Epsilon 如何用 Amazon Nova Act 构建意图驱动的 UI 测试平台服务

Epsilon 是 Publicis Groupe 旗下数据、技术与营销服务公司，其内部 Agentic Platform 团队由 50 名工程师组成，负责为其他产品团队提供构建、部署、治理和运行 AI 智能体的共享基础设施。这次他们要把 UI 测试变成平台上的托管能力，而不是让每个接入团队自己搭浏览器环境、管依赖、对接身份系统。 原有 Playwright 回归套件并未被替换，仍是回归测试的骨干。Epsilon 的增量目标是：脚本化测试对选择器和页面结构耦合过紧，外观改动就可能误报；因此在其上叠加一层自然语言意图测试，并以多租户平台服务形式，通过统一的 API 界面供各产品团队消费。 方案分三部分：平台 API 创建工作流（指定 target_url 和自然语言步骤列表）、后台任务运行器执行、Nova Act 与 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool 驱动浏览器。执行时 Celery 任务运行器开启托管浏览器会话，通过 CDP WebSocket 逐步执行指令，支持“若出现引导框则跳过”这类条件逻辑；每步截图、记录通过/失败并计算整体通过率，结果 JSON、截图和会话 ID 存入 Amazon S3，完成后回写平台。该能力以 ui-test-agent 形式暴露，含 ui-test-recorder 和 ui-test-executor 两个技能。 接入流程是平台团队为新团队配置跨账户 IAM 角色、登记目标应用 URL，并通过现有平台 API 授权访问 ui-test-agent。认证走标准 AWS 凭证链，无需分发独立 API 密钥；各租户在自有账户的受限角色下运行测试，保持隔离与可审计。运行时被隔离在专用 runner 服务中，固定 nova-act 3.x 版本，避免与主后端的 Strands 智能体栈冲突。 文中给出一个“创建智能体”的 18 步示例工作流，覆盖登录、表单填写、条件处理、滚动与校验。Epsilon 总结的实践包括：步骤写意图而非机械操作、隔离 Nova Act 运行时（其签名端点固定指向 us-east-1）、在草稿态重试轨迹并保存成功轨迹后在激活态回放以跳过重复的 LLM 思考、从第一天就按多租户设计、复用托管可观测能力。对比数据显示，同一流程用 Nova Act 只需 18 条自然语言步骤，Playwright 等价实现约需 80-150 行代码。