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之前的文章中，我分享了用Midscene.js + Qwen-VL实现视觉大模型驱动的UI自动化测试，文章受到了很多小伙伴的点赞和关注，可见AI在UI自动化测试方面的应用算是测试行业一个普遍需求。使用这一组合能达到的效果主要在于，编写测试用例不需要再借助传统选择器的元素定位方式了，而是用自然语言描述测试指令（如"点击左上角语言切换按钮"），通过多模态模型实现语义级界面理解。这种模式使测试代码与 DOM 结构解耦，界面重构后无需修改脚本，并且也突破了传统自动化测试框架对 Canvas/SVG 等非标准元素的识别限制。
不过，在使用这一组合的时候，小伙伴们也发现了一个问题，就是需要使用尽可能清晰的自然语言详细描述每一步操作，描述地稍微粗略些都可能导致大模型无法理解指令或定位不到元素，比如，官网给出了这样的示例：
❌ 错误示例
搜'耳机'
✅ 正确示例
找到搜索框（搜索框的上方应该有区域切换按钮，如 '国内'， '国际')，输入'耳机'，敲回车
这样写出来的自动化测试用例看起来十分冗长和繁琐，测试工程师仍然需要人为编写大量的自然语言测试指令。有没有更智能和更省力的方案？有，只需要在Midscene.js中配置UI-TARS模型。这是由字节开源的专为GUI 任务而生的智能体模型。这一模型具备高级推理能力，能够在采取行动之前进行思考推理，显著提高了其性能和适应性。那么效果如何呢？给大家展示一下试用效果：
首先，Midscene官方推荐大家在 UI-TARS 中使用目标驱动的提示词（target-driven prompt），这样可以编写出更简洁的测试脚本。比如下图中的登录界面：
如果用Qwen-VL模型，建议编写这样的测试脚本：
await ai('在用户名输入框中输入admin');
await ai('在密码输入框中输入test123456');
await ai('输入验证码'); //AI会自己识别验证码是啥
await ai('点击登录按钮');而如果使用UI-TARS模型，你只需要把脚本缩减为一句话：
await ai('使用账号admin和密码test123456登录系统');就这么简单的指令，就能让Midscene成功完成登录操作了。注意，上面这个脚本甚至省略了要求输入验证码的说明，UI-TARS根据在模型预训练中学到的登录操作经验，会自己主动输入验证码然后再点击登录按钮！看看他的思考过程：
同样地，对于搜索功能，也无需再用冗长的描述了，只需要说三个字，UI-TARS就能顺利完成搜索任务，它的观察和思考过程如下：
await ai('搜“耳机”');
为什么UI-TARS这么智能？因为与通用多模态模型不同，UI-TARS专为GUI而生，它是在大规模的 GUI 屏幕截图数据集上进行训练的，并通过元素描述、密集标注、状态转换标注、问题回答和 Set-of-Mark 提示等多种任务大大提升了对 UI 元素的上下文理解和精确标注能力。简而言之，UI-TARS更擅长理解常见的UI界面控件功能和UI交互指令的含义，因此允许我们用更简洁的语言描述UI操作任务。
除了让测试脚本更简洁，UI-TARS另一大优势在于其能够主动处理一些可能导致 UI 自动化测试失败的问题。在众多导致 UI 自动化测试不稳定的原因中，以下两个是很常见的：
1.随机页面延迟：页面加载延迟随机出现，导致控件识别失败
2.非预期弹框：操作系统或被测系统弹出预期外的对话框，导致测试失败
对于随机页面延迟问题，当UI-TARS执行某项操作后观察发现界面正在加载（比如有loading动画），它会自动执行智能等待操作，直到页面加载完毕：
而对于非预期的弹框，UI-TARS也能做到主动把弹窗关掉之后再进行下一步操作：
最值得一提的是，UI TARS能主动进行失败后的重试，并且发现一种方法行不通就会尝试不同的操作方法。而且它还会反思之前的失败原因，并从错误的经验中学习，比如：
像这样，在失败后自动重试，并通过反思式学习持续优化策略的能力，可以说是让UI自动化测试能够“自愈”的关键。
之前当我们使用Qwen-VL做自动化测试时，一条agent.ai代码指令往往只对应一个步骤，也就是一次Planning - Insight - Action的闭环：
而使用UI-TARS进行自动化测试时，可以从生成的测试报告中看到，一条agent.ai代码指令经常对应着多个Planning - Insight - Action的闭环，并且对于复杂任务和遇到失败重试的情况时，会有一条非常长的Planning - Insight - Action序列。这意味着UI TARS比通用多模态大模型拥有更大的“自主性”和更强的探索能力：
为什么UI-TARS能这么强？字节公开发表的论文展示了最新发布的UI-TARS-1.5的4大强项：
(Arxiv地址：https://arxiv.org/abs/2501.12326)
1. 视觉感知增强
UI-TARS-1.5能够精准理解界面和定位元素的能力得益于它用海量GUI截图训练出的视觉理解能力，能感知按钮、文字等元素的上下文关系。比如，对于搜索框旁边的放大镜🔍按钮，用户无需在指令中告诉UI-TARS这个按钮的作用，它就能明白这个按钮的作用是“搜索”。
2. 跨平台统一操作
无论是Windows电脑、安卓手机还是网页，UI-TARS都能操作。它将不同平台的动作（如电脑的鼠标点击、手机的触摸）统一成标准化的“点击”“输入”等指令，实现“一次学习，全平台通用”。
3. 快思考与慢思考
UI-TARS的决策分两种模式：
● 快速反应：简单任务（如点击登录按钮）瞬间完成；
● 深度思考：复杂任务（如“订最便宜的机票”）会分解步骤、规划路径，甚至发现错误后自我纠正。通过这一思维机制，模型能够模拟人类思考流程，可以说UI TARS不只是完成指令，而是真正理解并完成任务目标。
4. 从经验中学习，越用越聪明
通过数百台虚拟机模拟真实操作，UI-TARS能自动收集操作数据，不断优化模型。比如它发现用户经常在某个步骤失败，就会针对性加强训练，减少同类错误，实现“无监督进化”。这种机制让它在迭代到1.5版本时，任务成功率显著提升，甚至在游戏测试中达到100%的完成率。
在多项GUI任务测评中UI-TARS-1.5都取得了SOTA 表现，甚至超越了原先的业界标杆Claude 3.7:
总而言之，对于使用通用多模态大模型的自动化框架，存在适应性弱和维护成本高的问题。而UI-TARS 属于“原生智能体模型（Agent Model）”，具备完整的感知-推理-记忆-行动一体化结构，能在训练中不断积累知识与经验，具备更强的泛化能力与适应能力。因此，Midscene.js + UI-TARS的组合不再依赖繁琐的人工规则与复杂的提示工程，也无需重复设定交互步骤，让UI自动化测试工作更加便捷和智能。
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