Hark、ウェブ上の複数ステップのタスクを自動化するHandoffを発表

Why it matters

Handoff is the first test of whether Brett Adcock can turn Hark's $700 million Series A into a useful product before its planned hardware arrives.

Hark founder Brett Adcock (@brettadcock) announced Handoff on August 5, 2026, giving Hark its first public product: an agent that gets a virtual computer, opens websites and attempts to finish multi-step jobs for the user.

VentureBeatが最初に報じたリサーチプレビューは、Adcockが2026年5月にHarkが70億ドルの評価で7億ドルのSeries Aを調達した後に何を構築しようとしているかを示す最初の具体的な手がかりだ。 Harkのウェブサイトによれば、同社はベータ段階に入り申請を審査しており、VentureBeatはソフトウェアプラットフォームへのアクセスが8月後半に計画されていると報じた。

VentureBeatのローンチ記事によれば、HandoffはLinkedIn上で候補者を特定してメッセージを送ることができる。Harkのローンチ動画で、Adcockはこのエージェントを「all of my recruiting efforts end to end」として採用活動全体に使っていると述べた。

Adcockは採用を通じてスタートアップ界に入った。Archer Aviationの委任状（proxy statement）によると、彼はUniversity of Floridaで経営学の学位を取得し、投資銀行やヘッジファンドで働いた後、オンライン採用マーケットプレイスVetteryを共同設立したという。Adeccoは2018年にVetteryを買収したことで、Adcockはその後のArcher Aviationでの電動航空機への賭けやFigure AIでのヒューマノイドロボットへの取り組みの基礎を得た。

その経験が、Handoffにとって採用が自然な実証の場になる理由だ。Adcockが知っているワークフローであり、繰り返しのブラウジングやメッセージ送信、そして自律ソフトウェアの限界を露呈し得る機微な判断で満ちている。

A product before the hardware

リクエストごとに、Hark Handoffはブラウザ、ファイルシステム、ターミナルを備えた専用の仮想コンピュータを作成する。サービスごとにAPIが提供されるのを待つ代わりに、ウェブサイトをクリックし、スクロールし、タイプして処理を進める。ユーザーは既存のアカウントを接続でき、エージェントは保存された住所、設定、支払い方法、アカウント履歴を使って作業できる。

VentureBeatは、HarkがHandoffに夕食の注文、航空券の予約、求人候補者へのメッセージ送信を行わせていると報じた。同誌はまた、ホテル予約、オンライン調査、ショッピングなどもHarkがエージェントで実行できるタスクとして挙げている。

その範囲はAdcockの賭けの中心だ。Harkによれば、約300万分の画面活動を分析したところ、人々の時間の74.9%がブラウザで過ごされ、1,000のウェブサイトに1つ未満しか公開APIを提供していないことが分かった。これらはHarkが作成した数値だが、基本的な製品上の判断は明快だ：役立つ汎用エージェントは、人々が既に使っているウェブサイトを操作できなければならない。

HandoffはまたHarkの初期の野心を絞り込む。AdcockはHarkを、モデル、ソフトウェア、カスタムデバイスを横断する垂直統合型のパーソナルインテリジェンス企業として描写してきた。5月の資金調達発表は、HarkがParkway Venture Capital主導で70億ドルのポストマネー評価で7億ドルを調達したと伝えた。Nvidia、AMD Ventures、Intel Capital、Qualcomm Ventures、Salesforce Ventures、ARK Invest、Brookfield、Greycroft、Prime Movers Lab、Align Ventures、Tamarack Globalが参加した。

RuntimeWireはラウンドが終了したときに報じたが、この規模の資金調達は、パーソナルAIとネイティブハードウェアに関する幅広い約束を、ユーザーが評価できる何かに変えるという点でHarkに異例の圧力をかけていると報じた。HandoffはAdcockの最初の答えだ。それはソフトウェアで、ブラウザで動作し、Harkがデバイスを出荷する前にユーザーに届く可能性がある。

The benchmark lead has boundaries

HarkはHandoffがOnline-Mind2Webで97.7を獲得したと述べている。このベンチマークはエージェントをライブウェブサイトに対してテストする。Harkはこの結果をOpenAIのGPT 5.4の92.8、AnthropicのClaude Opus 4.8の84.1、GoogleのGemini 2.5 Proの69と比較した。

この主張は概ねHark自身が証明すべきものとして残る。公開されているOnline-Mind2WebのリーダーボードはHarkの97.7というスコアを独立に検証しておらず、Harkの比較は同等の公開結果が利用できない新しい最先端モデルを除外している。

Harkが公開したすべてのテストで首位だったわけではない。WebTailBench v2では、VentureBeatはHandoffが68.6でGPT 5.5の72.3に劣ったと報じた。Harkはそのベンチマークと内部評価を自社のハーネスで実行しており、合格率を計算するために内部のモデル判定器を使用した。

速度の数字にも同様の文脈が必要だ。Harkはターンごとのモデルレイテンシを0.8秒、入力トークンあたり0.18ドル／百万トークン、出力トークンあたり2.37ドル／百万トークンと報告している。Harkは競合モデルを最高の推論レベルに設定した上で、自社のハーネスでこれらの測定を行った。

コストの主張はHandoffの最も強力な初手になるかもしれない。何十ものブラウザ操作をループするエージェントは急速に高コストになり得るため、推論コストの低さは狭いベンチマーク優位性と同じくらい重要になり得る。その利点は、Harkが通常のユーザー負荷下で報告された性能を実現できるかに依存する。

Hark still depends on an unnamed base model

Harkはプレビュー用モデルが監視付きファインチューニングの後に強化学習を行うことで開発されたと述べている。Harkはこれまでにポストトレーニングのみを完了しており、プレトレーニングは今年後半に予定していると認めている。

その順序は、初期のHandoffモデルがHarkがプレトレーニングしていないベースモデルの上に位置していることを意味する。Harkはそのモデルを特定しておらず、Handoffの背後にある独自および公開のトレーニングデータの混合について詳細を明らかにしていない。この省略は重要だ。なぜならHarkのより広い提案は、モデル、ソフトウェア、ハードウェアを一つのシステムとして制御することに基づいているからだ。

Handoffは、すべてのレイヤーを初日から所有していなくても有用な製品になり得る。ポストトレーニングから始めることで、Harkはより大きなモデルプログラムがまだ組み立てられている間に、エージェントアーキテクチャ、トレーニングパイプライン、ユーザー体験をテストできる。また、Harkがプレトレーニングに資本を投じる前に実際のタスクデータを収集する手段も提供する。

Account access raises the stakes

Handoffを有用にする同じアーキテクチャが、最も重大な製品リスクも生む。航空券、ショッピング、採用のアカウントにログインできるエージェントは、住所、支払い情報、メッセージ、ファイルを見ることができる。誤りは単に誤ったチャットボットの回答を生むだけでなく、購入を生じさせたり、メッセージを送信したり、機密データを露出させたりする可能性がある。

Harkはセキュリティとプライバシーを優先課題だと述べているが、技術プレビューはまだ仮想コンピュータへのアクセス制御、ファイルや資格情報の保持期間、誰がセッションを検査できるかを明示していない。これらの詳細は、Handoffが消費者向けの便利機能のままでいるか、企業が運用業務を任せられるソフトウェアになるかを左右するだろう。

Adcockは今やHarkの異例に大きな資金調達と評価の裏に製品を据えた。Handoffは彼の採用経験からより広いパーソナルエージェントへの現実的な道筋を示しており、その仮想コンピュータ設計はAI向けに作られていないウェブサイトに到達する実用的な方法をモデルに与えている。次の試練はHark自身のデモと評価ハーネスの外で起こる ― ユーザーがエージェントに実際のアカウントを託し、安全に仕事を終えることを期待したときだ。