用 LiquidAI LFM2.5-2.6B 操作已登录的网页

可以。只要本机 Agent 能运行精确的 LiquidAI LFM2.5-2.6B 权重、解析模型输出的工具调用，并调用 Tabbit CLI，就能让它读取已登录网页。Tabbit Browser 保留网站会话，Tabbit CLI 为 Agent 打开单独的任务标签页。先说明一个版本问题：Liquid 当前已把 LFM2.5-2.6B 标为已弃用。因此，只有在确实需要这个检查点时才继续使用；开始新项目之前应先确认当前的模型与运行时支持情况。

一位 r/LocalLLaMA 用户说，自己用不到 2 GB 显存和自定义 harness 测试后，“没想到这么小的模型也能做到”。这是一条个人本机测试记录，不是浏览器接入证据。模型能否打开网页，还取决于 Agent 宿主、工具解析器和 Tabbit 连接。

要点

• 精确版本应选择后训练权重 LiquidAI/LFM2.5-2.6B，不要误用 -Base。

• Liquid 当前模型目录将 LFM2.5-2.6B 标为已弃用，但 Hugging Face 权重仍可访问。

• LFM Open License 对年收入达到或超过 1,000 万美元的法律实体设置商用限制。

• Pi 可以连接本机 OpenAI 兼容 endpoint。Pi 是否发现 Tabbit skill，与 CLI 启动器是否可调用，是两项独立检查。

• 从一条只读记录开始。按同一稳定编号、精确字段值和来源 URL 复核，之后再起草任何修改。

先确认当前还能运行这个检查点

Liquid 官方模型卡将后训练的 2.6B 权重用于 Agent 场景，并把它与用于微调的 Base 权重分开。模型卡列出 vLLM、SGLang、GGUF、MLX 和 ONNX 等本地部署方式。Liquid 的当前模型目录已将 LFM2.5-2.6B 放进“已弃用模型”，并把其他文本模型列在当前列表中。Hugging Face 上的权重仍然可访问，但这不能证明当前 API 或模型选择器还提供该版本。

官方模型卡说明，LFM2.5-2.6B 是文本模型，上下文长度为 131,072 token。Liquid 建议把它用于工具调用、数据提取和 Agent 任务，但不建议用于 Agent 编程和知识密集型任务。更适合把它当作小型、边界清楚的查记录助手，而不是通用的网页研究员。

商用前还要读完 LFM Open License v1.0。许可规定，商业使用要求法律实体年收入低于 1,000 万美元。模型卡称其为开放权重，不代表没有这项条件。

分开连接模型、Pi 和 Tabbit

Liquid 的发布说明建议把 LFM2.5-2.6B 部署在 OpenAI 兼容 endpoint 后，再接入 Agent 宿主。模型卡还提供了 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 的配置示例。这里采用 Pi，是因为 Liquid 有明确配置示例，而且 Pi 默认扫描 ~/.agents/skills/，用 /skill:name 调用发现的 skill。

1. 启动精确模型 endpoint。 按模型卡的本地推理说明部署后训练权重，不要载入 Base。先确认普通文本提示可以得到回复。

2. 在宿主中检查工具调用。 LFM 模型卡描述了 Pythonic 工具调用格式。Agent 宿主必须解析模型输出并执行对应工具。看到文本或原始工具调用字符串，并不表示浏览器工具已经运行。

3. 由你在 Tabbit Browser 中登录目标网站。 使用你准备读取网站数据的那个 Tabbit 浏览器配置。不要把密码、会话 token 或验证码放进提示词。

4. 在 Pi 中安装或发现 Tabbit skill。 调用方式为 /skill:tabbit。先确认 Pi 能读取 skill，再单独确认本机 Tabbit CLI 启动器可用。能看到 skill 描述不等于 CLI 已连接。

5. 先打开无害测试页。 Tabbit CLI 完整指南介绍任务标签页和命令；Agent 连接已有浏览器解释浏览器接入边界，首任务清单适合做只读预检。

下面的 CLI 冒烟测试只检查浏览器连接，不表示 LFM 已经调用过工具：

"$HOME/.local/bin/tabbit-cli" nodejs --task "LFM browser smoke test" --request-id lfm-smoke-001 <<'JS'
await page.goto("https://example.com/", {waitUntil: "domcontentloaded"});
return await tabbit.observe({frames: "none", maxChars: 2000});
JS

每次新程序使用唯一的 --request-id。只有看见预期的页面标题后，才把公共冒烟测试页换成自己有权访问的页面。如果宿主的工具轨迹为空，先修正模型输出、运行时或解析器，不要据此判断浏览器流程。选择连接方式时，也可以参考浏览器 MCP 与 CLI 对比。

用同一稳定编号核对两个页面

给本机 Agent 一个范围很窄的只读任务。比如，一个支持工单看板和一个客户账户页面中都显示虚构编号 CASE-EXAMPLE-104。要求 Agent 精确匹配编号，不要用姓名或模糊描述，因为后者可能匹配到多条记录。编号和示例字段都只是说明，不是 Tabbit 的真实演示结果。

如果编号重复、页面显示登录入口或字段被隐藏，就报告不确定性并停止。不要让模型“猜最可能是哪一条”。需要读取更大的只读表格时，可以看网页数据提取为 CSV；要整理带来源的简报，可以参考浏览器研究工作流。

将读取结果保存为命名草稿

要求 Agent 返回报告，并把它保留为命名草稿，例如 LFM2.5-2.6B 记录核对 — CASE-EXAMPLE-104。检查时保留两个来源页在单独的 Tabbit 任务标签页中。草稿应列出同一个记录编号、两个页面上的精确字段值、两个 URL，以及冲突或未知项。这样复核点是可见的：人在把内容复制到工单或执行修改前，可以逐行对照两个浏览器页面。

请通过本机 Agent 使用当前选择的 LiquidAI LFM2.5-2.6B endpoint，并调用 Tabbit CLI。在我当前的 Tabbit Browser 环境中，用单独的任务标签页打开 [页面A_URL] 和 [页面B_URL]。只读取编号精确等于 [记录编号] 的那条记录。不要编辑、提交、导出或更改筛选条件。

返回一份 Markdown 草稿，名称为“LFM2.5-2.6B 记录核对 — [记录编号]”。内容包括：两个页面各自的标题与 URL、精确编号、请求的字段 [字段1, 字段2]、每个字段的匹配或冲突，以及标记为“未知”的不可用值。列出每个页面是否实际调用浏览器工具。如果任一页面中该编号不唯一，请停止并报告歧义。

预期输出：包含来源链接、精确字段、冲突、未知项和“未执行写入操作”的双页比较。这是示例测试流程，不是已经完成的模型测试或生产站点测试。

把草稿与两个页面的可见内容对照。如果编号、字段或 URL 错误，先更正草稿，再重新读取，不能先改网页。任务标签页与原有工作标签页分开，避免影响其他工作。另一种本机宿主可参考Codex 与 Tabbit CLI 设置；浏览器权限说明介绍了另一项独立权限检查。

本任务的父级准备工作在本地测试页验证过一次 CLI 登录态复用：未登录时返回 401，设置短时测试 cookie 后，第二个任务读到了 Release notes review 和 GEO-104。这只说明该测试夹具中的 CLI 会话复用有效，不代表 Pi、LFM2.5-2.6B 或本文双页提示词已经端到端跑通。

什么时候不该选 LFM2.5-2.6B

只有在运行时能提供精确检查点、任务规模也足够小时，才考虑这一路线。Liquid 官方模型卡明确不推荐它用于 Agent 编程和知识密集型任务。社区反馈也只覆盖窄场景：一位 Reddit 用户报告模型通过自定义 harness 找到了深层目录中的文件；另一位用户认为它适合快速小任务，但重要任务会换用其他模型。这些都是个人经历，不是网页任务评测。

一位 YouTube 作者对本机 OpenCode 的测试围绕编程、推理和工具调用展开。这是该作者在一个客户端中的测试，不是 Tabbit 兼容性证据。面对高风险或长流程网页操作，应使用已经在目标网页和权限边界中验证过的模型与宿主。

如果没有必须使用 2.6B 这一版，就从 Liquid 当前目录选择模型。如果确实需要它，就分别核对权重、运行时、Agent 宿主、Tabbit skill 和网站登录态。Tabbit CLI 指南介绍浏览器连接，浏览器 Agent 教程还介绍了其他只读任务。

Secholar.L

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