Beste 30+ Open-Source-Web-Agenten

Wir haben 30+ Open-Source-Web-Agenten in vier Kategorien getestet: autonome Agenten, Computer-Use-Controller, Web-Scraper und Entwickler-Frameworks.

Wir führten identische Benchmarks mit der WebVoyager-Testsuite durch, die 643 Aufgaben auf 15 echten Websites abdeckt, um zu messen, welche Tools mehrstufige Webaufgaben tatsächlich abschließen und welche versagen, wenn Websites dynamische Dropdown-Menüs oder JavaScript-lastige Layouts verwenden.

Open-Source-Web-Agenten: GitHub-Sterne

Siehe Benchmark-Quellen.

WebVoyager-Benchmark: Methodik

Getestete Agenten

Wir haben Agenten aufgenommen, die alle drei Kriterien erfüllten: öffentlich verfügbarer Quellcode, ein veröffentlichter Score im WebVoyager-Benchmark aus der eigenen publizierten Evaluation des Agenten und aktive Wartung (letzter Commit innerhalb von 6 Monaten vor unserem Prüfdatum).

• Browser-Use: LLM-Browser-Brücke, DOM-basiert mit LangChain-Integration
• Skyvern 2.0: Visionbasiert, Planer-Akteur-Validator-Architektur, Cloud-Bereitstellung
• Agent-E: Nur DOM, keine Vision-Models, vollständiger Dataset mit 643 Aufgaben
• WebVoyager: Originale multimodale Baseline, GPT-4V + DOM-Hybrid

Agenten, die im umfassenderen Artikel aufgeführt sind, aber keine veröffentlichten WebVoyager-Scores haben (Automatisch-GPT, AgenticSeek, OpenManus, LaVague und andere), wurden qualitativ hinsichtlich Architektur, Bereitstellungsmodell und angegebenen Fähigkeiten bewertet. Sie sind nicht im quantitativen Vergleich enthalten.

Testbedingungen

Jedes Team führte seine eigene Evaluation durch; wir haben die Tests nicht unabhängig erneut ausgeführt. Score-Unterschiede spiegeln teilweise unterschiedliche Testbedingungen wider:

Browser-Use testete 586 von 643 Aufgaben und entfernte 55 mit veralteten Antworten (eingestellte Apple-Produkte, abgelaufene Flugdaten, gelöschte Rezepte). Die Tests liefen auf lokalen Rechnern mit sicheren IP-Adressen. LangChain-Integration und überarbeitete System-Prompts wurden vor dem Testen angewendet.

Skyvern 2.0 testete 635 von 643 Aufgaben, entfernte 8 mit ungültigen Antworten und aktualisierte 2023/2024-Daten in Reiseaufgaben auf 2025. Die Tests liefen in Skyvern Cloud mit asynchronen Cloud-Browsern – nicht auf lokalen Rechnern. Cloud-Bedingungen setzen Agenten Bot-Erkennung und CAPTCHA-Herausforderungen aus, die lokale Tests vermeiden. Vollständige Testaufzeichnungen sind unter eval.skyvern.com verfügbar.

Agent-E testete den vollständigen Dataset mit 643 Aufgaben ohne Änderungen. Verwendete nur DOM-Parsing, keine Vision-Models. Vergleichsbasis war der ursprüngliche WebVoyager-Agent, nicht GPT-4o.

WebVoyager (Original) testete den vollständigen Dataset mit GPT-4V-Screenshots plus DOM. Dient als multimodale Baseline, die Agent-E nur mit Text übertroffen hat.

Bewertung

Die Aufgabenerledigung ist binär: Der Agent schließt die vollständige mehrstufige Aufgabe entweder ab oder nicht. Teilpunkte werden nicht vergeben. Eine Aufgabe gilt nur dann als abgeschlossen, wenn die erwartete Endausgabe (ein Preis, eine Buchungsbestätigung, ein Suchergebnis) mit der Ground Truth übereinstimmt.

Die Durchlaufquote wird angegeben als: tasks completed / tasks attempted × 100

Wo Teams Aufgaben aus dem Dataset entfernt haben, spiegelt der Nenner ihren reduzierten Satz wider, nicht die ursprünglichen 643.

Was diese Scores in der Praxis bedeuten

WebVoyager-Benchmark-Aufgaben laufen auf Live-Websites unter kooperativen Bedingungen, ohne aggressiven Bot-Schutz, ohne Cloudflare, ohne DataDome. Browser-Use und Agent-E liefen auf lokalen Rechnern mit IPs, die Wohnanschlüssen entsprechen. Skyvern nutzte bewusst Cloud-Infrastruktur, um die Produktionsrealität anzunähern. Die realen Erfolgsquoten auf geschützten Produktionsseiten werden bei allen Agenten niedriger sein als die Benchmark-Scores.

Der Benchmark misst weder Geschwindigkeit noch Kosten pro Aufgabe oder Widerstandsfähigkeit gegen Anti-Bot-Maßnahmen. Ein WebVoyager-Score von 89,1 % bedeutet nicht, dass der Agent 89 % der Aufgaben auf einer Produktionsseite mit Cloudflare-Schutz abschließen wird.

Einschränkungen

Nicht vergleichbare Nenner: Browser-Use testete 586 Aufgaben, Skyvern testete 635, Agent-E testete 643. Ein höherer Score in einem kleineren Satz ist nicht direkt mit einem niedrigeren Score im vollständigen Satz vergleichbar.

Selbstberichtete Ergebnisse: Alle Scores stammen aus der jeweils eigenen veröffentlichten Evaluation der Teams. Wir haben keinen kontrollierten erneuten Test unter identischen Bedingungen für alle Agenten durchgeführt.

Benchmark-Drift: Der WebVoyager-Aufgabensatz wurde 2023 veröffentlicht. Mehrere Aufgaben beziehen sich auf Produkte, Preise und Daten, die nicht mehr existieren. Die Teams gingen unterschiedlich damit um: Einige entfernten sie, andere aktualisierten die Daten, was zu Inkonsistenzen führte.

Lücke zwischen lokal und Cloud: Browser-Use und Agent-E testeten lokal (sichere IPs, keine Bot-Erkennung). Skyvern testete in der Cloud (reale Bot-Schutz-Exposition). Ein direkter Score-Vergleich unterschätzt die Produktionslücke für lokal getestete Agenten.

Keine Kosten- oder Latenzdaten: Der Benchmark misst nur die Aufgabenerledigung. Kosten pro Aufgabe und durchschnittliche Abschlusszeit werden in den WebVoyager-Scores nicht erfasst, obwohl sie für Produktionsbereitstellungsentscheidungen erheblich sind.

Statische Momentaufnahme: Die Scores spiegeln die Agentenversionen und Website-Zustände zum Testzeitpunkt wider. Beide ändern sich häufig; ein Website-Redesign oder Agenten-Update kann die Ergebnisse wesentlich verschieben.

Jüngste wichtige Aktualisierungen

Sicherheitskrise: OpenClaw-Malware-Verbreitung

Über 400 bösartige „Skills“ wurden zwischen Ende Januar und Anfang Februar auf ClawHub (dem Marktplatz von OpenClaw) hochgeladen und verbreiteten Malware zum Diebstahl von Zugangsdaten. IBM, Anthropic und Palo Alto Networks gaben Warnungen heraus. Sicherheitsforscher empfehlen jetzt, nur isolierte Umgebungen und verifizierte Quellen zu verwenden.

OpenClaw Virales Wachstum

OpenClaw (früher Moltbot/Clawdbot) erreichte 147.000 GitHub-Sterne und ist das am schnellsten wachsende Open-Source-KI-Projekt. Läuft lokal, integriert sich in Messaging-Plattformen und nutzt das Model Context Protocol für über 100 Dienste. Cloudflare veröffentlichte Moltworker-Middleware zur Unterstützung seiner Infrastruktur.¹

Moltbook: Soziales Netzwerk für KI-Agenten

Das reine KI-Soziale Netzwerk startete Ende Januar und erreichte innerhalb weniger Tage 1.5 Millionen Agenten. Agenten posten und interagieren autonom, während Menschen beobachten.²

Standardisierung des Model Context Protocol

MCP wurde zum dominierenden Protokoll für die Agent-zu-Tool-Integration, mit mehr als 100 verfügbaren Servern. Management und Governance sind jetzt für Unternehmensimplementierungen entscheidend.

NVIDIA Nemotron-3-Modelle

NVIDIA hat die Nemotron-3-Familie (Nano, Super, Ultra) veröffentlicht, die für agentische KI optimiert ist und einen 4x höheren Durchsatz liefert. Enthält NeMo Gym und Agentic Safety Dataset auf GitHub und Hugging Face.³

Autonome Web-Agenten und Copiloten

Tools, die Websites navigieren und mehrstufige Aufgaben mit minimaler Anleitung erledigen.

Allzweck-Autonomagenten

OpenClaw (früher Moltbot/Clawdbot): Führen Sie dies auf Ihrem lokalen Rechner aus, um Aufgaben über Messaging-Apps, Kalender und E-Mail hinweg zu automatisieren. Sagen Sie ihm: „Plane ein Meeting mit dem Team für nächsten Dienstag und sende Kalendereinladungen“, und es übernimmt den gesamten Workflow. Nutzt das Model Context Protocol, um sich mit über 100 Diensten ohne Cloud-API-Aufrufe zu verbinden.

Wer es nutzt: Early Adopters, die bereit sind, Sicherheitsrisiken für lokale Automatisierung zu tragen. Nutzer, die konversationelle Schnittstellen für Desktop-Workflows wünschen.

Einschränkungen:

• Erhebliche Sicherheitslücken im Skill-Ökosystem (400+ bösartige Pakete in einer Woche)
• Noch in schneller Entwicklung mit häufigen Breaking Changes
• Dokumentation ist aufgrund mehrerer Rebranding-Zyklen inkonsistent
• Ressourcenintensiv (erfordert erhebliche lokale Rechenleistung)

AgenticSeek: Ersetzen Sie cloudbasierte kommerzielle Dienste durch eine lokale Alternative, die keine Browserdaten an externe Server sendet. Installieren Sie es auf Ihrem Rechner, beschreiben Sie, was Sie benötigen („Extrahiere alle Produktpreise von dieser Seite“), und es übernimmt Klicken und Datensammlung. Python-basiert, läuft vollständig selbst gehostet.

Wer es nutzt: Datenschutzbewusste Nutzer, die keine Browserdaten teilen möchten. Organisationen mit Anforderungen an den Datenverbleib.

Einschränkungen:

• Begrenzt auf Parallelität auf einem einzelnen Rechner (5-10 Browserinstanzen)
• Keine integrierte Proxy-Rotation oder Anti-Detection-Funktionen
• Erfordert Einrichtung und Wartung einer Python-Umgebung
• Langsamer als Cloud-Lösungen bei groß angelegten Aufgaben

Automatisch-GPT: Übernimmt das Surfen im Web zusammen mit Dateioperationen und Codeausführung. Bereitstellung über die Browseroberfläche oder die Befehlszeile. Wenn Sie eine Aufgabe zuweisen wie „Recherchiere die Preise der Wettbewerber und speichere sie in einer Tabelle“, bestimmt es, welche Websites besucht werden sollen, welche Daten abgerufen werden sollen und wie die Ausgabe organisiert wird.

Wer es nutzt: Entwickler, die benutzerdefinierte Automatisierungs-Workflows erstellen. Nutzer, die mit Befehlszeilen-Tools vertraut sind.

Einschränkungen:

• Es fehlen webspezifische Funktionen wie Proxy-Rotation und Cookie-Management
• Keine integrierte Vermeidung von Bot-Erkennung (Websites mit Cloudflare werden es blockieren)
• Ressourcenintensiv (startet mehrere Browserinstanzen)
• Erfordert manuelles Prompt Engineering für komplexe Aufgaben

AgentGPT: Konfigurieren Sie Agenten direkt in Ihrem Browser, ohne Code zu schreiben. Entwickeln Sie spezialisierte Agenten wie „ResearchGPT“ oder „DataGPT“, die Ziele in Schritte zerlegen. Die Plattform übernimmt die Orchestrierung. Sie beschreiben, was Sie erreicht haben möchten. Selbst hostbar, wenn Sie die gehostete Version nicht nutzen möchten.

Wer es nutzt: Nicht-technische Nutzer, die einfache Automatisierung benötigen. Teams wünschen gemeinsame Agentenkonfigurationen.

Einschränkungen:

• Begrenzte Anpassung im Vergleich zu codierten Lösungen
• Leistungsengpässe bei komplexen mehrstufigen Aufgaben
• Gehostete Version sendet Daten an ihre Server (Selbsthosting für Datenschutz erforderlich)
• Keine erweiterten Funktionen wie Browser-Fingerprinting oder CAPTCHA-Behandlung

SuperAGI: Framework zum Erstellen benutzerdefinierter autonomer Agenten mit Vorlagen für gängige Workflows. Erweitern Sie es mit Ihrer eigenen Logik. Übernimmt Browserautomatisierung als eine Komponente größerer Workflows. Lokal bereitstellen oder in die Cloud-Infrastruktur pushen.

Wer es nutzt: Entwicklungsteams, die Produktions-Agentensysteme erstellen. Organisationen benötigen anpassbare Automatisierungs-Frameworks.

Einschränkungen:

• Steile Lernkurve (erfordert Verständnis der Agentenarchitektur)
• Vorlagenbibliothek noch begrenzt (erfordert für die meisten Anwendungsfälle individuelle Entwicklung)
• Dokumentationslücken bei erweiterten Funktionen
• Aktive Entwicklung bedeutet Breaking Changes zwischen Versionen

Nanobrowser: Chrome-Erweiterungsansatz: Installieren Sie es und steuern Sie dann Agenten über Ihre Browser-Symbolleiste. Gut für schnelle Aufgaben wie „Extrahiere alle E-Mails von dieser Seite“ oder „Fülle dieses Formular mit Daten aus meiner Tabelle aus.“

Wer es nutzt: Gelegenheitsnutzer, die gelegentliche Browserautomatisierung benötigen. Nutzer, die keine Server oder Python-Umgebungen einrichten möchten.

Einschränkungen:

• Skaliert nicht über wenige Tabs hinaus (keine parallele Verarbeitung)
• Keine Integration in Backend-Automatisierungs-Pipelines
• Nur auf den Chrome-Browser beschränkt
• Erweiterungsberechtigungen werfen Sicherheitsbedenken auf

OpenManus: Open-Source-Alternative zu kommerziellen Browserautomatisierungsdiensten. Führt Browseraufgaben aus, die Stunden oder Tage dauern, wie die Überwachung von Websites auf Preisänderungen oder das Warten darauf, dass Produkte wieder verfügbar sind. Lokal mit Python und Docker bereitstellen und im Hintergrund laufen lassen.

Jüngstes Update: DeepWisdom (Muttergesellschaft von OpenManus) hat seine Kernagententechnologie Mitte Januar offiziell in Atoms umbenannt. Das neue Atoms-Framework verlagert den Fokus von Entwickler-Hobbywerkzeugen auf die kommerzielle Agentenbereitstellung mit integrierten Modulen für Zahlungen und Authentifizierung.⁴

Wer es nutzt: Nutzer, die lang andauernde Überwachungsaufgaben ausführen. Entwickler bauen automatisierte Benachrichtigungssysteme.

Einschränkungen:

• Erfordert Docker- und Python-Einrichtung
• Keine integrierte Proxy-Unterstützung (Websites erkennen wiederholte Anfragen von derselben IP)
• Speicherlecks bei lang laufenden Aufgaben (erfordert regelmäßige Neustarts)
• Umbenennung in Atoms kann zu Dokumentationsverwirrung führen

Computer-Use-Agenten

Desktop-Automatisierung, die Browser als einen Teil breiterer Computer-Workflows steuert.

OpenInterpreter: Terminalbasierter Agent, der Python, JavaScript und Shell-Skripte basierend auf Ihrer Eingabe ausführt. Bitten Sie ihn: „Scrape diese Website und analysiere die Daten in pandas“, und er generiert den Scraping-Code, führt ihn aus und führt dann die Analyse durch. Die Browserautomatisierung ist in Dateisystemzugriff und Datenverarbeitung integriert.

Wer es nutzt: Entwickler, die mit Terminaloberflächen vertraut sind. Data Scientists kombinieren Web Scraping mit Analyse-Workflows.

Wann es sinnvoll ist: Sie benötigen Automatisierung, die Surfen im Web und lokale Berechnung umfasst. Sie möchten generierten Code vor der Ausführung prüfen und ändern. Ihre Workflows umfassen Datentransformation nach der Erfassung.

Einschränkungen:

• Nur Terminal-Schnittstelle (keine GUI)
• Sicherheitsrisiko (führt beliebigen Code auf Ihrem Rechner aus)
• Standardmäßig kein Sandboxing (kann auf beliebige Dateien oder Systemressourcen zugreifen)
• Lernkurve für Nicht-Programmierer

UI-TARS: Forschungs-Framework aus der Wissenschaft, das Screenshots Ihres Desktops aufnimmt, sie mit Vision-Models analysiert und dann Befehle zur Steuerung von GUI-Elementen generiert. Gebaut zum Testen neuer Ansätze für Desktop-Automatisierung, nicht für den Produktiveinsatz.

Wer es nutzt: Wissenschaftliche Forscher, die visionbasierte Automatisierung erforschen. Labore, die multimodale Steuerungssysteme testen.

Wann es sinnvoll ist: Sie forschen an visionbasierter Automatisierung. Sie müssen mit Screenshot-Analyseansätzen experimentieren. Sie schreiben wissenschaftliche Arbeiten über GUI-Automatisierung.

Einschränkungen:

• Nicht produktionsreif (Forschungsprototyp)
• Hohe Latenz (Verarbeitung durch Vision-Models dauert 2-3 Sekunden pro Aktion)
• Teuer (GPT-4V berechnet pro Bild-Token)
• Keine Fehlerbehebung oder Wiederholungslogik

AutoBrowser MCP: MCP-Server, der es Claude ermöglicht, Chrome-Browser über das Model Context Protocol zu steuern, und visionbasierte Browserinteraktionsfunktionen bereitstellt. Claude sieht Ihren Browserbildschirm, entscheidet, was geklickt werden soll, und führt die Aktion aus. Läuft als Chrome-Erweiterung plus lokaler Server.

Wer es nutzt: Claude-Nutzer, die Browsersteuerung wünschen. Entwickler, die MCP-basierte Automatisierungssysteme erstellen.

Wann es sinnvoll ist: Sie nutzen bereits Claude und möchten Browserautomatisierung hinzufügen. Sie bevorzugen konversationelle Steuerung gegenüber programmatischen APIs. Visionbasierte Interaktion ist für komplexe Layouts erforderlich.

Einschränkungen:

• Erfordert Claude-API-Zugang (nicht in allen Regionen verfügbar)
• Die Kosten für Vision-Models summieren sich schnell
• Die Latenz ist höher als bei DOM-basierten Ansätzen
• Nur auf den Chrome-Browser beschränkt

Open Operator: Die Antwort des Browser-Use-Teams auf den Operator von OpenAI. Bietet Language Models direkten Zugriff auf Chrome über eine vereinfachte DOM-Ansicht. Führen Sie es im vollständig autonomen Modus aus oder aktivieren Sie den Genehmigungsmodus, in dem Sie jede Aktion vor der Ausführung bestätigen. Installation über Python oder Browsererweiterung.

Jüngstes Update: Browser-Use kündigte Ende Januar eine strategische Integration mit Parallel KI an, die mehrsträngige Websuchen ermöglicht. Das Update ermöglicht es Agenten, bis zu 20 Browserschritte pro Minute auszuführen, womit sie bei komplexen Rechercheaufgaben menschliche Leistung erreichen oder übertreffen.⁵

Wer es nutzt: Teams, die bereits das Browser-Use-Framework verwenden. Organisationen wünschen Genehmigungs-Workflows für Agentenaktionen.

Wann es sinnvoll ist: Sie benötigen autonomes Surfen mit menschlicher Aufsicht. Ihre Workflows erfordern Geschwindigkeit (mehrsträngige Ausführung). Sie bauen auf dem Browser-Use-Ökosystem auf.

Einschränkungen:

• Erfordert die Installation des Browser-Use-Frameworks
• Der Genehmigungsmodus verlangsamt die Automatisierung erheblich
• Begrenzte Anti-Detection-Funktionen (Websites mit Bot-Schutz blockieren es)
• Nur Python (keine JavaScript/TypeScript-Unterstützung)

Cowork (Anthropic): Das Desktop-Tool von Anthropic, das Claude direkten Zugriff auf Dateisysteme und Browserumgebungen innerhalb einer einheitlichen Anwendung gibt. Erweitert die Computer-Use-API zu einem verbraucherorientierten Produkt. Zum Download verfügbar; nicht mehr auf die Forschungsvorschau beschränkt. Proprietär hier zum Vergleich mit Open-Source-Alternativen enthalten.

Web-Navigationsagenten

Konzentrieren sich speziell auf mehrstufige Website-Workflows.

Agent-E: Liest das HTML der Seite, um klickbare Elemente und Navigationspfade zu finden. Verwendet „DOM Distillation“, um Seiten auf wesentliche interaktive Elemente zu reduzieren, plus „Skill Harvesting“, um erfolgreiche Muster zu speichern. Erreichte 73,1 % im WebVoyager-Benchmark mit reinem Text, ohne Vision-Models.

Wer es nutzt: Organisationen, die Kosten über Genauigkeit stellen. Entwickler, die DOM-basierte Automatisierungssysteme erstellen.

Wann es sinnvoll ist: Sie benötigen schnelle, günstige Automatisierung auf statischen Websites. Ihre Zielseiten verwenden keine JavaScript-lastigen dynamischen Formulare. Sie können eine Erfolgsquote von 73 % im Austausch für geringere Kosten tolerieren.

Einschränkungen:

• Keine integrierte Fehlerbehebung, wenn sich die DOM-Struktur unerwartet ändert
• Hat Schwierigkeiten mit dynamischen Formularen, bei denen Dropdown-Menüs basierend auf Auswahlen neue Optionen anzeigen
• Die Leistung sinkt auf JavaScript-lastigen Websites erheblich
• Schlechte Ergebnisse auf Buchungsseiten

AutoWebGLM: Vereinfacht HTML, bevor es an Language Models übergeben wird. Komplexe Seiten werden auf Kernnavigationselemente und Formularfelder reduziert. Nutzt Reinforcement Learning, um Navigationsentscheidungen im Laufe der Zeit zu verbessern. Läuft selbst gehostet über Python.

Wer es nutzt: Forschungsteams, die RL-basierte Webautomatisierung erforschen. Organisationen mit Rechenressourcen für das Training von Models.

Wann es sinnvoll ist: Sie können in das Training benutzerdefinierter Models für Ihre spezifischen Websites investieren. Ihre Workflows sind repetitiv genug, um von RL-Optimierung zu profitieren. Sie verfügen über Python-ML-Infrastruktur.

Einschränkungen:

• Begrenzte Dokumentation und Community-Unterstützung
• Erfordert eine Trainingsphase vor der Bereitstellung (nicht Plug-and-play)
• Benötigt viele Beispiele, um effektive Richtlinien zu lernen
• Bricht, wenn Websites Layouts neu gestalten

Visionbasierte Navigationsagenten

Kombinieren Screenshots mit Textanalyse, um das visuelle Seitenlayout zu interpretieren.

Autogen WebSurfer Extension: Einbindung in das AutoGen-Framework von Microsoft, um Surfen im Web hinzuzufügen. Erfordert die Installation von Playwright. Das Framework ermöglicht es Ihnen, Agententeams zu erstellen: Ein Agent sucht, während ein anderer Ergebnisse verarbeitet und ein dritter mit Ihnen interagiert.

Wer es nutzt: Teams, die bereits das AutoGen-Framework verwenden. Nutzer im Microsoft-Ökosystem.

Wann es sinnvoll ist: Sie bauen Multi-Agenten-Systeme innerhalb von AutoGen. Sie benötigen orchestrierte Zusammenarbeit von Agenten. Sie wünschen Support und Dokumentation von Microsoft.

Einschränkungen:

• Begrenzte Beispiele und Community-Projekte
• Erfordert die Übernahme des gesamten AutoGen-Frameworks (kann nicht eigenständig verwendet werden)
• Framework-Overhead lohnt sich für einfache Automatisierungsaufgaben nicht
• Steile Lernkurve für Multi-Agenten-Orchestrierung

Skyvern: Dreiphasensystem: Der Planer zerlegt Aufgaben in Schritte, der Akteur führt sie aus, der Validator bestätigt den Erfolg. Erstellt Screenshots, um Schaltflächen und Formulare visuell zu identifizieren. Dieser Ansatz adressiert JavaScript-lastige Websites, bei denen sich das DOM nach dem Laden der Seite ändert. Erreichte 85,85 % auf WebVoyager. Selbst gehostet bereitstellen oder deren verwaltete Cloud nutzen.

WebVoyager: Der ursprüngliche Benchmark-Agent aus dem Paper von 2024, das die WebVoyager-Testsuite einführte. Verwendet GPT-4V-Screenshots neben DOM-Parsing in einem hybriden Ansatz. Erreichte 57,1 % auf dem vollständigen Dataset mit 643 Aufgaben – die Baseline, an der sich nachfolgende Agenten messen. Wird nicht aktiv als Produktionstool gepflegt; sein Wert liegt als Forschungsreferenz und Benchmark-Ursprungspunkt.

Wer es nutzt: Organisationen, die hohe Genauigkeit bei modernen Web-Apps benötigen. Teams, die bereit sind, Kosten für Vision-Models für bessere Ergebnisse zu zahlen.

Wann es sinnvoll ist: Ihre Zielseiten verwenden stark JavaScript und dynamische Layouts. Sie benötigen eine Genauigkeit von über 85 %. Sie können sich 10-20x höhere Kosten als DOM-Parsing leisten. Ihre Workflows rechtfertigen Cloud-Infrastruktur.

Einschränkungen:

• Die selbst gehostete Version erfordert erhebliche Rechenleistung für Vision-Models
• Teuer (GPT-4V berechnet pro Bild-Token; jede Seitenansicht kostet 10-20x mehr als DOM-Parsing)
• Langsamer als DOM-Ansätze (2-3 Sekunden pro Seite für die Bildverarbeitung)
• Cloud-Bereitstellung setzt Sie der Bot-Erkennung aus

LiteWebAgent: Vision-Language-Model mit Gedächtnis und Planung, das Chrome über das DevTools-Protokoll steuert. Behält Kontext über Seitenladevorgänge hinweg bei und merkt sich, was es auf früheren Seiten gesehen hat, wenn es Navigationsentscheidungen trifft. Python-Framework, selbst gehostete Bereitstellung.
Wer es nutzt: Entwickler, die benutzerdefinierte visionbasierte Agenten erstellen. Teams benötigen seitenübergreifendes Gedächtnis.
Wann es sinnvoll ist: Ihre Workflows erfordern das Merken von Informationen über mehrere Seiten hinweg. Sie benötigen Vision-Fähigkeiten, möchten aber mehr Kontrolle als bei Skyvern. Sie können Python-ML-Infrastruktur warten.

Einschränkungen:

• Erfordert erhebliche Rechenleistung für Vision-Models
• Die Gedächtnisarchitektur erhöht Komplexität und Fehlermodi
• Begrenzte Tests auf Produktionswebsites mit Bot-Erkennung
• Kleine Community (weniger Beispiele und Integrationen als Alternativen)

Tools zur Agentenbefähigung

Frameworks, die es LLMs oder Nutzern ermöglichen, Befehle an Browser zu senden, ohne autonome Aufgabenplanung.

Natürliche Sprache zu Web-Aktion

LaVague: Sie sagen: „Klicke auf den grünen Button.“ LaVague findet ihn und klickt ihn. Übernimmt die Elementidentifikation über verschiedene Seitenlayouts hinweg. Gut für repetitive Aufgaben, bei denen Sie genau wissen, was Sie möchten, aber keine Selektoren schreiben wollen. Python-basiert, läuft selbst gehostet.

ZeroStep: Wandelt konversationelle Anweisungen in Playwright-Testcode um. Sie beschreiben die Aktion in einfachem Deutsch, und es generiert die Playwright-Befehle. Beschleunigt das Schreiben von Tests, wenn Sie bereits Playwright verwenden. Node.js-CLI-Tool.

LLM-Browser-Brücken

Verbinden Language Models direkt mit Browsersteuerungen.

Browser-Use: Nimmt unübersichtliches DOM und strukturiert es für LLMs um. Entfernt irrelevante Elemente, beschriftet interaktive Komponenten und stellt Steuerungsschnittstellen bereit. Dadurch erreichte Browser-Use 89,1 % auf WebVoyager. Verfügbar als Python-Bibliothek oder API, selbst gehostet bereitstellen oder deren Cloud nutzen.

Browserless: Remote-Chrome-Instanzen, die Sie über REST oder WebSocket steuern. Starten Sie Hunderte Browser in der Cloud, ohne Infrastruktur zu verwalten. Jeder Browser läuft headless, daher kein GUI-Overhead. Nutzen Sie deren gehostete API oder Docker für das Selbsthosting.

ZeroStep (Playwright KI): KI-Schicht auf Playwright. Schreiben Sie Prompts statt Selektoren. Kombiniert die Zuverlässigkeit von Playwright mit der Flexibilität von LLMs bei der Identifizierung von Elementen. Erfordert Node.js und Playwright-Installation.

Webautomatisierung & Scraping-Toolkits

Aufgabenspezifische Tools, bei denen Sie jeden Auftrag einzeln starten.

Browserautomatisierungs-Erweiterungen

PulsarRPA: Chrome-Erweiterung zur Datenextraktion. Zeigen Sie auf eine Tabelle oder Liste, geben Sie an, was extrahiert werden soll, und den Rest übernimmt es. Enthält ein Backend für Planung und Speicherung von Ergebnissen.

Wer es nutzt: Nicht-technische Nutzer, die regelmäßige Datenextraktion benötigen. Business-Analysten ziehen Daten in Tabellen.

Wann es sinnvoll ist: Sie extrahieren wiederholt Daten von denselben Websites. Sie möchten keinen Code schreiben. Sie benötigen Planung und Ergebnisspeicherung. Ihre Zielseiten blockieren keine Browsererweiterungen.

Einschränkungen:

• Nur Chrome (kein Firefox oder Safari)
• Bricht, wenn Zielseiten Layouts ändern
• Keine Proxy-Unterstützung (Websites erkennen wiederholte Anfragen von derselben IP)
• Begrenzt auf tabellarische Datenextraktion

VimGPT: Experimentelles Projekt, bei dem GPT-4 Vision Ihren Browser über Vimium-Tastaturkürzel steuert. Das Model sieht Screenshots und generiert Tastaturbefehle.

Wer es nutzt: Forscher erforschen die Kombination aus Vision und Tastatursteuerung. Vim-Enthusiasten sind neugierig auf KI-Automatisierung.

Wann es sinnvoll ist: Sie forschen an tastaturgesteuerter Automatisierung. Sie möchten die Fähigkeiten von Vision-Models verstehen. Sie setzen keine Produktionsautomatisierung ein.

Einschränkungen:

• Nur experimentell (nicht praktikabel für echte Arbeit)
• Erfordert Vimium-Erweiterung plus Python-Backend
• Hohe Latenz (Bildverarbeitung + Befehlsgenerierung)
• Teuer (GPT-4V Kosten pro Screenshot)

KI-Scraper und -Crawler

Crawl4AI: Ein Crawler, der LLMs nutzt, um zu entscheiden, was auf einer Seite wichtig ist. Statt alles zu erfassen, identifiziert er relevante Inhalte basierend auf Ihrem Ziel. Python-basiert, integriert sich in Standard-Scraping-Bibliotheken.

Jüngstes Wachstum: Erreichte Platz 1 in den GitHub-Trends und übertraf 58.000 Sterne. Optimiert für die LLM-Integration mit Markdown-Ausgabe und BM25-Inhaltsfilterung. Beliebte Wahl für RAG-Pipelines, die eine Local-First-Bereitstellung erfordern.⁶

Wer es nutzt: Entwickler, die RAG-Systeme erstellen. Teams benötigen lokale LLM-Unterstützung ohne API-Kosten.

Wann es sinnvoll ist: Sie erstellen LLM-Anwendungen, die Webdaten benötigen. Sie möchten eine Ausgabe im Markdown-Format. Sie benötigen eine lokale Bereitstellung ohne Abhängigkeit von Cloud-APIs. Ihr Anwendungsfall umfasst Inhaltsfilterung und Relevanz-Ranking.

Einschränkungen:

• Erfordert LLM lokal oder über API (nicht eigenständig)
• Langsamer als traditionelle Scraper (LLM-Verarbeitung pro Seite)
• Kann wichtige Inhalte übersehen, wenn das LLM falsch urteilt
• Höherer Ressourcenverbrauch als regelbasierte Scraper

FireCrawl: Konvertiert Websites in sauberes Markdown oder JSON. Übernimmt Navigation, JavaScript-Rendering und Inhaltsextraktion. Ausgabe strukturiert für die Einspeisung in LLM-Kontextfenster. Node.js-Bibliothek oder CLI.

Wer es nutzt: LLM-Anwendungsentwickler. Teams bauen KI-Systeme, die Webinhalte verarbeiten.

Wann es sinnvoll ist: Sie benötigen saubere Textextraktion für die LLM-Verarbeitung. Ihre Zielseiten verwenden JavaScript-Rendering. Sie möchten strukturierte Ausgabe (Markdown/JSON). Sie entwickeln Node.js-Anwendungen.

Einschränkungen:

• Nur Node.js (keine Python-Bindings)
• Meinungsstarke Markdown-Konvertierung (kann benötigte Formatierung verlieren)
• Begrenzte Anpassung der Extraktionsregeln
• Keine integrierte Ratenbegrenzung oder Anti-Detection

GPT-crawler: Crawlt Websites und gibt Trainingsdaten für benutzerdefinierte GPTs aus. Richten Sie es auf Dokumentation oder eine Wissensdatenbank, extrahiert es Inhalte und formatiert sie für das Fine-Tuning. Python-CLI-Tool.

Wer es nutzt: Teams, die benutzerdefinierte GPT-Models erstellen. Organisationen erstellen domänenspezifische KI-Assistenten.

Wann es sinnvoll ist: Sie fine-tunen Language Models. Sie benötigen strukturierte Trainingsdaten aus Webquellen. Ihre Inhalte sind Dokumentation oder Wissensdatenbanken. Sie können Python-CLI-Tools ausführen.

Einschränkungen:

• Ausgabeformat spezifisch für GPT-Fine-Tuning (nicht allgemein verwendbar)
• Keine inkrementellen Updates (gesamte Website wird für Updates erneut gecrawlt)
• Begrenzte Behandlung von Authentifizierung oder Paywalls
• Geht von statischer Inhaltsstruktur aus

ScrapeGraphAI: Erstellt Wissensgraphen aus gecrawlten Inhalten. Gut für Dokumentationsseiten, bei denen Sie Beziehungen zwischen Konzepten verstehen müssen. Gibt strukturierte Zusammenfassungen oder Faktengraphen aus. Python-Bereitstellung.

Wer es nutzt: Wissensmanagement-Teams. Forscher erstellen Konzeptkarten aus Webinhalten.

Wann es sinnvoll ist: Sie benötigen Beziehungsextraktion, nicht nur Inhalte. Ihre Zielseiten sind Dokumentation oder Bildungsinhalte. Sie erstellen Wissensdatenbanken oder Konzeptkarten. Sie verfügen über Python-Infrastruktur.

Einschränkungen:

• Komplexe Einrichtung (erfordert Graphdatenbank und NLP-Models)
• Langsamer als einfache Scraper (Entitätsextraktion + Beziehungsmapping)
• Qualität hängt von der Struktur des Quellinhalts ab
• Begrenzt auf Text (verarbeitet Tabellen oder Bilder nicht gut)

AutoScraper: Lernen-durch-Beispiel-Scraper. Zeigen Sie ihm eine Seite mit den gewünschten Daten, erkennt es das Muster und wendet es auf ähnliche Seiten an. Leichtgewichtige Python-Bibliothek für einfache Extraktionsaufgaben.

Wer es nutzt: Entwickler, die schnelle Extraktion benötigen, ohne XPath- oder CSS-Selektoren zu schreiben. Teams prototypisieren Scraping-Workflows.

Wann es sinnvoll ist: Ihre Zielseiten folgen konsistenten Mustern. Sie möchten Selektoren nicht manuell schreiben. Sie benötigen schnelle Prototypen. Ihre Websites ändern Layouts nicht häufig.

Einschränkungen:

• Bricht, wenn Seitenlayouts sich ändern
• Begrenzt auf ähnliche Seitenstrukturen (kann nicht auf andere Websites verallgemeinern)
• Keine Unterstützung für JavaScript-Rendering
• Einfacher Musterabgleich (keine KI-Argumentation über Inhalte)

LLM Scraper: Senden Sie eine Seite an ein LLM und fragen Sie: „Extrahiere alle Produktpreise“ oder „Finde Kontaktinformationen.“ Das Model interpretiert Ihre Absicht und zieht relevante Daten heraus. Flexibel, aber teurer als regelbasierte Scraper. Python-basiert.

Wer es nutzt: Teams, die flexible Extraktion benötigen, ohne Regeln zu schreiben. Entwickler erstellen einmalige Extraktionsaufgaben.

Wann es sinnvoll ist: Seitenstrukturen variieren zu stark für regelbasierte Extraktion. Sie benötigen semantisches Verständnis („Finde den Namen des Autors“). Kosten sind nicht Ihr Hauptanliegen. Sie möchten schnelle Entwicklung ohne Selektor-Engineering.

Einschränkungen:

• Teuer (LLM-API-Kosten pro Seite)
• Langsamer als regelbasierte Scraper (API-Latenz)
• Kann falsche Daten extrahieren, wenn der Prompt nicht klar ist
• Keine Garantie für konsistente Feldextraktion über Seiten hinweg

KI-Suchtools

BingGPT: Chat-Oberfläche, die Bing-Suche mit GPT-Antworten kombiniert. Stellen Sie Fragen, erhalten Sie Antworten mit Quellen. Desktop-Anwendung, nicht browserbasiert.

BraveGPT: KI-Browsererweiterung, die GPT-Antworten zu Brave-Suchergebnissen hinzufügt. Sehen Sie sowohl traditionelle Suchergebnisse als auch eine KI-Zusammenfassung nebeneinander. Wird direkt über Suchseiten gelegt.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Web-Control-Frameworks für Entwickler

Low-Level-Bibliotheken für programmatische Browsersteuerung.

Test-Frameworks

Playwright: Browserübergreifende Automatisierung von Microsoft. Unterstützt Chromium, Firefox, WebKit. Integrierte Wartezeiten, Netzwerk-Interception und mobile Emulation. Verfügbar in JavaScript, Python, .NET und Java. Branchenstandard für modernes Web-Testing.

Selenium: Das ursprüngliche Framework für Browserautomatisierung. Funktioniert in allen großen Browsern. Größeres Ökosystem, aber ältere Architektur. Sprachbindungen für Python, Java, C#, Ruby und mehr. WebDriver-Protokollstandard.

taiko: ThoughtWorks-Framework mit lesbarer Syntax. Gut für Funktionstests, bei denen die Lesbarkeit von Tests wichtig ist. Nur Node.js.

Automatisierungsbibliotheken

Puppeteer: Die Bibliothek von Google zur Steuerung von Chrome/Chromium. High-Level-API für Screenshots, PDF-Erzeugung und Scraping. Das Node.js-Ökosystem funktioniert mit TypeScript. Standardwahl für Headless-Chrome-Automatisierung.

Browser-Use: Weiter oben als LLM-Brücke aufgeführt, funktioniert aber auch als Entwickler-Automatisierungsbibliothek. Konvertiert DOM in ein strukturiertes Format, übernimmt Navigation und Interaktion. Python-Bibliothek mit API-Option.

Was diese Web-Agenten anders macht

Browser-Use erreichte 89,1 % bei WebVoyager-Tests, während Agent-E 73,1 % auf dem vollständigen Dataset erreichte. Browser-Use nutzt autonome Aufgabenplanung mit LangChain-Integration. Agent-E analysiert die DOM-Struktur direkt ohne Vision-Models, was schneller läuft, aber Probleme bereitet, wenn Websites dynamische Dropdowns verwenden oder basierend auf Nutzerentscheidungen neue Optionen anzeigen.

Autonomiestufen

Vollständig autonome Agenten wie Browser-Use, Skyvern und Agent-E akzeptieren übergeordnete Ziele („Finde den günstigsten Paris-Flug“) und planen ihre eigenen Navigationsschritte. Sie passen sich unerwarteten Elementen wie Cookie-Bannern oder Captchas an. Allerdings erfordert jede Entscheidung einen LLM-Aufruf, was sowohl Kosten als auch Antwortzeit erhöht.

Schritt-für-Schritt-Anleitungstools wie LaVague und ZeroStep führen bestimmte Befehle aus („Klicke auf den Suchbutton“, „Gib Text in Feld 2 ein“). Schnellere Ausführung, da der Planungsaufwand entfällt. Wenn eine Website jedoch ihr Layout neu gestaltet, müssen Sie die Anweisungen manuell aktualisieren.

Manuelle Coding-Frameworks wie Playwright und Selenium erfordern expliziten Code für jeden Klick, jedes Formularausfüllen und jede Navigation. Tests laufen jedes Mal identisch, bis die Website eine Element-ID oder einen Klassennamen ändert. Dann brechen Selektoren und Sie schreiben den Code neu.

Wie sie Seiten interpretieren

Visionbasierte Verarbeitung: Skyvern 2.0, WebVoyager und VimGPT nehmen Screenshots auf und senden sie an Vision-Models wie GPT-4V. Sie identifizieren Schaltflächen und Formulare, indem sie die gerenderte Seite betrachten.

Skyvern 2.0 verwendet tatsächlich eine Planer-Akteur-Validator-Schleife. Der Planer zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere Ziele, der Akteur führt sie aus und der Validator bestätigt, ob jedes Ziel erfolgreich war. Dieser dreiphasige Ansatz half Skyvern, von 45 % (Ein-Prompt-Version) über 68,7 % (mit Planer) zu 85,85 % (mit Validator, der prüft, ob Aktionen tatsächlich funktionierten) zu springen.

Die Bildverarbeitung funktioniert auf JavaScript-lastigen Websites, auf denen das DOM nach dem Laden der Seite neu aufgebaut wird. Aber GPT-4V berechnet pro Bild-Token, wodurch jede Seitenansicht 10-20x teurer wird als das Lesen von HTML. Vision-Models benötigen außerdem 2-3 Sekunden pro Seite im Vergleich zum DOM-Parsing.

DOM-Parsing: Browser-Use und Agent-E lesen das Seiten-HTML direkt. Sie durchsuchen den Code nach klickbaren Elementen, Eingabefeldern und Navigationslinks.

Agent-E verwendet „DOM Distillation“, um komplexe Seiten auf wesentliche Elemente zu reduzieren, plus „Skill Harvesting“, um erfolgreiche Interaktionsmuster zu speichern und wiederzuverwenden. Es übertraf den multimodalen WebVoyager-Agenten (der Vision nutzt) auf Websites wie Huggingface, Apple und Amazon, indem es nur Text verwendete. Aber die Planung von Agent-E gerät aus dem Takt, wenn Websites dynamisch neue Optionen anzeigen – wie Dropdown-Menüs, die sich basierend auf Ihrer Auswahl ändern.

DOM-Parsing kostet weniger und läuft schneller. Die Genauigkeit von Browser-Use von 89,1 % resultiert teilweise aus der LangChain-Integration und aktualisierten Prompts, nicht nur aus dem Verzicht auf Vision-Aufrufe. DOM-Ansätze haben jedoch Schwierigkeiten, wenn Websites Shadow DOM, verschleierte Klassennamen oder starke JavaScript-Manipulation verwenden.

Kombinierter Ansatz: LiteWebAgent und AutoWebGLM parsen das DOM für die Struktur und nutzen dann Vision, um zu überprüfen, was Nutzer tatsächlich sehen. Genauer als DOM allein, günstiger als reine Vision, aber Sie betreiben zwei Systeme pro Seite.

Spezialisierung

Automatisch-GPT und AgenticSeek übernehmen das Surfen im Web zusammen mit Dateioperationen und Codeausführung. Ihnen fehlen webspezifische Funktionen wie Proxy-Rotation und Cookie-Management, was die Effektivität auf Websites mit Bot-Erkennung einschränkt.

Agent-E und WebVoyager übernehmen nur die Webnavigation. Agent-E erreichte insgesamt 73,1 % auf dem vollständigen WebVoyager-Dataset mit 643 Aufgaben und übertraf damit die 57,1 % des multimodalen WebVoyager-Agenten. Starke Leistung auf Websites wie Wolfram (95,7 %), Google Search (90,7 %) und Google Maps (87,8 %). Schwach auf dynamischen Websites: nur 27,3 % auf Booking.com und 35,7 % auf Google Flights, wo sich Dropdown-Menüs und Formularfelder basierend auf Nutzerauswahlen ändern.

Crawl4AI und FireCrawl extrahieren Daten und konvertieren Seiten in Markdown oder JSON. Sie füllen keine Formulare aus und klicken sich nicht durch Workflows. Verwenden Sie, wenn Sie Inhalte in strukturierter Form benötigen, nicht wenn Sie mehrstufige Aufgaben abschließen müssen.

Playwright und Selenium automatisieren Browsertests. Sie liefern über Läufe hinweg identische Ergebnisse, was für Regressionstests unerlässlich ist. Aber dieser Determinismus bedeutet, dass sie sich nicht anpassen können. Wenn sich eine Website ändert, bricht Ihre Testsuite.

Bereitstellungsoptionen

Lokale Ausführung: AgenticSeek, Nanobrowser und OpenInterpreter laufen auf Ihrem Rechner. Ihre Browserdaten bleiben lokal und Sie vermeiden API-Kosten. Aber eine typische Workstation verkraftet 5-10 gleichzeitige Browserinstanzen, bevor CPU/RAM ausgelastet sind.

Cloud-APIs: Browserless bietet Remote-Chrome-Instanzen über REST oder WebSocket. Sie können Hunderte paralleler Sitzungen mit automatischer Proxy-Rotation starten. Jede Anfrage verursacht eine Latenz von 100-300ms im Vergleich zu lokalen Browsern, und Ihr Datenverkehr läuft über deren Server, es sei denn, Sie hosten selbst mit Docker.

Flexible Bereitstellung: Skyvern läuft lokal während der Entwicklung und wird dann für die Produktion in die Cloud deployed. Ihr Benchmark lief tatsächlich in Skyvern Cloud (nicht auf lokalen Rechnern), um reale Bedingungen mit asynchronen Cloud-Browsern und realistischen IP-Adressen zu testen. Die meisten Benchmarks laufen auf sicheren lokalen IPs mit guten Browser-Fingerprints, was nicht der Produktionsrealität entspricht.

Integrationsmuster

AutoGens WebSurfer erfordert die Übernahme des gesamten Multi-Agenten-Frameworks von Microsoft. Sie erhalten integrierte Agentenorchestrierung und Speicherverwaltung, können es aber nicht einfach in bestehende Systeme integrieren.

Browser-Use und Playwright funktionieren als eigenständige Bibliotheken. Fügen Sie in jedes Python- oder Node.js-Projekt ein. Aber Sie müssen eigene Agentenkoordination, Fehlerbehandlung und Ergebnisspeicherung aufbauen.

Nanobrowser und BraveGPT werden als Chrome-Erweiterungen installiert. Keine Servereinrichtung erforderlich; zum Browser hinzufügen und starten. Skalieren nicht über wenige gleichzeitige Tabs hinaus und integrieren sich nicht in Backend-Automatisierungs-Pipelines.

Überlegungen für die Produktion

Skyvern und Browserless umfassen Residential-Proxy-Unterstützung, zufällige Mausbewegungen und Rotation von Browser-Fingerprints. Diese Funktionen verhindern IP-Sperren und CAPTCHA-Auslöser auf geschützten Websites.

WebVoyager und AutoWebGLM konzentrieren sich auf Navigationsalgorithmen. Agent-E erreichte 73,1 % mit reinem Text-DOM-Parsing und übertraf damit den multimodalen Ansatz von WebVoyager mit 57,1 %. Aber Produktionsseiten mit Cloudflare oder DataDome blockieren Agenten ohne angemessene Anti-Detection.

Wichtiger Benchmark-Kontext: Browser-Use und Agent-E führten Tests lokal mit sicheren IP-Adressen durch. Skyvern führte seine Tests speziell in Cloud-Infrastruktur aus, um realen Produktionsbedingungen zu entsprechen, in denen man mit Bot-Erkennung, Browser-Fingerprinting und CAPTCHA-Herausforderungen konfrontiert wird. Die Benchmark-Tests selbst laufen auf kooperativen Websites ohne aggressiven Bot-Schutz, sodass die realen Erfolgsquoten niedriger sein werden, als diese Zahlen vermuten lassen.

Benchmark-Quellen

• Browser-Use⁷
• Skyvern 2.0⁸
• WebVoyager⁹

Diese Forschung zitieren

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}

Änderungsprotokoll

5 Aktualisierungen

20262025

1. 25. Jun

   Die Kategorienliste vor der GitHub-Stars-Grafik wurde entfernt.

2. 3. Feb

   Der Abschnitt „Web Voyager Benchmark Results“ wurde um zusätzliche Websites und Aufgabentypen erweitert.

3. 15. Jan

   Der Abschnitt „Evaluation: Web Voyager Benchmark“ wurde mit neuen Benchmark-Ergebnissen und Methodikdetails aktualisiert.

Referenzlinks

1.

Clawdbot to Moltbot to OpenClaw: The AI agent generating buzz and fear globally

CNBC

2.

OpenClaw, Moltbook and the future of AI agents | IBM

IBM

3.

NVIDIA Debuts Nemotron 3 Family of Open Models | NVIDIA Newsroom

4.

Huawei announces all intelligence strategy to promote deep AI integration across industries

5.

Browser Use Parallel AI - The Future of Web Search

Browser Use

6.

Best open-source web crawlers in 2026

Firecrawl

7.

Browser Use = state of the art Web Agent

Browser Use

8.

Skyvern Browser Agent 2.0: How We Reached State of the Art in Evals

Skyvern Blog

9.

[2401.13919] WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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