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Self-improving AI testing engine across Android, iOS, and Web.
过去几年，AI 代码生成能力突飞猛进，写一段功能代码越来越便宜。但一个尴尬的现实是：代码写完了，「它到底对不对」却没人能快速证明。Munk AI 正是一个跨 Android、iOS 与 Web 的自我改进 AI 测试引擎，它要解决的，正是 AI 代码生成时代的验证瓶颈——用真实设备执行 + 结构化证据，把「验证」重新交还给机器。
瓶颈悄悄转移：从「写代码」到「证明它对」
以前的软件开发的痛点是「写代码难」，一个功能可能要工程师啃上一整天。
但大模型改变了这件事：AI 现在能几分钟生成几十行甚至几百行可运行代码。写代码，正在变得前所未有的便宜。
可问题来了——代码写出来，不等于代码是对的。
要证明一个功能真的能用，你得老老实实走一遍完整的路：
- 把项目编译、打包、跑起来
- 在真实的界面上一路点下去
- 盯着有没有报错、有没有闪退
- 截几张图，确认界面长得对不对
- 最后，把这些「人眼看到的东西」重新翻译成文字，告诉 AI 下一步怎么改
你会发现，AI 负责「写」的部分已经飞速变快，而「验证」的部分，几乎还全靠人。
这就造成了一个速度剪刀差：AI 生成代码的速度，远远甩开了人类验证代码的速度。代码越便宜、越快，验证这一环就越显得笨重。于是，「验证」正式取代「编写」，成为 AI 代码生成时代最大的瓶颈。
旧循环：人肉测试，成了 AI 效率的天花板
在传统工作流里，人就是测试操作员：
- 人类提出需求
- 编码 Agent 生成代码
- 人类测试员编译、点击、看报错
- 人类截图、整理上下文
- 再把上下文喂回给 AI
AI 写得多快都不重要——只要「编译 → 点击 → 检查 → 截图 → 回传」这条链路靠人，整个闭环就卡在人身上。这就是所谓的开环 vibe coding：AI 负责开火车，人类负责当刹车。
Munk AI 的闭环：Plan、Run、Review、Verify
Munk AI 的答案，是把「人肉测试操作员」这个角色交给机器。它围绕四个动词组织整个流程：Plan（规划）→ Run（执行）→ Review（审查）→ Verify（验证）。
上图展示了一个完整场景：编码智能体实现了一个新的删除流程并构建项目，随后 Munk AI 在真实设备上自动点击、输入，并验证这次变更是否真的生效。
具体拆开看：
- Plan：把一句自然语言需求，变成结构化的测试计划
- Run：在真实的 Android、iOS、Web 上执行这些验证
- Review：审查代码变更，自动推断回归范围
- Verify：把真实的 UI 证据送回给 Agent 工作流
关键差异在于：Munk AI 测的是「产品本身」，而不是代码、mock 或静态分析。它真的去点、去输入、去看结果。
视觉优先验证：告别脆弱的 XPath 选择器
老派的自动化测试框架，往往靠 XPath、CSS 选择器这类「坐标」去定位按钮。可 AI 生成的界面、频繁迭代的样式，会让这些选择器像玻璃一样易碎——界面一改，脚本就断。
Munk AI 选择了另一条路：视觉优先（visual-first）。它内置了一套感知能力，用 OCR 和图标检测去「看懂」屏幕，再结合 UI 树结构化解析，去理解「这个界面上有什么、在哪里、能干什么」。
这套感知能力由专门的 SDK 承载，实现见 perception-sdk-full 包——它的职责就是解析 OCR / 图标检测的运行时资源，并提供屏幕感知算法。换句话说，它不依赖「第几个按钮」，而是理解「这是不是我要点的那个删除按钮」。
结构化证据：让 AI 真正看懂「发生了什么」
光会说「失败了」远远不够。真正有用的，是把失败这件事讲清楚。
Munk AI 每次运行产出的不是模糊的一句结论，而是一整套结构化证据：
- 截图：界面到底长什么样
- UI 树：界面上有哪些元素、层级关系如何
- 运行时日志：后台到底发生了什么
更妙的是，它用统一的判定语言来描述结果。每个用例的最终判定只有三种取值：passed（通过）、failed（失败）、inconclusive（无法确定）——这套判定契约定义在 judge-agent-api 的模型 中。
「结构化证据」的价值在于：它能把「人眼看到的现象」自动翻译成「AI 能读懂的上下文」。过去这一步靠人类截图 + 手动描述，现在机器一键完成，还能直接回喂给编码 Agent 做自修复。
自我改进循环：越用越准的测试引擎 🔄
如果说前面的能力让 Munk AI 能「跑起来」，那它的灵魂在于——它会从每一次运行里学习，并变得更准。
当一次运行失败、重试或卡住时，Munk AI 不会简单记个「失败」就完事。它会启动一个「运行后分析」流程，由几类专门的 Agent 协作完成：
- Judge（裁判）：判定这次用例到底通过还是失败，并给出置信度
- Optimize（优化）：根据失败证据，为用例生成优化提示，指导下次怎么改得更稳
- Knowledge（知识）：把执行中踩到的坑、学到的路，蒸馏成可复用的知识卡片
触发这套学习机制是有讲究的：连续重试后仍失败、出现重试交接、或反复无进展，都会被识别为「值得学习」的信号，相关逻辑见 post_run_analysis 模块。而优化是否真正写回用例，还要看优化置信度是否越过阈值，策略见 optimization 的 policy。
这就是「自我改进」四个字的落地方式：执行证据 → 更好的知识与指导 → 下次规划、审查、验证都更准。用得越多，它就越懂你的产品。
一个引擎，服务开发者、QA 与编码智能体
Munk AI 没有为「给谁用」单独造一套逻辑，而是用同一个核心引擎，通过多个入口对外提供能力：
- CLI：本地开发者的命令行入口
- MCP：给编码 Agent 和自动化系统用的工具接口，实现见 mcp 适配器
- 本地 Web UI：面向 QA 的设备管理、测试资产管理与批量执行
- 本地 API：供周边工具集成
这意味着同一个引擎，既能服务开发者本地调试，也能进 CI 流程，还能被 AI 编码智能体当作「测试手」来调用——而不必为每个场景各写一套业务逻辑。
本地优先：更低成本、更强隐私 🔒
还有一个常被忽略、却非常务实的选择：本地优先（local-first）。
默认情况下，Munk AI 在你的本地环境运行，而不是把屏幕、代码、数据全丢到远端。这带来三重好处：成本更低、隐私更可控、掌控感更强。对于「测的是自家产品」的场景，这一点尤其重要。
结语：代码越来越便宜，验证越来越贵 🚀
Munk AI 的愿景其实只有两句话：代码会越来越便宜，而验证会越来越重要。
它想做的，是给 AI 生成的软件一个真正的反馈循环——不仅是能跑，更是一个能从证据中学习、随时间变得更准的循环。
当 AI 把「写代码」的成本打到地板上，「验证」就不再是可选项，而是决定 AI 软件能否真正落地的关键一环。谁先把验证做成自动、可靠、还会自我改进的一环，谁就握住了 AI 代码生成时代的下一个杠杆。
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