Hark 预览浏览器任务代理 Handoff
TechCrunch AI··作者 Ivan Mehta
关键信息
Hark 表示，Handoff 目前使用的是后训练模型，计划在今年晚些时候转向预训练；公司认为这种方式能更快改进数据管道、训练基础设施和相关技术。Hark 还宣称其模型预测的是“下一步动作”而不是“下一个 token”，并称 Handoff 比 GPT 5.5 和 Opus 4.8 等竞品更快、成本更低。
资讯摘要
Hark 是一家在 5 月完成 7 亿美元 A 轮融资的创业公司，如今推出了名为 Handoff 的新产品，这是一款基于浏览器的 AI 代理，目标是直接在网页上完成任务。公司称，Handoff 可以在没有官方 API 的网站上工作，包括 Target、Walmart、OpenTable 和 LinkedIn。Hark 表示，该代理会同时查看网站结构和视觉数据，从而判断自己应该点击按钮、填写表单还是输入信息。
这款产品属于快速增长的浏览器代理类别，用户可以用自然语言下达指令，让系统替自己完成线上事务。Hark 认为 Handoff 可以处理订餐或买咖啡、预订旅行票、提交退税、购买日用品、预订餐厅座位，以及通过多个来源进行研究等任务。
在一段演示视频中，首席执行官 Brett Adcock 展示了助手如何根据用户要求制作花束，包括“some of the florist’s choice”这类比较模糊的描述。不过文章也指出，这段视频只展示了过程的一部分，因此很难仅凭演示判断它在真实场景中的效果。
Hark 还透露，Handoff 目前使用的是后训练模型，并计划在今年晚些时候改为预训练。公司表示，这样做可以更快地迭代数据管道、训练基础设施以及相关方法。
Hark 的核心技术说法是，它的系统预测的是“下一步动作”，而不是像传统大语言模型那样预测“下一个 token”。公司称，这种动作预测可以包括点击某个位置的时钟图标，或在页面特定位置输入文字。
这次发布发生在多个公司都在开发计算机使用和浏览器使用代理的背景下，包括 Google、OpenAI 和 Anthropic，以及 Browser Use、Polar、Strawberry 和 Aside 等创业公司。Hark 还声称 Handoff 比 GPT 5.5 和 Opus 4.8 等模型更快、成本更低，并已开放候补名单，计划在夏末前发布。
资讯正文
Hark 是一家在 5 月获得 7 亿美元 A 轮融资的初创公司，今天推出了其代理 Hark Handoff，它可以高效使用浏览器来完成任务。
该公司声称，Handoff 可以轻松浏览那些没有官方 API 的网站，包括 Target、Walmart、OpenTable 和 LinkedIn。公司表示，Handoff 代理会查看网站结构和视觉数据，以判断自己需要点击按钮还是输入信息。
这一设想与此前推出的大量基于浏览器的代理类似。只需发出一条指令，它就能替你完成任务，包括订餐或点咖啡、预订旅行票务、提交报税、采购日用品、在餐厅订位，或者通过查看各种来源为你进行研究。
在一段演示视频中，公司 CEO Brett Adcock 展示了这款助手可以接收一条指令，按用户指定的花材制作一束花，同时还能处理诸如“some of the florist’s choice”这类模糊表述。值得注意的是，视频只展示了部分流程，因此我们实际上无法判断它的有效性。
公司表示，这次发布采用的是一个后训练模型，并计划在今年晚些时候进行预训练。Hark 说，借助这种方法，它可以更快地优化数据管道、训练基础设施和相关技术。Hark 还声称，与预测下一个 token 的大语言模型（LLM）不同，它的模型可以预测下一个动作——这可能是一次点击，或者是在特定位置输入键盘内容。
目前有许多公司在开发 computer-use 代理，包括 Google、OpenAI 和 Anthropic；与此同时，也有获得风投支持的初创公司在做基于浏览器的任务自动化，例如 Browser Use、Polar、Strawberry 和 Aside。
Hark 表示，其 Handoff 代理速度比竞争对手更快，而且成本也远低于 GPT 5.5 和 Opus 4.8 等其他模型。该初创公司已经为其平台开放了等待名单，并计划在今年夏天结束前发布。
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来源与参考
收录于 2026-08-06