takahirom/arbigent

AI Agent for testing Android, iOS, and Web apps. Get Started in 5 Minutes. Arbigent's intuitive UI and powerful code interface make it accessible to everyone, while its scenario breakdown feature ensures scalability for even the most complex tasks.

Arbigent (Arbiter-Agent) – AI代理测试框架

是什么 – 一个桌面应用程序（带CLI包装器），允许您使用AI代理编写、运行和管理移动、网页和电视应用的UI级测试。它将高层次目标（例如 “完成教程”）分解为一系列依赖的场景，让非程序员可以通过可视化UI创建这些场景，同时工程师可以从YAML文件中以编程方式执行它们。

核心理念

理念	为何重要
场景依赖	复杂流程（登录 → 搜索 → 购买）被表示为小的、可重用的步骤，使测试更易于维护。
混合UI + 代码工作流	QA工程师可以在UI中拖放场景；开发者可以从CI流水线中调用相同的YAML。
跨平台支持	支持iOS、Android、网页和电视（包括D-键导航）。
AI驱动的交互	代理读取过滤后的UI树和可访问性标签中嵌入的可选AI提示，然后决定点击或滚动。
模型灵活性	默认使用 `gpt-4.1`，但可切换到更便宜的模型如 `gpt-4o-mini`。
图像断言与卡屏检测	使用Roborazzi的AI驱动图像断言来验证代理操作是否正确，并在卡住时恢复。
MCP（模型上下文协议）支持	外部工具（如安装应用、获取日志）可通过JSON配置的服务器从场景中调用。
可重用场景	类似GitHub Actions的库式“函数”，可带参数调用，减少重复。
Maestro YAML集成	现有的Maestro测试流程可作为AI接管前的确定性设置步骤运行。

典型工作流

连接设备（真实或模拟器）并在Arbigent UI中输入您的AI提供商API密钥。
创建场景 – 输入自然语言目标或导入现有Maestro YAML / Android Journeys文件。
添加可选钩子 – 自定义初始化/清理代码、MCP服务器调用或可重用场景调用。
运行 – 在UI中点击运行，或通过CLI调用（arbigent run --project-file myproj.yml）。
审查 – UI显示UI树、截图和AI生成的操作；失败可通过图像断言检查。

安装

平台	步骤
macOS（二进制）	从Releases页面下载UI二进制文件；若macOS阻止，遵循Apple的“仍要打开”说明。
CLI	`brew tap takahirom/homebrew-repo && brew install takahirom/repo/arbigent`（需Java 17+）。
包装脚本	生成一个固定版本的包装脚本（`arbigent wrapper`），首次运行时自动下载正确版本——适用于无需全局安装的CI环境。

适合人群

角色	优势
QA工程师	无需编码即可编写UI测试；可用自然语言维护测试。
开发者 / DevOps	可从CI中程序化执行、并行分片、AI结果缓存，以及复用现有Maestro/YAML资产。
产品团队	无需编写低级UI脚本，即可在真实设备上快速原型化端到端流程。

优缺点（作者观点）

方面	评分（1–5）	评论
速度	1	受限于LLM延迟和真实设备交互；可通过`--shard`并行化和结果缓存缓解。
可维护性	4	自然语言目标和场景分解能抵御UI改动；可重用场景减少重复。
利用率（成本）	1	需要设备资源和付费LLM调用（GPT-4o约$0.005/步，$0.02/任务）；回放+回退可降低重复AI成本。
可靠性	3	内置等待、对话框处理和重试机制有帮助，但模拟器不稳定仍影响运行。
保真度	5	在真实/模拟设备上运行，可验证视频播放等视觉方面。

许可与社区

开源 – 免费使用、修改和分发。仓库欢迎贡献，并提供可重用场景的规范文件。
支持 – 作者提醒存在冒充项目的垃圾账号；官方更新来自X账号 @_takahirom_ 和 @new_runnable。

快速入门示例（CLI）

# 安装CLI（Homebrew）
brew tap takahirom/homebrew-repo
brew install takahirom/repo/arbigent

# 运行保存的项目文件
arbigent run --project-file myproject.yml \
    --scenario-ids="login-and-play"

总结 – Arbigent是一个专为现代移动/网页/电视应用设计的AI代理测试框架，结合了可视化场景编写与代码优先执行，同时为自定义工具和现有确定性测试资产提供钩子。