軟體交付加速 5 倍、測試速度快 3 倍、零 AI 成本：Amazon Nova Act 如何用 90% 可靠性重新定義瀏覽器自動化流程？
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DIGITIMES
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台北
- 2025-12-30 00:00:00
當 QA 工程師提交最新的測試報告時，開發團隊最不想看到的就是「測試腳本又壞了」。按鈕位置改了一個像素、網頁載入速度稍慢、動態內容順序變更——這些微小變化都可能讓精心撰寫的自動化測試腳本失效。更糟的是，修復這些腳本的時間往往比重新手動測試還要長。這是傳統瀏覽器自動化的真實困境：理論上應該加速開發，實際上卻成為維護惡夢。
Hertz 租車平台每天處理數百萬美元的訂單，但軟體交付速度卻受限於 QA 測試瓶頸。Amazon Leo 衛星網路服務即將上線，卻因為數千個測試案例需要數週執行時間而延宕。1Password 想提供跨網站的自動登入功能，但每個網站的登入流程都不同，維護成本高得驚人。這些企業面臨的共同挑戰是：如何讓瀏覽器自動化真正「可靠」？
AWS 在 re:Invent 2025 大會上發布的
Amazon Nova Act 服務，透過突破性的訓練方法達成 90% 可靠性，正在重新定義瀏覽器自動化的可能性。Hertz 的軟體交付速度提升 5 倍、Amazon Leo 的測試執行速度快 3 倍且後續零 AI 成本、1Password 用單一提示就能跨數百個網站運作、Sola Systems 每月自動化數十萬個業務關鍵工作流程。這些成果證明，當 AI 代理真正理解網頁 UI 互動的複雜性時，自動化不再是「能用就好」的妥協，而是可以信賴的生產力工具。
為什麼瀏覽器自動化總是「不可靠」？傳統方法的三大致命缺陷
在深入了解 Nova Act 的突破之前，我們需要先理解為什麼傳統瀏覽器自動化工具 (如 Selenium、Playwright、Puppeteer) 總是讓開發團隊又愛又恨。
缺陷一：過度依賴脆弱的元素定位策略
傳統自動化工具依賴 CSS 選擇器、XPath、ID 屬性來定位網頁元素。當開發團隊更新 UI、重構程式碼、改變元素層級結構時，這些定位器就會失效。更糟的是，許多現代網頁使用動態生成的 ID 或類別名稱，讓定位器在每次載入時都可能不同。QA 團隊必須不斷更新測試腳本，維護成本高昂。
缺陷二：無法處理真實世界的 UI 複雜性
真實的網頁充滿不確定性：載入速度不穩定、動畫效果延遲、非同步內容出現時機不固定、彈出視窗隨機出現、網路暫時中斷。傳統工具用固定的等待時間 (sleep) 或簡單的輪詢 (polling) 來處理這些狀況，但這種方法既不穩定又缺乏適應性。測試在本地環境通過，到了 CI/CD 環境就失敗，成為常態。
缺陷三：維護成本隨規模呈指數成長
當企業只有十幾個測試案例時，手動維護還可行。但當測試案例成長到數百、數千個時，維護工作就會吃掉整個 QA 團隊的時間。更痛苦的是，UI 的一個小改動可能影響幾十個測試腳本，而找出所有受影響的腳本本身就是一項艱鉅任務。許多企業最後放棄大規模自動化測試，回到耗時的手動測試流程。
這三大缺陷讓瀏覽器自動化陷入「不可靠」的惡名。開發團隊需要的不是更強大的元素定位器，而是能真正「理解」網頁 UI 和使用者意圖的智慧系統。
Nova Act 如何達成 90% 可靠性突破？強化學習在數百模擬環境中訓練
Nova Act 達成突破性可靠性的關鍵，在於完全不同的訓練方法。不同於傳統工具依賴預先定義的規則和選擇器，Nova Act 使用客製化的
Amazon Nova 2 Lite 模型，透過強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 在數百個模擬網頁環境中進行訓練。
強化學習訓練：讓 AI 從數千次嘗試中學習
Nova Act 的訓練過程就像教導一個新手使用網頁：讓他嘗試、犯錯、學習、改進。AWS 建立了數百個模擬網頁環境，涵蓋各種常見的 UI 模式、互動流程、錯誤情境。AI 代理在這些環境中執行數千次任務，當它成功完成目標時獲得獎勵，當它採取無效動作時受到懲罰。
這種訓練方法的優勢在於，模型學習的不是「點擊 ID 為 submit-button 的元素」這種脆弱的指令，而是「理解這是一個提交按鈕，不管它的屬性如何變化」這種高階理解。當網頁結構改變時，Nova Act 能像人類使用者一樣適應變化，找到達成目標的新路徑。
模擬環境訓練：涵蓋真實世界的複雜性
AWS 建立的模擬環境不是簡化的測試網頁，而是刻意引入真實世界的複雜性：隨機的載入延遲、動態出現的彈出視窗、非同步更新的內容、不同的視窗大小、多步驟的工作流程。這些訓練環境讓 Nova Act 學會處理不確定性，不依賴完美的執行條件。
這種訓練方法讓 Nova Act 在實際應用中展現出驚人的穩定性。早期客戶的工作流程達成 90% 可靠性，這個數字在傳統自動化工具中幾乎不可能達成。更重要的是，Nova Act 在相關基準測試中的表現也優於競爭模型，證明這不是單一案例的成功，而是系統性的能力提升。
專門優化的 UI 工作流程能力
Nova Act 使用的客製化 Nova 2 Lite 模型是專門針對 UI 互動進行優化的。它特別擅長處理四大類型的瀏覽器自動化任務：表單填寫 (Form Filling)、搜尋與提取 (Search & Extract)、購物與預訂 (Shopping & Booking)、QA 測試 (QA Testing)。
對於表單填寫任務，Nova Act 能識別各種表單元素 (文字框、下拉選單、日期選擇器、檔案上傳)，理解欄位之間的邏輯關係，處理條件顯示的欄位。對於搜尋提取任務，它能理解搜尋意圖、過濾結果、提取結構化數據。對於購物預訂，它能處理多步驟流程、比較選項、完成交易。對於 QA 測試，它能驗證功能正確性、檢查錯誤處理、確認使用者體驗。
Hertz 案例：軟體交付加速 5 倍，消除 QA 瓶頸
Hertz 是全球領先的租車服務提供商，其線上租車平台每天處理數百萬美元的訂單。在導入 Nova Act 之前，Hertz 面臨嚴重的 QA 測試瓶頸：平台涵蓋複雜的預訂流程、價格計算邏輯、車輛可用性檢查、支付處理、取還車管理。每次軟體更新都需要執行完整的端到端測試，但手動測試耗時數週，自動化測試腳本又因為 UI 變更頻繁失效。
Hertz 決定使用 Nova Act 來自動化整個租車平台的端到端測試。Nova Act 代理能模擬真實使用者的完整旅程：搜尋目的地和日期、比較車型和價格、選擇附加服務、填寫個人資料、完成支付、確認預訂。更重要的是，當 Hertz 的開發團隊更新 UI 或重構程式碼時，Nova Act 代理能自動適應變化，無需手動更新測試腳本。
成果令人印象深刻：Hertz 的軟體交付速度提升了 5 倍。過去需要數週才能完成的測試週期，現在縮短到數小時。QA 團隊不再花費大量時間維護失效的測試腳本，而是能專注於探索性測試和新功能驗證。更重要的是，測試覆蓋率大幅提升，因為執行測試的成本降低，團隊能夠測試更多的邊緣案例和使用者場景。
這個成功案例證明，Nova Act 不僅是技術工具，更是改變軟體開發流程的戰略資產。當 QA 測試不再是瓶頸，開發團隊能更快速地迭代、更頻繁地部署、更有信心地推出新功能。
Amazon Leo 案例：測試速度快 3 倍，首次執行後零 AI 成本
Amazon Leo 是 Amazon 即將推出的衛星網路服務，旨在為全球偏遠地區提供高速網路連線。在服務正式上線前，Leo 團隊面臨龐大的測試挑戰：數千個網頁和行動應用程式測試案例需要驗證，涵蓋不同的裝置、瀏覽器、網路條件。傳統的測試方法需要數週的工程時間來撰寫和執行測試，成為產品上線前的最大障礙。
Leo 團隊採用 Nova Act 來解決這個問題，成果超乎預期。他們用自然語言撰寫測試場景，Nova Act 自動將這些場景轉換為可執行的測試，並且能在數千個網頁和行動測試案例中自動執行和適應。過去需要數週工程時間的測試工作，現在縮短到數分鐘。測試執行速度提升了 3 倍，讓團隊能更快速地發現和修復問題。
更令人驚訝的是成本結構的改變。Nova Act 在首次執行測試時會使用 AI 推理來理解和執行任務，但一旦測試路徑確立，後續的重複執行就不再需要 AI 推理成本。這意味著在初始設定後，Leo 團隊能以零 AI 成本持續執行自動化測試。這種成本結構對於需要頻繁執行大量測試的 CI/CD 流程來說是革命性的改變。
Leo 團隊的成功證明，Nova Act 不僅適合持續維護的長期專案，也能在緊急的產品上線前發揮關鍵作用。當時間壓力巨大、測試需求複雜時，Nova Act 的高可靠性和快速執行能力能讓團隊在品質和速度之間不再妥協。
1Password 案例：單一提示跨數百網站自動運作
1Password 是全球領先的密碼管理服務，數百萬使用者依賴它來管理各種網站的登入資訊。1Password 團隊想提供一個功能：讓使用者只需要一個簡單的提示，就能在數百個不同網站上自動存取登入資訊，減少手動輸入的步驟。但挑戰在於每個網站的登入流程都不同：有的需要先輸入電子郵件再輸入密碼、有的要求多因素認證、有的有 CAPTCHA 驗證、有的使用第三方身分提供者。
傳統方法需要為每個網站撰寫客製化的自動化腳本，維護數百個不同的流程邏輯。但 1Password 使用 Nova Act 後，只需要提供一個簡單的自然語言提示，Nova Act 就能自動適應數百個不同網站的登入流程。Nova Act 理解登入的高階意圖，能識別各種形式的登入表單、處理不同的認證步驟、適應網站的 UI 變化。
這個能力讓 1Password 能夠快速擴展自動登入功能的支援範圍，無需為每個網站維護獨立的整合。當網站更新 UI 時，Nova Act 能自動適應，不需要 1Password 團隊手動更新腳本。使用者體驗大幅提升：真正的「一鍵登入」不再只是行銷口號，而是在數百個網站上都能穩定運作的實際功能。
Sola Systems 案例：每月自動化數十萬業務關鍵工作流程
Sola Systems 是一家專注於業務流程自動化的新創公司，為客戶提供跨系統的工作流程自動化服務。他們的客戶遍布各行各業，需要自動化的任務包括：對帳支付記錄、協調物流出貨、更新醫療記錄、同步客戶資料、處理訂單狀態。這些任務的共同特點是需要在不同的網頁系統之間操作，而這些系統往往沒有提供 API。
Sola Systems 整合 Nova Act 後，能為客戶每月自動化數十萬個工作流程。這些都是業務關鍵任務，可靠性要求極高。Nova Act 的 90% 可靠性讓 Sola Systems 有信心將這些任務完全自動化，無需人工監督每一個執行。當自動化任務遇到例外情況時，Nova Act 能提供詳細的錯誤報告，讓人工介入處理更有效率。
對於醫療記錄更新這類高敏感性任務，準確性至關重要。Nova Act 不僅能可靠地執行任務，還能驗證結果的正確性，確保數據完整同步。對於支付對帳任務，Nova Act 能處理複雜的表格數據、執行數值核對、標記異常項目。對於物流協調任務，Nova Act 能在多個系統之間傳遞資訊、更新狀態、觸發後續流程。
Sola Systems 的成功證明，Nova Act 不僅適合內部 IT 團隊使用，也適合作為服務提供商的核心技術基礎。當可靠性達到生產等級時，瀏覽器自動化就能從「輔助工具」升級為「核心服務」。
從原型到生產：完整的開發部署體驗
Nova Act 不僅提供強大的 AI 能力，更提供完整的開發者體驗，讓團隊能快速從概念驗證走向生產部署。
No-code Playground：幾分鐘內建立原型
開發者可以在 Nova Act 的 no-code playground 中用自然語言撰寫工作流程。例如，輸入「前往 example.com，搜尋產品 X，將價格記錄到試算表」，Nova Act 就能立即執行。這個 playground 讓團隊能快速驗證想法、測試可行性、展示給利益關係人，無需撰寫任何程式碼。
IDE 整合：在熟悉環境中精細化
當原型驗證成功後，開發者可以在熟悉的 IDE (如 VS Code) 中精細化 Nova Act 代理。透過 Nova Act SDK，開發者能用程式碼控制代理行為、加入錯誤處理邏輯、整合既有系統、自訂輸出格式。這種彈性讓 Nova Act 能適應各種複雜的企業需求。
部署到 AWS：從本地到生產的無縫過渡
在本地開發和測試的 Nova Act 代理，能直接部署到 AWS 而無需重新配置。AWS 提供完整的管理工具和監控儀表板，讓團隊能追蹤代理執行狀態、檢視日誌、設定警報、管理版本。這種「開發即生產」的體驗大幅降低部署風險，加速上線時程。
Nova Act Console：集中管理代理機群
當企業部署數十個、甚至數百個 Nova Act 代理時，集中管理變得至關重要。Nova Act AWS Console 提供統一的管理介面，讓團隊能監控所有代理的健康狀態、分析執行效能、調整資源配置、管理權限。這種企業級的管理能力讓 Nova Act 能真正規模化。
四大應用場景：讓自動化真正可靠
Nova Act 的 90% 可靠性讓它能在四大類型的瀏覽器自動化場景中發揮價值。
QA 測試：從數週縮短到數小時
如 Hertz 和 Amazon Leo 的案例所示，Nova Act 能大幅加速端到端測試。測試案例用自然語言撰寫，自動適應 UI 變化，持續驗證功能正確性。QA 團隊能專注於探索性測試和新功能驗證，而不是維護失效的測試腳本。
CRM 系統更新：跨系統數據同步
許多企業使用多個 CRM、ERP、客服系統，但這些系統之間缺乏 API 整合。Nova Act 能自動在系統之間同步數據、更新客戶資訊、觸發工作流程，確保數據一致性。
表單填寫：自動化繁瑣的行政任務
健康保險理賠、政府表單申請、採購訂單提交——這些任務耗時且容易出錯。Nova Act 能自動填寫表單、上傳文件、提交申請，並且驗證提交成功。
購物與預訂：比價、下單、追蹤
如 1Password 的自動登入案例，Nova Act 能處理複雜的多步驟流程。企業能自動化差旅預訂、供應商比價、訂單追蹤等任務，提升效率並降低成本。
從「不可靠」到「可信賴」：瀏覽器自動化的典範轉移
Nova Act 的 90% 可靠性不僅是技術指標的提升，更代表瀏覽器自動化的典範轉移。當 Hertz 的軟體交付速度提升 5 倍、Amazon Leo 的測試執行速度快 3 倍且零 AI 成本、1Password 用單一提示跨數百網站運作、Sola Systems 每月自動化數十萬業務關鍵工作流程，我們看到的是企業重新思考「什麼任務值得自動化」的可能性。
過去，瀏覽器自動化是「能用就好」的妥協方案，維護成本高、穩定性差、適用範圍有限。現在，透過強化學習在數百個模擬環境中訓練的 Nova Act，讓自動化成為可信賴的生產力工具。企業不再需要在「速度」與「品質」之間做選擇，不再需要在「自動化」與「可靠性」之間妥協。
當 AI 代理真正理解網頁 UI 互動的複雜性，瀏覽器自動化就從脆弱的腳本執行器，進化為能適應變化、處理例外、持續學習的智慧助手。這不僅改變了 QA 測試的效率，更改變了企業看待重複性任務的方式。那些過去因為「不值得自動化」而被忽略的任務，現在都有了新的可能性。
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