LONDON (IT BOLTWISE) – Der Startup Hark bringt mit „Hark Handoff“ einen Browser-Use-Agent an den Start, der Aufgaben wie Bestellungen, Ticketbuchungen oder das Einreichen von Unterlagen direkt in Websites erledigen soll. Laut Anbieter kann der Agent auch Seiten ohne offizielle Schnittstellen navigieren, indem er Webseitenstruktur und visuelle Hinweise kombiniert. Hark stützt die aktuelle Version auf ein nachtrainiertes Modell und kündigt für später noch ein Pre-Training an. Für Nutzer gibt es zunächst eine Warteliste, die Plattform soll bis Ende des Sommers verfügbar werden.
Hark setzt bei seinem neuen Agenten „Hark Handoff“ auf eine direkte Interaktion mit Weboberflächen – statt nur Textausgaben zu liefern, soll das System Aufgaben end-to-end im Browser abschließen. Damit adressiert das Startup ein konkretes Problem aus der Praxis: Viele geschäftskritische Prozesse laufen zwar online, aber die meisten Anbieter stellen keine offiziellen APIs bereit. Hark nennt daher explizit Zielseiten wie Target, Walmart, OpenTable und LinkedIn als Beispiele für Umgebungen, in denen der Agent ohne technische Integrationsarbeit arbeiten können soll.
Technisch beschreibt Hark den Kernansatz so, dass der Agent die Struktur einer Website und zusätzlich visuelle Daten auswertet. Daraus soll sich ableiten, ob der Agent bestimmte Schaltflächen anklicken oder Formulareingaben an welchen Stellen im Seitendesign vornehmen muss. In der Folge wird der Agent weniger wie ein reiner „Text-zu-Text“-Assistent wahrgenommen, sondern eher als eine Art Automationsschicht, die Benutzerintentionen in konkrete Browseraktionen übersetzt. Der Anbieter ordnet Handoff zudem in die Reihe anderer computer-use-Ansätze ein: Der Grundmechanismus „Befehl geben, Aufgaben ausführen“ ist zwar nicht neu, doch Hark will sich über Geschwindigkeit und Kosten abheben.
Der Produkt-Fokus wird in einer Demo sichtbar, in der der CEO Brett Adcock eine Aufgabe aus einem KI-Kommandokontext heraus anstößt: Der Assistent soll aus vom Nutzer vorgegebenen Blumenwünschen einen Strauß zusammenstellen und dabei auch unscharfe Begriffe wie „ein Teil der Auswahl des Floristen“ interpretieren. Allerdings zeigt das Video jeweils nur Ausschnitte aus dem Gesamtablauf, sodass sich die tatsächliche Trefferquote in vollständigen, wiederholbaren Workflows nicht belastbar ableiten lässt. Für Unternehmen ist genau das der zentrale Punkt: Beim Browser-Use entscheidet selten die „Happy-Path“-Ansicht, sondern wie robust das System bei Abweichungen reagiert – etwa bei wechselnden Layouts, unerwarteten Zwischenseiten oder zusätzlichen Validierungen im Checkout.
Aus Modellperspektive positioniert Hark den aktuellen Release als „post-trained“-basiert und verweist darauf, dass ein Pre-Training später in diesem Jahr geplant sei. Der erwartete Vorteil: Das Team will seine Datenpipeline, Trainingsinfrastruktur und die zugehörigen Verfahren schneller iterieren können. Besonders betont Hark dabei einen Unterschied zu klassischen Sprachmodellansätzen: Während große Sprachmodelle häufig den nächsten Token vorhersagen, soll das Modell bei Handoff die nächste Aktion prognostizieren – also nicht nur „Text“, sondern z. B. ein Zeit- oder Tastatureingabesignal an einer konkreten Stelle der Benutzeroberfläche. Damit wird der Schritt von der sprachlichen Repräsentation zur Handlungsvorhersage direkt in den Mittelpunkt gestellt, was für UI-gebundene Automatisierung eine höhere Relevanz hat.
In den letzten Monaten hat sich rund um „computer-use“ ein kleines Ökosystem gebildet: Größere KI-Anbieter arbeiten ebenfalls an agentischen Fähigkeiten, parallel entstehen VC-finanzierte Startups, die Browser-basierte Task-Automatisierung in den Vordergrund rücken. Hark nennt dafür Wettbewerber mit Browser-Use- oder Automationsfokus wie Browser Use, Polar, Strawberry und Aside. Darüber hinaus macht der Anbieter einen weiteren Vermarktungshebel auf: Handoff soll schneller sein und deutlich weniger kosten als größere Modelle, die häufig als Referenz dienen, etwa mit Blick auf GPT 5.5 und Opus 4.8. Solche Aussagen sind für Entscheider wichtig, aber sie müssen sich im Alltag an Metriken messen lassen – zum Beispiel an durchschnittlicher Latenz pro Schritt, Anzahl der Interaktionen bis zum Ziel und dem Anteil erfolgreicher Durchläufe ohne manuelles Eingreifen.
Marktseitig ordnet sich Hark über den bisherigen Funding-Backgrund ein: Das Startup hatte im Mai eine Series-A-Runde über 700 Millionen US-Dollar angekündigt, was Spielraum für Modell- und Infrastrukturarbeit schafft. Für die aktuelle Markteinführung ist zudem die Go-to-Market-Strategie relevant: Hark eröffnet eine Warteliste und plant, die Plattform bis Ende des Sommers zu veröffentlichen. Für Unternehmen und Entwickler bedeutet das vor allem einen ersten Zeitraum, in dem sich Integrations- und Sicherheitsfragen praktisch testen lassen, etwa wie der Agent mit variierenden Rollenrechten oder wiederkehrenden Eingabedaten umgeht. Unabhängig davon, ob der Agent später intern in eigene Workflows eingebunden wird oder externen Endnutzern dient, zeigt der Ansatz vor allem eines: Der Browser wird zunehmend zur eigentlichen „API“ für KI-gestützte Automatisierung, wenn formale Schnittstellen fehlen.
Langfristig wird sich die Qualität solcher Browser-Use-Agenten daran entscheiden, wie gut sie mit der Realität des Webs umgehen. Webseiten ändern sich, Flows haben regionale Varianten, CAPTCHAs und zusätzliche Sicherheitsabfragen bremsen Automatisierung aus. Gerade deshalb ist die angekündigte Erweiterung durch Pre-Training mehr als nur ein Modell-Update: Sie soll offenbar die Grundlage schaffen, um Aktionen robuster in unterschiedlichen UI-Kontexten zu planen. Wenn Hark diese Richtung konsequent umsetzt, könnte „Handoff“ für viele digitale Prozesse tatsächlich zum Baustein werden, der Lücken zwischen klassischen RPA-Ansätzen und reiner Textgenerierung schließt – also zwischen „Klickpfad-Automatisierung“ und „Handlungsplanung“.
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