳定性。


三、调试与优化

  1. 调试配置

    • 启用 MIDSCENE_DEBUG_AI_PROFILE=1 查看每次调用的 Token 消耗和执行时间。
    • 使用 可视化报告 回放操作步骤,定位失败环节。
  2. 性能优化

    • 短期记忆利用:通过 context 参数传递历史操作,减少重复推理。
    • 混合定位策略:对高稳定性要求的元素,结合 CSS 选择器与 AI 指令(如 mid.click('#search-box', { aiFallback: '在搜索框输入关键词' }))。

四、扩展应用场景

  1. 跨平台自动化
    • 结合 UI-TARS-Desktop 客户端实现桌面应用自动化(如调整 PPT 样式、修改系统设置)。
  2. 复杂任务处理
    • 利用 UI-TARS 的 多级思维模式 处理多步骤任务(如“从邮箱下载附件并解析内容”)。

五、代码示例(完整流程)

const { Midscene } = require('@midscene/web');
const puppeteer = require('puppeteer');(async () => {const browser = await puppeteer.launch();const page = await browser.newPage();const mid = new Midscene(page, {OPENAI_API_KEY: "sk-xxx", // 替换为 UI-TARS 的 API KeyOPENAI_BASE_URL: "https://ui-tars-endpoint/v1"});try {// 步骤 1:登录操作await mid.aiAction('打开登录页面并输入用户名和密码', {username: 'test@example.com',password: 'password123'});// 步骤 2:数据提取const userProfile = await mid.aiQuery({name: '用户昵称,string',role: '用户角色,string'});console.log('用户信息:', userProfile);// 步骤 3:断言验证await mid.aiAssert('页面右上角显示“欢迎回来”提示');} finally {await browser.close();}
})();

六、注意事项

  • 指令清晰度:避免模糊描述(如“点击那个按钮”),需明确元素特征(如“点击蓝色‘提交’按钮”)。
  • 模型适配:UI-TARS 在动态环境(如 Android 应用)中表现更优,静态网页可优先使用 GPT-4o。

通过上述方案,可快速构建基于自然语言的 UI 自动化流程,显著降低脚本维护成本。如需进一步优化,建议参考 UI-TARS 官方文档 和 Midscene.js 示例项目。

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