【skyvern 部署】自动化

在数字化时代，数据已成为企业决策和创新的核心资源。然而，从互联网上获取这些数据并非易事，尤其是当涉及到复杂网站和动态内容时。传统的爬虫工具往往难以应对网站的反爬机制和复杂的交互逻辑。幸运的是，随着人工智能技术的发展，Skyvern应运而生，它是一款革命性的浏览器自动化工具，能够轻松实现爬虫、自动化和浏览器自动化任务。本文将带你快速上手Skyvern，让你的一句话指令就能让AI帮你完成复杂的自动化任务。

skyvern介绍

Skyvern 是一款利用大语言模型（LLM）和计算机视觉技术来自动化浏览器工作流程的工具。它通过提供一个简单的API端点，能够替代那些脆弱或不可靠的自动化解决方案，从而高效地自动化大量网站上的手动操作。

主要特点

无需预定义代码：Skyvern能够在从未见过的网站上操作，自动将视觉元素映射到完成工作流程所需的动作，无需任何定制代码。
抗布局变化能力：由于Skyvern不依赖预定义的XPath或其他选择器，因此网站布局变化不会影响其操作。
大规模工作流程应用：Skyvern能够将一个工作流程应用到大量网站，具有灵活的推理能力。
复杂情境处理能力：通过LLM，Skyvern能够理解并处理复杂的交互情形。

部署（重点介绍源码部署）

源码部署

1、安装 Python 3.11，如有python 3.11版本（官方指定3.11版本）可跳过

我使用的pyenv来管理环境，也可使用其他方法安装python

复制代码

# macos中pyenv安装命令，其余系统自行查找

brew install pyenv

配置环境变量

复制代码

# 配置环境变量
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

pyenv install 3.11.9  
pyenv global 3.11.9

2、安装poetry

Poetry 是 Python 中用于依赖项管理和打包的一个工具。

其他安装方式参考官方文档：https://python-poetry.org/docs

复制代码

# macos中poetry安装命令，其余系统自行查找
brew install poetry

# 如果使用的pyenv可以指定poetry使用当前pyenv的py版本
poetry env use $(pyenv which python)

3、安装PostgreSQL 14

复制代码

# macos中安装命令，其余系统自行查找
brew install postgresql

4、安装node

使用的nvm来管理node环境，也可使用其他方法安装node

复制代码

# macos中安装命令，其余系统自行查找
brew install nvm  

# 安装最新node，并设置为系统默认
nvm install node
nvm alias default node

5、克隆源码

复制代码

git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git

6、依赖安装

复制代码

cd skyvern  # 项目根目录执行下面的命令 
./setup.sh

7、修改配置

后端配置

根据你使用的LLM修改.env文件即可（将需要使用的模型供应商ENABLE_改为true，填写相应的密钥 _API_KEY，修改使用的模型LLM_KEY）

项目使用的是litellm用于发起请求，若有其他的支持视觉的LLM可以自己参考litellm，然后修改项目源码新增。

我主要新增openai的 api_base这个参数，若有和我一样将openai接口国内做的转发可以参考以下步骤。
修改skyvern/config.py
- 在Settings类中新增类变量OPENAI_API_BASE
  复制代码
```
OPENAI_API_BASE: str | None = None
```

运行修改skyvern/forge/sdk/api/llm/config_registry.py

在你需要修改的模型中新增litellm_params参数（我使用的gpt4o，其余模型修改方法类似）

复制代码

LLMConfigRegistry.register_config(
    "OPENAI_GPT4O", LLMConfig(
        "gpt-4o",
        ["OPENAI_API_KEY", "OPENAI_API_BASE"],  # 检查 .env中参数是否填写
        supports_vision=True,
        add_assistant_prefix=False,
        litellm_params=LiteLLMParams(
            api_base=SettingsManager.get_settings().OPENAI_API_BASE,
            api_key=None,
            api_version=None,
        ),
    )
)

修改.env
- 新增OPENAI_API_BASE
  
  OPENAI_API_BASE="https://xx.cn/v1"
前端配置

主要查看skyvern-frontend/.env中VITE_SKYVERN_API_KEY是否为空，若为空运行以下代码得到token填写即可。（若代码运行出现 403 则运行以下代码得到token修改即可）

复制代码

poetry shell  # 进入poetry管理的项目环境
poetry run python scripts/create_organization.py Skyvern-Open-Source

docker快速部署

确保您已安装并运行Docker Desktop。

克隆库并导航到根目录。

填写Docker Compose文件中的LLM密钥。

运行命令启动Skyvern：

复制代码

docker compose up -d

在浏览器中访问http://localhost:8080开始使用。

运行（基于源码）

后端

shell脚本运行

复制代码

./run_skyvern.sh

或者直接运行/调试代码 skyvern/forge/main.py

前端

复制代码

./run_ui.sh

Skyvern 通过结合大语言模型（LLM）和计算机视觉技术，提供了一种高效、灵活的浏览器自动化工具。其无需预定义代码，抗布局变化能力强，能够在大量网站上应用工作流程并处理复杂情境。Skyvern不仅简化了自动化流程的实现，还通过详细记录和呈现每一步骤的执行情况，为用户提供了透明和可控的自动化解决方案。不论是源码部署还是使用Docker快速部署，用户都能便捷地将Skyvern集成至自己的项目中，并且通过完善的接口和配置选项，轻松定制和扩展其功能。

注意：目前大模型使用的是OpenAI的接口，其中执行一条任务都需要OpenAI大量的token,太费钱了，相信不久将来可以快速指令式自动化办公了