# API 参考 > 在以下文档中,你可能会看到带有 `agent.` 前缀的函数调用。如果你在 Playwright 中,这些调用是不带 `agent.` 前缀的,如 `async ({ ai, aiQuery }) => { /* ... */}`。这只是解构语法的区别。 ## 构造器 Midscene 中每个 Agent 都有自己的构造函数。 * 在 Puppeteer 中,使用 [PuppeteerAgent](./integrate-with-puppeteer) * 在桥接模式(Bridge Mode)中,使用 [AgentOverChromeBridge](./bridge-mode-by-chrome-extension#constructor) 这些 Agent 有一些相同的构造参数: * `generateReport: boolean`: 如果为 true,则生成报告文件。默认值为 true。 * `autoPrintReportMsg: boolean`: 如果为 true,则打印报告消息。默认值为 true。 * `cacheId: string | undefined`: 如果配置,则使用此 cacheId 保存或匹配缓存。默认值为 undefined,也就是不启用缓存。 * `actionContext: string`: 调用 `agent.aiAction()` 时,发送给 AI 模型的背景知识,比如 '有 cookie 对话框时先关闭它',默认值为空。 在 puppeteer 中,还有三个额外的参数: * `forceSameTabNavigation: boolean`: 如果为 true,则限制页面在当前 tab 打开。默认值为 true。 * `waitForNetworkIdleTimeout: number`: 在执行每个操作后等待网络空闲的超时时间,默认值为 2000ms,设置为 0 则禁用超时。 * `waitForNavigationTimeout: number`: 在页面跳转后等待页面加载完成的超时时间,默认值为 5000ms,设置为 0 则禁用超时。 ## 交互方法 这些是 Midscene 中各类 Agent 的主要 API。 :::info 自动规划 v.s. 即时操作 在 Midscene 中,你可以选择使用自动规划(Auto Planning)或即时操作(Instant Action)。 * `agent.ai()` 是自动规划(Auto Planning):Midscene 会自动规划操作步骤并执行。它更智能,更像流行的 AI Agent 风格,但可能较慢,且效果依赖于 AI 模型的质量。 * `agent.aiTap()`, `agent.aiHover()`, `agent.aiInput()`, `agent.aiKeyboardPress()`, `agent.aiScroll()` 是即时操作(Instant Action):Midscene 会直接执行指定的操作,而 AI 模型只负责底层任务,如定位元素等。这种接口形式更快、更可靠。当你完全确定自己想要执行的操作时,推荐使用这种接口形式。 ::: ### `agent.aiAction()` 或 `.ai()` 这个方法允许你通过自然语言描述一系列 UI 操作步骤。Midscene 会自动规划这些步骤并执行。 * 类型 ```typescript function aiAction(prompt: string, opt?: { cacheable?: boolean; }): Promise; function ai(prompt: string): Promise; // 简写形式 ``` * 参数: * `prompt: string` - 用自然语言描述的操作内容 * `opt?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * 返回一个 Promise。当所有步骤执行完成时解析为 void;若执行失败,则抛出错误。 * 示例: ```typescript // 基本用法 await agent.aiAction('在搜索框中输入 "JavaScript",然后点击搜索按钮'); // 使用 .ai 简写形式 await agent.ai('点击页面顶部的登录按钮,然后在用户名输入框中输入 "test@example.com"'); // 使用 ui-tars 模型时,可以使用更高维度的提示词 await agent.aiAction('发布一条微博,内容为 "Hello World"'); ``` :::tip 在实际运行时,Midscene 会将用户指令规划(Planning)成多个步骤,然后逐步执行。如果 Midscene 认为无法执行,将抛出一个错误。 为了获得最佳效果,请尽可能提供清晰、详细的步骤描述。具体可以参考这篇文档:[编写提示词的技巧](./prompting-tips) 关联文档: * [选择 AI 模型](./choose-a-model) ::: ### `agent.aiTap()` 点击某个元素。 * 类型 ```typescript function aiTap(locate: string, options?: Object): Promise; ``` * 参数: * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * `Promise` * 示例: ```typescript await agent.aiTap('页面顶部的登录按钮'); // 使用 deepThink 功能精确定位元素 await agent.aiTap('页面顶部的登录按钮', { deepThink: true }); ``` ### `agent.aiHover()` 鼠标悬停某个元素上。 * 类型 ```typescript function aiHover(locate: string, options?: Object): Promise; ``` * 参数: * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * `Promise` * 示例: ```typescript await agent.aiHover('页面顶部的登录按钮'); ``` ### `agent.aiInput()` 在某个元素中输入文本。 * 类型 ```typescript function aiInput(text: string, locate: string, options?: Object): Promise; ``` * 参数: * `text: string` - 要输入的文本内容。使用空字符串可以清空输入框。 * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * `Promise` * 示例: ```typescript await agent.aiInput('Hello World', '搜索框'); ``` ### `agent.aiKeyboardPress()` 按下键盘上的某个键。 * 类型 ```typescript function aiKeyboardPress(key: string, locate?: string, options?: Object): Promise; ``` * 参数: * `key: string` - 要按下的键,如 `Enter`、`Tab`、`Escape` 等。不支持组合键。 * `locate?: string` - 用自然语言描述的元素定位。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * `Promise` * 示例: ```typescript await agent.aiKeyboardPress('Enter', '搜索框'); ``` ### `agent.aiScroll()` 滚动页面或某个元素。 * 类型 ```typescript function aiScroll(scrollParam: PlanningActionParamScroll, locate?: string, options?: Object): Promise; ``` * 参数: * `scrollParam: PlanningActionParamScroll` - 滚动参数 * `direction: 'up' | 'down' | 'left' | 'right'` - 滚动方向 * `scrollType: 'once' | 'untilBottom' | 'untilTop' | 'untilRight' | 'untilLeft'` - 滚动类型 * `distance: number` - 滚动距离,单位为像素。 * `locate?: string` - 用自然语言描述的元素定位。如果未传入,Midscene 会在当前鼠标位置滚动。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * `Promise` * 示例: ```typescript await agent.aiScroll({ direction: 'up', distance: 100, scrollType: 'once' }, '表单区域'); ``` :::tip 关于 `deepThink` (深度思考)特性 `deepThink` 是一个强大的特性,它允许 Midscene 调用 AI 模型两次以精确定位元素。这在目标元素面积较小、难以和周围元素区分时非常有用。 ::: ## 数据提取 ### `agent.aiQuery()` 使用此方法,你可以直接从 UI 提取数据,并借助多模态 AI 的推理能力,实现智能提取。只需在 `dataDemand` 中定义期望格式(如字符串、数字、JSON、数组等),Midscene 即返回相应结果。 * 类型 ```typescript function aiQuery(dataShape: string | Object): Promise; ``` * 参数: * `dataShape: T`: 描述预期的返回值格式。 * 返回值: * 返回值可以是任何合法的基本类型,比如字符串、数字、JSON、数组等。 * 你只需在 `dataDemand` 中描述它,Midscene 就会给你满足格式的返回。 * 示例: ```typescript const dataA = await agent.aiQuery({ time: '左上角展示的日期和时间,string', userInfo: '用户信息,{name: string}', tableFields: '表格的字段名,string[]', tableDataRecord: '表格中的数据记录,{id: string, [fieldName]: string}[]', }); // 你也可以用纯字符串描述预期的返回值格式: // dataB 将是一个字符串数组 const dataB = await agent.aiQuery('string[],列表中的任务名称'); // dataC 将是一个包含对象的数组 const dataC = await agent.aiQuery('{name: string, age: string}[], 表格中的数据记录'); ``` 此外,我们还提供了 `aiBoolean()`, `aiNumber()`, `aiString()` 三个便捷方法,用于直接提取布尔值、数字和字符串。 ### `agent.aiBoolean()` 从 UI 中提取一个布尔值。 * 类型 ```typescript function aiBoolean(prompt: string): Promise; ``` * 参数: * `prompt: string` - 用自然语言描述的期望值。 * 返回值: * 返回一个 Promise。当 AI 返回结果时解析为布尔值。 * 示例: ```typescript const bool = await agent.aiBoolean('是否存在登录对话框'); ``` ### `agent.aiNumber()` 从 UI 中提取一个数字。 * 类型 ```typescript function aiNumber(prompt: string): Promise; ``` * 参数: * `prompt: string` - 用自然语言描述的期望值。 * 返回值: * 返回一个 Promise。当 AI 返回结果时解析为数字。 * 示例: ```typescript const number = await agent.aiNumber('账户剩余的积分'); ``` ### `agent.aiString()` 从 UI 中提取一个字符串。 * 类型 ```typescript function aiString(prompt: string): Promise; ``` * 参数: * `prompt: string` - 用自然语言描述的期望值。 * 返回值: * 返回一个 Promise。当 AI 返回结果时解析为字符串。 * 示例: ```typescript const string = await agent.aiString('当前列表的第一条记录的名称'); ``` ## 更多方法 ### `agent.aiAssert()` 通过自然语言描述一个断言条件,让 AI 判断该条件是否为真。当条件不满足时,SDK 会抛出错误,并在错误信息中追加 AI 返回的详细原因。 * 类型 ```typescript function aiAssert(assertion: string, errorMsg?: string): Promise; ``` * 参数: * assertion: string - 用自然语言描述的断言条件。 * errorMsg?: string - 当断言失败时附加的可选错误提示信息。 * 返回值: * 返回一个 Promise。当断言成功时解析为 void;若断言失败,则抛出一个错误,错误信息包含 `errorMsg` 以及 AI 生成的原因。 * 示例: ```typescript await agent.aiAssert('"Sauce Labs Onesie" 的价格是 7.99'); ``` :::tip 断言在测试脚本中非常重要。为了降低因 AI 幻觉导致错误断言的风险(例如遗漏错误),你也可以使用 `.aiQuery` 加上常规的 JavaScript 断言来替代 `.aiAssert`。 例如,你可以这样替代上面的断言代码: ```typescript const items = await agent.aiQuery( '"{name: string, price: number}[], 返回商品名称和价格列表' ); const onesieItem = items.find(item => item.name === 'Sauce Labs Onesie'); expect(onesieItem).toBeTruthy(); expect(onesieItem.price).toBe(7.99); ``` ::: ### `agent.aiLocate()` 通过自然语言描述一个元素的定位。 * 类型 ```typescript function aiLocate(locate: string, options?: { cacheable?: boolean; }): Promise<{ rect: { left: number; top: number; width: number; height: number; }; center: [number, number]; }>; ``` * 参数: * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。 * `options?: Object` - 可选,一个配置对象,包含: * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true,Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。 * `cacheable?: boolean` - 当启用 [缓存功能](./caching.mdx) 时,是否允许缓存当前 API 调用结果。默认值为 True * 返回值: * 返回一个 Promise。当元素定位成功时解析为元素定位信息。 * 示例: ```typescript const locateInfo = await agent.aiLocate('页面顶部的登录按钮'); console.log(locateInfo); ``` ### `agent.aiWaitFor()` 等待某个条件达成。考虑到 AI 服务的成本,检查间隔不会超过 `checkIntervalMs` 毫秒。 * 类型 ```typescript function aiWaitFor( assertion: string, options?: { timeoutMs?: number; checkIntervalMs?: number; } ): Promise; ``` * 参数: * `assertion: string` - 用自然语言描述的断言条件 * `options?: object` - 可选的配置对象 * `timeoutMs?: number` - 超时时间(毫秒),默认为 15000 * `checkIntervalMs?: number` - 检查间隔(毫秒),默认为 3000 * 返回值: * 返回一个 Promise。当断言成功时解析为 void;若超时,则抛出错误。 * 示例: ```typescript // 基本用法 await agent.aiWaitFor("界面上至少有一个耳机的信息"); // 使用自定义配置 await agent.aiWaitFor("购物车图标显示数量为 2", { timeoutMs: 30000, // 等待 30 秒 checkIntervalMs: 5000 // 每 5 秒检查一次 }); ``` :::tip 考虑到 AI 服务的时间消耗,`.aiWaitFor` 并不是一个特别高效的方法。使用一个普通的 `sleep` 可能是替代 `waitFor` 的另一种方式。 ::: ### `agent.runYaml()` 执行一个 YAML 格式的自动化脚本。脚本中的 `tasks` 部分会被执行,并返回所有 `.aiQuery` 调用的结果。 * 类型 ```typescript function runYaml(yamlScriptContent: string): Promise<{ result: any }>; ``` * 参数: * `yamlScriptContent: string` - YAML 格式的脚本内容 * 返回值: * 返回一个包含 `result` 属性的对象,其中包含所有 `aiQuery` 调用的结果 * 示例: ```typescript const { result } = await agent.runYaml(` tasks: - name: search weather flow: - ai: input 'weather today' in input box, click search button - sleep: 3000 - name: query weather flow: - aiQuery: "the result shows the weather info, {description: string}" `); console.log(result); ``` :::tip 更多关于 YAML 脚本的信息,请参考 [Automate with Scripts in YAML](./automate-with-scripts-in-yaml)。 ::: ### `agent.setAIActionContext()` 设置在调用 `agent.aiAction()` 时,发送给 AI 模型的背景知识。 * 类型 ```typescript function setAIActionContext(actionContext: string): void; ``` * 参数: * `actionContext: string` - 要发送给 AI 模型的背景知识。 * 示例: ```typescript await agent.setAIActionContext('如果 “使用cookie” 对话框存在,先关闭它'); ``` ### `agent.evaluateJavaScript()` 这个方法允许你在 web 页面上下文中执行一段 JavaScript 代码,并返回执行结果。 * 类型 ```typescript function evaluateJavaScript(script: string): Promise; ``` * 参数: * `script: string` - 要执行的 JavaScript 代码。 * 返回值: * 返回执行结果。 * 示例: ```typescript const result = await agent.evaluateJavaScript('document.title'); console.log(result); ``` ## 属性 ### `.reportFile` 报告文件的路径。 ## 更多配置 ### 在运行时设置环境变量 你可以通过 `overrideAIConfig` 方法在运行时设置环境变量。 ```typescript import { overrideAIConfig } from '@midscene/web/puppeteer'; // 或其他的 Agent overrideAIConfig({ OPENAI_BASE_URL: "...", OPENAI_API_KEY: "...", MIDSCENE_MODEL_NAME: "..." }); ``` ### 打印 AI 性能信息 设置 `DEBUG=midscene:ai:profile:stats` 环境变量,你可以看到每次调用 AI 的时间和 token 数量。 ```bash export DEBUG=midscene:ai:profile:stats ``` ### 自定义运行产物目录 设置 `MIDSCENE_RUN_DIR` 变量,你可以自定义运行产物目录。 ```bash export MIDSCENE_RUN_DIR=midscene_run # 默认值为当前运行目录下的 midscene_run 目录,支持设置为绝对路径或者相对于当前目录的相对路径 ``` ### 使用 LangSmith LangSmith 是一个用于调试大语言模型的平台。想要集成 LangSmith,请按以下步骤操作: ```bash # 设置环境变量 # 启用调试标志 export MIDSCENE_LANGSMITH_DEBUG=1 # LangSmith 配置 export LANGSMITH_TRACING_V2=true export LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" export LANGSMITH_API_KEY="your_key_here" export LANGSMITH_PROJECT="your_project_name_here" ``` 启动 Midscene 后,你应该会看到类似如下的日志: ```log DEBUGGING MODE: langsmith wrapper enabled ```