这个让字节服务器“压力山大”的Agent，到底是真的技术突破，还是营销噱头？我用三天时间把它扒了个底朝天。前几天朋友圈被Coze的Agent刷屏了，听说它把字节的服务器都挤爆了。作为技术博主，我第一反应是：又一个被过度营销的AI玩具？但看到那么多人在讨论，我决定亲自测试一下，看看这个Agent到底什么水平。我花了三天时间，从基础配置到深度调优，甚至尝试了一些边缘用例。下面是我的完整实测记录。

在UI自动化测试领域，Selenium一直是无可争议的王者，但其陡峭的学习曲线和复杂的代码维护成本让许多测试团队望而却步。而今，通过Dify的可视化工作流与Selenium的强大驱动能力相结合，我们找到了一条通往UI自动化测试的捷径——无需编写繁琐代码，通过拖拽即可构建复杂的UI测试场景。传统Selenium测试代码的复杂性：我们团队遇到的具体问题：技术门槛高测试人员需要掌握编程语言和测试框架元素

时间解放：从每天110分钟的手动工作到18分钟的全自动执行，净节省92分钟质量提升：报告准确性、及时性、一致性得到显著改善价值升级：从机械的数据整理者转变为深度的质量分析师从最耗时的环节开始自动化，快速获得成就感采用迭代方式，先实现核心功能再逐步完善注重错误处理和降级方案，确保系统可靠性收集团队反馈，持续优化工作流现在，你的团队也可以开始构建自己的自动化测试报告系统，把宝贵的时间投入到更有价值的质

GLM-4.7 真正引爆技术圈的原因，并不只是“又一个更强模型”。大模型竞争，正在从“谁更聪明”， 进入“谁更工程化、谁更能落地”的阶段。这场变化，才刚刚开始。

你的指令： “请访问维基百科的主页，在搜索框里输入‘人工智能’，把第一段的摘要总结给我。AI的思考与行动navigate（导航到维基百科）和（点击搜索框并输入）它首先调用navigate工具打开https://www.wikipedia.org然后使用工具，通过选择器定位搜索框，并输入“人工智能”页面跳转后，Claude会自动分析新页面的DOM内容，识别出摘要段落，并用其强大的自然语言能力为你生成

Playwright与MCP的结合代表了自动化测试领域的未来方向。这种对话式自动化测试方法不仅大幅提升了测试效率，更重要的是降低了自动化测试的技术门槛，使产品经理、手动测试人员等非技术背景人员也能参与自动化测试创建。主要优势降低测试门槛：自然语言交互使非技术背景人员也能参与自动化测试创建提升测试效率：AI智能体可快速探索应用，自动生成测试代码增强脚本可靠性：基于可访问性树和语义属性的元素定位，对页

如果你和我的团队一样，长期受困于维护一个庞大而脆弱的UI自动化测试脚本库，那么对下面这个场景一定不会陌生：前端的一个轻微重构——也许只是改了一个CSS类名或调整了组件结构——就可能导致精心编写的测试脚本大面积报红，修复工作耗时耗力，令人沮丧。传统的自动化测试，虽然解放了双手，却依然紧紧捆绑着工程师的认知与时间。这正是 Playwright 与 Model Context Protocol 结合所带

这个让字节服务器“压力山大”的Agent，到底是真的技术突破，还是营销噱头？我用三天时间把它扒了个底朝天。前几天朋友圈被Coze的Agent刷屏了，听说它把字节的服务器都挤爆了。作为技术博主，我第一反应是：又一个被过度营销的AI玩具？但看到那么多人在讨论，我决定亲自测试一下，看看这个Agent到底什么水平。我花了三天时间，从基础配置到深度调优，甚至尝试了一些边缘用例。下面是我的完整实测记录。

在日常系统设计和性能优化中，你有没有遇到过这样的困境：面对高并发、复杂业务和跨领域数据，你是用构建可解释的规则体系，还是直接靠来快速生成答案？某乎上一个热门问题引发讨论：“知识图谱和大模型，哪个才是技术大方向？”我们从角度出发，分析两者优劣、瓶颈及结合方案，帮你在工作中做决策。

当你花费数周训练的AI模型在关键时刻输出不当内容，或是你精心搭建的聊天机器人突然说出令人尴尬的回复时，那种感觉就像精心准备的宴会上打翻了主菜。误判不仅仅是一行错误的代码，它可能演变成品牌危机、用户体验灾难，甚至引发法律问题。在过去的项目中，我曾亲眼见证一个客户服务AI因未能识别特定语境，向用户提供了完全无关的解决方案，导致客户流失率在一周内上升了15%。问题的核心不在于AI不够智能，而在于我们缺乏