本次 Playwright 自动化测试框架与 AI 智能体应用的课程将带您深入了解如何利用 Playwright 这一现代 Web 自动化测试框架，结合 AI 智能体技术，提升测试效率与智能化水平。

课程亮点

本公开课将聚焦以下核心内容：

Playwright 测试框架介绍：

讲解 Playwright 的核心优势，如跨浏览器兼容性（支持 Chromium、Firefox 和 WebKit）、强大的调试能力（如截图和录屏功能帮助快速定位问题）以及其易用性。同时，您也将了解 Playwright 的技术架构。

Playwright 自动化测试用例编写：

演示如何编写高效的测试脚本，模拟复杂的用户交互。课程将介绍 Playwright 的多种元素定位策略（如 CSS 选择器、XPath、文本选择器及基于 ARIA 角色的定位）和常见的交互操作（点击、输入、键盘操作、鼠标操作、文件上传等）。此外，还会涵盖 Playwright 独特的自动等待机制，它能智能等待元素满足可交互条件，从而大幅提升测试的稳定性。

Playwright 的低代码方案：

探讨如何利用 AI 技术实现更低代码甚至零代码的测试脚本生成与维护。您将了解到如何通过自然语言描述测试场景，由 AI（如大语言模型）自动生成可执行的 Playwright 测试脚本，从而降低自动化测试的门槛和脚本维护成本。

Playwright MCP 与智能体应用：

重点介绍 Playwright 与模型上下文协议（MCP） 的集成。MCP 允许 AI 智能体直接、安全地调用 Playwright 等工具，扮演其“手和眼”的角色。本部分将讲解 MCP 服务器如何生成结构化的页面快照（基于无障碍树），供 AI 分析决策，并实现自主的 UI 测试流程，如导航、操作、验证等。同时，也会客观探讨当前技术阶段面临的挑战，如快照信息可能丢失、元素定位策略可能脆弱、成本与速度问题等。

学习收益

通过本次公开课，您将获得：

• 掌握现代自动化测试工具：深入了解 Playwright 框架的核心功能和最佳实践。

• 解锁 AI 赋能测试新技能：学习如何运用 AI 智能体辅助测试用例生成、脚本修复和错误分析。

• 了解前沿技术集成方案：获取 Playwright 与 MCP 协议结合的一手实战经验，窥见自动化测试的未来形态。

• 提升测试效率与可靠性：获得实用的知识和技巧，帮助您在实际工作中提升测试效率、覆盖率和应用可靠性。

讲师简介

本次公开课的主讲老师是思寒，他是测吧 CTO、资深测试架构师，AI 测试框架 AI 测试平台架构师，拥有超过 15 年的从业经验，曾就职于阿里巴巴、百度等知名企业。他也是霍格沃兹测试开发学社的创始人，以及开源自动化测试项目 AppCrawler 的作者，在测试领域具备深厚的理论知识和丰富的实战经验。