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**摘要：**

Google 最近开源了一个很值得测试开发关注的项目——**ARTEMIS**。

它不是帮你简单生成几段 Appium 脚本，而是让 AI Agent 直接操作 Android 真机或模拟器：理解自然语言测试任务、识别页面、点击控件、跨 App 执行业务流程，还能自动获取截图、Logcat、执行轨迹，并生成测试结果。

更值得关注的是，ARTEMIS 原生支持 MCP，可以直接接入 Antigravity、Codex、Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI 编程环境。

这意味着移动端测试正在从：

**人写脚本 → 脚本操作手机**

逐渐走向：

**人描述测试目标 → Agent 自己规划 → 操作真机 → 分析结果。**

---

## 一、先看效果：AI 已经可以自己操作 Android 真机

ARTEMIS 官方演示了一个很典型的跨 App 场景。

AI 先在 Google Maps 中规划驾车路线、计算行程时间，然后再自动打开 YouTube，搜索并播放指定歌曲。

整个过程不是提前写死一套 XPath 或坐标脚本，而是 Agent 根据当前手机界面不断判断下一步应该做什么。

![demo.gif](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/81c1112dd8f61204cb3ee9a9d781c2bb.gif)


这其实已经和传统自动化测试有明显区别。

传统自动化更像：

```text
测试人员
   ↓
编写脚本
   ↓
定位元素
   ↓
执行操作
   ↓
断言结果
```

而 ARTEMIS 更像：

```text
测试人员给出目标
        ↓
AI 理解任务
        ↓
观察手机页面
        ↓
决定下一步操作
        ↓
执行
        ↓
检查结果
        ↓
继续执行 / 调整策略
```

换句话说，测试执行本身开始具备一定的自主决策能力。

---

## 二、ARTEMIS 到底是什么？

简单理解：

**ARTEMIS 是一套面向 Android 真机自动化的 AI Agent 框架。**

你可以直接给它自然语言任务，例如：

```text
打开系统设置，
进入电池页面，
确认当前电量是否正常显示，
同时检查页面有没有异常弹窗。
```

然后 ARTEMIS 自己完成页面观察、元素定位、点击、滚动、输入以及结果检查。

官方目前重点强调了几个能力：

* 自然语言驱动 Android 自动化
* 跨 App 长流程任务
* Accessibility + OCR + 视觉模型组合定位
* 真机截图和 Logcat 采集
* Flash / Pro 两种执行模式
* MCP 接入 AI IDE
* Bug 自动复现
* 长时间探索性测试
* Python SDK 和 CI/CD 集成

也就是说，它并不是单纯的“手机 Computer Use”。

它已经明显在往：

**AI 驱动的移动端测试执行引擎**

这个方向发展。

---

## 三、真正值得看的，是 Antigravity × ARTEMIS 工作流

如果只是让 AI 自动点击手机，其实并不是最有意思的地方。

ARTEMIS 官方专门展示了一套：

# Antigravity × ARTEMIS 自主测试工作流

Antigravity 通过 MCP 调用 ARTEMIS，可以把一句自然语言测试需求，最终转化为：

```text
测试需求
   ↓
测试计划
   ↓
真机执行
   ↓
数据采集
   ↓
问题诊断
   ↓
测试报告
```

完整闭环。

### 第一步：输入测试需求

首先，测试人员直接在 Antigravity 中描述测试场景以及关注的指标。

不需要先写自动化代码，而是先描述：

**我要测什么。**

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/ead1ac4131ea90ba9898b2ffa74a11b2.png)


比如你可以告诉 Agent：

```text
测试这个 App 的启动性能。

完成冷启动、登录、首页加载，
记录关键页面加载时间，
同时观察 CPU、内存和异常日志，
最后输出一份测试报告。
```

这一步实际上对应的是：

**Task Dispatch。**

也就是任务下发。

---

### 第二步：自动生成测试计划

接下来 Antigravity 不会立即开始乱点。

它会先理解目标，然后把任务拆解成测试步骤和执行计划。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/3933de865a0c4e3dcece8106c67ab7f7.png)


例如：

```text
启动 App

↓

等待首页加载

↓

执行登录

↓

进入目标业务页面

↓

记录性能数据

↓

检查异常日志

↓

整理最终结果
```

这个变化其实非常重要。

因为传统 UI 自动化里面：

**测试流程是人提前写进代码里的。**

而 Agent 测试里面：

**流程可以在运行前由 Agent 根据目标动态生成。**

---

### 第三步：自主操作真机完成测试

测试计划确定后，ARTEMIS 开始真正操作 Android 设备。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/80f6cf2d834742836f73a46dabb30b30.png)


Agent 会：

观察当前页面；

识别目标控件；

点击、输入、滑动；

判断页面有没有变化；

遇到异常重新选择操作策略；

同时采集执行信息。

如果是性能测试场景，还可以结合设备数据进行分析。

所以这一阶段对应的是：

**Autonomous Test Execution。**

这也是 ARTEMIS 和“AI 生成自动化脚本”最大的区别之一。

它不是：

```text
AI → 写代码 → 人运行
```

而是：

```text
AI
 ↓
直接驱动测试设备
 ↓
执行测试
```

---

### 第四步：生成诊断报告

测试完成以后，Agent 并不是只告诉你：

> 测试结束。

而是可以继续整理执行过程中的：

* 测试步骤
* 执行结果
* 指标数据
* 截图
* Logcat
* 异常信息
* 原始数据

最终输出结构化测试报告。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/b09208bdf49ed122b1b7d8d3b77adfb9.png)


这意味着：

**测试计划、测试执行、证据采集和测试报告开始被串进同一个 Agent 工作流里。**

而不是每一个环节分别使用一套工具。

---

## 四、MCP 为什么是这里面很关键的一环？

ARTEMIS 原生提供 MCP Server。

它可以直接接入：

* Antigravity
* Codex
* Claude Code / Claude Desktop
* Cursor
* Windsurf
* VS Code
* Cline / Roo
* OpenClaw

等 AI 开发环境。

这件事情对测试开发影响其实很大。

因为过去我们的研发测试流程一般是：

```text
研发修改代码
      ↓
编译
      ↓
测试人员执行
      ↓
发现 Bug
      ↓
截图
      ↓
导出日志
      ↓
提交 Bug
      ↓
研发重新定位
```

接入 MCP 以后，有可能逐渐变成：

```text
Coding Agent 修改代码
        ↓
构建 APK
        ↓
安装到 Android 真机
        ↓
ARTEMIS 执行测试
        ↓
复现业务流程
        ↓
获取截图 + Logcat
        ↓
Agent 分析问题
        ↓
修改代码
        ↓
再次验证
```

于是：

**Coding Agent 和 Testing Agent 真正开始连起来了。**

这才是我觉得 ARTEMIS 最值得测试开发关注的地方。

---

## 五、传统 XPath 不稳定，它是怎么解决的？

做过移动端自动化的人应该都有体验。

真正让人头疼的，经常不是写第一版自动化脚本。

而是维护。

页面改版以后：

XPath 变了。

Resource ID 变了。

控件层级调整了。

分辨率变了。

脚本就可能开始大量报错。

ARTEMIS 的做法并不是彻底抛弃传统 UI 信息，而是组合使用：

```text
Accessibility
      +
OCR
      +
视觉模型
```

普通 Android 控件优先使用结构化信息定位。

如果遇到 Flutter、Compose、Canvas 等自绘 UI，则可以继续借助视觉模型进行定位。

所以它的设计思路其实比较工程化：

```text
可以确定性定位
       ↓
优先使用元素信息

定位不到
       ↓
再使用视觉理解

仍然存在特殊情况
       ↓
坐标等方式兜底
```

而不是所有页面都截图扔给大模型。

这对速度、Token 成本和稳定性都会更友好。

---

## 六、ARTEMIS 还有两种执行模式

ARTEMIS 设计了两套不同的执行模式：

**Flash 和 Pro。**

它们解决的其实是两类完全不同的测试任务。

### Flash：适合高频快速执行

Flash 是比较轻量的：

```text
Observe
   ↓
Think
   ↓
Act
```

循环。

模型观察当前页面，决定下一步，然后马上执行。

官方给出的典型执行速度约为：

**3～5 秒一步。**

比较适合：

* 快速 UI 验证
* 固定流程
* 高频回归
* 简单操作任务

Flash 默认不限制执行步数，而是通过历史压缩控制上下文规模。

---

### Pro：适合复杂测试任务

Pro 则更像真正的 Testing Agent。

内部会出现：

```text
Planner
   ↓
Operator
   ↓
Checker
```

Planner 负责维护测试计划；

Operator 负责具体操作；

Checker 负责检查关键节点和最终结果。

并且每个重要操作之前还会经过 Safety Net。

如果某一步操作失败，Operator 可以根据当前页面继续恢复，而不是整条测试直接失败。

官方给出的典型单步耗时大约为：

**15～40 秒。**

它更适合：

* 复杂业务流程
* 探索性测试
* 长时间稳定性测试
* Bug 复现
* ADB / 视频 / 日志诊断
* 需要严格断言的测试场景

甚至支持 100+ 步的长流程任务。([GitHub][2])

---

## 七、怎么安装 ARTEMIS？

官方已经把安装过程做得比较简单。

首先准备：

**一台开启 USB 调试的 Android 真机，或者 Android 模拟器。**

启动脚本会自动检查和安装包括：

* ADB
* scrcpy
* FFmpeg
* Python uv
* Python 项目依赖

等环境，同时还会询问你是否安装 MCP 和 ARTEMIS 的测试 Rules。([GitHub][2])

---

### macOS / Linux

```bash
git clone https://github.com/google/artemis.git

cd artemis

./start.sh
```

---

### Windows PowerShell

```powershell
git clone https://github.com/google/artemis.git

cd artemis

.\start.bat
```

Windows 用户这里注意一下。

PowerShell 默认不会直接从当前目录寻找可执行脚本，所以要写：

```powershell
.\start.bat
```

而不是：

```powershell
start.bat
```

如果使用的是 CMD，则可以直接运行：

```cmd
start.bat
```

官方启动脚本目前也会调用 PowerShell bootstrap 完成后续初始化。([GitHub][4])

---

## 八、第一次启动，还需要配置模型

第一次启动时，程序会自动初始化：

```text
.env
```

配置文件。

至少需要配置一个 LLM Provider。

目前 `.env.example` 中已经预留了：

```env
GEMINI_API_KEY=

GOOGLE_API_KEY=

OPENAI_API_KEY=

ANTHROPIC_API_KEY=

OPEN_ROUTER_API_KEY=

XAI_API_KEY=
```

也就是说，你不一定只能使用 Gemini。

选择自己已有的模型 API Key 即可。

Google Cloud Vision OCR 则是可选配置。([GitHub][5])

---

## 九、启动以后还有一个 Web 控制台

启动成功以后，ARTEMIS 默认会打开：

```text
http://localhost:8000
```

Web 控制台。

里面可以看到：

* Android 设备连接
* 手机实时投屏
* 自然语言测试任务
* Agent 实时执行过程
* Flash / Pro 模式
* 历史任务
* 执行轨迹
* 截图
* Replay 回放

也就是说，即使暂时不接 Antigravity 或 Codex，也可以先通过 Web UI 直接体验。([GitHub][2])

还可以直接通过 CLI 测一下：

```bash
uv run artemis run \
"Open Settings, find Battery and tell me current level" \
--profile flash
```

中文任务同样可以尝试，例如：

```bash
uv run artemis run \
"打开系统设置，进入电池页面，告诉我当前电量" \
--profile flash
```

---

## 十、怎么接入 Antigravity、Codex 或 Claude Code？

这一步其实更简单。

如果只安装 Antigravity：

```bash
uv run artemis mcp --install antigravity
```

如果希望把支持的 AI IDE 全部配置好：

```bash
uv run artemis mcp --install all
```

安装器不仅会配置 MCP Server，还会同步 ARTEMIS 提供的：

```text
rules.md
```

测试行为规范。([GitHub][3])

这份 Rules 很值得注意。

它不是单纯告诉 AI：

> 你可以调用 ARTEMIS。

而是在约束 Agent 怎么进行移动端测试，包括：

* 先探索真实 App，再写自动化代码
* 不允许凭空猜测 UI 状态
* 什么情况使用 Flash
* 什么情况使用 Pro
* 如何处理模型延迟
* 优先动态元素定位
* 坐标作为兜底
* 环境异常优先执行诊断

也就是说：

**MCP 提供工具能力，Rules 提供测试方法。**

这两个结合起来以后，AI IDE 才更像一个真正的移动端测试 Agent。

---

## 十一、然后你就可以直接在 IDE 里让 AI 测 App

官方给了一个非常有代表性的 Prompt：

```text
Build the latest changes into an APK,
install it on the connected device,
open the login screen with a test account,
verify if there are any unexpected popups after login,
and return screenshots of the final page.
```

翻成中文大概就是：

```text
把刚刚修改的代码编译成 APK，

安装到连接的 Android 手机，

打开登录页面，

使用测试账号登录，

检查登录以后有没有异常弹窗，

最后把页面截图返回给我。
```

你会发现，这已经不是传统意义上的：

```text
生成一个 Appium 测试脚本
```

而是直接告诉 AI：

**把刚才写好的 App，自己测一遍。**

这就是两种模式最核心的区别。([GitHub][2])

---

## 十二、那 Appium 会不会被 ARTEMIS 替代？

我觉得暂时没必要这么理解。

对于大量：

* 固定回归用例
* 确定性流程
* 高频 CI
* 强断言
* 大规模重复运行

传统 Appium、UIAutomator 依然有明显优势。

因为代码执行仍然更加：

**快、确定、可控。**

Agent 更适合补充传统自动化成本比较高的地方，例如：

```text
探索性测试

复杂长流程

页面变化频繁

跨 App 操作

Bug 自动复现

异常诊断

临时验证任务
```

所以未来比较现实的测试架构，很可能不是：

```text
Agent
替代
Appium
```

而是：

```text
        Testing Agent
             ↓
 ┌───────────┼───────────┐
 ↓           ↓           ↓
Appium    UIAutomator    MCP
 ↓           ↓           ↓
确定执行    系统能力     外部工具
             ↓
       Vision / OCR
             ↓
        Android Device
```

AI 做理解、规划和决策。

传统自动化工具继续负责稳定执行。

两者最终组合起来。

---

## 十三、99%+ AndroidWorld 成绩应该怎么看？

ARTEMIS 官方 README 还公布了一个非常亮眼的数据：

**AndroidWorld Benchmark 任务完成率超过 99%。**

AndroidWorld 是 Google Research 发布的 Android Agent Benchmark，主要用于测试 Agent 在 Android 环境中执行复杂多步骤任务的能力。([GitHub][2])

不过这里需要注意：

这个 **99%+** 是 ARTEMIS 项目 README 中公布的 benchmark 成绩。

它并不意味着：

> 企业里的任意 App 都有 99% 的自动化成功率。

真实业务里面还会存在：

* 验证码
* 登录态
* 网络波动
* 动态页面
* 风控策略
* 权限弹窗
* 第三方 SDK
* 自绘 UI
* 异步请求
* 复杂业务状态

Benchmark 能证明的是 Agent 的能力上限正在快速提升。

但真正进入企业环境，仍然需要测试工程、数据治理和稳定性机制。

---

## 十四、测试开发真正应该关注什么？

过去两年，我们谈 AI 测试时，最常见的其实是：

```text
AI 生成测试用例

AI 生成接口脚本

AI 生成 UI 自动化代码

AI 分析测试报告
```

这些事情的共同特点是：

**AI 主要负责生成内容。**

但 ARTEMIS 这种项目开始进入另外一个阶段：

```text
AI 理解测试任务

↓

AI 生成测试计划

↓

AI 操作真实设备

↓

AI 观察执行状态

↓

AI 判断测试结果

↓

AI 获取日志和截图

↓

AI 输出测试报告
```

也就是说：

**AI 开始真正参与测试执行。**

这时候需要掌握的东西，也就不只是 Prompt Engineering 了。

测试开发以后越来越需要理解：

* Agent
* MCP
* Tool Calling
* Computer Use
* Android 自动化
* Accessibility
* OCR
* VLM
* Context Engineering
* 测试规划
* Agent 评测
* 可观测性
* 异常恢复
* CI/CD 集成

因为真正有价值的 AI 测试，并不是：

**让大模型帮我们多写几段测试代码。**

而是：

**怎么把模型真正接进软件研发和质量保障流程。**

从：

**AI 帮测试人员写测试**

逐渐走向：

**AI Agent 参与完成测试。**

ARTEMIS，就是目前非常值得测试开发工程师研究的一个案例。

---



它不是帮你简单生成几段 Appium 脚本，而是让 AI Agent 直接操作 Android 真机或模拟器：理解自然语言测试任务、识别页面、点击控件、跨 App 执行业务流程，还能自动获取截图、Logcat、执行轨迹，并生成测试结果。

Google 开源 ARTEMIS：AI Agent 如何接管 Android 真机测试？

人工智能

测试

Google开源ARTEMIS：AI Agent可直接操作Android真机执行自然语言测试任务，支持跨App流程、自动截图与日志采集，原生集成MCP接入主流AI IDE，提供Flash/Pro双模式，在AndroidWorld基准测试中任务完成率超99%，标志着移动端测试正从脚本驱动迈向AI自主执行。

数据治理

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