基于计算机视觉技术，精准识别屏幕元素，支持 Android、iOS、Windows 等多系统，无需依赖控件 ID，显著降低脚本维护成本。
支持同时连接多台真机或模拟器，脚本一键并行执行，自动适配不同分辨率与平台差异，大幅提升回归测试效率。
提供图形化录制工具，操作自动生成 Python 脚本，支持实时回放与编辑，降低编码门槛，适合快速构建自动化用例。
网易正式开源 Airtest 项目，在 GitHub 上发布首个公开版本，定位为跨平台的 UI 自动化测试框架，主要面向移动端应用与游戏，采用图像识别与控件识别相结合的策略。
AirtestIDE 1.0 版本发布，提供图形化脚本录制与编辑界面，内置设备管理、截图识别、脚本调试等功能，大幅降低自动化测试的门槛，同年支持 Android 与 iOS 双平台。
推出 Airtest 1.1 版本，优化图像匹配算法，新增多分辨率适配能力；同时开始原生支持 Windows 桌面应用自动化，扩展了测试场景的覆盖面。
正式集成 Poco UI 自动化框架，专为游戏和复杂 UI 场景设计，提供基于控件树的精准操作；Airtest 社区用户突破 10 万，成为国内主流的自动化测试工具之一。
发布 Airtest 1.2 版本，大幅提升脚本执行稳定性，引入日志回放与失败重试机制；同时推出 Airtest Cloud 云端测试方案，支持分布式执行与设备集群管理。
新增 Web 端自动化测试能力，借助 Selenium 协议桥接，能够对 Chrome、Edge 等浏览器进行操作；同年推出 Airtest 1.3，优化 iOS 真机连接体验，支持无线的 WDA 方式。
Airtest 纳入网易内部 AI 测试体系，结合大语言模型生成测试脚本的探索性功能上线；同时发布 Airtest 2.0 预览版，重构核心引擎，提升图像识别速度与跨平台一致性。
