LMTester 采用先进的 ReAct (Reasoning and Acting) 智能体架构，结合 LLM、MCP 与 Midscene.js，实现前所未有的Web测试智能化与自动化水平。
用户以对话方式描述测试意图，ReAct 智能体将其转化为精确的测试动作。
强大的推理 (Reasoning) 与行动 (Acting) 能力，使测试过程更智能、更自适应。
利用大语言模型进行意图理解、元素定位、动态决策和智能结果分析。
模型上下文协议 (MCP) 确保 LLM 与 Midscene.js 等工具间高效、可靠的通信。
精确捕获和回放复杂前端交互，支持动态页面元素的稳健测试。
直观的UI管理测试资产，实时监控执行过程，快速定位问题。
LMTester 的 ReAct 智能体通过迭代的"思考-行动-观察"循环来完成复杂的测试任务。
智能体接收自然语言指令，LLM 分析当前状态和目标，生成下一步行动计划和理由。
根据计划，智能体通过 MCP 调用 Midscene.js 或其他工具执行具体操作（如点击、输入）。
智能体获取行动结果（如页面变化、API响应），形成新的观察信息。
基于新的观察，智能体返回第一步进行新一轮思考，直至任务完成或达到终止条件。
一睹 LMTester 的 ReAct 智能体如何在自然语言驱动下完成复杂的Web测试。
LMTester 是一个充满活力的开源项目。我们欢迎各种形式的贡献，共同打造更智能的测试未来。