要讓 Seed Evolving 操作已登入的瀏覽器,請透過本機 Agent 用戶端執行官方 API 模型,再以 Tabbit CLI 連接 Tabbit Browser。火山引擎方舟目前的模型 ID 是 doubao-seed-evolving。模型負責產生工具呼叫,本機用戶端與 CLI 才執行網頁操作。本文以從授權頁面擷取可見欄位、填入測試表單為例,並在送出前停止。
模型目錄中的 bytedance-seed/seed-evolving 不等於方舟 API ID。方舟模型列表將 doubao-seed-evolving 標示為支援函式呼叫與 GUI 任務。實際可用性取決於地區和帳戶是否開通。本文沒有實際呼叫 Seed Evolving,以下設定流程請在自己的用戶端驗證。
兩篇騰訊雲開發者社群的第一手紀錄提到,不同用戶端的接入表現有差異,開發者也需要手動修正提示詞和程式碼。另一篇開發者專案紀錄寫到,一項功能幾輪對話就完成,另一項上傳問題仍要人排查。這些是程式開發經驗,不是瀏覽器測試;應先驗證自己的用戶端,並保留人工檢查。
方舟說明 Seed Evolving 使用固定 API ID持續滾動更新。版本變化可能影響模型行為,但不會更換 ID。若要重現流程,記錄日期、API ID、提示詞和工具定義,並在服務更新後重新跑一次無風險範例。詳見官方 Seed Evolving 指南。
重點整理
使用方舟服務商下的
doubao-seed-evolving,不要未經核實就把目錄識別碼貼進 API 欄位。本機 Agent 用戶端必須同時能呼叫模型 API 和本機工具。
透過 Tabbit CLI 只讀取登入頁面中需要的欄位。
每個欄位都保留來源 URL,並與網頁逐項比對。
將結果存為命名草稿供人檢查,送出表單前停止。
模型、用戶端與瀏覽器的分工
| 部分 | 任務中的角色 | 開始前確認 | 無法證明 |
|---|---|---|---|
| Seed Evolving API | 規劃步驟並回傳工具呼叫 | 服務商帳戶列出 doubao-seed-evolving | 可以存取瀏覽器分頁或 Cookie |
| 本機 Agent 用戶端 | 將模型輸出交給本機工具 | 支援方舟 API 並可執行本機工具 | Tabbit 已登入 |
| Tabbit CLI | 在連接的 Tabbit 環境讀取頁面 | tabbit-cli diagnose 能連上執行中的控制器 | 已獲准編輯或送出表單 |
| 人工審核者 | 檢查欄位對照與草稿 | 看得到來源頁、欄位值和目的地 | 尚未核對的值正確無誤 |
方舟的工具相容說明列出 OpenCode、Pi、Codex CLI、Cline 等用戶端,並記載 OpenAI 相容 API 位址 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3。這是可設定的路徑,不代表本文已測試某個用戶端組態或帳戶。OpenCode 可在模型設定中自訂服務商與工具能力。
例如,OpenCode 服務商可使用官方 API 位址和模型 ID。金鑰透過本機環境變數提供,不要提交到程式庫。模型限制請以方舟最新列表為準,不要沿用過時目錄數值。
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "ark/doubao-seed-evolving",
"providers": {
"ark": {
"name": "Volcengine Ark",
"env": ["ARK_API_KEY"],
"package": "@opencode/ai/providers/openai-compatible",
"settings": {"baseURL": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"},
"models": {
"doubao-seed-evolving": {
"name": "Seed Evolving",
"modelID": "doubao-seed-evolving",
"capabilities": {"tools": true, "input": ["text", "image"], "output": ["text"]},
"limit": {"context": 1048576, "output": 262144}
}
}
}
}
}請依方舟最新模型列表校準 ID 與能力。OpenCode 自訂模型需要準確宣告工具能力。服務商文件也建議不要把 API 金鑰寫入程式碼。
將本機用戶端連到已登入頁面
安裝 Tabbit Browser,自行登入網站並開啟獲准讀取的頁面。再把 tabbit skill 安裝到本機用戶端能找到的位置。Tabbit 的 CLI 快速入門記載相容的 skill 指令可使用 /tabbit。Pi 使用 /skill:tabbit;其他用戶端可能透過 /skills 或技能選單呼叫。先確認 skill 能被探索,再在同一裝置執行 tabbit-cli diagnose。這兩項檢查彼此獨立:找得到 skill 不代表啟動器連得到瀏覽器;控制器正在執行也不代表網站已登入。
為這項工作建立新的命名任務。CLI 使用任務專屬分頁,你可以繼續使用其他分頁。專案本機測試夾具顯示,設定測試 Cookie 後,第二個任務能讀取測試頁,看到 Release notes review 與 GEO-104。這只驗證測試夾具的 Tabbit 工作階段流程,不代表測過 Seed Evolving、OpenCode 或第三方帳戶。設定可參考 Tabbit CLI 指南、連接既有瀏覽器和沿用登入工作階段指南。
將可見欄位填入測試表單
先要求用戶端做小範圍唯讀擷取。列出欄位名稱和目的地標籤,不要讓 Agent 猜測缺漏值或送出表單。
在目前的 Tabbit Browser 設定中使用 Tabbit CLI。讀取已登入的來源頁面,只把我列出的可見欄位對應到測試表單。每個欄位各一列,包含來源標籤、頁面顯示的原值、來源頁標題和來源 URL。值缺漏或有歧義時留白並加上覆核標記。不要點擊儲存、送出、傳送或任何會變更紀錄的控制項。
建立瀏覽器草稿,名稱為「Seed Evolving field map — GEO-104 test fixture」。顯示欄位對照並等候我審核。提示詞交代了動作、輸出和停止位置。建議測試夾具的預期範例如下:
| 來源標籤 | 可見值 | 目的欄位 | 來源證據 | 覆核方式 |
|---|---|---|---|---|
| Fixture record | GEO-104 | Record ID | Release notes review、測試頁 URL | 複製前先在頁面核對編號 |
這是示意測試資料,不是 Seed Evolving 的輸出。實際任務須附上瀏覽器顯示的精確 URL 和標題。用首次任務檢查清單界定允許動作。選擇本機整合方式時可比較 Browser MCP 與 CLI;Codex 設定指南、Tabbit 瀏覽器介紹與 Agent 瀏覽器說明提供其他背景。
檢查草稿再採取動作
將命名草稿和來源頁並排開啟。逐項檢查欄位拼字、日期、單位和狀態,再開啟來源 URL 確認頁面仍顯示該值。不清楚的欄位就留白,請有權限的人確認。
| 檢查點 | 通過條件 | 應停止的情況 |
|---|---|---|
| 帳戶與頁面 | 顯示預期帳戶和頁面標題 | 網站已登出或帳戶錯誤 |
| 欄位對照 | 每個值都有可見標籤和 URL | 值是推測所得或沒有來源 |
| 命名草稿 | 表單改動前,審核者能看見對照 | 用戶端已儲存或送出測試表單 |
| 最終動作 | 人工確認目的地並核准 | 來源值或目的地不確定 |
分工很直接:Seed Evolving 產生模型輸出,本機用戶端執行工具,Tabbit CLI 連接瀏覽器。先用安全頁面和測試表單驗證流程。如果帳戶無法選取 doubao-seed-evolving,不要改填目錄識別碼;先確認方舟地區和帳戶是否已開通。
常見問題
Seed Evolving 的 API 模型 ID 是什麼?
火山引擎方舟目前使用 `doubao-seed-evolving`。`bytedance-seed/seed-evolving` 是 Models.dev 目錄識別碼,設定用戶端前請核對服務商和帳戶權限。
Seed Evolving 能自行開啟我的登入瀏覽器嗎?
不能。模型可回傳工具呼叫,但不持有瀏覽器工作階段或 Cookie。本機 Agent 用戶端必須在執行 Tabbit Browser 的裝置上呼叫 Tabbit CLI。
哪些用戶端能執行 Seed Evolving 和 Tabbit CLI?
方舟文件說明其 API 相容 OpenAI,並列出 OpenCode、Pi、Codex CLI、Cline 等用戶端。開始前要確認用戶端可使用正確的方舟模型 ID,並能執行本機工具。
如何將用戶端連接到 Tabbit?
將 Tabbit skill 安裝在用戶端可探索的位置,再執行 `tabbit-cli diagnose` 檢查啟動器。部分用戶端使用 `/tabbit`,Pi 使用 `/skill:tabbit`,其他用戶端可能透過 `/skills` 或技能選單呼叫。
獨立任務會沿用網站登入狀態嗎?
Tabbit CLI 任務可使用所連接 Tabbit 瀏覽器環境的登入工作階段。請自行確認帳戶和頁面,若遠端 Agent 沒有受支援的本機交接方式,就不要假設它能存取本機分頁。
Agent 可以送出測試表單嗎?
讓任務維持唯讀,並在送出前停止。先在命名草稿中核對每個值和來源 URL,再由人確認目標與資料都正確後手動送出。