北京
为什么每次网站改版，测试脚本都要重写？这个问题困扰着大量产品团队。传统用户体验测试面临一个死结：手动测试能覆盖的场景有限，而自动化脚本又会被界面变动直接击穿。亚马逊最新开源的Nova Act，试图用一套完全不同的思路解开这个结。
Nova Act是一个多模态基础模型，它能像人类一样“看”网页截图，理解布局，然后决定下一步操作。这和Selenium、Playwright这类依赖固定选择器的脚本工具完全不同——后者在按钮位置或样式改变时就会报错，而Nova Act靠视觉理解来灵活应对。它在分析页面时留下了“思维链”日志，等于把测试中的推理过程完整记录下来，团队从此不仅可以知道哪里出问题，还能看清网站的交互逻辑是否真的符合直觉。
这个方案把测试流程拆成四个环节：从文档自动生成测试场景，到用Nova Act并执行大量用例，再到最后给出可行动的改进建议。文档处理层从存放在S3上的产品说明、用户指南里提取关键流程，交由生成式AI产出测试任务，然后由Nova Act去实际跑一遍这些任务。因为模型能看懂界面上的视觉线索，即便是动态内容也可以应付，这让边缘场景的覆盖不再是个奢望。
整套体系部署在云端，能平行推进成百上千条用户路径的测试。过去需要大量人力和时间才能完成的全面检查，现在变成了一个可重复的自动化流水线。对于正在纠结测试覆盖率的产品负责人来说，这种“用AI模拟真人操作”的路径提供了一种新的杠杆：把测试资源的瓶颈，从写脚本和等排期，转移到理解用户真正在哪个环节流失。
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