Skyvern：开源浏览器工作流自动化工具，基于LLM与计算机视觉实现灵活可靠的网页交互
一、Skyvern是什么？
Skyvern是一款基于大语言模型（LLMs）和计算机视觉的开源浏览器工作流自动化工具，旨在解决传统自动化方案（如依赖XPath或DOM解析）的脆弱性问题。它通过视觉理解和逻辑推理能力，实现对各类网站的灵活交互（如表单填写、登录、文件下载等），支持跨站适配和复杂场景处理。无论是电商数据采集、金融报表自动化还是政务流程简化，Skyvern都能提供可靠的自动化支持，同时具备自服务UI和工作流可视化功能，降低使用门槛。
简单来说，传统工具是“按坐标找按钮”，而Skyvern是“看到按钮就知道该点”。这种特性让它能适应几乎所有网站，尤其适合处理结构多变的动态页面（如电商平台、政务网站、企业SaaS系统等）。
二、功能特色
Skyvern的功能设计围绕“灵活、可靠、易用”三大目标，相比传统自动化工具，其核心特色如下：
1. 视觉理解驱动的网页交互，摆脱对固定结构的依赖
传统工具需要开发者手动编写XPath或CSS选择器定位元素（如“//button[@id='submit']”），一旦网页更新（如按钮ID从“submit”改为“submit-btn”），脚本立即失效。而Skyvern通过计算机视觉技术“观察”网页，结合LLM对元素的语义理解（如“识别‘登录’按钮”“找到输入手机号的文本框”），直接定位目标元素，无需依赖固定代码。
例如，当用户需要“点击页面上的‘提交’按钮”时，Skyvern会：
截取当前网页截图；
用计算机视觉模型识别所有按钮元素；
调用LLM分析按钮上的文字（或图标含义），匹配“提交”语义；
精准点击目标按钮。
2. 跨网站适配能力，支持“从未见过的网站”
传统工具的脚本通常针对单一网站编写，换一个网站就需要重新开发。Skyvern则具备“通用认知”能力：通过LLM对网页功能的理解（如“所有电商网站的‘加入购物车’按钮功能相似”），结合视觉识别，能直接处理从未接触过的网站。
例如，用户只需下达“在任意电商网站搜索‘笔记本电脑’并获取前10个商品的价格”的指令，Skyvern就能自动分析网站结构（搜索框位置、搜索按钮、商品列表布局），完成操作，无需针对某一平台单独配置。
3. 复杂场景推理，解决“需要思考”的任务
传统工具只能执行预设的线性步骤（如“点击A→输入B→点击C”），无法处理需要逻辑判断的场景。Skyvern借助LLM的推理能力，能解决涉及规则、计算或语义理解的复杂任务。
典型案例包括：
从身份证照片中提取生日，自动计算年龄并判断是否满足“18岁以上”的表单要求；
在机票预订页面，根据用户“价格低于500元且飞行时间不超过3小时”的条件，筛选符合要求的航班；
识别网页中“相似商品”（如颜色不同但型号一致的手机），并汇总其价格差异。
4. 完整的工作流支持，构建复杂自动化流程
Skyvern不仅能执行单一操作，还支持将多个任务“串联”成工作流，实现端到端自动化。例如：
自动登录企业OA系统；
下载最新的销售报表；
登录数据分析平台并上传报表；
生成可视化图表后发送到指定邮箱。
用户可通过UI工具拖拽配置工作流，无需编写代码，且支持实时查看流程进度（如“当前执行到‘上传报表’步骤”）。
5. 自服务与可视化工具，降低使用门槛
为了让非技术人员也能快速上手，Skyvern提供了一系列辅助功能：
自服务UI：基于React的网页界面，支持任务创建、运行监控、历史记录查询（如查看“昨天10点的商品采集任务为何失败”）；
工作流可视化构建器：通过拖拽组件（如“点击”“输入”“等待”）设计流程，自动生成执行逻辑；
实时视口流：将Chrome浏览器的操作过程实时同步到UI，用户可直观看到自动化步骤（类似“远程桌面”），便于调试。
6. 对比传统自动化工具的核心优势
为更清晰展示Skyvern的特色，以下是与传统工具（以Selenium为例）的对比：
| 特性 | 传统工具（如Selenium） | Skyvern |
|---|---|---|
| 元素定位方式 | 依赖XPath、CSS选择器等固定结构 | 计算机视觉+LLM语义理解 |
| 网站布局变化适应性 | 脆弱（布局一变就失效） | 强（自动识别新布局） |
| 跨网站复用性 | 低（需为每个网站编写脚本） | 高（通用逻辑适配多网站） |
| 复杂场景处理能力 | 弱（仅支持线性步骤） | 强（LLM推理解决逻辑判断） |
| 非技术人员使用门槛 | 高（需编程基础） | 低（可视化UI+无代码配置） |
三、技术细节
Skyvern的核心能力源于“LLM+计算机视觉+浏览器自动化”的技术融合，其底层架构和工作原理如下：
1. 核心技术栈
大语言模型（LLMs）：负责语义理解、逻辑推理和步骤规划（如GPT-4、Claude等，支持自定义模型配置）；
计算机视觉：基于深度学习模型（如YOLO、ResNet）识别网页元素（按钮、文本框、图片等），并提取元素位置和内容；
浏览器自动化引擎：集成Playwright（跨浏览器自动化库），执行点击、输入、滚动等操作；
后端框架：FastAPI（高性能API服务）、Python（核心逻辑）、Node.js（前端依赖）；
前端技术：React（构建自服务UI和工作流编辑器）。
2. 工作原理：Task-Driven自主代理模式
Skyvern借鉴了“任务驱动型自主代理”（如BabyAGI）的设计思路，通过“代理集群”协同完成任务，核心步骤分为3步：
（1）理解：解析任务与网页内容
接收用户任务（如“登录某银行官网并查询余额”）；
启动浏览器加载目标网页，抓取DOM结构和截图；
调用计算机视觉模型识别网页元素（类型、位置、文本），生成“元素列表”；
结合LLM分析元素功能（如“这个文本框是输入账号的”），构建“网页认知图谱”。
（2）规划：拆解步骤与制定策略
LLM基于“网页认知图谱”和任务目标，拆解出具体步骤（如“1. 点击‘账号输入框’；2. 输入账号；3. 点击‘密码输入框’；4. 输入密码；5. 点击‘登录’按钮”）；
针对可能的异常（如“登录后跳转到验证码页面”），提前规划备选方案（如“若出现验证码，调用第三方验证码识别服务”）。
（3）执行：操作网页与动态调整
通过Playwright执行规划的步骤，实时反馈操作结果（如“点击成功”“输入失败”）；
若操作失败（如“按钮未被点击”），自动重新识别元素（可能因网页加载延迟导致位置变化）并重试；
完成所有步骤后，返回任务结果（如“余额截图”“数据表格”）。
3. 架构模块说明
Skyvern的代码结构清晰，核心模块如下表所示：
| 模块路径 | 功能描述 |
|---|---|
skyvern/agent/ | LLM驱动的“决策代理”，负责任务解析、步骤规划和异常处理 |
skyvern/webeye/ | “视觉引擎”，集成计算机视觉模型和Playwright，实现元素识别和网页操作 |
skyvern/forge/ | FastAPI服务器，提供API接口（如任务创建、状态查询），处理前端与后端的通信 |
skyvern/services/ | 业务逻辑层，管理任务队列、工作流调度、浏览器会话生命周期 |
skyvern/cli/ | 命令行工具，支持通过终端启动服务、运行任务（适合技术人员快速测试） |
skyvern-frontend/ | React前端项目，包含任务管理UI、工作流编辑器、实时视口流展示等界面组件 |
4. 性能表现
在权威的WebBench基准测试（webbench.ai，衡量网页自动化工具的准确率）中，Skyvern达到64.4%的准确率，远超传统工具（平均约30-40%），尤其在“表单填写”“登录”“文件下载”等RPA核心场景中表现最佳。
四、应用场景
Skyvern的灵活性和可靠性使其适用于各类需要网页自动化的场景，以下是典型案例：
1. 电商数据采集与竞品分析
电商平台（如淘宝、京东、亚马逊）的商品信息（价格、销量、评价）是企业决策的关键，但这些平台的页面布局频繁更新（如促销活动导致按钮位置变化）。
Skyvern可实现：
定时采集指定品类商品的价格、库存，生成价格波动报表；
抓取竞品店铺的新品上架信息，自动同步到企业内部系统；
提取用户评价中的关键词（如“质量好”“物流慢”），生成舆情分析报告。
2. 金融与财务流程自动化
金融行业的报表生成、数据核对等工作依赖多个系统（如银行官网、ERP软件、税务平台），且系统往往有严格的登录验证和复杂的表单逻辑。
Skyvern可实现：
自动登录银行企业网银，下载月度流水并同步到财务系统；
登录税务平台，根据ERP中的销售数据自动填写增值税申报表；
监控股票、基金网站的实时行情，当价格触发预设阈值时发送提醒。
3. 政务服务与公共信息查询
政务网站（如社保、公积金、不动产登记平台）的流程往往繁琐（如多次跳转、验证码、必填项校验），且不同地区的网站结构差异大。
Skyvern可实现：
自动登录个人社保账户，查询缴费记录并生成PDF报告；
批量查询企业信用信息公示系统中的企业年报数据，筛选异常信息；
协助政府部门批量处理市民提交的在线申请（如自动核对表单填写完整性）。
4. 社交媒体与内容运营
社交媒体平台（如微信公众号、抖音、Twitter）的内容发布、数据统计需要重复操作，且平台常更新界面功能。
Skyvern可实现：
按预设时间自动发布图文内容到多个平台（如同时发布到公众号和小红书）；
抓取指定账号的粉丝增长、点赞数据，生成周度运营报表；
监测竞品账号的内容更新，自动同步到内容策划团队。
5. 企业内部系统自动化
企业内部的OA、CRM、HRM等系统往往功能固定但操作繁琐（如每月考勤统计、客户信息录入），且部分系统接口封闭，无法通过API集成。
Skyvern可实现：
自动登录OA系统，汇总各部门的周报并生成汇总文档；
从Excel表格中读取客户信息，批量录入CRM系统；
登录HRM系统，导出员工考勤数据并计算薪资扣除项。
五、使用方法
Skyvern提供两种使用方式：托管版（Skyvern Cloud）和本地部署，满足不同用户的需求（如非技术人员偏好托管版，开发者偏好本地定制）。
1. Skyvern Cloud（托管版）
适合无技术背景的用户，无需配置服务器和依赖，直接通过网页使用。
步骤：
（1）访问官网注册：打开 https://app.skyvern.com，注册账号并完成实名认证；
（2）创建任务：在“任务管理”页面点击“新建任务”，选择模板（如“网页登录”“数据采集”）或自定义任务；
（3）配置参数：以“电商商品采集”为例，输入目标网址、关键词、采集字段（价格、标题等）；
（4）运行任务：点击“启动”，在“实时视口”中查看自动化过程，完成后下载结果（支持CSV、Excel格式）；
（5）创建工作流：在“工作流编辑器”中，拖拽任务节点（如“采集商品→发送邮件”），设置触发条件（如“每天10点执行”）。
2. 本地部署（开源版）
适合开发者或需要定制功能的团队，需自行配置环境。
（1）依赖要求
操作系统：Linux（Ubuntu 20.04+）、macOS（12+）、Windows（需额外安装Rust和C++开发工具，如Visual Studio Build Tools）；
编程语言：Python 3.11.x（支持3.12，暂不支持3.13）、Node.js 16+（含NPM）；
其他：Chrome浏览器（用于自动化操作）、Git（拉取代码）。
（2）安装步骤
① 拉取代码
git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git cd skyvern
② 安装后端依赖
# 创建虚拟环境（可选但推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 安装Python依赖 pip install -e .
③ 安装前端依赖
cd skyvern-frontend npm install
④ 配置环境变量
创建.env文件，设置必要参数（如LLM API密钥、存储路径等）：
# 示例：使用OpenAI的GPT-4 OPENAI_API_KEY=your_openai_key # 浏览器缓存路径 BROWSER_CACHE_DIR=./browser_cache
（3）启动服务
① 启动后端API
# 在项目根目录 skyvern server start
服务默认运行在 http://localhost:8000。
② 启动前端UI
# 在skyvern-frontend目录 npm start
前端默认运行在 http://localhost:3000，打开浏览器即可访问。
（4）快速测试：自动登录示例
通过Python代码调用API，实现“登录某网站”的任务：
from skyvern.client import SkyvernClient
client = SkyvernClient(base_url="http://localhost:8000")
# 定义任务：登录示例网站
task = {
"name": "示例登录",
"url": "https://example-login.com",
"steps": [
{"action": "input", "element": "用户名输入框", "value": "test_user"},
{"action": "input", "element": "密码输入框", "value": "test_pass"},
{"action": "click", "element": "登录按钮"}
]
}
# 提交任务
response = client.create_task(task)
task_id = response["task_id"]
# 查询结果
result = client.get_task_result(task_id)
print("登录结果：", result["status"]) # 输出：success 或 failed
六、常见问题解答（FAQ）
1. Skyvern支持哪些浏览器？
目前主要支持Chrome浏览器（基于Playwright的Chrome驱动），未来计划扩展到Firefox和Edge。
2. 与Selenium相比，Skyvern的性能如何？
在简单场景（如固定结构的网页点击）中，Selenium速度略快（因无需视觉识别和LLM推理）；但在复杂场景（如布局多变的网页、需要逻辑判断的任务）中，Skyvern的成功率远超Selenium，综合效率更高。
3. 使用Skyvern需要编程基础吗？
托管版（Skyvern Cloud）：无需编程，通过UI界面配置任务和工作流即可；
本地部署版：基础使用无需编程（通过UI操作），但定制化开发（如修改核心逻辑）需要Python和JavaScript基础。
4. 如何处理网页验证码（CAPTCHA）？
Skyvern Cloud内置了第三方验证码识别服务（如Anti-CAPTCHA），可自动处理简单验证码（如数字、字母）；复杂验证码（如滑块、图文识别）需手动干预或配置更高级的识别服务。
5. 支持本地化部署LLM模型吗？
支持。用户可将LLM替换为本地部署的模型（如Llama 3、Mistral），只需在环境变量中配置模型API地址即可，但需确保模型具备足够的语义理解和推理能力。
6. 免费吗？
开源版（本地部署）：完全免费，可自由修改和商用（遵循Apache 2.0许可证）；
Skyvern Cloud：提供免费额度（如每月50个任务），超出后需订阅付费套餐。
七、相关链接
八、总结
Skyvern作为一款基于LLM和计算机视觉的开源浏览器工作流自动化工具，通过模拟人类的网页交互方式，解决了传统自动化工具依赖固定结构、脆弱性高的核心痛点。它兼具跨站适配能力、复杂场景推理能力和低使用门槛，适用于电商数据采集、金融流程自动化、政务服务等多类场景。无论是非技术人员通过托管版快速配置任务，还是开发者基于开源代码定制功能，Skyvern都能提供灵活可靠的自动化支持，成为提升网页操作效率的重要工具。
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