当LLM遇见计算机视觉：Skyvern如何重塑浏览器自动化工作流？

在数字化时代，浏览器自动化早已不是新鲜事——从简单的表单填写到复杂的数据分析，我们始终在寻找更高效的方式让机器替代重复的人工操作。但传统自动化工具总被一个难题困住：网站布局稍作调整，基于XPath或DOM解析的脚本就会集体“罢工”。

直到Skyvern的出现，这一困境有了新的解法。这个融合了大语言模型（LLM）与计算机视觉的工具，正在重新定义浏览器自动化的边界。

从“硬编码”到“智能理解”：Skyvern的核心突破

传统浏览器自动化工具的逻辑很简单：开发者预先定义好网页元素的位置（比如用XPath指定“登录按钮在页面左上方第3个div”），然后让脚本按部就班执行点击、输入等操作。但问题在于，现代网站的布局迭代极为频繁——按钮换个颜色、表单调整顺序，都会让脚本瞬间失效。

Skyvern则走了一条完全不同的路：它不依赖固定的元素定位，而是让机器“看懂”网页。

借助视觉LLM（大型语言模型的视觉增强版本），Skyvern能像人类一样“观察”网页内容：识别按钮上的文字、理解表单字段的含义、甚至推断元素之间的逻辑关系。比如面对“请输入邮箱”的表单，它不需要知道输入框的具体位置，而是通过文字内容和视觉布局直接定位并填写。

这种“理解式”操作带来了三个关键优势：

• 跨站通用性：同一个工作流可直接应用于不同网站，无需为每个网站定制脚本；