What is Skylight?
為 Windows 應用程式建立 AI 自動化流程，往往需要管理複雜的虛擬機器設定，或仰賴不穩定的工具。Skylight 提供了一種更簡化的替代方案：專為 AI 代理程式設計的虛擬 Windows 電腦。想像一下，您的代理程式就像真人一樣與 Windows GUI 互動——點擊按鈕、輸入文字、解讀螢幕內容——讓您即使在沒有 API 的應用程式中，也能自動化執行任務。
Skylight 提供了強大的基礎架構，因此您可以專注於設計強大的自動化工作流程。我們處理 Windows 環境的佈建、管理和互動層，讓您能夠部署能夠處理先前難以自動化的任務的代理程式。
主要功能
💻 啟動即可使用的 Windows 執行個體： 透過 API 在幾秒鐘內啟動完全配置的虛擬 Windows 機器。每個執行個體都是隔離且安全的，並且已準備好進行遠端存取，以及安裝特定工作流程所需的自訂應用程式。根據需求動態擴展您的部署。
🤖 透過 API 或內建代理程式驅動自動化： 選擇您的控制方法。使用我們簡單易懂的 Interactions API，對滑鼠移動、點擊、鍵盤輸入和螢幕擷取進行精細的程式化控制。或者，利用我們內建的代理程式，它能夠理解自然語言指令來執行任務，並為關鍵操作提供人工介入提示。
👁️ 透過完整可見性進行監督和干預： 透過直接從虛擬桌面進行的即時串流，即時監控每個代理程式的活動。定義安全防護措施，並保留隨時手動控制的能力，確保自動化安全且按照計劃執行。
▶️ 在無程式碼遊樂場中進行實驗： 無需編寫任何程式碼即可感受代理程式的功能。使用 Skylight Playground 向內建的 Windows 代理程式發出自然語言指令，並觀看它在虛擬桌面上即時執行任務——非常適合快速測試和演示。
💾 無縫維護狀態和管理檔案： 執行個體是持久性的，這意味著您可以停止並重新啟動它們，而不會遺失應用程式狀態或資料。輕鬆地將必要的檔案從您的本機上傳到虛擬環境，或下載產生的檔案以供進一步處理。
🧠 受益於執行個體知識： Skylight 執行個體可以保留上下文，並從先前的互動和任務中學習。這有助於您的代理程式在工作流程中遇到類似情況時，變得更有效率和適應性更強。
使用案例：將 Skylight 投入實用
Skylight 解鎖了各種基於 Windows 的情境中的自動化可能性：
自動化舊版軟體： 您的業務依賴於一個關鍵的僅限 Windows 的軟體（例如舊的會計系統、ERP 客戶端或專業的行業工具），該軟體缺少現代 API。您可以部署 Skylight 代理程式來登入、瀏覽介面、從另一個來源（例如試算表）輸入資料、產生報告，並儲存輸出檔案——所有這些都是自動完成的，模擬真人使用者會採取的確切步驟。
簡化 Microsoft Office 任務： 想像一下，您需要根據 Excel 試算表中的資料產生個人化的 PowerPoint 簡報。Skylight 代理程式可以開啟試算表、提取特定的資料點、啟動 PowerPoint、使用該資料填入範本簡報、根據預定義的規則格式化投影片，並儲存最終的
.pptx檔案，以便下載或透過電子郵件傳送。跨應用程式 GUI 工作流程： 考慮一個需要從桌面 CRM 提取資料、在特定的 Windows 實用程式中處理該資料，然後將結果輸入到另一個透過 Windows 執行個體內的瀏覽器存取的 Web 應用程式中的過程。Skylight 代理程式可以協調整個多步驟、多應用程式工作流程，僅透過圖形使用者介面操作。
結論
Skylight 消除了與使用 AI 自動化 Windows 桌面任務相關的重大基礎架構和工具障礙。透過提供可擴展、可觀察且已準備好代理程式的虛擬 Windows 環境，這些環境透過強大的 API 或功能強大的內建代理程式進行控制，Skylight 讓您專注於重要的事情：建立強大、可靠的自動化。無論您是處理舊版系統、與 Office 應用程式整合，還是建立複雜的 GUI 驅動工作流程，Skylight 都提供了一個實用且以開發人員為中心的平台來完成工作。
More information on Skylight
Launched
2025-03
Pricing Model
Freemium
Starting Price
$20 /month
Global Rank
Follow
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<5k
Tech used
Next.js,Vercel,Gzip,Webpack,HSTS
Top 5 Countries
100%
Taiwan
Traffic Sources
4.61%
0.75%
0.2%
15.44%
43.81%
34.56%
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Source: Similarweb (Jun 2, 2025)
Skylight was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-20.
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