1. 项目概述当AI视觉成为测试的“眼睛”最近在跟几个测试团队的朋友聊天大家普遍头疼一个问题UI自动化测试的维护成本太高了。一个按钮的>mkdir my-midscene-test cd my-midscene-test npm init -y接下来安装Midscene.js的核心包以及我们选择的浏览器驱动。这里我们使用Playwright作为底层驱动因为它功能强大且与Midscene集成良好。npm install midscene midscene/plugin-playwright同时安装Playwright浏览器Chromium, Firefox, WebKitnpx playwright install3.2 配置AI模型关键步骤Midscene.js的强大依赖于背后的多模态模型。你需要一个API Key来调用模型服务。它支持多种模型这里我们以获取相对容易的DeepSeek-V3为例你需要在其官网注册并获取API Key。你也可以选择GLM、Qwen等国内可访问的模型。在项目根目录创建一个.env文件用于安全地存储你的API KeyDEEPSEEK_API_KEYyour_deepseek_api_key_here然后在项目中安装对应的Node.js SDK以DeepSeek为例npm install deepseek/sdk3.3 编写第一个自动化脚本现在让我们创建一个简单的测试脚本first-test.js。这个脚本将打开一个网页执行一次搜索操作。// first-test.js import { Midscene } from midscene; import { PlaywrightLauncher } from midscene/plugin-playwright; import { DeepSeek } from deepseek/sdk; // 1. 初始化AI模型客户端 const llmClient new DeepSeek({ apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, }); // 2. 创建Midscene代理并指定使用Playwright启动Chrome浏览器 const agent new Midscene({ launcher: new PlaywrightLauncher({ browserType: chromium }), // 使用Chromium浏览器 llmClient, // 传入配置好的模型客户端 }); async function runTest() { // 3. 启动浏览器并导航到目标页面例如百度首页 await agent.launch(); await agent.goto(https://www.baidu.com); // 4. 使用自然语言驱动自动化 - 核心所在 // 告诉AI“在搜索框里输入‘Midscene.js自动化测试’” await agent.aiAct(在搜索框里输入“Midscene.js自动化测试”); // 告诉AI“点击‘百度一下’按钮” await agent.aiAct(点击“百度一下”按钮); // 5. 等待一下看看结果在实际测试中这里可以加入断言 await agent.sleep(3000); // 等待3秒 // 6. 可以查询页面内容进行验证 const pageTitle await agent.aiQuery(当前页面的标题是什么); console.log(页面标题可能是, pageTitle); // 7. 关闭浏览器 await agent.close(); } runTest().catch(console.error);3.4 运行并观察在终端运行你的脚本node first-test.js如果一切配置正确你将看到一个Chromium浏览器窗口自动打开并跳转到百度首页。光标会自动移动到搜索框并输入“Midscene.js自动化测试”。接着会自动点击“百度一下”按钮。页面跳转到搜索结果页控制台会输出查询到的页面标题。最后浏览器自动关闭。整个过程你没有写一行关于input框id或button标签的代码仅仅是用两句话描述了你的操作意图。这就是Midscene.js“零代码”精神的体现——将自动化逻辑从繁琐的细节定位中解放出来。实操心得模型选择与响应速度第一次运行可能会感觉比传统自动化慢一些因为需要截图、上传到模型API、等待推理、返回坐标。速度很大程度上取决于你选择的模型和网络延迟。对于追求稳定性和速度的正式测试建议考虑以下策略使用响应更快的模型例如Gemini Flash或GLM-4V-Plus的响应速度通常优于一些更大的模型。启用本地缓存Midscene支持对AI的规划planning结果进行缓存。对于稳定不变的界面首次运行后后续相同的指令可以直接使用缓存的坐标速度极快。可以在配置中开启planCache。优化指令描述清晰、无歧义的语言指令能帮助模型更快更准地定位。比如“点击左上角蓝色的、写着‘提交’的按钮”就比“点击提交按钮”更精确。4. 核心API深度解析与实战技巧掌握了基础用法后我们来深入拆解Midscene.js提供的核心API并分享一些在实战中提升稳定性和效率的技巧。Midscene的API设计非常精简主要围绕aiAct、aiQuery、aiAssert以及一些平台基础操作展开。4.1aiAct万能执行器aiAct(instruction: string): Promisevoid这是最常用、最强大的方法。你给它一段自然语言指令它负责完成从理解、规划到执行的全过程。// 示例一个复杂的多步操作可以一句话搞定 await agent.aiAct(找到商品列表滑动查看第三行的商品然后点击它的“加入购物车”按钮);内部流程aiAct会先对当前界面截图将截图和你的指令发送给多模态模型。模型会返回一个“规划”通常是一个动作序列如找到某区域 - 计算坐标 - 执行点击。Midscene再根据这个规划驱动底层设备执行。技巧对于复杂的操作拆分成多个aiAct步骤有时比一个长指令更可靠。例如先aiAct(滑动到页面底部)再aiAct(点击加载更多按钮)。4.2aiQuery信息提取器aiQueryT(question: string): PromiseT当你需要从页面上获取信息用于判断或后续逻辑时使用aiQuery。你可以指定期望的返回类型string,number,boolean,string[]等。// 获取页面上的所有新闻标题返回字符串数组 const headlines await agent.aiQuery(string[], 列出当前页面所有新闻标题); console.log(headies); // 例如[AI测试新突破, Midscene.js发布...] // 查询当前登录的用户名 const username await agent.aiQuery(string, 当前登录的用户名显示在哪里); console.log(用户是, username); // 进行一个布尔判断 const isErrorVisible await agent.aiQuery(boolean, 页面上是否有红色的错误提示信息); if (isErrorVisible) { // 执行错误处理 }技巧在问题中明确返回类型如string[],可以极大地提高模型返回结果的格式准确性方便后续代码处理。4.3aiAssert视觉化断言aiAssert(assertion: string): Promisevoid传统的断言检查属性而aiAssert检查的是“视觉事实”。它让验证点更贴近用户体验。// 断言某个关键元素应该被看到 await agent.aiAssert(“支付成功”的提示弹窗应该出现在屏幕中央); // 断言某个状态不应该出现 await agent.aiAssert(页面上不应出现“网络错误”的提示); // 复杂的视觉断言 await agent.aiAssert(购物车图标右上角的角标数字应该显示为“3”);如果断言失败Midscene会抛出错误并通常会在生成的测试报告中高亮显示断言失败的截图位置非常直观。4.4 基础操作与混合使用除了AI驱动的方法Midscene也提供了一些基础的、确定性的操作方法如tap点击坐标、type输入文本、swipe滑动等。最佳实践是将AI驱动与基础操作结合使用在稳定性和灵活性之间取得平衡。// 混合模式示例用AI找到输入框并点击聚焦然后用精确的type方法输入避免模型输入错误 await agent.aiAct(点击用户名输入框); await agent.type(my_username); // 精确输入 // 用AI找到列表区域然后用精确的swipe控制滑动距离 await agent.aiAct(找到消息列表区域); await agent.swipe(up, 500); // 向上滑动500像素4.5 配置模型与策略Midscene的灵活性也体现在模型配置上。你可以在初始化时传入更详细的配置const agent new Midscene({ launcher: new PlaywrightLauncher({ browserType: chromium, headless: false }), // 非无头模式方便调试 llmClient, modelConfig: { provider: deepseek, // 指定提供商 model: deepseek-chat-v3, // 指定模型名称 temperature: 0.1, // 降低随机性使结果更确定 maxTokens: 1000, }, // 启用规划缓存大幅提升重复执行速度 planCache: { enabled: true, ttl: 3600 * 1000, // 缓存1小时 } });不同的模型在精度、速度和成本上各有权衡。对于测试任务通常选择temperature较低如0.1-0.3的配置以减少输出的随机性保证测试行为的可重复性。5. 进阶实战构建一个完整的跨平台自动化测试流程现在我们将运用前面所学设计并实现一个更贴近真实项目的测试场景测试一个跨平台Web和移动端的Todo应用的核心流程。我们将覆盖创建任务、标记完成、筛选和删除任务等操作并展示如何组织测试代码。5.1 测试场景与架构设计假设我们有一个简单的Todo应用其Web版地址是https://demo.todoapp.com移动端有对应的App。我们的测试目标是Web端测试打开应用添加两个新任务将其中一个标记为完成然后筛选查看未完成的任务最后删除一个任务。移动端测试在Android模拟器上打开App执行类似的核心流程验证。我们将测试逻辑抽象成与平台无关的“页面对象”或“业务流程”然后针对不同平台注入不同的Midscene驱动实例。5.2 实现平台无关的业务流首先我们创建一个业务逻辑文件todoWorkflow.js// todoWorkflow.js export class TodoWorkflow { constructor(agent) { this.agent agent; // 接收传入的Midscene代理实例 } async addTask(taskName) { await this.agent.aiAct(在输入框里添加新任务内容为“${taskName}”); await this.agent.aiAct(点击“添加”或回车确认); console.log(已添加任务: ${taskName}); } async markTaskComplete(taskName) { await this.agent.aiAct(找到任务“${taskName}”点击它左侧的复选框或完成按钮); console.log(已标记任务为完成: ${taskName}); } async filterTasks(filter) { // filter: all, active, completed await this.agent.aiAct(点击筛选器切换到“${filter}”视图); console.log(已筛选查看: ${filter} 任务); } async deleteTask(taskName) { await this.agent.aiAct(找到任务“${taskName}”将鼠标悬停或长按它); await this.agent.aiAct(点击出现的“删除”或垃圾桶图标); console.log(已删除任务: ${taskName}); } async getTaskList() { const list await this.agent.aiQuery(string[], 列出当前可见的所有任务文本); return list; } }5.3 Web端测试脚本接下来创建Web端的测试脚本test.web.js// test.web.js import { Midscene } from midscene; import { PlaywrightLauncher } from midscene/plugin-playwright; import { DeepSeek } from deepseek/sdk; import { TodoWorkflow } from ./todoWorkflow.js; import dotenv from dotenv; dotenv.config(); async function runWebTest() { const llmClient new DeepSeek({ apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY }); const agent new Midscene({ launcher: new PlaywrightLauncher({ browserType: chromium, headless: false }), llmClient, }); const todoApp new TodoWorkflow(agent); try { await agent.launch(); await agent.goto(https://demo.todoapp.com); // 1. 添加任务 await todoApp.addTask(学习Midscene.js); await todoApp.addTask(编写自动化测试用例); await agent.sleep(1000); // 短暂等待 // 2. 标记一个任务为完成 await todoApp.markTaskComplete(学习Midscene.js); // 3. 验证列表 let tasks await todoApp.getTaskList(); console.log(当前所有任务:, tasks); // 这里可以加入更正式的断言例如使用Node的assert库 // assert(tasks.includes(编写自动化测试用例)); // 4. 筛选查看未完成的任务 await todoApp.filterTasks(active); tasks await todoApp.getTaskList(); console.log(未完成任务:, tasks); // assert(tasks.length 1 tasks[0] 编写自动化测试用例); // 5. 删除一个任务 await todoApp.filterTasks(all); // 切回全部视图 await todoApp.deleteTask(编写自动化测试用例); // 6. 最终验证 tasks await todoApp.getTaskList(); console.log(最终任务列表:, tasks); // assert(tasks.length 1 tasks[0] 学习Midscene.js); console.log(Web端测试流程执行完毕); } catch (error) { console.error(测试执行失败:, error); // 通常在这里可以保存失败的截图Midscene报告会自动生成 } finally { await agent.close(); } } runWebTest();5.4 移动端Android测试脚本移动端测试需要连接设备或模拟器。我们以Android为例使用midscene/plugin-android插件。 首先安装插件npm install midscene/plugin-android确保你的Android设备已通过USB连接并启用调试模式或者模拟器正在运行。创建测试脚本test.android.js// test.android.js import { Midscene } from midscene; import { AndroidLauncher } from midscene/plugin-android; import { DeepSeek } from deepseek/sdk; import { TodoWorkflow } from ./todoWorkflow.js; import dotenv from dotenv; dotenv.config(); async function runAndroidTest() { const llmClient new DeepSeek({ apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY }); // 假设Todo App的包名是 com.demo.todoapp const agent new Midscene({ launcher: new AndroidLauncher({ appPackage: com.demo.todoapp }), llmClient, }); const todoApp new TodoWorkflow(agent); try { // 启动Android应用 await agent.launch(); // 接下来的业务流程与Web端完全一致 await todoApp.addTask(移动端任务一); await todoApp.addTask(移动端任务二); await agent.sleep(1000); await todoApp.markTaskComplete(移动端任务一); await todoApp.filterTasks(active); // ... 后续断言和验证 console.log(Android端测试流程执行完毕); } catch (error) { console.error(Android测试失败:, error); } finally { await agent.close(); } } runAndroidTest();可以看到除了初始化Midscene时使用的Launcher不同PlaywrightLaunchervsAndroidLauncher核心的业务流程代码TodoWorkflow是完全复用的。这充分体现了Midscene.js“一套API全平台通用”的巨大优势。5.5 测试报告与可视化Midscene.js在运行时会自动生成丰富的可视化报告。默认情况下每次aiAct、aiQuery、aiAssert的调用都会记录当时的屏幕截图、AI的规划结果以及执行结果。测试结束后会在项目目录下生成一个HTML报告文件。 你可以在初始化代理时配置报告路径和详细程度const agent new Midscene({ launcher: ..., llmClient, report: { outputDir: ./midscene-reports, detailLevel: high, // low, medium, high } });打开报告HTML文件你可以像看视频一样逐帧回放整个自动化过程清晰地看到AI每一步“看”到了什么“想”做什么以及最终执行的效果。这对于调试失败的测试用例、理解AI的决策过程具有无可替代的价值。6. 避坑指南与性能优化实战在实际项目中大规模应用Midscene.js你会遇到一些特有的挑战。下面是我在多个项目中总结出的常见问题与优化策略。6.1 稳定性提升让AI“看”得更准AI视觉模型并非100%准确以下策略可以显著提升定位成功率指令描述具体化、唯一化差点击按钮优点击页面顶部导航栏中蓝色的、写着“提交订单”的按钮技巧结合位置顶部/底部/左侧、颜色、文字、邻近元素“在‘用户名’输入框下面的那个按钮”进行描述。分步操作降低复杂度对于复杂操作不要试图用一句aiAct完成。拆分成多个步骤每一步让AI只做一件简单的事。例如先aiAct(滚动到页面底部)再aiAct(点击“加载更多”)。结合确定性等待与重试在关键操作后使用agent.sleep()等待界面稳定。对于可能因网络或渲染导致短暂不可见的元素可以实现一个简单的重试逻辑。async function clickWithRetry(description, maxRetries 3) { for (let i 0; i maxRetries; i) { try { await agent.aiAct(description); return; // 成功则退出 } catch (error) { console.log(第${i1}次尝试点击【${description}】失败等待后重试); await agent.sleep(1000); } } throw new Error(多次重试后仍无法点击: ${description}); } await clickWithRetry(点击保存按钮);使用区域限定ROI如果知道目标元素大概在屏幕的某个区域可以先用aiAct或基础操作将视图调整到该区域附近或者使用agent.screenshot({ clip: { x, y, width, height } })只截取部分区域送给AI分析减少干扰提高精度和速度。6.2 执行速度优化从“能用”到“高效”视觉AI推理需要时间以下是提速关键启用并合理配置规划缓存这是最重要的优化手段。对于稳定不变的界面如登录页、导航栏首次运行后的操作规划会被缓存。后续运行相同指令时直接使用缓存坐标速度是毫秒级。const agent new Midscene({ // ... 其他配置 planCache: { enabled: true, ttl: 24 * 3600 * 1000, // 缓存24小时 strategy: aggressive, // 积极缓存 } });选择高速模型在精度可接受的前提下优先选择响应速度快的模型如gemini-1.5-flash、qwen2.5-vl-7b-instruct如果本地部署。减少不必要的截图和AI调用对于连续多个肯定能由AI一步完成的操作尽量合并到一个aiAct指令中。对于确定性的、位置不变的操作如已知坐标的点击直接使用agent.tap(x, y)。并行执行如果测试套件中有大量独立的测试用例可以考虑使用Node.js的异步机制并行启动多个Midscene实例注意机器资源但需确保模型API的调用频率限制。6.3 成本控制使用云端大模型API会产生费用。在测试中控制成本充分利用缓存规划缓存不仅能提速还能避免重复的、收费的API调用。本地部署开源模型对于对数据隐私和成本敏感的项目可以考虑在本地GPU服务器上部署开源的视觉大模型如Qwen-VL、LLaVA并通过Midscene的配置指向本地API端点。初期投入硬件成本但长期使用成本极低。精细化指令清晰、简短的指令消耗的Token更少。区分测试环境在开发调试阶段可以使用速度较慢但免费的限额API或小模型在CI/CD流水线中再使用更稳定、更快的付费模型。6.4 集成到现有测试框架Midscene.js可以轻松集成到Jest、Mocha、Playwright Test等主流测试框架中让你在同一个测试项目中混合使用传统断言和视觉AI断言。 例如与Jest集成// todo.spec.js import { Midscene } from midscene; import { PlaywrightLauncher } from midscene/plugin-playwright; describe(Todo App Visual Tests, () { let agent; beforeAll(async () { agent new Midscene({ launcher: new PlaywrightLauncher({ headless: true }) }); await agent.launch(); await agent.goto(https://demo.todoapp.com); }); afterAll(async () { await agent.close(); }); test(should add a new task visually, async () { await agent.aiAct(在输入框输入“Jest集成测试”并添加); // 使用Jest的expect进行混合断言 const tasks await agent.aiQuery(string[], 页面上的任务列表); expect(tasks).toContain(Jest集成测试); // 使用视觉断言 await agent.aiAssert(“Jest集成测试”这个任务项应该显示在列表中); }); });这样你就可以在关键的、易变的UI环节使用Midscene在稳定的数据验证环节使用传统断言形成优势互补。7. 常见问题排查与解决方案实录即使做了充分优化在实际运行中仍可能遇到问题。下面是一个快速排查清单基于我遇到的实际案例整理。问题现象可能原因排查步骤与解决方案aiAct执行失败报错“无法定位元素”1. 指令描述模糊或有歧义。2. 界面尚未加载完成。3. 目标元素在当前视口不可见。4. 模型能力限制无法理解复杂指令。1.检查指令将指令描述得更具体、唯一。打开测试报告查看AI“看到”的截图和它的“规划”确认它理解是否正确。2.添加等待在操作前加入await agent.sleep()或等待某个视觉标志出现await agent.aiAssert(“加载中” spinner 消失)。3.滚动到可见区域先执行await agent.aiAct(滚动屏幕直到看到[目标元素附近特征])。4.简化或拆分指令将一个复杂指令拆成多个简单步骤。测试运行速度非常慢1. 网络延迟高调用云端API。2. 未启用规划缓存。3. 每一步操作后都进行了全屏截图和高精度模型调用。1.启用缓存确认planCache.enabled为true。2.检查网络考虑更换API地域或使用本地模型。3.优化操作流合并连续操作到一个指令中。对于非关键步骤使用确定性操作如tap代替aiAct。4.降低截图分辨率在初始化配置中尝试设置screenshot: { quality: 80 }或指定clip区域。相同指令在不同时间运行结果不一致1. 界面存在动态内容广告、时间、随机推荐。2. 模型输出的随机性temperature设置过高。3. 屏幕分辨率或缩放比例发生变化。1.稳定测试环境在测试前关闭或屏蔽动态内容。使用固定的测试数据。2.降低模型随机性设置modelConfig: { temperature: 0.1 }。3.固定设备/视口尺寸在launcher配置中固定浏览器窗口或移动设备屏幕分辨率。4.采用相对描述避免使用“第一个”、“第二个”这种依赖于动态排序的描述改用更稳定的特征如“标题包含‘待办’的卡片”。移动端测试无法连接设备1. Android设备未开启USB调试。2. 设备未授权此电脑进行调试。3. ADB环境变量未正确设置或存在多个ADB冲突。4. 模拟器未启动或端口被占用。1.检查设备在设备上确认“开发者选项”和“USB调试”已开启。连接后查看设备是否弹出授权对话框并点击允许。2.检查ADB在终端运行adb devices确认设备已列出。如果未列出尝试adb kill-server adb start-server。3.指定设备在AndroidLauncher配置中传入deviceId参数明确指定使用哪个设备。生成的报告中没有截图或信息不全1. 报告输出目录配置错误或没有写入权限。2.detailLevel设置过低。3. 测试过程因异常提前终止。1.检查配置确认report.outputDir路径存在且可写。2.提高详细度设置detailLevel: high。3.添加异常处理在测试脚本的catch块中确保agent.close()被调用以便正常结束并生成报告。AI对canvas或游戏界面操作不准确1. 纯画布渲染的内容没有传统的UI元素结构模型难以理解其内部组件。2. 动态游戏画面变化太快。1.混合模式对于已知固定位置的画布内按钮使用agent.tap(绝对坐标)进行点击。2.特征描述用画布内独特的颜色、形状、纹理作为描述。例如点击画布中央那个红色的圆形按钮。3.降低期望目前对于高度动态、非标准UI的游戏界面视觉AI的可靠性仍低于传统基于坐标的脚本。最后一个最重要的心得是将Midscene.js视为一个强大的“实习生”或“助手”而不是全知全能的“机器人”。你需要用清晰、明确的指令引导它为它创造稳定、一致的测试环境并在关键节点设置检查点断言。当你能娴熟地结合其视觉理解能力和你的业务逻辑时它将成为你应对复杂、多变UI自动化测试挑战的一把利器。