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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州心测智能有限公司申请的专利基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121560765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610081098.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法及装置是由吴敏;童庭坚;时晖设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法，包括以下：编排层，用于接收测试任务，通过LLM动态规划生成并发送操作指令，以及调用感知层，并集成状态监测引擎以及Schema校验器；感知层，与编排模块通信连接，用于根据接收到的待分析图像数据和结构化分析指令，利用大型视觉语言模型VLM进行多模态分析并返回预定义格式的结构化数据；其中，编排模块还被配置为根据所述感知模块返回的结构化数据，通过Schema校验器生成新的操作指令序列，以驱动执行层的浏览器执行代理完成测试任务。本发明能够在实现高度智能化的同时，保证测试执行过程的绝对可靠性。该架构进一步引入状态迁移引擎和输出校验机制，以增强系统的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于感知与编排双层AI架构的Web自动化测试方法，其特征在于，包括以下： 获取高层级测试任务； 通过编排层调用大型语言模型LLM对所述高层级测试任务进行处理得到子任务序列，并基于所述子任务序列生成操作指令，再基于所述操作指令通过标准化指令协议控制浏览器执行代理进行Web界面操作； 进行所述Web界面操作时，通过状态监测引擎进行界面监测，当存在预设的需要视觉分析的界面时，获取该界面的图像数据并进行预处理得到待分析图像数据； 通过所述编排层将所述待分析图像数据及预设的结构化分析指令发送至感知层； 所述感知层通过大型视觉语言模型VLM依据所述结构化分析指令对所述待分析图像数据进行多模态分析，生成预定义格式的包括执行后续操作的关键信息的结构化数据，并将所述结构化数据发送至所述编排层； 所述编排层接收到所述结构化数据后，根据所述关键信息生成新的操作指令序列，进而驱动所述浏览器执行代理继续执行所述高层级测试任务，直到所述高层级测试任务完成； 具体的，所述编排层接收到所述结构化数据后，根据所述关键信息生成新的操作指令序列的过程包括， 所述编排层接收所述结构化数据后，首先执行Schema-based校验步骤：使用预定义的JSONSchema验证所述结构化数据的完整性、类型—致性和语义有效性，校验通过后，执行转换步骤：将所述结构化数据从语义化数据表示即JSON对象转换为一种或多条能够在浏览器执行代理上执行的、符合所述标准化指令协议的句法化操作指令序列，随后，将所述操作指令序列发送给所述浏览器执行代理完成对应操作；如果校验失败，触发重试机制若重试机制成功则转至转换步骤进行，若重试机制失败则进行告警提醒； 具体的，所述转换步骤基于语义到句法指令的转换算法实现，所述基于语义到句法指令的转换算法包括， 初始化一个空的指令队列command_queue以及一个临时状态字典execution_state； 从JSON对象的所述结构化数据中提取出有序的目标序列target_sequence和无序的位置映射哈希表position_map，同时检查sequenceValidation字段； 以for循环遍历target_sequence，一次迭代过程如下： i.在迭代中，获取target_sequence中元素target_char； ii.在position_map中以target_char为键，获得其逻辑位置logical_position； iii.预先设置—个转换函数，该函数接收logical_position，并根据预设的CSS选择器模板生成最终的句法选择器； iv.将生成的句法选择器封装成—条符合MCP协议的指令对象，并将其推入command_queue，更新execution_state以记录已点击位置，避免重复； 再完成所述for循环即target_sequence遍历完成后，输出command_queue即为所述句法化操作指令序列。

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