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Playwright团队近期发布了一项令人瞩目的新功能——即Playwright智能体（Playwright Agent）。

本文将涵盖以下内容：

1. 如何搭建Playwright智能体

2. Playwright智能体在传统软件测试流程中的作用

3. 不同类型Playwright智能体的应用场景——规划智能体（Planner）、生成智能体（Generator）与修复智能体（Healer）

当前的软件测试流程通常遵循以下路径：

需求分析 → 测试计划 → 测试设计 → 测试实施 → 测试执行 → 维护

接下来，我们将探讨各个人工智能驱动的Playwright智能体如何适配并优化这一传统流程👇

Playwright智能体的结构大致如下图所示：

在深入了解Playwright智能体之前，我们首先来看如何搭建它。

如何搭建Playwright智能体

前置要求

• 确保你的Playwright版本为1.105.0

• 前置要求：Visual Studio Code版本需为1.105.0，且Playwright需更新至最新版本1.56

步骤1

创建新目录，并通过以下命令安装最新版本的Playwright：

npm init playwright@latest

步骤2

使用init-agents命令在项目中添加Playwright智能体定义。每次Playwright更新后，都应重新生成这些定义，以获取新工具和指令。

npx playwright init-agents --loop=vscode

上述命令将生成智能体。生成完成后，你可使用任意人工智能工具向这些智能体发送指令，以构建Playwright测试用例。

步骤3

打开新的GitHub Copilot聊天窗口，你将在列表中看到新增的三个选项，即规划智能体（Planner）、生成智能体（Generator）和修复智能体（Healer），如下图所示：

接下来，我们将逐一剖析每个智能体的实际作用，以及它们如何适配传统测试阶段。

Playwright智能体

下面我们将逐一解读Playwright智能体，并探讨它们如何与传统软件测试生命周期（STLC）对应。

🎭 规划智能体（Planner）→ 优化测试计划与设计阶段

适配的地方：

需求分析与测试设计之间。

传统模式：

• QA工程师需手动探索应用程序、识别测试场景并编写测试用例。

• 此过程耗时且每个迭代周期中常存在重复工作。

结合AI规划智能体：

• 规划智能体可自动探索应用程序界面，识别用户操作流程。

• 随后生成结构化的Markdown测试计划，包含以下内容：

• 测试目标

• 前置条件

• 测试步骤与预期结果

产生的影响：

• 将测试设计时间从数小时缩短至数分钟。

• 确保新增或变更功能区域的测试覆盖率。

• 促进协作——Markdown格式的测试计划可被QA团队与开发团队共同理解。

简而言之：规划智能体 = 你的AI测试分析师，能智能起草测试用例。

🎭 生成智能体（Generator）→ 自动化测试实施阶段

适配阶段：

测试实施（自动化开发）阶段。

传统模式：

• 自动化工程师需将手动测试用例转换为测试脚本（如Playwright、Selenium脚本）。

• 该过程需投入大量精力，要求工程师具备编码能力，并需严格遵循维护规范。

结合AI生成智能体：

生成智能体可读取Markdown测试计划，并生成可直接运行的Playwright测试脚本。

同时自动处理以下内容：

• 页面导航

• 定位器与选择器

• 断言与等待逻辑

• 测试结构与可复用组件

产生的影响：

• 减少50%-70%的手动脚本编写工作量。

• 统一团队测试代码质量标准。

• 释放工程师精力，使其可专注于复杂边缘场景测试与测试框架优化。

简而言之：生成智能体 = 你的AI自动化工程师，可即时将测试计划转换为可运行的测试脚本。

🎭 修复智能体（Healer）→ 赋能测试执行与维护阶段

适配阶段：

测试执行、监控与维护阶段。

传统模式：

• 测试常因界面变更、定位器更新或时序问题而失败。

• 工程师需花费大量时间调试并修复不稳定的测试用例。

结合AI修复智能体：

• 修复智能体可监控测试执行过程、检测失败案例，并自动修复失效的测试用例。

• 它会分析测试失败原因（如按钮ID变更、DOM结构偏移），并更新定位器或逻辑。

• 甚至可实时建议或应用修复方案。

产生的影响：

• 大幅降低测试维护成本。

• 保障CI/CD流水线的稳定性与可靠性。

• 实现真正的自修复测试自动化——这是QA领域长期追求的目标。

简而言之：修复智能体 = 你的AI维护工程师，确保测试用例持续有效运行。

接下来，我们将详细探讨Playwright智能体如何与现有软件测试生命周期（STLC）深度融合。

Playwright智能体与传统STLC对比

下图展示了软件测试生命周期（STLC）的不同阶段与承担特定自动化任务的Playwright专用智能体之间的对应关系。

每个智能体均对应一个测试阶段，通过人工智能驱动的辅助优化测试流程。

Playwright智能体

下表阐释了软件测试生命周期（STLC）的不同阶段如何与负责自动化测试流程特定环节的Playwright AI智能体关联。

应用场景

以下为Playwright智能体的实际应用场景示例。在GitHub Copilot中输入提示词时，请提供相应的上下文信息。

规划智能体（Planner Agent）

提示词：

为网站https://shop.qaautomationlabs.com/shop.php的登录界面生成测试计划

在下方截图中，你可看到系统已生成testplan.md文件。接下来，我们将使用该测试计划文件执行测试用例。

测试计划已创建，详情见下方截图：

下一步是执行上述测试计划。

生成智能体（Generator Agent）

提示词：

为测试计划中的“### 2. 异常场景——密码错误”生成测试用例

运行上述提示词时，请确保在上下文中传入login_test_plan.md文件。

我们将为测试计划中的第2点生成测试脚本。

在下方截图中，你可看到系统已生成名为negative-wrong-password.spec.ts的测试文件（.spec文件）。

由于智能体在生成测试用例后会自动执行，因此你可在下方截图中看到，.spec文件已生成并完成执行。

修复智能体（Healer Agent）

接下来，我们将演示修复智能体的工作原理。

注意：为展示修复智能体如何通过更新字段名称修复问题，我特意使上述测试用例执行失败。

提示词1：

执行测试用例

在下方截图中，你可看到测试用例执行失败，原因是字段名称不正确。

在下方截图中，你可看到修复智能体已提示测试失败的原因。

接下来，我们将查看Playwright修复智能体如何修复该问题：

在下方截图中，你可看到修复智能体已成功修复Playwright测试用例，测试最终执行通过。

结论

总而言之，Playwright智能体是推动软件测试现代化的重要突破。通过规划智能体、生成智能体与修复智能体的协同作用，Playwright将自动化、智能与适应性融为一体，助力团队构建更可靠、高效且易于维护的测试套件。

将这些智能体融入传统测试流程，不仅能减少手动工作量，还能全面提升测试效率与质量。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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