Midscene.js - AI驱动，轻松实现UI自动化

UI自动化测试一直是软件测试中的一项重要任务，而随着AI技术的快速发展，自动化测试的能力也在不断提升。如何让UI自动化更智能、精准、灵活？Midscene.js作为一款AI驱动的UI自动化测试工具，正逐步改变着传统自动化测试的面貌。你是不是也在寻找一款能够轻松实现UI自动化测试的工具呢？那就不妨来了解一下这款神器！

UI自动化测试常常因界面变化多、操作繁琐、元素识别困难等问题让测试人员头疼。Midscene.js作为一款AI驱动的自动化工具，它是如何突破这些难题，并且实现精准高效的UI自动化测试呢？本文将为你深度解析Midscene.js的强大功能，帮助你实现更智能的自动化测试。

随着AI技术的不断发展，AI驱动的自动化工具逐渐成为开发和测试人员的新宠。传统的UI自动化测试往往依赖元素定位和脚本编写，维护难度大且容易出现误差，而AI自动化的兴起，尤其是在UI测试领域，打破了这些局限，让软件测试变得更加智能和高效。

1、前言

截至目前，自然语言驱动的UI自动化测试技术已实现‌效率、协作与适应性三重突破‌：

‌技术层面‌：多模态AI模型（视觉+语义）与边缘计算结合，精准解析动态交互（如AR/VR手势、全球化多语言布局），实现复杂场景覆盖。
‌行业价值‌：在金融合规、医疗审计等领域自动化验证高危流程，误报率降低60%，测试用例生成效率提升12倍。
‌协作模式‌：非技术人员可通过自然语言直接编写脚本，跨职能团队共享“业务语言”降低沟通成本，AI自愈机制使脚本维护成本减少70%。

该技术正从“辅助工具”进化为‌质量保障核心决策中枢‌，推动软件交付从“人适应工具”到“工具理解意图”的范式重构。

本篇将介绍一款，也是只需用自然语言描述就可实现完成自动化测试操作的工具 - Midscene.js。

2、简介

Midscene.js让人工智能成为你的浏览器操作助手，只需用自然语言描述你想做的事情，它就会帮助你操作网页、验证内容以及提取数据。无论你是想快速体验一下，还是进行深度开发，都能轻松上手。

功能特点：

自然语言交互：只需描述你的目标和步骤，Midscene就会为你规划并操作用户界面。
Chrome扩展程序体验：通过Chrome扩展程序即可立即开始体验，无需编写代码。
Puppeteer/Playwright集成：支持集成Puppeteer和Playwright，让你能够将人工智能功能与这些强大的自动化工具相结合，轻松实现自动化操作。
支持开源模型：支持对UI-TARS和Qwen2.5-VL进行私有化部署，在用户界面自动化场景中，它们的表现优于GPT-4o和Claude等闭源模型，同时能更好地保护数据安全。
支持通用模型：支持GPT-4o和Claude等通用大模型，适应各种场景需求。
用于调试的可视化报告：通过我们的测试报告和演练场，你可以轻松理解、重放和调试整个过程。
支持缓存：首次通过人工智能执行任务时，任务会被缓存，后续执行相同任务时，执行效率将大幅提高。
完全开源：体验全新的自动化开发感受，尽情享受吧！
理解用户界面、JSON格式响应：你可以指定数据格式要求，并接收JSON格式的响应内容。
直观的断言：用自然语言表达你的断言，人工智能会理解并处理这些断言。
与Javascript集成：你可以永远相信Javascript。

模型选择：

Midscene.js推荐使用的三种模型是GPT-4o，Qwen2.5-VL（千问）和UI-TARS。它们的的主要特性是：

GPT-4o：表现比较平衡，需要使用较多token。
千问Qwen-2.5-VL：开源的VL模型，几乎与GPT-4o表现相同，使用阿里云部署的版本时成本很低。
UI-TARS：开源的端到端GUI代理模型，擅长执行目标驱动的任务，有错误纠正能力。

你也可以使用其他模型。

Midscene提供了三种关键方法：

交互（.ai, .aiAction）、提取（.aiQuery）、断言（.aiAssert）。

交互：用 .ai 方法描述步骤并执行交互。
提取：用 .aiQuery 从UI中“理解”并提取数据，返回值是JSON格式，你可以尽情描述想要的数据结构。
断言：用 .aiAssert 来执行断言。

官网地址：https://midscenejs.com/

3、快速上手

一、通过Chrome插件快速体验

通过使用Midscene.js的Chrome插件，你可以快速在任意网页上体验Midscene的主要功能，而无需编写任何代码。

1、安装：

前往Chrome扩展商店安装Midscene.js插件：

https://chromewebstore.google.com/detail/midscene/gbldofcpkknbggpkmbdaefngejllnief

或者联系作者，获取离线Midscene.js插件。

2、配置：

安装Midscene.js插件后，需要设置环境变量（接入的模型和API KEY）。

本文示例作者使用火山云的豆包doubao-vision-pro-32k模型。

调用前需要配置推理点：

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoint

在推理点界面中，寻找一个如 ep-202... 形式的接入点ID 作为模型名称。

配置环境变量完成。

配置信息：

export OPENAI_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"

export OPENAI_API_KEY="..."

export MIDSCENE_MODEL_NAME="ep-202....."

3、开始体验：

打开一个购物网站。

输入执行步骤“将书包和$49.99的衣服添加到购物车里，并进入到购物车里进行查看”。

根据想提取的信息，来获取JSON格式的返回值。

获取断言格式。

实际网页已经跳转到购物车里。

回放操作和下载报告文件。

打开可视化报告。

二、使用YAML格式的自动化脚本

使用官方的示例项目

https://github.com/web-infra-dev/midscene-example/tree/main/yaml-scripts-demo

1、安装：

确保已安装Node.js，全局安装@midscene/cli。

npm i -g @midscene/cli

2、配置：

配置OpenAI API KEY。

# 更新为你自己的Key
export OPENAI_API_KEY="sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

或使用.env文件存储配置，Midscene命令行工具在运行yaml脚本时会自动加载它。

OPENAI_API_KEY="sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

本例作者继续使用火山云的豆包doubao-vision-pro-32k模型。

3、.yaml文件结构：

在.yaml文件中，有两个部分：target和tasks。

target部分定义了任务的基本信息。

target:
  # 访问的 URL，必填。如果提供了 `serve` 参数，则提供相对路径
  url: <url>

  # 在本地路径下启动一个静态服务，可选
  serve: <root-directory>

  # 浏览器 UA，可选
  userAgent: <ua>

  # 浏览器视口宽度，可选，默认 1280
  viewportWidth: <width>

  # 浏览器视口高度，可选，默认 960
  viewportHeight: <height>

  # 浏览器设备像素比，可选，默认 1
  deviceScaleFactor: <scale>

  # JSON 格式的浏览器 Cookie 文件路径，可选
  cookie: <path-to-cookie-file>

  # 等待网络空闲的策略，可选
  waitForNetworkIdle:
    # 等待超时时间，可选，默认 10000ms
    timeout: <ms>
    # 是否在等待超时后继续，可选，默认 true
    continueOnNetworkIdleError: <boolean>

  # 输出 aiQuery 结果的 JSON 文件路径，可选
  output: <path-to-output-file>

  # 是否限制页面在当前 tab 打开，可选，默认 true
  forceSameTabNavigation: <boolean>

  # 桥接模式，可选，默认 false，可以为 'newTabWithUrl' 或 'currentTab'。更多详情请参阅后文
  bridgeMode: false | 'newTabWithUrl' | 'currentTab'

tasks部分是一个数组，定义了脚本执行的步骤。记得在每个步骤前添加 - 符号。

tasks:
  - name: <name>
    continueOnError: <boolean> # 可选，错误时是否继续执行下一个任务，默认 false
    flow:
      # 执行一个交互，`ai` 是 `aiAction` 的简写方式
      - ai: <prompt>

      # 执行一个交互
      - aiAction: <prompt>

      # 执行一个断言
      - aiAssert: <prompt>

      # 执行一个查询，返回一个 JSON 对象
      - aiQuery: <prompt> # 记得在提示词中描述输出结果的格式
        name: <name> # 查询结果在 JSON 输出中的 key
        
      # 等待某个条件满足，并设置超时时间(ms，可选，默认 30000)
      - aiWaitFor: <prompt>
        timeout: <ms>

      # 等待一定时间
      - sleep: <ms>

  - name: <name>
    flow:
      # ...

4、示例脚本：

示例项目总共有4个脚本。

extract-github-status.yaml，从github状态页面提取状态信息。

local-static-server.yml，将public文件夹用作静态服务器，并测试index.html文件。

sauce-demo.yaml，登录到sauce demo，将项目信息提取到json文件中，并断言“sauce Labs Fleece夹克”的价格。

search-headphone-on-ebay.yaml，模拟移动设备，在ebay上搜索耳机，将商品信息提取到json文件中，并断言购物车图标。

5、运行脚本：

# 运行所有脚本：
midscene ./midscene-scripts/

# 运行单个脚本：
midscene ./midscene-scripts/sauce-demo.yaml

# 运行在有界面模式下，使用 --headed 选项：
midscene ./midscene-scripts/sauce-demo.yaml --headed

# 运行在有界面模式下，并在结束后保持浏览器窗口打开，使用 --keep-window 选项：
midscene ./midscene-scripts/sauce-demo.yaml --keep-window

6、可视化报告：

extract-github-status脚本报告。