Бретт Адкок, основатель робототехнической Figure AI, в начале года тихо основал ещё одну компанию - Hark. Во вторник она показала первый продукт: агента Handoff, который сам заказывает еду на DoorDash, бронирует билеты на United и Delta и пишет кандидатам на LinkedIn. По заявлению Hark, это лучший результат в истории бенчмарка Online-Mind2Web - 97,7 балла. И цена в десять раз ниже, чем у GPT-5.5.

Что умеет Handoff

Handoff относится к классу computer use agent: он работает с сайтами так же, как человек, через браузер, целиком от начала до конца. На каждый запрос Hark поднимает отдельный виртуальный компьютер со своим браузером, файловой системой и терминалом. Пользователь может подключить свои аккаунты, и агент зайдёт с сохранёнными адресами, способами оплаты и историей.

Почему агентам нужен именно браузер, Hark объясняет цифрами: люди проводят в браузере 75% экранного времени, но меньше чем у одного сайта из тысячи есть открытый API. Интеграции не работают там, где нет API, а браузер работает везде.

Рекорд бенчмарка с оговорками

На Online-Mind2Web, тесте с человеческой оценкой для веб-агентов, Handoff набрал 97,7 балла. Для сравнения: GPT 5.4 - 92,8, Claude Opus 4.8 - 84,1, Gemini 2.5 Pro - 69.

Цена - главный козырь: 0,18 доллара за миллион входных токенов и 2,37 доллара за выходные, против 5 и 30 долларов у GPT-5.5. Задержка ответа - 0,8 секунды на ход.

Но сравнивать Handoff есть с кем, а Hark выбрала модели прошлого поколения. GPT-5.6 и Opus 5 в таблицах нет, как нет сильных открытых конкурентов вроде DeepSeek V4, Kimi K3 и Qwen3.8-Max. Эти модели не публиковали результаты Online-Mind2Web, так что заявление о «лучшем результате в истории» сейчас проверить нельзя.

Оговорки есть и внутри собственной таблицы Hark. На WebTailBench v2, одном из трёх тестов, GPT 5.5 набирает 72,3 против 68,6 у Handoff. Два из трёх тестов прогнаны в собственном окружении Hark, с оценкой внутренним LLM-судьёй. Задержку конкурентов (6,8 и 6 секунд на ход) тоже замеряла сама Hark, в своём харнессе, на максимальном уровне рассуждений моделей.

Зато ценовое преимущество выдержит сравнение даже с актуальным фронтиром: Opus 5 стоит те же 5 и 25 долларов, что и предыдущая версия, так что десятикратная экономия Handoff сохранится, если подтвердится и качество.

Что неизвестно

Hark пока делала только дообучение: supervised fine-tuning и асинхронное RL по алгоритму GRPO. Претрейнинг собственной модели запланирован на конец года. На какой базовой модели построен Handoff и на каких данных обучался, компания не раскрывает.

Для предприятий открыт и вопрос безопасности: кто получает доступ к виртуальным компьютерам и файлам, которые агент создаёт в процессе работы? Представитель Hark отвечает уклончиво: «Безопасность и приватность - наш главный приоритет, но это техническое превью». Подробности обещают к выходу продукта в конце лета.

Четвёртая компания Адкока

Hark - четвёртый проект Адкока. До неё были биржа талантов Vettery (продана в 2018 за 100 миллионов долларов), производитель аэротакси Archer Aviation и Figure AI. В мае 2026 Hark закрыла раунд на 700 миллионов долларов при оценке в 6 миллиардов. Раунд вела Parkway Venture Capital, участвовали Nvidia, AMD, Intel Capital, Qualcomm Ventures, Salesforce Ventures и ARK Invest. Сам Адкок вложил 100 миллионов собственных денег.

Модели Hark обучаются на роботах Figure, но объединять компании основатель не планирует. Скептикам есть за что зацепиться: в 2025 году Fortune писала, что партнёрство Figure с BMW скромнее заявленного, и Адкок публично спорил с этим. К июню 2026 BMW подтвердила: робот Figure 02 участвовал в выпуске более 30 000 BMW X3 за 10 месяцев. Это не отменяет вопросов к цифрам Handoff, но и не подтверждает их.

Что это значит для бизнеса

Компьютерные агенты закрывают зону, где нет API: работа с сайтами, кабинетами, формами. Для бизнеса это автоматизация процессов, которые раньше требовали человека в браузере: сбор заявок, проверка поставщиков, обход конкурентов, ответы кандидатам.

Компаниям на Дальнем Востоке стоит присматриваться к категории в целом. Автоматизация бизнес-процессов с компьютерными агентами не требует интеграций и API, а значит, подходит даже малому бизнесу без своих разработчиков. Внедрение искусственного интеллекта можно начать с одной рутинной задачи в браузере и измерить эффект за неделю.

Но прежде чем отдавать агенту логины и платёжные данные, проверьте, кто отвечает за виртуальные машины и кто видит файлы. На стадии технического превью ответов на эти вопросы пока нет, и для бизнеса это достаточная причина подождать выхода продукта.