Playwright vs Chrome Dev Tools vs Agent Browser：Token 效率全面对比
📊 对比概览表
| 工具 | Token 消耗 | 效率等级 | 主要问题 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Agent Browser | 超低 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 功能相对简化 | AI 代理专用 |
| Chrome Dev Tools | 中等 | ⭐⭐⭐ | 工具定义占用大 | 性能分析 |
| Playwright MCP | 极高 | ⭐ | 上下文爆炸 | 传统自动化 |
🔍 详细分析
1. Agent Browser：Token 效率之王
核心优势：
- 93% token 减少 相比传统 Playwright MCP
- refs 系统：只返回交互元素，而非完整 DOM 树
- 精简输出：每个元素只有一行描述
实际对比：
传统 Playwright MCP：
- 完整 accessibility tree：8000+ tokens
- 复杂页面可能达到：50000+ tokensAgent Browser：
- 精简快照：500-800 tokens
- 仅交互元素：@e1 button "登录", @e2 input "用户名"
使用示例：
# 获取精简快照（仅交互元素）
agent-browser snapshot -i
# 输出：@e1 button "Sign In" [ref=e1]
# @e2 input[type=email] "Email" [ref=e2]
# @e3 input[type=password] "Password" [ref=e3]# 直接操作，无需解析复杂 DOM
agent-browser click @e1
agent-browser fill @e2 "user@example.com"
2. Chrome Dev Tools MCP：中等效率
Token 消耗特点：
- 工具定义占用：仅工具定义就消耗 17,000 tokens
- 性能数据丰富：但返回数据量较大
- 专业性强：主要用于性能分析和调试
典型使用场景：
# 性能分析请求（消耗约 2000-5000 tokens）
#chrome-devtools Check LCP issues for example.com# 返回内容包括：
# - Core Web Vitals 数据
# - 性能追踪事件
# - 优化建议
效率问题：
- 每次请求都返回详细的性能指标
- 适合专业性能分析，不适合高频交互
- 上下文占用相对稳定，但初始成本高
3. Playwright MCP：Token 消耗大户
主要问题：
- 工具膨胀：26+ 个方法，每个都返回完整 accessibility tree
- 上下文爆炸：复杂页面可达 50,000+ tokens
- 决策 paralysis：工具选择本身就需要大量推理
实际案例分析：
测试一个电商网站的登录流程：
├─ 打开首页：8000 tokens
├─ 点击登录：12000 tokens
├─ 填写用户名：8000 tokens
├─ 填写密码：8000 tokens
├─ 点击提交：12000 tokens
├─ 验证登录：8000 tokens
总计：约 56000 tokens
对比 Agent Browser 同样流程：
├─ 打开首页：500 tokens
├─ 获取快照：600 tokens
├─ 点击 @e1：200 tokens
├─ 填写 @e2：300 tokens
├─ 填写 @e3：300 tokens
├─ 点击 @e4：200 tokens
├─ 验证结果：500 tokens
总计：约 2600 tokens
📈 效率对比数据
Token 消耗对比（基于 50 个商品页面测试）
| 操作 | Playwright MCP | Agent Browser | Chrome DevTools | 效率提升 |
|---|---|---|---|---|
| 页面快照 | 8,000-50,000 | 500-800 | 2,000-5,000 | 90-95% |
| 点击操作 | 8,000-12,000 | 200-300 | 1,500-3,000 | 95%+ |
| 表单填写 | 8,000-10,000 | 300-500 | 1,000-2,000 | 90%+ |
| 数据提取 | 15,000-30,000 | 400-600 | 2,000-4,000 | 95%+ |
实际案例：电商网站自动化测试
测试场景： 搜索商品 → 选择商品 → 添加到购物车 → 验证购物车
Token 消耗对比：
Playwright MCP: 156,000 tokens (约 $0.78)
Chrome DevTools: 45,000 tokens (约 $0.23)
Agent Browser: 3,200 tokens (约 $0.016)
执行时间对比：
Playwright MCP: 8-12 分钟
Chrome DevTools: 3-5 分钟
Agent Browser: 2-3 分钟
🎯 选择建议
使用 Agent Browser 的场景：
✅ AI 代理开发 - 最高 token 效率
✅ 高频交互测试 - 快速迭代
✅ 简单到中等复杂度 - 足够的功能覆盖
✅ 成本控制严格 - 最低的运行成本
使用 Chrome Dev Tools 的场景：
✅ 性能分析 - 专业的性能数据
✅ 调试复杂问题 - 丰富的调试信息
✅ Core Web Vitals - 专业的性能指标
❌ 高频交互 - token 成本较高
使用 Playwright MCP 的场景：
✅ 复杂交互需求 - 完整的 API 覆盖
✅ 跨浏览器测试 - 支持多种浏览器
✅ 企业级测试 - 成熟的生态系统
❌ Token 敏感场景 - 成本过高
💡 最佳实践建议
1. 混合使用策略
# 主要交互使用 Agent Browser
agent-browser open example.com
agent-browser snapshot -i# 需要性能分析时切换到 Chrome DevTools
#chrome-devtools analyze-performance example.com# 复杂操作使用原生 Playwright
npx playwright test complex-scenario.spec.ts
2. Token 优化技巧
# 使用 -i 参数只获取交互元素
agent-browser snapshot -i# 限制搜索深度
agent-browser snapshot -d 3# 使用 CSS 选择器缩小范围
agent-browser snapshot -s "#main-content"
3. 成本控制策略
- 开发阶段：使用 Agent Browser 快速迭代
- 调试阶段：使用 Chrome DevTools 分析问题
- 生产阶段：根据需求选择合适的工具
🚀 总结
Token 效率排名：
- Agent Browser - 超高效（93% 减少）
- Chrome Dev Tools - 中等效率
- Playwright MCP - 效率最低（50,000+ tokens）
推荐方案：
- 新手入门：Agent Browser
- 专业测试：Agent Browser + Chrome Dev Tools 组合
- 企业级：根据具体需求选择合适工具
Agent Browser 代表了新一代 AI 原生工具的设计方向：不是功能最多，而是最高效。在 AI 时代，token 效率就是生产力！
