Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

一、概述

网页自动化在数据抓取、UI 测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而，传统工具如 Selenium 和 Puppeteer 要求用户具备编程技能，编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。Midscene.js 通过自然语言接口革新了这一领域，用户只需描述任务（如“点击登录按钮”或“提取产品价格”），AI 即可自动执行，大幅降低技术门槛。

Midscene.js 由 web-infra-dev 团队开发，开源于 GitHub（GitHub - web-infra-dev/midscene），采用 MIT 许可。它支持多种 AI 模型，集成 Puppeteer 和 Playwright，提供丰富的功能。本文基于官网（Midscene.js）内容，全面解析其功能、模型、案例、技术细节和优化建议，为开发者提供详尽指南。

二、安装与配置

2.1. npm 安装

Midscene.js 提供两个包：

  • @midscene/web：支持浏览器自动化，集成 Puppeteer/Playwright。
  • @midscene/core：核心功能，适合轻量级场景。
npm install @midscene/web

配置 GPT-4o：

import { overrideAIConfig } from '@midscene/web';
// 配置 AI 模型和密钥
overrideAIConfig({OPENAI_API_KEY: '你的密钥', // OpenAI API 密钥，用于访问 GPT-4omodel: 'gpt-4o' // 默认使用 GPT-4o 模型
});

本地模型（如 UI-TARS）：

// 配置本地运行的 UI-TARS 模型
overrideAIConfig({model: 'ui-tars', // 开源 UI 自动化模型endpoint: 'http://localhost:5000' // 本地服务地址
});
2.1.1.环境要求

建议 Node.js 18+，安装时确保网络畅通以拉取依赖。

2.2. Chrome 扩展

通过 Chrome Web Store 安装，提供无代码体验，直接在网页输入指令即可运行。

2.2.1. 使用步骤
  1. 访问 Chrome Web Store，点击“添加至 Chrome”。
  2. 在浏览器右上角扩展图标中输入指令，如“提取页面标题”。

2.3.环境变量与高级配置

支持环境变量：

  • MIDSCENE_OPENAI_API_KEY：密钥。
  • MIDSCENE_LANGSMITH_DEBUG：调试模式（1）。
  • MIDSCENE_CACHE：启用缓存（1）。

运行时配置：

// 高级配置示例
overrideAIConfig({OPENAI_API_KEY: '你的密钥', // 设置 API 密钥model: 'gpt-4o', // 指定模型cache: true, // 启用缓存以提升性能timeout: 20000, // 设置超时时间为 20 秒logLevel: 'verbose' // 设置详细日志级别
});
2.2.1. 本地部署

运行 UI-TARS：

docker run -p 5000:5000 ui-tars:latest # 启动 Docker 容器运行 UI-TARS 服务

配置：

// 配置本地模型连接
overrideAIConfig({model: 'ui-tars',endpoint: 'http://localhost:5000'
});

三、核心功能详解

3.1. 自然语言交互（aiAction）

通过自然语言执行操作：

// 在搜索框输入并点击搜索按钮
await agent.aiAction('在页面顶部的搜索框中输入 "JavaScript"，然后点击旁边的搜索按钮');
使用技巧
  • 具体性：指令越详细越好，如“点击右上角的红色按钮”。
  • 多步骤：支持连续操作：
// 完整登录流程
await agent.aiAction('前往 https://example.com/login'); // 访问登录页面
await agent.aiAction('在用户名输入框中输入 "user123"'); // 输入用户名
await agent.aiAction('在密码输入框中输入 "pass123"'); // 输入密码
await agent.aiAction('点击 "登录" 按钮'); // 点击登录按钮

3.2. 数据提取（aiQuery）

提取结构化数据：

// 提取页面时间
const data = await agent.aiQuery({time: '页面左上角显示的日期和时间，格式为字符串' // 定义提取目标
});
console.log(data); // 输出：{ time: "2025-03-22 10:00 AM" }

复杂提取：

// 提取产品信息
const product = await agent.aiQuery({name: '产品名称，字符串格式', // 商品名称price: '产品价格，数字格式', // 商品价格stock: '库存状态，布尔值' // 是否有货
});
console.log(product); // 输出：{ name: "iPhone 15", price: 999, stock: true }
动态提取
const item = 'Sauce Labs Onesie'; // 定义商品名称变量
// 根据变量提取价格
const price = await agent.aiQuery({price: `"${item}" 的价格，数字格式` // 动态生成查询条件
});
console.log(price); // 输出：{ price: 7.99 }

3.3. 条件断言（aiAssert）

验证页面状态：

// 验证价格是否正确
await agent.aiAssert('"Sauce Labs Onesie" 的价格是 7.99');

复杂条件：

// 检查购物车状态
await agent.aiAssert('购物车中的商品数量大于 3'); // 验证数量
await agent.aiAssert('"结账" 按钮可见且可用'); // 验证按钮状态
错误处理
try {// 执行断言await agent.aiAssert('页面显示 "登录成功"');
} catch (e) {console.error('断言失败:', e.message); // 输出错误信息
}

3.4. 等待条件（aiWaitFor）

等待特定状态：

// 等待加载完成
await agent.aiWaitFor('加载动画不再可见', {timeout: 30000, // 设置超时为 30 秒interval: 5000 // 每 5 秒检查一次
});
结合操作
// 等待并执行
await agent.aiWaitFor('搜索结果已加载'); // 确保结果加载完成
await agent.aiAction('点击第一个搜索结果'); // 点击第一个结果

3.5. YAML 脚本（runYaml）

批量任务：

steps:- action: '点击登录按钮' # 点击登录按钮- action: '在用户名输入框中输入 "user123"' # 输入用户名- action: '在密码输入框中输入 "pass123"' # 输入密码- action: '点击提交按钮' # 提交表单

执行：

// 运行 YAML 脚本
await agent.runYaml('path/to/script.yaml');
复杂脚本
steps:- action: '前往 https://shop.com' # 访问电商网站- waitFor: '产品列表已加载' # 等待产品加载- query:products: '页面所有产品名称和价格，格式为数组 {name: string, price: number}' # 提取产品数据- assert: '"iPhone 15" 的价格低于 1000' # 验证价格

3.6. 可视化调试

生成动画和报告：

// 启用 LangSmith 调试模式
process.env.MIDSCENE_LANGSMITH_DEBUG = '1'; // 设置环境变量以输出详细日志
await agent.aiAction('点击 "注册" 按钮'); // 执行操作并生成调试报告
调试输出

报告示例：

  • “定位到 ID 为 signup 的按钮”
  • “点击坐标 (x: 100, y: 50)，耗时 300ms”

四、支持的 AI 模型

4.1. GPT-4o

  • 特点：OpenAI 多模态模型，支持文本和图像处理。
  • 适用：通用自动化任务。
  • 配置：
// 配置 GPT-4o 模型
overrideAIConfig({model: 'gpt-4o', // 模型名称OPENAI_API_KEY: '你的密钥' // OpenAI API 密钥
});
  • 限制：无法操作跨域 iframe 或 canvas。

4.2. UI-TARS

  • 特点：开源，支持图像识别和拖拽。
  • 适用：复杂 UI 交互。
  • 配置：
// 配置本地 UI-TARS 模型
overrideAIConfig({model: 'ui-tars', // 模型名称endpoint: 'http://localhost:5000' // 本地服务地址
});

4.3. Qwen2.5-VL

  • 特点：阿里云视觉语言模型，擅长图像和文本混合处理。
  • 适用：图像相关任务。
  • 配置：
// 配置本地 Qwen2.5-VL 模型
overrideAIConfig({model: 'qwen2.5-vl', // 模型名称endpoint: 'http://localhost:6000' // 本地服务地址
});
模型对比
模型优点缺点适用场景
GPT-4o易用、多模态、性能稳定云依赖、跨域限制快速原型、通用任务
UI-TARS本地部署、支持拖拽、隐私友好配置复杂企业应用、复杂 UI
Qwen2.5-VL视觉能力强、无跨域限制部署需技术支持图像处理、隐私敏感任务

五、实际应用案例

5.1. 社交媒体自动化

自动发布 X 帖子：

// 自动发帖流程
await agent.aiAction('点击 "发帖" 按钮'); // 打开发帖框
await agent.aiAction('在文本框中输入 "Midscene.js 真好用！"'); // 输入内容
await agent.aiAction('点击 "发布" 按钮'); // 提交帖子

定时发帖：

const cron = require('node-cron');
// 每天凌晨定时发帖
cron.schedule('0 0 * * *', async () => {await agent.aiAction('发布一条帖子，内容为 "每日更新 by Midscene.js"'); // 定时发布
});

5.2. 数据收集

收集音乐会信息：

// 访问网站并提取数据
await agent.aiAction('前往 https://concert-site.com'); // 打开音乐会网站
const concertData = await agent.aiQuery({event: '音乐会名称', // 提取活动名称date: '音乐会日期', // 提取活动日期location: '举办地点' // 提取活动地点
});
console.log(concertData); // 输出结果

5.3. 测试与验证

验证电商价格：

// 检查价格和按钮状态
await agent.aiAssert('"iPhone 15" 的价格低于 1000 美元'); // 验证价格
await agent.aiAssert('"加入购物车" 按钮可见且可用'); // 验证按钮状态

5.4. 电商价格监控

监控产品价格：

async function monitorPrice() {// 访问产品页面await agent.aiAction('前往 https://shop.com/product/123');// 提取当前价格const priceData = await agent.aiQuery({price: '当前产品价格，数字格式' // 获取价格});console.log(`当前价格: ${priceData.price}`);// 检查价格是否低于阈值if (priceData.price < 800) {console.log('价格低于 800，发送通知！');// 可集成邮件通知}
}
// 每小时检查一次
setInterval(monitorPrice, 60 * 60 * 1000);
保存历史价格
const fs = require('fs');
// 保存价格历史到 CSV 文件
async function savePriceHistory() {const priceData = await agent.aiQuery({price: '当前产品价格，数字格式' // 提取价格});const record = `${new Date().toISOString()},${priceData.price}\n`; // 格式化记录fs.appendFileSync('price_history.csv', record); // 追加到文件
}
setInterval(savePriceHistory, 60 * 60 * 1000); // 每小时执行

5.5. 表单自动填写

自动填写注册表单：

async function autoFillForm() {// 访问注册页面await agent.aiAction('前往 https://example.com/register');// 等待表单加载await agent.aiWaitFor('注册表单已加载'); // 确保表单可见// 填写表单字段await agent.aiAction('在用户名输入框中输入 "testuser"'); // 输入用户名await agent.aiAction('在邮箱输入框中输入 "test@example.com"'); // 输入邮箱await agent.aiAction('在密码输入框中输入 "Password123"'); // 输入密码// 提交表单await agent.aiAction('点击 "提交" 按钮'); // 提交表单// 验证结果await agent.aiAssert('页面显示 "注册成功"'); // 检查注册是否成功
}
autoFillForm().catch(console.error);
批量填写
const users = [{ username: 'user1', email: 'user1@example.com', password: 'Pass1' },{ username: 'user2', email: 'user2@example.com', password: 'Pass2' }
];
// 批量注册多个用户
for (const user of users) {await agent.aiAction(`在用户名输入框中输入 "${user.username}"`); // 输入用户名await agent.aiAction(`在邮箱输入框中输入 "${user.email}"`); // 输入邮箱await agent.aiAction(`在密码输入框中输入 "${user.password}"`); // 输入密码await agent.aiAction('点击 "提交" 按钮'); // 提交表单
}

5.6. 动态网页抓取

抓取动态加载内容：

async function scrapeDynamicContent() {// 访问动态网页await agent.aiAction('前往 https://dynamic-site.com');// 等待内容加载await agent.aiWaitFor('动态内容已加载', { timeout: 60000 }); // 等待 60 秒// 提取文章标题和摘要const articles = await agent.aiQuery({articles: '页面所有文章标题和摘要，格式为数组 {title: string, summary: string}' // 提取动态数据});console.log(articles);// 保存到 JSON 文件fs.writeFileSync('articles.json', JSON.stringify(articles, null, 2)); // 写入文件
}
scrapeDynamicContent().catch(console.error);
处理分页
async function scrapeAllPages() {let page = 1;const allArticles = [];while (true) {// 等待当前页面加载await agent.aiWaitFor(`第 ${page} 页内容已加载`); // 确保页面加载完成// 提取数据const articles = await agent.aiQuery({articles: '当前页面所有文章标题，格式为数组 {title: string}' // 提取标题});allArticles.push(...articles.articles); // 追加到总数组// 检查是否有下一页const hasNext = await agent.aiQuery({hasNext: '是否存在 "下一页" 按钮，布尔值' // 检查分页按钮});if (!hasNext.hasNext) break; // 无下一页则退出// 点击下一页await agent.aiAction('点击 "下一页" 按钮'); // 翻页page++;}console.log(`共抓取 ${allArticles.length} 篇文章`); // 输出总数
}
scrapeAllPages();

5.7. 自动化客服

模拟客服回复：

async function autoReply() {// 访问客服页面await agent.aiAction('前往 https://support.com/chat');// 等待新消息await agent.aiWaitFor('新客户消息出现'); // 等待消息加载// 获取消息内容const message = await agent.aiQuery({message: '最新客户消息，字符串格式' // 提取最新消息});// 根据消息内容回复if (message.message.includes('价格')) {await agent.aiAction('在回复框中输入 "我们的价格请查看官网"'); // 回复价格问题} else {await agent.aiAction('在回复框中输入 "请稍等，我为您查询"'); // 默认回复}await agent.aiAction('点击 "发送" 按钮'); // 发送回复
}
// 每分钟检查一次
setInterval(autoReply, 60 * 1000);
多语言支持
async function replyInLanguage(lang) {const message = await agent.aiQuery({message: '最新客户消息，字符串格式' // 获取最新消息});// 根据语言回复if (lang === 'zh') {await agent.aiAction(`在回复框中输入 "感谢您的消息，请稍等"`);} else {await agent.aiAction(`在回复框中输入 "Thank you for your message, please wait"`);}await agent.aiAction('点击 "发送" 按钮'); // 发送回复
}
replyInLanguage('zh'); // 中文回复

六、技术细节与集成

Puppeteer 集成

const puppeteer = require('puppeteer');
const { Midscene } = require('@midscene/web');
// 启动浏览器
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true }); // 无头模式运行
const page = await browser.newPage();
const agent = new Midscene(page); // 创建 Midscene 实例
// 执行操作
await agent.aiAction('前往 https://example.com'); // 访问页面
await agent.aiAction('点击 "注册" 按钮'); // 点击注册按钮
自定义配置
// 配置代理和无头模式
const browser = await puppeteer.launch({headless: true, // 无头模式args: ['--proxy-server=http://proxy:8080'] // 设置代理
});

缓存机制

提升性能：

// 启用默认内存缓存
overrideAIConfig({ cache: true });
// 自定义文件缓存
const fs = require('fs');
overrideAIConfig({cache: {get: (key) => fs.readFileSync(`cache/${key}.json`, 'utf8'), // 从文件读取缓存set: (key, value) => fs.writeFileSync(`cache/${key}.json`, value) // 保存到文件}
});
缓存清理
// 每天清理缓存
setInterval(() => {fs.rmSync('cache', { recursive: true, force: true }); // 删除缓存目录console.log('缓存已清理');
}, 24 * 60 * 60 * 1000); // 每天执行一次

数据隐私

本地部署 Qwen2.5-VL：

docker run -p 6000:6000 qwen2.5-vl:latest # 启动 Qwen2.5-VL 服务

配置：

// 使用本地模型保护隐私
overrideAIConfig({model: 'qwen2.5-vl',endpoint: 'http://localhost:6000'
});
隐私验证
// 测试数据是否外泄
await agent.aiAction('在输入框中输入 "敏感数据"');
console.log('检查本地服务日志，确保数据未上传云端');

七、限制与优化

限制

  • 交互类型：仅支持点击、输入、滚动等，拖拽限于 UI-TARS。
  • AI 稳定性：自然语言解析可能出错。
  • 跨域限制：GPT-4o 无法操作跨域 iframe。

优化建议

  • 提示优化：用“点击蓝色提交按钮”代替“点击按钮”。
  • 重试机制：
async function retryAction(action, retries = 3) {for (let i = 0; i < retries; i++) {try {// 执行操作await agent.aiAction(action);return;} catch (e) {console.warn(`第 ${i + 1}/${retries} 次重试: ${e.message}`); // 输出重试信息await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000)); // 等待 1 秒}}throw new Error('操作失败'); // 重试失败抛出错误
}
// 重试点击操作
await retryAction('点击 "提交" 按钮');
性能监控
// 记录执行时间
const start = Date.now();
await agent.aiAction('点击 "搜索" 按钮');
console.log(`执行时间: ${Date.now() - start}ms`); // 输出耗时
并行处理
// 并行执行多个任务
const tasks = [agent.aiAction('点击 "产品" 菜单'),agent.aiAction('点击 "关于我们" 菜单')
];
await Promise.all(tasks); // 同时执行多个操作

八、社区生态与贡献

Midscene.js 的开源特性促成了活跃社区：

  • 示例：X 发帖、数据收集（见 GitHub）。
  • 问题跟踪：通过 GitHub Issues 提交 bug。
  • 贡献：添加新模型或功能。

贡献步骤

  1. Fork 仓库。
  2. 修改代码，例如添加模型：
// 添加自定义模型
overrideAIConfig({model: 'my-model',endpoint: 'http://my-server:8000'
});
  1. 提交 Pull Request。
社区案例

用户贡献的 YAML 示例：

steps:- action: '前往 https://news.com' # 访问新闻网站- query:headlines: '头条新闻标题，格式为数组 {title: string}' # 提取头条

九、参考资料

  • Midscene.js 官网
  • GitHub 仓库
  • API 文档
  • 模型选择

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