結合 Midscene.js 和 UI-TARS 大模型 實現 UI 頁面自動化的可實施方案，涵蓋環境配置、核心流程、代碼示例及優化建議：

一、環境配置與工具集成

1. 安裝 Midscene.js

   • 方式一：通過 Chrome 插件快速安裝（適用于瀏覽器自動化場景）。
   • 方式二：從 GitHub 下載源碼集成到現有項目（支持 Node.js 或 Puppeteer 環境）。

2. 配置 UI-TARS 模型服務

   • 模型部署：在阿里云 PAI、ModelScope 等平臺部署 UI-TARS 模型（推薦使用 7B 或 72B 版本）。
   • API 接入：獲取模型服務的 endpoint URL 和 API Token，并在 Midscene.js 中配置以下參數：

     const mid = new Midscene({OPENAI_API_KEY: "<UI-TARS-API-TOKEN>",OPENAI_BASE_URL: "<UI-TARS-ENDPOINT>/v1",MIDSCENE_MODEL_NAME: "UI-TARS-7B-SFT" // 根據部署版本調整
     });
     

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二、核心功能實現方案

1. 行為操作（AI Action）

通過自然語言指令驅動頁面交互，UI-TARS 解析指令并生成精準操作（點擊、輸入、滾動等）。
示例代碼：

// 電商網站自動化下單流程
await mid.aiAction('打開瀏覽器并訪問電商網站首頁', { url: 'https://example.com' });
await mid.aiAction('在搜索框中輸入“手機”并點擊搜索按鈕');
await mid.aiAction('選擇搜索結果中的第一個商品并進入詳情頁');
await mid.aiAction('點擊“加入購物車”并跳轉到結算頁面');

優勢：

• UI-TARS 的 增強感知能力 能識別復雜 UI 元素（如動態加載的列表）。
• 支持多級推理（如先滾動定位再點擊）。

2. 數據提取（AI Query）

從頁面中提取結構化數據，結合 UI-TARS 的 GUI 增強感知 能力，支持動態元素識別。
示例代碼：

const productInfo = await mid.aiQuery({name: '商品名稱，string',price: '當前價格，number',stock: '庫存狀態，boolean'
});
// 輸出示例：{ name: "某品牌手機", price: 2999, stock: true }

應用場景：價格監控、數據爬取等。

3. 斷言驗證（AI Assert）

通過自然語言描述預期結果，UI-TARS 結合 System 2 推理 驗證頁面狀態。
示例代碼：

await mid.aiAssert('購物車中顯示的商品總價為 2999 元');
await mid.aiAssert('當前頁面包含“訂單提交成功”提示');

優化建議：對于關鍵斷言，可結合傳統斷言庫（如 Jest）提升穩定性。

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三、調試與優化

1. 調試配置

   • 啟用 MIDSCENE_DEBUG_AI_PROFILE=1 查看每次調用的 Token 消耗和執行時間。
   • 使用 可視化報告 回放操作步驟，定位失敗環節。

2. 性能優化

   • 短期記憶利用：通過 context 參數傳遞歷史操作，減少重復推理。
   • 混合定位策略：對高穩定性要求的元素，結合 CSS 選擇器與 AI 指令（如 mid.click('#search-box', { aiFallback: '在搜索框輸入關鍵詞' })）。

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四、擴展應用場景

1. 跨平臺自動化
   • 結合 UI-TARS-Desktop 客戶端實現桌面應用自動化（如調整 PPT 樣式、修改系統設置）。
2. 復雜任務處理
   • 利用 UI-TARS 的 多級思維模式 處理多步驟任務（如“從郵箱下載附件并解析內容”）。

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五、代碼示例（完整流程）

const { Midscene } = require('@midscene/web');
const puppeteer = require('puppeteer');(async () => {const browser = await puppeteer.launch();const page = await browser.newPage();const mid = new Midscene(page, {OPENAI_API_KEY: "sk-xxx", // 替換為 UI-TARS 的 API KeyOPENAI_BASE_URL: "https://ui-tars-endpoint/v1"});try {// 步驟 1：登錄操作await mid.aiAction('打開登錄頁面并輸入用戶名和密碼', {username: 'test@example.com',password: 'password123'});// 步驟 2：數據提取const userProfile = await mid.aiQuery({name: '用戶昵稱，string',role: '用戶角色，string'});console.log('用戶信息:', userProfile);// 步驟 3：斷言驗證await mid.aiAssert('頁面右上角顯示“歡迎回來”提示');} finally {await browser.close();}
})();

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六、注意事項

• 指令清晰度：避免模糊描述（如“點擊那個按鈕”），需明確元素特征（如“點擊藍色‘提交’按鈕”）。
• 模型適配：UI-TARS 在動態環境（如 Android 應用）中表現更優，靜態網頁可優先使用 GPT-4o。

通過上述方案，可快速構建基于自然語言的 UI 自動化流程，顯著降低腳本維護成本。如需進一步優化，建議參考 UI-TARS 官方文檔 和 Midscene.js 示例項目。