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UI-TARS：重新定义游戏测试自动化的视觉智能解决方案

【免费下载链接】UI-TARS项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS

还在为繁琐的手动游戏测试而苦恼吗？UI-TARS作为开源多模态智能体，通过先进的视觉语言模型技术，为游戏开发团队带来了革命性的测试自动化体验。这款工具能够理解游戏界面元素，自动执行点击、拖拽、输入等操作，让测试效率提升10倍以上。

为什么传统游戏测试方法需要革新？

游戏测试面临着独特的挑战：动态变化的界面、复杂的用户交互、多平台兼容性要求，这些因素让传统测试方法显得力不从心。开发团队经常面临三个核心痛点：

• 重复劳动消耗：角色创建、关卡通关等基础流程需要重复测试数百次
• 精度难以保证：手工操作无法复现像素级的精准点击
• 覆盖范围有限：短时间内难以完成多分辨率设备的全面测试

UI-TARS与传统测试工具在100步操作任务中的效率对比，数据来源于标准性能测试

UI-TARS如何实现智能游戏测试？

精准的视觉定位技术

采用ScreenSpotPro基准测试中达到94.2%准确率的目标检测算法，能够精确识别游戏界面中的各种元素。通过坐标处理模块自动完成不同分辨率下的坐标转换，确保在各种显示环境下都能准确定位目标。

丰富的游戏操作库

针对14种不同游戏场景优化的动作模板库，全面支持：

• 鼠标操作：点击、拖拽、滚轮控制
• 键盘输入：组合键、连续按键操作
• 多步流程：自动生成完整的任务执行链

智能错误诊断系统

通过推理测试模块记录每次操作的屏幕反馈，自动生成包含详细截图和分析的错误报告。在2048等益智游戏测试中，能够精准识别"数字合并时分数计算异常"等视觉问题。

UI-TARS的完整架构与核心能力模块，展示了从环境交互到智能决策的全流程

快速上手：三步搭建测试环境

环境准备与安装

使用pip包管理器快速安装UI-TARS：

pip install ui-tars

或者使用更高效的uv包管理器：

uv pip install ui-tars

测试用例编写

创建测试消息文件来定义具体的测试流程。以《我的世界》资源采集测试为例，可以设计从找到树木到完成砍伐的完整自动化流程。

执行与结果分析

运行测试脚本后，系统会自动生成可视化的测试报告，详细记录每次操作的坐标位置、执行耗时和成功率数据。

实测数据：性能优势显著

在Poki游戏平台的14款热门游戏测试中，UI-TARS实现了所有测试场景的100%自动化通过率，而传统测试工具平均只能完成42.8%的任务。特别是在以下类型游戏中表现尤为突出：

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基础要求配置

• 硬件支持：具备CUDA计算能力的GPU
• 软件环境：Python 3.9及以上版本
• 游戏平台：Windows系统或Android模拟器

快速启动命令

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS cd UI-TARS python codes/tests/action_parser_test.py --game 2048

自定义测试流程

通过修改提示模板中的游戏测试专用配置，可以轻松添加针对特定游戏的专属测试指令，实现高度定制化的自动化测试。

未来展望：AI测试的发展方向

随着技术的不断进步，游戏测试自动化正朝着"零人工干预"的目标迈进。下一代版本将重点发展：

• 实时测试反馈：开发过程中即时检测UI布局问题
• 跨平台适配：一次编写测试用例，自动适应不同设备
• 智能场景生成：基于游戏类型自动创建边缘测试用例

立即开始体验

想要深入了解UI-TARS的完整功能特性？查看项目文档获取详细的技术说明和使用指南。下载桌面版客户端可以体验更加直观的可视化操作界面，参与社区讨论还能获得专业的技术支持。

本文所有测试数据均基于UI-TARS标准模型，在标准测试环境下取得。实际性能可能因具体硬件配置而有所差异。

【免费下载链接】UI-TARS项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ui/UI-TARS