Hark，一家在五月完成 7 亿美元 A 轮融资的初创公司，今日推出了其代理产品 Hark Handoff，该代理能够高效使用浏览器完成任务。公司声称，Handoff 可以轻松浏览没有官方 API 的网站，包括 Target、Walmart、OpenTable 和 LinkedIn。它表示，Handoff 代理会查看网站结构和视觉数据，以判断是否需要点击按钮或输入信息。其原理与之前发布的众多基于浏览器的代理类似：发出指令，它就会为你完成任务，包括订餐或咖啡、预订旅行机票、提交申报、购买必需品、预订餐厅座位，或通过查看各种来源为你进行研究。在视频演示中，公司 CEO Brett Adcock 展示了该助手如何根据用户指定的花卉制作花束，并能处理诸如“花艺师精选”之类的模糊术语。值得注意的是，视频只展示了部分过程，因此我们无法真正评估其效果。公司表示，此次发布使用的是后训练模型，并计划在今年晚些时候进行预训练。Hark 表示，通过这种方法，它可以更快地优化其数据管道、训练基础设施和技术。Hark 还声称，与预测下一个 token 的大型语言模型（LLM）不同，其模型可以预测下一个动作——这可能是特定位置的点击或键盘输入。许多公司正在研究计算机使用代理，包括 Google、OpenAI 和 Anthropic，同时也有风险投资支持的初创公司专注于基于浏览器的任务自动化，如 Browser Use、Polar、Strawberry 和 Aside。Hark 表示，其 Handoff 代理比竞争对手更快，成本也远低于 GPT 5.5 和 Opus 4.8 等其他模型。这家初创公司已为其平台开放了等待名单，并计划在夏末发布。
Hark 推出浏览器代理 Hark Handoff，获 7 亿美元融资
Hark 公司推出浏览器代理 Hark Handoff，能高效操作无 API 网站，完成订餐、购物等任务。公司称其模型预测动作而非 token，速度更快、成本更低，已开放等待名单，计划夏末发布。
Hark Handoff 展示了浏览器代理在客户交付中的潜力，FDE 可借助此类工具提升企业自动化效率。其低成本、高速度特点可能影响 FDE 项目选型，但需关注实际效果和与现有 LLM 的竞争。