Midscene.js 企业部署方案：多环境适配与规模化应用

企业级自动化部署面临多环境适配、资源调度和稳定性保障等核心挑战。Midscene.js 作为视觉驱动的 AI 自动化框架，通过模块化架构与灵活配置体系，支持从开发测试到生产环境的全链路部署。本文将系统讲解企业级部署的环境隔离策略、规模化执行方案及高可用保障机制，帮助团队实现自动化任务的高效管理与资源优化。

环境隔离与配置管理

企业环境通常包含开发、测试、预发和生产多套环境，Midscene.js 提供分层配置机制确保环境隔离。核心配置通过三级优先级生效：基础环境变量 < 项目级配置文件 < 运行时参数，满足不同场景的定制需求。

多环境配置方案

环境变量注入
通过 .env 文件或系统环境变量管理敏感配置，支持模型密钥、设备 ID 等参数的环境隔离。例如生产环境使用私有模型服务：

# .env.production
AI_MODEL_PROVIDER=private
PRIVATE_API_BASE_URL=https://ai.example.com/v1
PRIVATE_API_KEY=prod_xxxxxx

开发环境可切换为开源模型进行调试：

# .env.development
AI_MODEL_PROVIDER=qwen
QWEN_API_KEY=dev_xxxxxx
MIDSCENE_CACHE=1  # 启用缓存加速调试

YAML 脚本中通过 ${VAR_NAME} 引用环境变量，实现配置与逻辑分离：

# tasks/prod-search.yaml
web:
  url: ${APP_BASE_URL}  # 从环境变量注入基础 URL
  viewportWidth: 1920
  cookie: ${AUTH_COOKIE}  # 注入认证信息

tasks:
  - name: 商品搜索
    flow:
      - ai: 搜索商品 "${PROD_KEYWORD}"
      - aiAssert: 结果包含价格信息

配置文件组织
推荐按环境划分配置目录，结合 CLI 参数实现环境快速切换：

config/
├── .env.development
├── .env.production
├── android/
│   ├── dev.yaml    # 测试设备配置
│   └── prod.yaml   # 生产设备池
└── web/
    ├── staging.yaml  # 预发环境参数
    └── prod.yaml     # 生产环境参数

通过 CLI 指定环境配置文件：

# 生产环境执行
midscene --config config/web/prod.yaml tasks/order-flow.yaml

设备资源管理

针对 Android/iOS 物理设备或模拟器，Midscene.js 支持设备池配置与动态调度，解决多设备并行执行问题。

Android 设备池配置
在 YAML 配置中声明多设备 ID 与特性标签，执行时通过 deviceId 参数指定目标设备：

# android/prod-pool.yaml
android:
  deviceId: ${ANDROID_DEVICE_ID}  # 环境变量指定设备
  launch: com.example.shop  # 目标应用包名
  concurrent: 3  # 支持3台设备并行

tasks:
  - name: 商品浏览
    flow:
      - ai: 滑动浏览商品列表
      - aiAssert: 加载完成10个商品卡片

iOS 环境适配
通过 WebDriverAgent 端口映射实现多模拟器并行，结合 wdaHost 配置远程设备控制：

# ios/staging.yaml
ios:
  wdaHost: 10.0.1.123  # 远程测试机IP
  wdaPort: 8100
  autoDismissKeyboard: true
  launch: com.example.banking

规模化执行架构

企业级部署需支持批量任务调度、资源监控与结果分析。Midscene.js CLI 提供任务编排能力，结合缓存机制与并发控制，实现自动化任务的规模化执行。

批量任务调度

通过索引配置文件 (midscene.config.yaml) 管理任务队列，支持并发控制与错误恢复：

# midscene.config.yaml
concurrent: 5  # 5个任务并行执行
continueOnError: true  # 单个任务失败不中断整体流程
shareBrowserContext: true  # 共享浏览器上下文节省资源
summary: reports/summary-$(date +%Y%m%d).json  # 生成日报表

files:
  - tasks/login/*.yaml  # 登录任务集合
  - tasks/order/*.yaml  # 订单流程集合
  - tasks/search/*.yaml # 搜索场景集合

执行命令：

midscene --config midscene.config.yaml --headed false

任务依赖管理
通过任务分组与 continueOnError 配置实现流程编排，例如先执行前置准备任务，再并行执行业务场景：

# 前置任务：环境初始化
- name: init_session
  continueOnError: false  # 初始化失败终止流程
  flow:
    - ai: 登录系统
    - ai: 进入管理后台

# 并行业务任务
- name: product_check
  continueOnError: true
  flow:
    - ai: 检查商品库存

- name: order_audit
  continueOnError: true
  flow:
    - ai: 审核待处理订单

执行效率优化

缓存机制应用
通过 MIDSCENE_CACHE 环境变量启用结果缓存，重复执行相同任务时直接复用历史结果，降低 AI 调用成本：

# 启用缓存并指定缓存ID
MIDSCENE_CACHE=1 CACHE_ID=product_list midscene tasks/catalog.yaml

缓存策略适用于稳定场景（如静态页面测试），动态内容可通过 cacheable: false 禁用单步缓存：

- aiAction: 刷新商品列表
  cacheable: false  # 强制实时执行

资源调度优化
结合 --share-browser-context 参数共享浏览器实例，减少页面加载时间；通过 concurrent 控制并发数，避免资源竞争：

# 共享浏览器上下文，3个任务并行
midscene --share-browser-context --concurrent 3 ./tasks/*.yaml

监控与高可用保障

企业级部署需建立完善的监控体系与故障恢复机制，确保自动化任务的稳定执行与问题快速定位。

执行监控与报告

Midscene.js 生成标准化执行报告，包含任务耗时、AI 调用统计和错误截图，支持集成到企业监控平台。

报告文件结构
执行后自动生成 HTML 可视化报告与 JSON 数据文件：

reports/
├── 20250415-1430/          # 时间戳目录
│   ├── index.html          # 可视化报告
│   ├── output.json         # 结构化结果
│   └── screenshots/        # 关键步骤截图
└── summary-20250415.json   # 汇总统计

关键监控指标
报告中包含任务成功率、平均执行时间、AI 调用次数等核心指标，可通过 summary 参数指定输出路径：

{
  "total": 28,
  "success": 26,
  "failed": 2,
  "duration": 1245,
  "tasks": [
    {"name": "login", "status": "success", "time": 87}
  ],
  "aiStats": {
    "totalTokens": 15200,
    "avgResponseTime": 1.2
  }
}

故障处理与容灾

错误重试机制
通过 continueOnError 与自定义重试逻辑处理临时故障，例如网络波动导致的模型调用失败：

tasks:
  - name: 支付流程
    continueOnError: false
    flow:
      - ai: 点击支付按钮
      - aiWaitFor: 支付结果页面加载完成
        timeout: 30000  # 延长超时时间
      - aiAssert: 显示支付成功
        errorMessage: 支付流程失败

降级策略
当 AI 模型服务不可用时，可切换为基于 XPath 的传统定位方式保障核心流程执行：

- aiTap:
    xpath: //button[text()='提交订单']  # 优先使用XPath定位
    prompt: 点击提交订单按钮  # AI定位作为备选
    deepThink: true  # 复杂场景启用深度思考

部署最佳实践

CI/CD 集成方案

将 Midscene.js 自动化任务集成到 Jenkins/GitLab CI 等流水线工具，实现代码提交后的自动化验证。

GitLab CI 配置示例

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - test

midscene-e2e:
  stage: test
  image: node:18
  before_script:
    - npm install -g @midscene/cli
    - npm install @midscene/android
  script:
    - midscene --config config/test.yaml tasks/e2e/*.yaml
  artifacts:
    paths:
      - reports/  # 保存报告与截图
    expire_in: 1 week

资源优化建议

1. 模型选择策略

   • 开发环境：使用轻量级模型（如 Qwen-1.8B）加速调试
   • 生产环境：采用性能更优的模型（如 Qwen-7B/UI-TARS）保证准确率

2. 并发控制

   • Web 任务：建议并发数 ≤ CPU 核心数
   • 移动设备任务：根据 USB 带宽与设备性能调整，通常单台主机并发不超过 5 台设备

3. 缓存优化

   • 静态页面任务：启用全流程缓存
   • 动态内容任务：对固定步骤（如登录）单独启用缓存

总结与未来展望

Midscene.js 通过环境变量分层管理、设备池调度和批量任务编排，构建了完整的企业级部署能力。随着 AI 模型效率的提升与边缘计算的普及，未来可进一步探索：

• 边缘节点部署：将轻量级模型部署到边缘设备，降低延迟与带宽消耗
• 智能调度系统：基于任务优先级与资源利用率动态分配执行节点
• 多模态融合：结合 OCR 与 NLP 技术提升复杂场景的识别准确率

企业可根据自身规模选择渐进式部署路径，从核心业务场景入手，逐步扩展自动化覆盖范围，最终实现研发测试效率的全面提升。

更多部署细节可参考官方文档：自动化脚本部署指南 与 API 参考。