Skyvern项目v0.1.75版本发布:自动化流程与交互能力的全面升级
Skyvern是一个基于AI的自动化流程处理平台,它能够模拟人类操作网页的行为,完成各种复杂的自动化任务。该项目通过智能化的方式处理网页交互、表单填写、数据提取等工作,大大提升了自动化流程的效率和可靠性。
核心功能改进
日期输入与表单处理优化
本次更新重点修复了日期输入相关的bug,确保系统能够准确识别和处理各种日期格式。同时改进了表单填写功能,特别是针对电话号码等特定格式的输入字段,新增了格式校验机制,防止因格式错误导致的操作失败。
交互能力扩展
新版本增加了对更多动作类型的支持,包括键盘按键(keypress)和页面滚动(scroll)操作。这使得自动化流程能够模拟更丰富的人类交互行为,处理更复杂的网页场景。特别是对于需要键盘输入或长页面浏览的任务,这一改进显著提升了系统的适用性。
性能与稳定性提升
在底层架构方面,开发团队优化了DOM监听机制,增加了最大限制以防止资源过度消耗。同时改进了增量树获取逻辑,不再需要等待完整加载,提高了处理效率。这些改进使得系统在长时间运行和高负载情况下表现更加稳定。
集成与扩展能力
CUA集成支持
本次更新引入了与CUA(假设为某种外部服务)的集成能力,并能够将CUA的使用成本记录到任务步骤中。这种深度集成扩展了Skyvern的生态系统,使其能够与其他专业服务无缝协作。
错误处理与日志增强
错误处理机制得到了加强,现在会记录完整的堆栈轨迹信息,配合页面抓取信息(scrapeinfo)一起提供更全面的调试数据。这对于开发者和运维人员排查问题非常有帮助。
开发者体验改进
SDK方面同步更新至v0.1.75版本,修复了TaskRunResponse中的run_type问题,确保API响应数据的准确性。同时改进了文档,特别是针对Task V2的相关说明更加清晰完整。
总结
Skyvern v0.1.75版本在核心功能、交互能力、系统稳定性以及外部集成等方面都做出了重要改进。这些变化使得平台能够处理更复杂的自动化场景,提供更可靠的执行结果,同时也为开发者提供了更好的工具和支持。特别是新增的动作类型支持和CUA集成,为高级自动化应用场景开辟了新的可能性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00