Remote Browser: Web-Infrastruktur für KI-Agenten im Vergleich

KI-Agenten sind auf Remote-Browser angewiesen, um Web-Aufgaben zu automatisieren, ohne von Anti-Scraping-Maßnahmen blockiert zu werden. Die Leistung dieser Browser-Infrastruktur ist entscheidend für den Erfolg eines Agenten.

Wir haben 8 Anbieter hinsichtlich Erfolgsrate, Geschwindigkeit und Funktionen einem Benchmark unterzogen. Dazu haben wir 160 automatisierte Aufgaben ausgeführt und 4 verschiedene Szenarien jeweils 5 Mal pro Dienst durchlaufen, um ihre reale Leistung zu messen. Außerdem führten wir einen Lasttest mit 250 parallelen KI-Agenten durch.

Benchmark-Ergebnisse der besten Remote-Browser

Hier sind die besten Remote-Browser basierend auf ihren Fähigkeiten und ihrer Leistung während unseres Benchmarks:

Die Gesamtwertung ist der Durchschnitt aus Erfolgsrate, Geschwindigkeit und Funktionsbewertungen. Sie spiegelt die Kernleistung eines Anbieters in Einzelaufgaben-Szenarien wider.

Die Skalierbarkeitswertung repräsentiert die Erfolgsrate eines Anbieters während unseres Lasttests mit hoher Parallelität. Diese Kennzahl bewertet explizit die Stabilität und Zuverlässigkeit der Infrastruktur bei einem hohen Volumen paralleler Aufgaben. Da dieser intensive Lasttest nicht für jeden Anbieter durchgeführt werden konnte, wird die Skalierbarkeitswertung als separate Kennzahl dargestellt.

Jede Komponente unseres Bewertungssystems wird im Folgenden erläutert:

Erfolgsrate

Die Auswertung der Benchmark-Ergebnisse zeigt Unterschiede in den Fähigkeiten der führenden Anbieter auf:

• Bright Data hat eine Erfolgsrate von 95 % erreicht.
• BrowserAI, Steel.dev und Anchor Browser weisen eine Erfolgsrate von 85 %, 70 % bzw. 70 % auf.
• Browserbase und Airtop weisen niedrigere Erfolgsraten auf (50 % bzw. 40 %).

Um zu verstehen, wie wir diese Erfolgsraten berechnet haben, lesen Sie bitte unsere Methodik für Remote-Browser.

Geschwindigkeit

• Bright Data hat eine Geschwindigkeitsbewertung von 100 %
• BrowserAI hat die kürzeste Browser-Startzeit (durchschnittlich 1 Sek.).
• Airtop hat die längste Browsing-Zeit (durchschnittlich 160 Sek.).

Geschwindigkeitsbewertung quantifiziert den Durchsatz des Remote-Browser-Dienstes und gibt die Anzahl erfolgreich abgeschlossener Aufgaben pro definierter Zeiteinheit an. Sie spiegelt die allgemeine Effizienz und Verarbeitungskapazität wider.

Browsing-Zeit für korrekte Ergebnisse (Durchschnitt) misst die durchschnittliche Zeit, die speziell während der aktiven Interaktion des Remote-Browsers mit Webseiten für erfolgreich abgeschlossene Einzelaufgaben vergeht. Dazu gehört die Zeit für Seitennavigation, JavaScript-Rendering und direkte Elementinteraktionen (z. B. Klicken, Tippen).

• Diese Kennzahl schließt absichtliche agentenseitige Verzögerungen oder Verarbeitungszeiten externer Komponenten wie Large Language Models (LLMs) aus.

Browser-Startzeit (Durchschnitt) misst die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, bis die Remote-Browser-Sitzung bereit ist, nachdem die anfängliche Anfrage zum Erstellen oder Verbinden einer Sitzung gestellt wurde.

Gesamtzeit für korrekte Ergebnisse (Durchschnitt) stellt die durchschnittliche End-to-End-Dauer für abgeschlossene Einzelaufgaben dar.

• Diese Kennzahl umfasst die Browser-Startzeit, alle aktiven Browsing-/Interaktionszeiten, jegliche agentenseitige Verarbeitung oder absichtliche Verzögerungen sowie Kommunikationslatenzen mit externen Diensten (z. B. LLMs), die Teil des Ausführungsflusses der Aufgabe sind.

Um zu verstehen, wie diese Bewertungen berechnet werden und was die leistungsstärksten Browser auszeichnet, lesen Sie bitte unsere Methodik zur Gesamtzeit für korrekte Ergebnisse.

Skalierbarkeit

Unser Lasttest, der gemäß der Methodik für den Skalierbarkeits-Benchmark von Remote-Browsern durchgeführt wurde, nutzte 250 parallele Agenten, um die Infrastrukturleistung unter Last zu messen. Der Test deckte die folgenden wesentlichen Unterschiede auf:

• BrowserAI erzielte die höchste Erfolgsrate mit 86.4 % und wurde in 220 Sekunden abgeschlossen.
• Bright Data verzeichnete eine Erfolgsrate von 81.2 % bei einer Gesamtausführungszeit von 254 Sekunden.
• ZenRows schloss mit einer Erfolgsrate von 51.2 % und einer Gesamtausführungszeit von 195 Sekunden ab.

Gründe für die Leistungsunterschiede

Unsere Benchmark-Ergebnisse zeigen Unterschiede in Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zwischen den führenden Remote-Browser-Anbietern. Diese Unterschiede ergeben sich hauptsächlich aus Variationen im Infrastrukturdesign, in der Sitzungsverwaltung und in der Entwicklung automatisierungsorientierter Funktionen.

1. Infrastruktur- und Ressourcenzuweisungsstrategien

Anbieter mit fortschrittlicherer, verteilter Infrastruktur erzielen in der Regel höhere Erfolgs- und Geschwindigkeitsbewertungen.

• Bright Data liegt mit einer Erfolgsrate von 95 % und einer perfekten Geschwindigkeitsbewertung von 100 % vorn, was auf starken Lastausgleich, schnelle Bereitstellung von Browser-Instanzen und stabile Sitzungsisolierung hindeutet.
• BrowserAI liegt bei der Erfolgsrate zwar leicht hinter Bright Data, weist jedoch die schnellste Startzeit (1 Sek.) auf, was auf eine stark optimierte Instanzinitialisierung hindeutet.

Im Gegensatz dazu könnten leistungsschwächere Anbieter wie Airtop und Browserbase auf langsamere Bereitstellungswarteschlangen oder weniger optimierte Ausführungsumgebungen angewiesen sein, was zu ihren niedrigeren Erfolgsraten (40–50 %) und deutlich höheren Browsing- oder Gesamtausführungszeiten beiträgt.

2. Browser-Engine-Optimierungen und Automatisierungsbereitschaft

Die Erfolgsraten unterscheiden sich erheblich danach, wie gut jeder Anbieter automatisierte Interaktionsmuster wie Formularausfüllen, DOM-Rendering, Navigation und JavaScript-intensive Workflows unterstützt.

• Bright Data, BrowserAI und Steel.dev schließen Aufgaben mit Navigation, Parsing und Interaktion konsistent ab, da ihre Browser für Automatisierungsworkloads optimiert zu sein scheinen (z. B. Umgang mit Weiterleitungen, Pop-ups und JS-Rendering).
• ZenRows und Hyperbrowser, die sowohl bei den Funktionen als auch bei der Erfolgsrate schlechter abschnitten, verfügen möglicherweise nicht über eine vollständige Automatisierungsabdeckung oder stoßen auf komplexen Websites auf Herausforderungen.

Die automatisierungsspezifische Stabilität scheint ein Hauptgrund für die Streuung der Ergebnisse zu sein, insbesondere bei Aufgaben, die mehrstufige Interaktionen erfordern (E-Commerce-Käufe, Lead-Extraktion).

3. Latenz und Browsing-Effizienz

Unterschiede in der Browsing-Zeit für korrekte Ergebnisse verdeutlichen, wie unterschiedlich effizient die einzelnen Remote-Browser Seiten verarbeiten:

• Bright Data und BrowserAI laden Seiten und interagieren mit ihnen in ca. 2 Sekunden, was auf effektives Caching, effizientes Netzwerk-Routing und schnelle JS-Ausführungsumgebungen hindeutet.
• Airtop weist mit einer durchschnittlichen Browsing-Zeit von 13.6 Sekunden auf eine deutlich langsamere Verarbeitung hin, wahrscheinlich aufgrund höherer Netzwerklatenz, langsamerer JS-Ausführung oder Engpässen bei der Ressourcenzuweisung auf Container-/VM-Ebene.

Diese Faktoren beeinflussen sowohl die Geschwindigkeitsbewertung als auch die Konsistenz der Aufgabenerledigung direkt.

4. Funktionsvollständigkeit und Aufgabenabdeckung

Einige Anbieter bieten umfangreichere Funktionsumfänge, wie Proxy-Rotation, CAPTCHA-Behandlung und Blockvermeidungsmechanismen, die zu einer höheren Zuverlässigkeit in komplexen Szenarien beitragen (z. B. Google-Suche + LinkedIn-Crawling in Aufgabe 2).

• Bright Data (95 % Funktionsabdeckung) und Anchor Browser (91 %) zeigen eine starke Abdeckung von Fähigkeiten und unterstützen komplexe Automatisierungsabläufe.
• Steel.dev (45 %) und Hyperbrowser (41 %) bieten eingeschränktere Funktionen, was ihre niedrigeren Erfolgs- und Geschwindigkeitsbewertungen bei mehrstufigen Aufgaben erklären könnte.

Die Funktionsreife korreliert im gesamten Benchmark direkt mit der Gesamtwertung.

5. Skalierbarkeit unter hoher Parallelität

Unser Lasttest mit 250 parallelen Agenten zeigt deutliche Unterschiede darin, wie gut Infrastrukturen unter Last skalieren:

• BrowserAI erreicht die höchste Skalierbarkeits-Erfolgsrate (86.4 %) mit schnellen Gesamtausführungszeiten, was auf optimierte Orchestrierung und effektive Autoskalierung hindeutet.
• Bright Data skaliert mit 81.2 % recht gut, wenn auch mit etwas längeren Ausführungszeiten.

Diese Skalierbarkeitsvariation ist für Unternehmens- oder Hochdurchsatz-Workloads entscheidend.

Benchmark-Methodik für Remote-Browser

Unsere Benchmark-Methodik ist darauf ausgelegt, die reale Leistung jedes Remote-Browsers in zwei Schlüsseldimensionen zu bewerten: Einzelaufgaben-Ausführung und Skalierbarkeit unter Last.

Wir verwendeten Agenten, die von einem Frontier-LLM angetrieben wurden, um eine Reihe realistischer, mehrstufiger Aufgaben auszuführen, die gängige Automatisierungsszenarien nachbilden.

Um einen fairen und konsistenten Benchmark zu gewährleisten, konzentrierten wir uns auf Dienste, die programmatische Steuerung über die Playwright-Automatisierungsbibliothek bieten. Dadurch konnten wir dieselbe Codebasis verwenden, um alle Anbieter zu testen.

Leistungsbewertung für Einzelaufgaben

Dieser Teil des Benchmarks bewertet die Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit jedes Anbieters bei der Ausführung einzelner, isolierter Automatisierungsaufgaben.

Wie wir die Erfolgsrate gemessen haben

Die Erfolgsrate misst die Zuverlässigkeit der Browser-Infrastruktur. Eine Aufgabe wurde nur als „erfolgreich“ markiert, wenn der Agent sein endgültiges, überprüfbares Ziel von Anfang bis Ende erreichte. Diese Bewertung spiegelt die Fähigkeit des Browsers wider, komplexe Websites zu verarbeiten, Blockaden zu vermeiden und dem Agenten eine stabile Umgebung zu bieten.

Wir führten die folgenden vier Hauptaufgaben aus:

• Aufgabe 1 – E-Commerce (KI-Käufer):
  • Szenario: Ein KI-Agent erhält ein Budget und Geschenkideen. Er durchsucht eine E-Commerce-Website, um das beste Geschenk zu identifizieren und zu kaufen.
  • Ziel: Erfolgreich suchen, navigieren, Formulare ausfüllen und den letzten Schritt der Kaufbestätigung erreichen.
• Aufgabe 2 – Lead-Generierung (KI-SDR):
  • Szenario: Ein KI-Agent erhält einen Firmennamen. Um passende Kontakte zu finden, führt der Agent eine gezielte Google-Suche nach öffentlich indexierten Profilen aus Quellen wie LinkedIn durch. Anschließend durchsucht er die Suchergebnisseite, um Namen potenzieller Leads und Profil-URLs zu extrahieren.
  • Ziel: Mindestens einen gültigen Lead aus den Suchergebnissen erfolgreich identifizieren und zu seiner LinkedIn-Profilseite navigieren, um den Zugriff zu überprüfen.
• Aufgabe 3 – Reiseplanung (Reiseassistent):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu Booking.com, um Hotels zu finden. Er gibt das Reiseziel ein (Miami, South Beach), wählt die Check-in- und Check-out-Daten (Juni 16-17, 2025) und führt eine Suche durch. Auf der Ergebnisseite muss der Agent die gelisteten Hotels identifizieren und parsen und sie filtern, um Unterkünfte innerhalb der angegebenen Preisspanne ($100 – $200) zu finden.
  • Ziel: Mindestens zwei Hotels, die alle Kriterien erfüllen (Ort, Preis und Datum), erfolgreich extrahieren und auflisten.
• Aufgabe 4 – Webformulare (Formularausfüller):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu einer Unternehmenswebsite (aimultiple.com) und muss zunächst etwaige Cookie-Zustimmungs-Pop-ups verarbeiten. Danach sucht er das Newsletter-Anmeldeformular, gibt eine Test-E-Mail-Adresse ein (test@example.com) und klickt auf die Schaltfläche „Abonnieren“, um die Anmeldung abzuschließen.
  • Ziel: Das Formular erfolgreich absenden und einen Bestätigungsstatus erreichen.

Wie wir die Gesamtzeit für korrekte Ergebnisse gemessen haben

Diese Kennzahl misst die allgemeine Geschwindigkeit und Effizienz des Dienstes, wird jedoch nur für erfolgreiche Durchläufe berechnet. Dadurch wird sichergestellt, dass Anbieter danach beurteilt werden, wie schnell sie eine Aufgabe korrekt abschließen können, ohne für die Zeit fehlgeschlagener Versuche bestraft zu werden.

Die Zeitmessung beginnt in dem Moment, in dem ein Test gestartet wird, und endet, wenn der Agent sein endgültiges Ziel erfolgreich abgeschlossen hat. Diese End-to-End-Dauer ist eine umfassende Kennzahl, die Folgendes umfasst:

• Browser-Startzeit: Die anfängliche Zeit, die benötigt wird, um eine Verbindung zum Remote-Browser herzustellen und eine Sitzung für Befehle vorzubereiten.
• Seitennavigation & Rendering: Zeit, die für die Ausführung aller page.goto()-Aufrufe und das Warten auf das vollständige Laden und Rendern von Seiten aufgewendet wird, einschließlich komplexem JavaScript.
• „Denkzeit“ des Agenten: Die Latenz aller Aufrufe an das Large Language Model (LLM) zur Entscheidung über die nächste Aktion.
• Tool-Ausführungszeit: Die kumulierte Dauer jeder Browser-Interaktion, z. B. .click(), .fill() und das Ausführen benutzerdefinierter Skripte zum Extrahieren von Daten.

Was führt zu einer besseren (schnelleren) Bewertung?

Eine niedrigere Zeit im Diagramm weist auf eine effizientere Browser-Infrastruktur hin. Anbieter erzielen eine bessere Bewertung, indem sie in folgenden Bereichen überzeugen:

• Schnelle Sitzungsinitialisierung: Bereitstellung von Verbindungen mit geringer Latenz und schnellen Browser-Startzeiten, wodurch die anfängliche Wartezeit minimiert wird.
• Effizientes Seiten-Rendering: Schnelle Verarbeitung JavaScript-intensiver Seiten und dynamischer Inhalte, sodass der Agent früher mit Elementen interagieren kann.
• Stabile und reaktionsfähige Infrastruktur: Aufrechterhaltung der Leistung ohne Hänger oder Abstürze bei mehrstufigen Aufgaben, sodass Browser-Interaktionen (.click(), .fill()) ohne Verzögerung ausgeführt werden.

Eine Beispielrechnung

Zur Verdeutlichung sehen Sie, wie ein hypothetischer „Anbieter X“ nach der Ausführung von 10 Aufgaben in unserem Diagramm platziert werden würde:

1. Erfolgsratenberechnung:
   • Anbieter X ist erfolgreich bei 7 Aufgaben und scheitert bei 3.
   • Seine Erfolgsrate beträgt 70 %. Diese bestimmt seine Position auf der x-Achse.
2. Durchschnittszeitberechnung:
   • Die Abschlusszeiten für die 7 erfolgreichen Aufgaben sind: 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s und 120s.
   • Die Zeiten für die 3 fehlgeschlagenen Aufgaben werden vollständig ignoriert.
   • Die Durchschnittszeit wird nur aus den erfolgreichen Durchläufen berechnet:
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 Sekunden
   • Dieser Wert 105s bestimmt seine Position auf der y-Achse.

Daher würde Anbieter X im Leistungsdiagramm an den Koordinaten (70 %, 105s) platziert. Diese Methodik stellt sicher, dass das Diagramm sowohl die Zuverlässigkeit als auch die tatsächliche Geschwindigkeit jedes Dienstes korrekt widerspiegelt.

Anbieterspezifische Konfigurationen

Um einen fairen und konsistenten Benchmark zu gewährleisten, der die vorgesehenen Anwendungsfälle jedes Dienstes widerspiegelt, wurden während der Tests bestimmte Abonnementpläne und Konfigurationen verwendet:

• Steel.dev: Developer-Plan.
• Hyperbrowser: Scale-Plan.
• Anchor Browser: Für alle Aufgaben wurden die folgenden spezifischen Parameter aktiviert:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {“active”: True}

Diese Konfigurationen werden angegeben, um Kontext für die Leistungsergebnisse zu liefern, da unterschiedliche Pläne oder Einstellungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können.

Skalierbarkeits-Leistungsbewertung (Lasttest)

Dieser Benchmark misst die Leistung der Remote-Browser-Infrastruktur unter paralleler Last. Die primäre Kennzahl ist die Erfolgsrate, berechnet aus der Anzahl der abgeschlossenen Aufgaben, als 250 Agenten parallel ausgeführt wurden.

Testarchitektur und -ausführung

Die Testarchitektur verwendete ein Python-Orchestrator-Skript, das die multiprocessing-Bibliothek nutzte, um einen Pool von 250 Arbeitsprozessen zu erzeugen und zu verwalten. Jeder Prozess arbeitete unabhängig und schuf eine Umgebung mit hoher Parallelität, um eine reale, groß angelegte Bereitstellung zu simulieren.

• Aufgabenverteilung: Jedem Agenten wurde eine eindeutige Produktsuchanfrage aus einer vordefinierten Liste zugewiesen. Dieser Ansatz verhindert eine mögliche Leistungsverzerrung durch serverseitiges Caching und simuliert ein vielfältigeres Nutzungsmuster.
• Datenerfassung: Der Orchestrator aggregierte Protokolle und Artefakte (HTML-Inhalte, Screenshots) aus jedem Arbeitsprozess für die Analyse nach der Ausführung.

Agenten-Workflow

Jeder der 250 Agenten führte eine Abfolge automatisierter Schritte auf Amazon.com aus. Eine Aufgabe wurde erst nach Abschluss des gesamten Workflows als erfolgreich erfasst. Die Abfolge war wie folgt:

1. Verbindung: Der Agent stellte über die Treiber-URL eine Verbindung zum Remote-Browser des Anbieters her.
2. Erste Navigation: Er navigierte zur Startseite der Website und bewältigte etwaige Anti-Bot-Herausforderungen, um fortzufahren.
3. Identifikation des Suchfelds: Der Agent erstellte einen Screenshot der Seite und übermittelte ihn an ein bildverarbeitungsfähiges LLM, um den CSS-Selektor für das Haupteingabefeld der Suche zu erhalten.
4. Abfrageausführung: Der Agent verwendete den identifizierten Selektor, um seine zugewiesene Abfrage einzugeben und die Suche abzusenden. Anschließend überprüfte er, ob die Suchergebnisseite geladen wurde, indem er das Vorhandensein eines Produktlistenelements bestätigte.
5. Extraktion der Ergebnislinks: Auf der Ergebnisseite wiederholte der Agent den LLM-Vision-Prozess, um einen CSS-Selektor für Produktlinks zu erhalten. Anschließend filterte er die extrahierten URLs, um direkte Produktseitenlinks zu isolieren und Werbung oder Weiterleitungen auszuschließen.
6. Letzte Navigation: Der Agent navigierte zu einer der gültigen Produkt-URLs. Das erfolgreiche Laden dieser letzten Seite markierte den Abschluss der Aufgabe.

Definition der Gesamtzeit

Die in den Lasttestergebnissen angegebene „Gesamtzeit“ stellt die End-to-End-Dauer dar, die erforderlich ist, um den gesamten Stapel von 250 parallelen Aufgaben abzuschließen. Dies ist ein Maß für die Gesamtzeit bis zur Fertigstellung der Arbeitslast, gesteuert durch die blockierende Funktion pool.map in unserem Orchestrator-Skript.

Diese Berechnung umfasst die Ausführungszeit sowohl erfolgreicher als auch fehlgeschlagener Aufgaben. Die Berechnung funktioniert wie folgt:

1. Ein Zeitstempel (start_time) wird unmittelbar vor dem Beginn der Verteilung der 250 Arbeitsaufgaben durch den Multiprocessing-Pool aufgezeichnet.
2. Der Orchestrator wartet dann darauf, dass alle 250 parallelen Prozesse ihre individuellen Workflows vollständig abschließen und ein Ergebnis zurückgeben, unabhängig vom Ausgang (Erfolg oder Misserfolg).
3. Ein endgültiger Zeitstempel wird erst gesetzt, nachdem die am längsten laufende Aufgabe beendet ist.

Funktionen

Die Funktionen der führenden Anbieter werden im Folgenden beschrieben. Die Funktionsbewertung wird für jede Fähigkeit gemäß unserer Methodik berechnet und anschließend über alle Funktionen gemittelt. Bei Funktionen, die mehrere Werte annehmen können (z. B. Unterstützung von Programmiersprachen), erhält das Produkt mit der höchsten Anzahl an Werten (z. B. das Produkt, das die meisten Programmiersprachen unterstützt) die volle Punktzahl 1, während andere anteilig bewertet werden.

Die folgenden Abschnitte beschreiben die Fähigkeiten dieser Dienste im Detail:

Technische Fähigkeiten & Fehlerbehandlung

Technische Fähigkeiten geben Entwicklern die Flexibilität, mit verschiedenen Websites zu arbeiten, ohne eigene Codemodule erstellen und warten zu müssen:

CAPTCHA-Lösung: Diese Funktion erkennt und löst automatisch eine breite Palette von CAPTCHA-Typen, darunter bildbasierte, hCaptcha, reCAPTCHA und Cloudflare-Herausforderungen. Der Dienst verarbeitet außerdem ratenbegrenzte CAPTCHA-Abfragen und passt sich an sich weiterentwickelnde CAPTCHA-Mechanismen an, um konsistenten Zugriff auf geschützte Websites zu gewährleisten.

Fehlerbehandlung: Diese Funktion bewertet das Standardverhalten des Dienstes bei gängigen HTTP-Statuscodes, die für eine zuverlässige Navigation entscheidend sind:

• 404-Erkennung (Nicht gefunden): Die Fähigkeit des Systems, „Nicht gefunden“-Fehler zu erkennen und zu melden, sodass Agenten fehlende Seiten angemessen behandeln können. Wir testeten dies, indem wir zu einer nicht vorhandenen URL navigierten und prüften, ob der Agent eine klare Angabe des 404-Fehlers vom Dienst erhält, statt einer maskierten Antwort (z. B. einer allgemeinen Fehlerseite mit dem Status 200 OK).
• 301/302-Management (Weiterleitung): Automatisches Folgen von Weiterleitungen, um sicherzustellen, dass der Agent die korrekte endgültige URL erreicht. Wir testeten dies, indem wir eine URL aufriefen, die bekanntermaßen eine Weiterleitung ausgibt, und bestätigten, dass der Agent ohne manuelles Eingreifen zur endgültigen Ziel-URL navigiert wird.

JavaScript-Interaktion: Diese Funktion verarbeitet JavaScript-intensive Websites und unterstützt die Emulation von Benutzerinteraktionen.

• JavaScript-Ausführung: Rendert JavaScript vollständig, um auf dynamisch geladene Inhalte zuzugreifen.
• Browser-Aktionsautomatisierung: Unterstützt programmatische Interaktionen wie das Klicken auf Elemente, die Eingabe von Text in Felder, das Scrollen von Seiten (einschließlich unendlichem Scrollen), das Warten auf das Erscheinen bestimmter Elemente oder auf eine festgelegte Dauer sowie die Behandlung von Pop-ups oder Modals.
• Elementauswahl: Bietet Methoden zur Auswahl von Elementen, einschließlich CSS-Selektoren und XPath.

Login: Diese Funktion bezieht sich auf die Fähigkeit, Benutzernamen, Passwörter und andere Anmeldedaten in Anmeldeformulare einzugeben und das Absenden dieser Formulare zu simulieren (z. B. durch Klicken auf Anmelde-Schaltflächen). Dies beruht in der Regel auf der Fähigkeit der grundlegenden Browser-Automatisierungs-Engine, mit Webelementen zu interagieren.

Programmiersprache

Die Abdeckung von Programmiersprachen ermöglicht es Entwicklern, ihren bestehenden Code auf Remote-Browser-Plattformen zu portieren.

Diese Funktion bewertet den Umfang der vom Dienst angebotenen Kompatibilität mit Programmiersprachen. Eine höhere Anzahl unterstützter Sprachen bedeutet Flexibilität für Entwicklungsteams, da sie die Remote-Browser-Funktionen mit ihrem bevorzugten oder vorhandenen Tech-Stack integrieren können.

Sitzungsverwaltung

Sitzungsverwaltung ist für längere Interaktionen mit mehrstufigen Abläufen (z. B. dem Kauf eines Flugtickets) auf derselben Website erforderlich:

Diese Funktion bewertet die Fähigkeit des Dienstes, den Zustand über mehrere Interaktionen innerhalb einer Browser-Sitzung hinweg zu verwalten und aufrechtzuerhalten.

• Sitzungspersistenz: Unterstützung für die Beibehaltung einer konsistenten Sitzungs-ID über mehrere Anfragen oder Aktionen hinweg, wodurch mehrstufige Workflows ermöglicht werden.
• Cookie-Verwaltung: Fähigkeiten zum automatischen Verwalten von Cookies (Speichern, Senden, Löschen) oder zum Injizieren/Verwalten benutzerdefinierter Cookies durch Benutzer, um eingeloggte Zustände oder bestimmte Website-Präferenzen beizubehalten.
• Zustandserhaltung: Die Fähigkeit, den Zustand des Browsers (z. B. ausgefüllte Formulare, Scrollpositionen) über eine Abfolge von Aktionen innerhalb einer einzelnen Aufgabe hinweg zu erhalten.

Geografische Abdeckung

Die geografische Abdeckung umfasst sowohl die Abdeckung auf Länderebene, damit Nutzer auf globale Websites zugreifen können, als auch granulare Abdeckung wie gezieltes Targeting nach bestimmter ASN oder Postleitzahl-Gebiet.

City-Level-Targeting: Die Möglichkeit, eine bestimmte Stadt als Ursprung für Webanfragen festzulegen. Dies ermöglicht hochgradig lokalisierte Datenabfragen und Tests, die widerspiegeln, was Nutzer in einem bestimmten städtischen Gebiet sehen würden.

Postleitzahl-Targeting: Die Möglichkeit, Anfragen basierend auf bestimmten Postleitzahlen auszurichten. Dies ist besonders relevant für E-Commerce (Prüfung lokaler Produktverfügbarkeit, Preise, Versandoptionen) und Dienste mit hyperlokalen Unterschieden.

ASN-Targeting (Autonomous System Number): Die Option, Anfragen über bestimmte Internetdienstanbieter (ISPs) oder Netzwerkblöcke zu leiten, die durch ihre ASN identifiziert werden. Dieses erweiterte Targeting kann nützlich sein, um Traffic aus bestimmten Netzwerksegmenten nachzuahmen oder für sehr spezifische Entsperrstrategien.

Integrationen

Integrationen mit Browser-Automatisierungsbibliotheken oder Protokollen wie MCP erleichtern die Nutzung durch Agenten:

Playwright-Kompatibilität: Bewertet die Fähigkeit, Remote-Browser-Sitzungen über Playwright zu verbinden und zu steuern.

Puppeteer-Kompatibilität: Bewertet die Integration mit Puppeteer, häufig unter Verwendung von Puppeteer-core zum Verbinden mit Remote-Browser-Instanzen.

Selenium-Kompatibilität: Misst die Unterstützung für die Steuerung von Remote-Browser-Sitzungen über Selenium WebDriver.

MCP (Model Context Protocol)Unterstützung: Gibt an, ob der Dienst eine Integration mit dem Model Context Protocol bietet. MCP ist darauf ausgelegt, den strukturierten Datenaustausch zwischen Tools (wie Browsern) und KI-Modellen (LLMs) zu erleichtern, wodurch KI-Agenten Webinhalte besser verstehen und effektiver nutzen können.

Suchmaschinen

Diese Funktion bewertet, ob der Remote-Browser-Dienst spezialisierte Funktionen oder optimierte Unterstützung für das direkte Extrahieren strukturierter Daten aus den Ergebnisseiten großer Suchmaschinen (SERPs) bietet, wie Google, Bing, DuckDuckGo und Baidu.

Sicherheit

Datensicherheit ist für Agenten von entscheidender Bedeutung, insbesondere für solche, die Aktionen auf sicheren Systemen ausführen. Wir haben anhand der Websites der Anbieter bewertet, ob die Entwickler dieser Remote-Browser über Datensicherheitszertifizierungen verfügen.

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Remote-Browser-Anforderungen für KI-Agententypen

Die Anforderungen an Remote-Browser variieren je nach Typ und Verwendungszweck des KI-Agenten, der sie einsetzt. KI-Agenten lassen sich grob nach ihrer Betriebsart kategorisieren, die wiederum spezifische Anforderungen an die Remote-Browser-Infrastruktur stellt:

• Backend-KI-Agenten: Diese Agenten arbeiten in der Regel autonom oder mit minimaler direkter menschlicher Aufsicht und werden häufig durch Systemereignisse oder geplante Aufgaben ausgelöst. Sie benötigen Remote-Browser, die für Stabilität, Skalierbarkeit und robuste Fehlerbehandlung bei längeren Betriebszeiten optimiert sind.
• Echtzeit-KI-Agenten: Diese Agenten interagieren direkt mit Endnutzern, die aktiv auf eine Antwort warten. Für diese müssen Remote-Browser niedrige Latenz, hohe Reaktionsfähigkeit und konstante Leistung priorisieren.

Backend-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Bewerber-Tracking & -Verwaltung
• KI-SDR
• Terminplanung
• Preisüberwachung
• Webautomatisierung

Orchestrator-Worker-Agenten

Diese Agenten verwenden einen Koordinator, der Aufgaben an mehrere spezialisierte Agenten delegiert, die parallel oder nacheinander arbeiten.

Kritische Anforderungen:

• Sitzungspersistenz über Agenten hinweg: Kontext beibehalten, während verschiedene Agenten ihre Teile ausführen
• Multi-Tab-Koordination: Mehrere Agenten durchsuchen gleichzeitig verschiedene Quellen
• Zuverlässigkeit der Tool-Ausführung: Jeder Agent verwendet unterschiedliche Tools, die konsistent funktionieren müssen

Bright Data (95 % Erfolg, 95 % Funktionsabdeckung) und BrowserAI (85 % Erfolg, 86 % Funktionen) bewältigen die Koordination mehrerer Agenten zuverlässig.

Überwachungsagenten

Diese Agenten führen in regelmäßigen Abständen geplante Prüfungen über mehrere Ziele hinweg durch.

Kritische Anforderungen:

• Geografisches Targeting: Präzision auf Stadt- und Postleitzahlebene für standortspezifische Daten
• Zuverlässigkeit bei hohem Volumen: Große Überwachungsumfänge erhöhen die Fehlerkosten
• CAPTCHA-Behandlung: Automatisches Lösen für unbeaufsichtigten Betrieb

Bright Data bietet 95 % Erfolg mit Postleitzahl- und ASN-Targeting. BrowserAI bietet 85 % Erfolg mit ähnlichen Fähigkeiten. Anbieter ohne granulare Geotargeting-Optionen übersehen standortspezifische Unterschiede.

Echtzeit-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Recherche: OpenAI Deep Research
• Finanzanalyst

Routing-Agenten

Diese Agenten klassifizieren Eingaben und leiten sie an geeignete spezialisierte Handler weiter.

Kritische Anforderungen:

• Schnelle Klassifizierung und Übergabe: Routing-Overhead minimieren
• Sofortige Initialisierung des Spezialisten: Keine Startverzögerungen nach Routing-Entscheidungen
• Kontexterhaltung bei Übergaben: Übertragung des Sitzungszustands an weitergeleitete Agenten

Der 1-Sekunden-Start von BrowserAI reduziert die Latenz beim Multi-Hop-Routing. Bright Data bietet einen 2-Sekunden-Start mit einer Geschwindigkeitsbewertung von 100 %. Der 4-Sekunden-Start von Airtop und die fehlende Zustandserhaltung erhöhen die Gesamtantwortzeit.

Recherche-Agenten

Diese Agenten sammeln Informationen aus mehreren Quellen und fassen Erkenntnisse zusammen.

Kritische Anforderungen:

• Multi-Tab-Kontext: Zustand über gleichzeitige Quellen hinweg beibehalten
• Suchmaschinenabdeckung: Zugang zu verschiedenen Suchplattformen
• Qualität der Inhaltsextraktion: Saubere strukturierte Daten für die LLM-Verarbeitung

Bright Data und BrowserAI unterstützen Google, Bing, DuckDuckGo und Baidu mit einer Funktionsabdeckung von 95 % bzw. 86 %. Steel.dev unterstützt nur Google und Bing mit 45 % Funktionen. Anchor Browser bietet 91 % Funktionen, aber eine Erfolgsrate von 70 %.

Zusätzliche Anforderungen

• Schnelle Antwortzeiten
• Infrastrukturstabilität für Echtzeitnutzung (d. h., die Antwortzeiten sollten sich bei paralleler Nutzung nicht verschlechtern).

Herausforderungen & Gegenmaßnahmen

Obwohl wir bestrebt sind, für alle Remote-Browser exakt denselben Test durchzuführen, gibt es einige Herausforderungen:

• LLMs sind probabilistisch; daher weisen unsere Agenten verschiedene Agenten-Browser an, unterschiedliche Websites aufzurufen. Gegenmaßnahmen: Wir
  • Nutzen Leitplanken und eine niedrige Temperatureinstellung, um Variationen zu minimieren.
  • Verwenden so spezifische Abfragen wie möglich.
  • Wir führten jeden Agenten mehrmals aus (z. B. 5-mal), um sicherzustellen, dass alle getesteten Lösungen ähnliche Anfragen erhielten.

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Remote Browser: Web-Infrastruktur für KI-Agenten im Vergleich}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 31. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

Alle8Allgemein6Methodik2

1. 202630. Jan

   Orchestrator-Worker-Agenten und Überwachungsagenten zum Abschnitt Webautomatisierung hinzugefügt.

2. 202524. Nov

   Ein Abschnitt, Gründe für die Leistungsunterschiede, wurde zur Remote-Browser-Benchmark-Methodik hinzugefügt.

3. 19. Aug

   Ein Lasttest wurde dem Methodikabschnitt hinzugefügt.

4. 30. Jul

   Skalierbarkeitspunktzahl zum Bewertungssystem hinzugefügt.

5. 19. Jun

   Der Methodik-Abschnitt wurde um Details zur programmatischen Steuerung über Playwright erweitert.

6. 18. Jun

   Ergebnisse für Bright Data, BrowserAI, Steel.dev, Browserbase, Airtop und Anchor Browser in den Erfolgsraten-Daten ersetzt.

7. 18. Jun

   Der Abschnitt „Remote-Browser-Benchmark-Methodik“ wurde hinzugefügt, der detailliert beschreibt, wie Erfolgsquote und Gesamtzeit für korrekte Ergebnisse gemessen werden.

8. 12. Jun

   Erfolgsquotendaten in der Bewertung der Benchmark-Ergebnisse aktualisiert.

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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Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

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Ekrem ist KI-Forscher und Datenwissenschaftler bei AIMultiple. Er entwirft und führt praxisnahe Benchmarks für KI- und LLM-Systeme durch.

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