用你的 AI Agent 自動平行執行多項網站測試
Playwright MCP 得一次呼叫一個工具才能操作瀏覽器：又慢又吃 Token。現在 Claude Code 或 Codex 只要幾行程式碼，就能在 ego (lite) 中跑完整套測試：快 2.4 倍，還能在各自獨立的 Space 中平行執行多項測試。
只要開口就能跑網站測試
舉例來說，我請 Codex 檢查這個電商網站有沒有問題。Codex 會跑完整套測試、修好所有問題，再把結果告訴我。我唯一要做的事，就是滑 TikTok 等它跑完。
同一個頁面，畫面上從壞掉變成正常
商品頁面渲染出來是壞的。Agent 在 ego (lite) 中查看，直接修正原始碼裡的 CSS，開啟的頁面畫面就立刻正確顯示。
用 ego (lite) 以閃電般的速度跑網站測試
跑網站測試的舊做法是用 Playwright MCP 或 Chrome DevTools MCP，這類工具得一次呼叫一個工具：每個下一步都要等模型讀完上一步的結果，又慢又貴。現在 Agent 能用一段 JS 程式碼一次跑完多個步驟，靠的是 ego (lite)，任務完成得更快，花的 Token 也更少。
| ego (lite) | Playwright MCP | Chrome DevTools MCP | |
|---|---|---|---|
| Agent 怎麼操作它 | 透過 /ego-browser 這個 skill | 外部 MCP 伺服器。每個動作都要呼叫一次工具。 | 外部 MCP 伺服器。每個動作都要呼叫一次工具。 |
| 設定 | 不用設定，任何 Agent 都能用。 | 要用 npx 安裝、設定啟動模式，還常常遇到啟動失敗和找不到 Chrome 的錯誤。 | 遠端除錯、user-data-dir、跨主機設定。 |
| Token 用量 | 低。不需要 MCP 工具 schema，只有 Agent 記錄的內容才會進入上下文：每輪只有一次 Snapshot，不是每個動作都要一次。 | 高。使用者回報 Token 消耗增至 6 倍，並出現 20 萬 Token 的上下文溢位。 | 高。螢幕截圖很吃 Token。 |
| 登入狀態 | 你自己已登入的瀏覽器。跟你 Chrome 的登入狀態一樣 | 預設是獨立瀏覽器；要帶登入狀態得靠擴充功能模式或 storage-state 設定。 | 能接上，但會佔用你正在用的分頁。 |
| iframe／shadow DOM／第三方 SDK 元件 | 它的頁面 Snapshot 內建於渲染引擎中，所以能讀取這些內容的每一處。 | 無障礙 Snapshot 對 iframe 有盲點。 | 原始 DOM，你自己處理。 |
| Console／網路請求／追蹤紀錄 | Console 記錄、網路請求與追蹤紀錄，直接從 Chrome DevTools 資料讀取。 | Console 記錄、網路請求、螢幕截圖。 | 最深入：Lighthouse、效能、記憶體用量。 |
| 元素定位穩定度 | 依語意標籤定位，class 名稱怎麼改都不受影響。 | @N ref／無障礙標籤，相當穩定。 | 原始 DOM 選擇器。 |
| 圖形驗證碼 / 機器人偵測 | 真實人類的連線階段，最不容易觸發偵測。 | 獨立／無頭瀏覽器，常被偵測攔截。 | 接上時效果較好，但會佔用你的分頁。 |
| 平行任務數 | 生來就支援透過 Space 同時執行多項任務。 | 每台伺服器一個連線階段；要平行執行就得自己管理額外的獨立實例。 | 單一實例，分頁數一多就當機。 |
問題從來都不是瀏覽器本身，而是中間那層中介。
在開發者論壇和議題追蹤系統裡，抱怨最多的就是 MCP 這一層——它是 Agent 和瀏覽器之間的中介：連線斷掉、核准堆積如山、連線階段中斷、Token 用量暴增。ego (lite) 已經幫你設定好一切，不會再遇到莫名其妙的錯誤。
瀏覽器本身沒問題，出問題的是連到它的那條線。
- 連線方式： 工具明明列出來了，Agent 卻不呼叫；任務卡在「等待核准」；同一個伺服器在不同用戶端行為還不一樣
- 核准次數： 每呼叫一次工具就跳一次核准視窗，一個任務常常跳 10 到 30 次，就算開了「全部允許」也一樣
- 穩定度： 任務跑到一半停住，或明明已經導航成功卻還是逾時
中間沒有任何中介層：ego (lite) 本身就是瀏覽器
- 設計上就很穩定： Agent 直接跟自己擁有的本機瀏覽器溝通，中間沒有 MCP 傳輸層會斷線或卡住
- 核准次數更少： 一次執行就能跑完多個步驟，不用每個動作都呼叫一次工具
- 結果可預期： 跟任何 AI Agent 都能直接搭配使用，每次行為都一致
不用寫測試腳本，不用維護選擇器，直接說出要檢查什麼就好。
Playwright 測試、Cypress 測試、Selenium：你自己寫測試、自己維護選擇器，class 一改名或版面一調整就全部壞掉。ego (lite) 接受白話描述的檢查項目，並依元素的語意定位，介面改版也不會讓測試失效。
你自己寫測試規格，自己維護選擇器
- 手動撰寫並版本控管一套
.spec涵蓋你想測試的每個流程 - 固定寫死像這樣的選擇器
page.click(".btn-x7f3")介面一改版就會壞掉 - 自己加等待邏輯和重試機制對抗測試不穩定
- 自己搭建登入自動化流程或 storage-state 檔案，才能測試登入後的頁面
- 每次改版後重新執行並修復整套測試
直接說出要檢查什麼
- 不用寫測試規格：一句話告訴你的 Agent 要檢查什麼
- 依元素的語意定位，而不是靠 CSS class，改名或版面調整都不會讓它失效
- 智慧等待機制自動處理非同步內容，不用自己寫死等待時間
- 不需要登入自動化，就能測試你登入後的頁面
- 需要視覺回歸測試？Agent 會直接比對螢幕截圖
如果你需要版本控管、無人值守在 CI 中執行的無頭測試套件，或是要跨 Firefox 和 WebKit 測試， 繼續留著 Playwright。ego (lite) 是你開發時，快速、零腳本的開發內迴圈工具。
AI Agent 怎麼操作 ego (lite)
Agent 靠寫一段完整的 JavaScript 程式來操作瀏覽器。單次呼叫就打包所有步驟：打開商店、加入商品、等待結帳，並在瀏覽器內依序執行，Agent 不需要等一個動作回傳結果才送出下一個。
它能處理通常會讓網站測試變得不穩定的因素
我們實測了開發者公認最難自動化的情境。用 ego (lite)，Agent 全部都能搞定。它的語意 Snapshot 是在 Chromium 渲染引擎內部直接產生的，所以能看穿一般注入腳本看不到的 shadow root 和跨文件 iframe。
Shadow DOM
Acts inside web-component shadow roots, where injected scripts go blind.
Payment iframes
Fills card fields inside cross-document iframes, like a Stripe checkout.
Custom date pickers
Picks a date range in a custom calendar with no test ids.
Drag and drop
Real HTML5 drag: moves a kanban card, the board follows.
Infinite scroll
Scrolls a lazy feed until every item is loaded, no hand-tuned waits.
Paginated tables
Walks every page of an admin table and pulls each row.
Conditional modals
Cookie banners and dialogs that pop up mid-flow get handled, not tripped over.
Autocomplete
Types an address, waits for the suggestions, picks the right one.
如果點擊落在被遮擋或停用的按鈕上，會回報為失敗，而不是誤判成通過，就跟真正的測試框架處理方式一樣。
你已登入的瀏覽器，控制權還是在你手上
讓 Agent 在你已登入的瀏覽器裡自由行動，會想先停下來確認清楚是很合理的。以下就是能力的界線。
它在自己的 Space 裡運作
Agent 在瀏覽器內的獨立工作區中執行。它會共用你的登入狀態，但你的分頁和視窗完全不會被動到。
每一步都看得到
在你 Mac 上執行的真實有畫面瀏覽器，不是躲在背景的無頭程序。可以即時看著它跑，隨時能從 Agent 的 CLI 中斷它。
沒有任何資料離開你的 Mac
瀏覽紀錄、cookie 和連線階段都留在你自己的電腦上。ego (lite) 不會上傳這些內容。
當流程會產生真實副作用時，像是真的會扣款的結帳、真的會刪除資料的刪除操作，就讓 Agent 對著 localhost 或測試環境測試， 就跟你手動測試的方式一樣.
使用方式，一步一步說明
三步驟完成網站應用程式測試：讓你的 Agent 對著 localhost 或任意網址動作、說出要檢查什麼、回報哪裡失敗。
一款你每天都在用的 Chromium 瀏覽器。一鍵匯入你的 Chrome 登入狀態，讓 Agent 用你的身分測試。
它應該測試什麼？
/ego-browser 打開 localhost:3000，走一遍結帳流程，告訴我哪裡壞了
輸入 /ego-browser ，用你 Agent 聽得懂的任何語言，直接說出要檢查什麼。
| 頁面 | 結果 |
|---|---|
| /checkout | 確定 |
| /product/gift-card | console 錯誤 |
| /product/camera | 圖片 404 錯誤 |
每個出問題的頁面都會附上能解釋原因的 console 錯誤或失敗的請求，不只是回報通過或失敗。
ego (lite) 適合的場景，以及不適合的場景
為快速開發迴圈而生：邊開發邊重現問題、除錯、驗證修正結果。
ego (lite) 最擅長的事
開發內迴圈，在真實瀏覽器裡完成。
- 在真實已登入的瀏覽器中重現並除錯
- 不需要登入自動化，就能測試登入後的流程
- 讀取 console 錯誤、失敗的請求和頁面狀態
- 跨多個頁面平行執行探索性檢查
- 在發現問題的同一個連線階段中驗證修正結果
什麼時候該用 Playwright
誠實面對能力的界線。
- 在 CI 中無人值守執行的無頭回歸測試套件（ego (lite) 是有畫面的 Mac 瀏覽器）
- 跨 Firefox 和 WebKit 的測試（ego (lite) 是 Chromium 核心）
- 一套你自己維護、版本控管、結果可預期的測試套件
給你的 Agent 一個真實瀏覽器來測試
下載 Mac 版 ego (lite)FAQ
不需要。你只要用你原本就在用的 AI Agent，像 Claude Code、OpenAI Codex 或 Cursor，用白話告訴它要檢查什麼。Agent 會幫你寫並執行瀏覽器操作步驟。不用維護 .spec 檔案，也不用手動寫 CSS 選擇器，因為 ego (lite) 是根據頁面的語意 Snapshot 來定位元素。
Playwright MCP 是一個 MCP 伺服器，你的 Agent 每個動作都要呼叫一次工具，十五個步驟的任務就要跟模型來回十五趟，又慢又燒 Token。ego (lite) 本身就是瀏覽器：Agent 寫一小段 JavaScript 程式碼，就能在你真實已登入的瀏覽器上一次跑完多個步驟。我們用 Claude Code 搭配 Opus 4.8 測試同一個任務，ego (lite) 大約 18 秒、來回 2 次就完成，Playwright MCP 則花了大約 43 秒、來回 9 次。它還能平行執行多項測試任務，各自在獨立的 Space 中，這是單一 MCP 瀏覽器做不到的。
可以，而且這正是它最厲害的地方。ego (lite) 就是你每天在用、已經登入的瀏覽器，Agent 能直接測試儀表板、內部管理後台和帳號流程，不用你先搭建登入自動化。因為它的行為就跟真實人類操作一樣，比起無頭瀏覽器或全新啟動的瀏覽器，觸發圖形驗證碼或機器人偵測的機率也低得多。
每個任務都在自己的 Space 裡執行，那是同一個瀏覽器裡的獨立工作區，就像同一個設定檔開出的額外視窗。各個 Space 共用你的登入狀態，但各自保有獨立頁面，平行執行時不會互相衝突，也不會干擾你正在用的分頁。對網站來說，看起來就像一個已登入的使用者開了好幾個分頁。如果你的應用程式每個帳號只允許一個作用中連線階段，就把這些流程改成依序執行，或改用測試帳號。
可以，具體來說，Agent 會拍一張基準截圖和一張新截圖，逐像素比對，告訴你哪裡變了、變在哪裡。這是 Agent 在你的瀏覽器裡直接做比對，不需要另外架設視覺測試產品，所以不用接 Percy 或 Chromatic 這類服務。如果你需要有審核流程和 CI 關卡的託管基準服務，專門的視覺測試工具還是比較合適的選擇。
目前還不行。ego (lite) 是你 Mac 上一個真實、有畫面的瀏覽器，是為了讓你邊開發邊測試而打造的：重現問題、除錯、驗證修正結果、跑遍你的各個頁面做檢查。如果你需要在 CI 中無人值守執行的無頭測試套件，或是要跨 Firefox 和 WebKit 測試，繼續留著你的 Playwright 測試套件就好。ego (lite) 是快速的開發內迴圈工具，不是 CI 執行器。
真實使用者會遇到的功能與執行階段問題：流程中斷、按鈕沒反應、沒被攔截的 JavaScript 錯誤、失敗的網路請求、console 錯誤、跑出錯誤的數值。Agent 會讀取頁面狀態加上 console 和網路請求，回報哪裡失敗、為什麼失敗，不只是給你一個綠燈或紅燈。
Agent 在自己的 Space 中工作，你的分頁和視窗完全不會被動到，一切都在一個真實可見的瀏覽器視窗中發生，你隨時能看著它跑、也能從 Agent 的 CLI 隨時中斷。你的瀏覽資料只留在自己的電腦上：ego (lite) 不會上傳你的瀏覽紀錄、cookie 或連線階段。遇到會產生真實副作用的流程，像是真的會扣款的結帳，就讓 Agent 對著 localhost 或測試環境測試，跟你手動測試的方式一樣。如果你連接外部 Agent 或模型供應商，該供應商會有自己的資料政策。