Midscene.js跨语言调用：Python/Java SDK使用指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mid/midscene Midscene.js作为一款视觉驱动的AI自动化工具，核心优势在于通过视觉语言模型实现跨平台界面操作。虽然原生基于JavaScript开发，但社区已构建了Python和Java SDK，使非JS生态开发者也能便捷使用其自动化能力。本文将系统介绍这两个跨语言SDK的安装配置、核心功能及实战案例，帮助开发者快速集成Midscene.js的AI操作能力。
环境准备与SDK安装
系统要求
- 操作系统：Windows 10+、macOS 12+或Linux（Ubuntu 20.04+）
- 运行时依赖：Node.js 18+（作为Midscene.js核心引擎）
- 设备权限：Android需开启ADB调试，iOS需配置WebDriverAgent
Python SDK安装
社区维护的Midscene-Python提供pip安装方式：
pip install midscene-python
该SDK通过HTTP桥接模式与Midscene.js核心通信，需先启动本地服务：
# 克隆官方仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mid/midscene
cd midscene
# 安装依赖并启动MCP服务
npm install
npm run start:mcp
Java SDK配置
midscene-java支持Maven/Gradle集成，在pom.xml中添加：
<dependency>
<groupId>com.github.Master-Frank</groupId>
<artifactId>midscene-java</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
JVM项目需配置SDK路径，Windows环境示例：
MidsceneConfig config = new MidsceneConfig();
config.setMcpServerUrl("http://localhost:8787");
config.setAdbPath("C:\\Android\\Sdk\\platform-tools\\adb.exe");
Python SDK核心功能
视觉交互基础
Python SDK封装了Midscene.js的核心Agent类，提供视觉定位与操作能力：
from midscene import AndroidAgent
# 连接本地Android设备
agent = AndroidAgent(adb_device_id="emulator-5554")
# AI驱动点击"设置"图标
agent.ai_tap("system settings icon")
# 文本输入（支持视觉定位输入框）
agent.ai_type("WiFi密码", "mysecretpassword")
上述操作依赖UI-TARS模型进行视觉理解，默认使用远程API，可配置本地模型：
agent.set_model_config({
"type": "local",
"modelPath": "/models/ui-tars-1.5-q4.bin",
"device": "gpu" # 支持cpu/gpu
})
数据提取与断言
内置AI数据提取能力，可直接从界面获取结构化信息：
# 提取联系人列表
contacts = agent.ai_query("string[]", "contact list from address book")
# 视觉断言验证
assert agent.ai_boolean("is 'Airplane Mode' toggle switched on") is False
配合playground模块可生成可视化报告，保存执行过程：
from midscene.report import ReportGenerator
report = ReportGenerator("contact_extraction.html")
report.add_screenshot(agent.take_screenshot())
report.save()
Java SDK高级应用
Android自动化流程
通过Java SDK实现完整业务流程，以电商APP商品搜索为例：
AndroidDevice device = new AndroidDevice("RF8N91ZXXXX");
// 启动应用
device.launchApp("com.example.shop");
// 分步视觉操作
device.aiTap("search bar");
device.aiType("wireless headphones");
device.aiTap("search button");
// 等待结果加载
device.ai_wait_for("product list loaded", 10000);
// 提取商品价格
List<Double> prices = device.aiQuery("Double[]", "product prices");
核心能力来自Android模块的设备控制逻辑，支持手势组合操作：
// 双指缩放图片
device.performMultiTouch(
new Point(500, 800), // 第一个触点
new Point(700, 800), // 第二个触点
200 // 缩放距离(像素)
);
跨平台测试集成
Java SDK可与JUnit结合构建自动化测试套件：
@Test
public void testCheckoutFlow() {
WebAgent webAgent = new WebAgent("chrome");
webAgent.navigate("https://www.saucedemo.com");
// 使用预设的YAML脚本执行登录
ScriptPlayer player = new ScriptPlayer(webAgent);
player.runYamlScript("src/test/resources/login.yaml");
// 验证购物车状态
assertTrue(webAgent.ai_boolean("is cart icon showing 3 items"));
}
脚本录制功能可通过chrome-extension生成，支持导出Java代码片段。
实战案例：跨语言协作
Python+Java混合架构
通过MCP服务实现多语言协同，架构如图所示： Python负责非结构化数据提取，Java处理业务规则，通过共享任务缓存同步状态：
# Python端存入缓存
agent.cache.set("user_session", {"id": "123", "cart": [...]})
// Java端读取缓存
String sessionJson = midsceneClient.getCache("user_session");
JsonNode session = new ObjectMapper().readTree(sessionJson);
性能优化建议
- 缓存策略：复用视觉分析结果，减少重复计算
agent.set_cache_strategy(CacheStrategy.PERSISTENT) - 模型选择：简单操作使用轻量模型
agent.setModelType(ModelType.QWEN_VL_LITE) - 异步执行：批量操作采用并发模式
CompletableFuture.allOf( () -> agent.aiTap("button1"), () -> agent.aiTap("button2") ).join();
常见问题与资源
调试工具链
- 视觉报告：report模块生成步骤可视化文档
- 设备镜像：Android端使用scrcpy-server实时投屏
- 日志分析：启用详细日志定位问题
agent.set_log_level("debug") # Pythonconfig.setLogLevel(LogLevel.VERBOSE); // Java
扩展资源
- 官方文档：集成指南
- 示例项目：android-playground提供交互样例
- 模型下载：Qwen-VL本地部署指南
总结与展望
Midscene.js的跨语言SDK打破了JavaScript生态限制，使Python/Java开发者能便捷利用AI视觉自动化能力。当前社区版已支持基础交互与数据提取，企业用户可通过定制extraction模块实现复杂业务场景。未来版本计划增强：
- 多模态模型支持（OCR+LLM融合）
- 分布式设备管理
- 低代码流程编辑器
通过贡献指南参与项目改进，或在Discord社区分享使用经验。
操作提示：本文代码示例需配合Midscene.js v0.12.0+使用，建议定期更新SDK以获取最新特性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
