这是一个非常经典的技术演进问题。从传统自动化到 AI Agent 驱动，不仅是工具的替换，更是架构范式的根本转变。

为了清晰地展示这种差异，我将架构图分为三个时代、四层逻辑：

1. 传统时代（Selenium 时代）：基于 DOM 和坐标的“机械骨骼”。
2. 大模型混合时代（Copilot 时代）：人机协作的“辅助驾驶”。
3. AI Agent 时代（自动驾驶时代）：视觉理解与自主规划的“数字员工”。

以下是可直接在 Draw.io 中导入使用的源码，采用横向对比布局，让你一眼看清技术代际差异。

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维度	传统 Selenium	大模型混合 Copilot	AI Agent 原生
核心依赖	DOM 树 / XPath	DOM + 截图 + LLM 辅助	纯视觉流 (Screenshot)
脚本生成	人工一行行编写	AI 生成 90%，人工微调	无需脚本，仅有目标
健壮性	极弱，改版即挂	中等，AI 自愈	极强，像素级人类操作
异步处理	死板的 Sleep/Wait	智能等待 DOM 变化	视觉判断（看到加载完毕）
跨技术栈	Canvas/Flash 无法测	部分支持	全支持（只认图）
维护成本	极高	中等	极低

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1，传统时代方案 (L2 - 浏览器驱动层)

• Selenium：标准的 W3C WebDriver 协议，通过 HTTP 请求控制浏览器。
• Puppeteer/Playwright：绕过 WebDriver，直接通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 控制，速度更快，能监听网络请求。
• Cypress：前端工程师最爱，内嵌浏览器，执行极快，但跨域和跨 Tab 支持较弱。

2，大模型混合时代方案 (L3 - 核心引擎层)

• 自愈定位 (Self-Healing)：当你用 Selenium 写死 id=login-btn，但改版后变成 id=signin-button，传统脚本直接报错。混合方案会开启 LLM，对比当前页面和旧脚本描述，将“登录按钮”自动修正为新的定位器。
• 脚本生成：输入“测试购物车增加商品功能”，LLM 观察 DOM 结构后，一次性生成 Python Selenium 脚本。

3，AI Agent 时代方案 (L3 - 智能体大脑层)

• 基础版 (Action Transformer)：如 SeeAct 模型，输入一张截图，直接输出下一步的 (X, Y) 点击坐标。无需理解 HTML。
• 进阶版 (Agentic VLM)：如 WebVoyager，包含“大脑 (Planner)”和“眼睛 (VLM)”。大脑负责分解任务，眼睛负责找按钮。例如，遇到“滑动验证码”，大脑会判断：“这是一个反爬机制”，眼睛则识别滑块和缺口位置并尝试拖拽——这是传统自动化完全无法做到的。
• 评价与反思：Agent 操作后，会对比前后截图。如果点击后页面无变化，它会自我反思：“刚才的点位可能错了，我看一下附近有没有相似的按钮”。

这幅架构图完整展示了从“机械执行”到“智能交互”的演进脉络，可直接用于技术方案评审。