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Midscene 实战:告别 XPath,用自然语言实现 UI 自动化测试
AITest研究员 · 2026-05-18 · via 博客园_首页

作为一名测试工程师,你是否也经历过这些崩溃时刻?

辛辛苦苦写好的自动化脚本,页面稍微改个布局,元素定位全部失效,100多个用例哗啦啦全挂……

产品经理临时加了个弹窗,测试脚本需要改3小时,就为了更新一个按钮的 XPath……

新来的同事学自动化,光是搞懂 CSS 选择器、XPath 定位语法,就耗费了一整个下午……

如果你也被这些问题困扰,那么今天我要给你介绍的这个工具,可能会彻底改变你对 UI 自动化测试的认知。

它就是字节跳动开源的 Midscene.js——一款用自然语言就能驱动自动化测试的 AI 工具。

上线 GitHub 仅一年多,已收获 12k+ Stars,一度冲上 GitHub 趋势榜第 2 名。

一、Midscene.js 是什么

Midscene.js 是由字节跳动开源的 AI 驱动视觉感知 UI 自动化工具

核心理念:用自然语言描述你的目标,AI 来完成剩下的操作。

不再需要手动编写 CSS 选择器、不再需要记忆 XPath 语法、不再需要为页面微调导致的定位失效而崩溃——你只需要告诉它:"点击搜索按钮"或"验证页面显示登录成功",剩下的交给 AI。

它的三大核心能力

1. AI Act(智能交互)
用自然语言下达指令,AI 自动规划操作步骤并执行。比如:"在搜索框输入 Midscene,然后点击搜索按钮"——Midscene 会自动理解界面、找到输入框、执行输入、定位并点击搜索按钮。

2. AI Query(数据提取)
从任意界面提取结构化数据。比如:"提取页面中的用户昵称和订单金额,返回 JSON 格式"——它会像人眼一样"看"页面,返回你需要的数据。

3. AI Assert(智能断言)
用自然语言描述预期结果,AI 自动验证页面状态是否符合预期。比如:"页面上存在一个登录按钮"——无需写复杂的断言代码,一句话搞定。

二、为什么说 Midscene.js 重新定义了自动化测试

传统自动化的三大痛点

痛点一:元素定位脆弱

传统工具依赖 CSS 选择器、XPath 定位,一旦页面 UI 调整,定位器就失效。用例维护成本极高,一个中大型项目可能 30% 的维护工作量都耗在这上面。

痛点二:学习门槛高

想要写自动化,必须先学 XPath、CSS 选择器语法,再理解 Playwright/Cypress 的 API 体系。光是环境配置和语法学习,新人就可能消耗 1-2 天。

痛点三:跨平台能力弱

传统 Web 自动化工具只能在浏览器里转悠。想要测试桌面应用、移动端?得学另外的工具,用另外的写法。

Midscene.js 如何解决

痛点 传统方案 Midscene.js
元素定位 CSS/XPath,易失效 视觉识别 + AI 理解,兜底能力强
学习成本 需要编程基础 自然语言,零代码基础可上手
跨平台 Web Only Web + Android + iOS + PC
断言编写 写代码逻辑 用文字描述预期即可

本质上,Midscene.js 解决的是"人机交互语义鸿沟"的问题——我们想的是"点击登录按钮",传统工具需要翻译成"click(selector='#login-btn')",而 Midscene.js 直接理解你的意图。

三、完整实战教程

以百度搜索 Midscene 为例,完整演示:环境搭建 → 配置多模态模型 → 用 CodeBuddy 对话生成用例 → 运行。

在开始前,你需要先安装Node.js,安装方式在上一篇文章中有写,请大家自行查阅。

Step 1:安装依赖

# 创建项目,并初始化
mkdir midscene_test && cd midscene_test
npm init -y

# 安装Playwright 测试框架
npm install -D @playwright/test
npx playwright install chromium

# 安装 Midscene Playwright 集成包
npm install -D @midscene/web

# 安装加载 .env 的工具
npm install -D dotenv

Step 2:配置模型

注意:Midscene 需要一个支持视觉的多模态大模型(VL Model)。

在项目的运行路径下创建一个 .env 文件并添加配置内容:

MIDSCENE_MODEL_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
MIDSCENE_MODEL_API_KEY="......"
MIDSCENE_MODEL_NAME="qwen3.5-plus"
MIDSCENE_MODEL_FAMILY="qwen3.5"
MIDSCENE_MODEL_REASONING_ENABLED="false"

阿里云的 qwen3.5-plus 模型为例,推荐关闭平台默认的思考模式以提升执行速度,更多模型厂商配置可参考:https://midscenejs.com/zh/model-common-config.html

Step 3:配置 Playwright

在项目的运行路径下创建一个 playwright.config.ts 文件

require('dotenv').config();

const { defineConfig } = require('@playwright/test');

module.exports = defineConfig({
  testDir: './tests',
  use: {
    channel: 'chrome',
    headless: false,
    viewport: { width: 1280, height: 720 },
  },
});

Step 4:创建测试用例

创建 tests 文件夹,然后创建第一个测试用例文件 baidu.test.js,然后对着 CodeBuddy 说:

我要测试下百度搜索 Midscene 功能,请帮我写一个 Playwright + Midscene 的测试用例,步骤如下
1. 打开百度
2.输入关键词Midscene
3.点击搜索

保存到tests/baidu.test.js下

CodeBuddy回复:

const { test: base } = require('@playwright/test');
const { PlaywrightAiFixture } = require('@midscene/web/playwright');

const test = base.extend(PlaywrightAiFixture({}));

test('百度搜索 Midscene', async ({ page, ai, aiQuery, aiAssert }) => {
  // 1. 打开百度首页
  await page.goto('https://www.baidu.com');

  // 2. 输入关键词 Midscene
  await ai('在搜索框中输入 "Midscene"');

  // 3. 点击"百度一下"按钮
  await ai('点击"百度一下"按钮');

  // 验证:搜索结果页出现了 Midscene 相关的内容
  await aiAssert('页面显示了与 Midscene 相关的搜索结果');

  // 提取第一条结果的标题
  const firstTitle = await aiQuery('string, 第一条搜索结果的标题');
  console.log('第一条搜索结果:', firstTitle);

  // 提取所有结果的标题列表
  const allTitles = await aiQuery('string[], 所有搜索结果的标题列表');
  console.log('所有搜索结果:', allTitles);
});

Step 5:运行脚本

打开终端,输入命令:

npm run test

四、Midscene.js vs Playwright:怎么选

很多同学会问:Midscene.js 和 Playwright 到底该怎么选?

维度 Midscene.js Playwright
核心定位 AI 驱动的视觉自动化 浏览器级 E2E 测试框架
元素定位 视觉识别 + AI 理解 CSS/XPath 精确选择器
学习门槛 低,自然语言即可 需要编程基础
执行速度 慢(AI 推理耗时)
稳定性 AI 兜底能力强 依赖 DOM,易受 UI 调整影响
适用场景 快速验证、桌面自动化 大型项目、严肃测试

选择建议

选 Midscene.js:

  • 快速验证产品功能、产品 demo 自动化
  • 桌面应用(PC 客户端)的 UI 自动化
  • 非技术背景同学写自动化脚本
  • 快速原型验证自动化可行性

选 Playwright:

  • 大型企业级项目,需要严谨的测试用例
  • 对执行速度有严格要求
  • 需要深度浏览器 API 控制
  • 已有 Playwright 技术栈的团队

最佳实践: 两者可以互补使用——Playwright 负责核心业务测试用例,Midscene.js 负责快速验证和探索性测试。

写在最后

UI 自动化测试发展多年,从最初的录制脚本、手写 XPath/CSS 定位,到如今 AI 赋能的自然语言自动化,行业技术迭代一直在打破传统测试的边界。

Midscene.js 的出现,解决了传统自动化的核心痛点:

  • 无需深耕复杂的定位语法
  • 无需反复修复失效用例

一句自然语言即可完成交互、断言、数据提取,大幅降低自动化落地门槛、提升测试迭代效率。


你觉得 Midscene.js 能提升你的测试效率吗?欢迎评论区聊聊你的看法!

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