【基础演练】Playwright 极简复习:作为 AI-RPA 底座的 Playwright 核心用法
一句话定调:2026 年的 Playwright 早已不是“又一个测试框架”——它在 npm 上以超过 3300 万的周下载量碾压所有对手,被 browser-use、Stagehand、Skyvern 等 AI Agent 项目集体选为默认浏览器引擎,同时微软官方推出的 Playwright MCP Server 让它成为大语言模型与真实网页之间的标准桥梁。本文从“RPA / Agent 底座”的视角出发,重新梳理 Playwright 的核心用法,覆盖架构设计、生态工具、部署方案、竞品对比、安全风险五大维度。读完这篇,你不仅能写出正确的 Playwright 脚本,更能理解它为什么是这个赛道的事实标准。〇、为什么还要复习 Playwright?——2026 年的数据与趋势先说几个让你无法忽视的数字。根据 npm 公开下载数据显示,Playwright 在 2026 年初的周下载量突破 3300 万,而同期 Cypress 约 630 万,Selenium WebDriver 约 210 万。从 2021 年的不到 100 万到 2026 年的 3500 万+,五年间增长了约 70 倍,这是 npm 测试框架注册史上最快的采用曲线。在 GitHub 上,Playwright 的 Star 数已达 78,600+(截至 2026 年 3 月),并仍在以强劲势头增长。根据 2026 年 4 月某社区统计,QA 工程师中 Playwright 的采用率已达 45.1%,同比增长 235%,首次