在传统自动化测试领域,测试人员往往需要用 Java、Python、JavaScript 等脚本语言,手动编写定位元素、点击、输入、等待、断言等操作。前端框架和业务逻辑一变,测试脚本就容易迷路,维护成本飙升,团队苦不堪言。

BrowserUse/qa-use 的出现,像是给测试工程师配了个智能导航仪。它借助大型语言模型(LLM),能理解自然语言描述的测试用例,自动驱动浏览器完成真实操作,实现 AI 驱动的端到端测试(AI-Driven E2E Testing)。测试不再是写代码,而是说需求,AI 帮你搞定剩下的事。这种方式不仅降低了测试门槛,还让测试更智能、更适应变化,工程师终于可以把精力用在分析问题和优化流程上,而不是反复修脚本。

测试进入自然语言时代

browser-use/qa-use是由 BrowserUse 团队开源的参考项目,专为测试工程师不写代码而设计,展示了如何基于 AI Agent 与浏览器控制层构建完整的 QA 测试平台。你只需像聊天一样输入测试需求,剩下的交给 AI。例如:

  1. 打开网站 https://shop.example.com
  2. 登录账号 user@example.com / password123
  3. 点击我的订单
  4. 验证页面中是否包含文字订单列表

AI 会自动启动浏览器,理解每一步的意图,查找并操作 DOM 元素,执行断言并生成报告。整个过程就像请了个懂技术的测试助理,帮你把繁琐的操作和验证都自动化搞定。该项目不仅实现了 AI 执行测试的核心逻辑,还封装了 SaaS 级测试系统,支持用例管理、结果展示、截图回溯等功能,让测试效率和体验都大幅提升。

系统架构概览

qa-use 是一个前后端一体化项目,整体架构设计非常工程化,既考虑了易用性,也兼顾了扩展性。你可以把它理解为一个自动化测试 SaaS 平台,前端负责用例管理和结果展示,后端负责调度、存储和 AI 执行,AI Agent 层则是整个系统的大脑,负责解析自然语言、生成操作序列并驱动浏览器。

整体架构如下:

系统分为前端、后端和 AI Agent 三层:前端负责用例管理与结果展示,后端处理测试请求、调度与存储,AI Agent 基于大模型解析自然语言并自动驱动浏览器,实现端到端智能化自动化测试。

主要技术栈如下:

模块 技术 说明
前端 Next.js + TailwindCSS 测试管理与结果展示界面
后端 Next.js API Routes 提供测试执行与结果查询接口
数据库 PostgreSQL 存储测试数据与日志
AI 层 BrowserUse API 自然语言转浏览器操作
调度 Inngest 异步任务执行与重试机制
通知 Resend 邮件发送测试报告
部署 Docker + Compose 快速启动环境

AI 是如何执行测试的?

AI 的核心作用就是理解执行自然语言测试指令。整个过程可以拆解为四个阶段,像流水线一样自动完成:

自然语言解析(NLU)

BrowserUse 内部基于大型语言模型(如 GPT-4 系列)解析输入用例。AI 会提取每个步骤的意图与操作目标,比如:

步骤:点击“登录”按钮
→ 解析结果:{ action: "click", selector: "button[text=登录]" }

它不仅仅是字符串匹配,更像是语义理解,能自动识别打开页面验证存在输入账号等动词和目标。就像你和助手说帮我点登录,AI 能自动找到页面上的登录按钮并完成操作,省去了繁琐的定位和脚本编写。

执行计划生成(Planning)

AI Agent 会根据解析出的指令,自动生成一份浏览器操作流水线,就像把测试需求拆成一组待办清单,每一步都能自动执行。计划里不仅有动作类型(click、type、wait、assert 等),还有定位策略(文本、ID、XPath、语义)和异常恢复逻辑(比如元素不存在时自动重试或滚动页面)。

举个例子,AI 会生成如下结构:

{
  "plan": [
    {"action": "navigate", "url": "https://shop.example.com"},
    {"action": "type", "target": "input#email", "value": "user@example.com"},
    {"action": "click", "target": "button[text='登录']"},
    {"action": "assert", "target": "h1", "expect": "订单列表"}
  ]
}

这就像你给助手列了个购物清单,AI 会按顺序帮你完成每一步,遇到障碍还能自动调整策略,保证测试流程顺畅。

浏览器控制与监控

BrowserUse Agent 通过 Playwright 或 Puppeteer 接口控制无头浏览器,像远程遥控器一样帮你自动完成页面操作。它不仅能打开页面、执行动作,还会自动捕获截图和日志,实时监控网络和控制台输出,方便后续定位问题。

遇到异常(比如网络超时、元素丢失),AI 会像老司机一样自动调整策略:可以重新等待、切换选择器,甚至回退到上一步重新执行,最大程度保证测试流程的稳定性和鲁棒性。

结果回传与报告

测试执行完毕后,Agent 会把结果以 JSON 格式返回平台,包括执行状态、截图、详细日志等。你可以在前端界面看到每一步的轨迹和截图,像复盘录像一样回顾整个测试过程。

这些数据会被后端保存到 PostgreSQL,方便后续查询和分析。无论是失败还是通过,都有详细的执行轨迹和日志,帮助你快速定位问题,提升测试透明度和可追溯性。

关键技术细节解析

AI 调用示例

在 qa-use 的后端,AI 的调用方式非常工程化,支持标准 HTTP API,方便集成到各种测试平台或 CI/CD 流水线。你只需像调用普通接口一样,把自然语言测试用例发给 AI,剩下的交给它自动执行。例如:

const response = await fetch("https://api.browser-use.com/v1/run", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.BROWSER_USE_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    testCase: "打开 example.com 并验证登录按钮存在",
  }),
});
const result = await response.json();

返回结果包括执行状态、步骤截图、详细日志和异常信息。无论是自动化平台还是自研工具,都能无缝集成 AI 测试能力,极大提升测试自动化和智能化水平。

任务调度与并发控制

qa-use 支持即时执行和定时任务两种模式,结合 Inngest 实现自动化调度、队列控制、超时与重试,确保测试高效稳定。企业可扩展为 Redis Queue 或 Temporal.io 等方案,满足大规模并发和自动分发需求,适应不同团队的测试场景。

AI 测试的优势与挑战

优势

AI 测试让工程师只需用自然语言描述需求,无需编写脚本,大幅降低自动化门槛和培训成本。系统能智能适应页面结构变化,自动选择元素路径,减少维护负担。支持语义级断言,测试更贴近业务目标,覆盖复杂场景,并自动生成可读性强的执行日志,便于问题定位和过程复盘,显著提升测试效率与透明度。

挑战

AI 测试在落地过程中面临模型一致性、可解释性、资源成本和数据安全等挑战。不同版本的语言模型可能导致结果差异,需关注升级兼容性;自动生成测试逻辑使传统调试方式难以复用,团队需引入新的分析工具;大规模调用模型带来时间和费用压力,需合理规划资源;涉及真实账号和内部系统时,必须加强数据安全和权限隔离,防止敏感信息泄露。

在企业中落地

如果你希望将 BrowserUse/qa-use 引入企业测试体系,可以参考以下落地步骤:

  1. 本地快速启动:克隆项目,配置环境变量,使用 Docker 一键启动,几分钟就能搭建完整测试平台。
git clone https://github.com/browser-use/qa-use.git
cd qa-use
cp .env.example .env
docker-compose up -d
  1. 配置 AI 密钥:在 .env 文件中填入 BROWSER_USE_API_KEY,接入 BrowserUse 智能测试能力。
  2. 自定义测试模板:在前端界面创建自然语言测试用例,支持多业务场景和断言类型,随时运行。
  3. 集成到 CI/CD:将 qa-use 的执行接口接入 Jenkins、GitHub Actions 等流水线,实现自动化回归和质量门禁。
  4. 结果监控与告警:使用 Resend 邮件通知失败结果,或自定义 webhook 推送,第一时间发现问题。
  5. 模型优化与扩展:根据项目需求,持续优化和扩展 AI 模型,提升测试效果和适应性。

整个落地过程非常工程化,既适合小团队试水,也能支撑大企业规模化自动化测试。你可以像搭乐高一样,按需组合和扩展,打造属于自己的智能测试平台。

AI 测试的演化方向

未来的 AI 测试平台将不仅仅停留在自动化执行层面,而是逐步演化为具备持续学习、视觉断言、多模态识别和跨系统编排能力的智能助手。AI 能根据历史反馈不断优化测试策略,结合图像识别技术验证复杂页面结构,支持浏览器、API、数据库等多层协同测试,覆盖更广泛的业务场景。

随着智能根因分析和自然语言交互的集成,测试工程师可以直接与 AI 对话,获取失败原因和详细分析报告,像与资深专家交流一样高效。AI 不仅自动定位缺陷,还能解释执行过程和上下文,极大提升测试的可解释性和问题定位效率。


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