Remote-Browser: Webinfrastruktur für KI-Agenten im Vergleich

KI-Agenten sind auf Remote-Browser angewiesen, um Webaufgaben automatisch auszuführen, ohne durch Anti-Scraping-Maßnahmen blockiert zu werden. Die Leistung dieser Browserinfrastruktur ist entscheidend für den Erfolg eines Agents.

Wir haben 8 Anbieter hinsichtlich Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Funktionen getestet. Dazu haben wir 160 automatisierte Aufgaben ausgeführt, wobei wir für jeden Dienst fünfmal vier unterschiedliche Szenarien durchliefen, um die reale Leistung zu messen. Außerdem führten wir einen Lasttest mit 250 parallelen KI-Agenten durch.

Ergebnisse des Remote-Browser-Benchmarks

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

Die Gesamtpunktzahl ist der Durchschnitt aus Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Funktionspunktzahl. Sie spiegelt die Kernleistung eines Anbieters in Einzelaufgaben-Szenarien wider.

Der Skalierbarkeitswert repräsentiert die Erfolgsquote eines Anbieters während unseres Hochlast-Tests mit hoher Parallelität. Dieser Wert bewertet explizit die Stabilität und Zuverlässigkeit der Infrastruktur unter hoher Last. Da dieser intensive Lasttest nicht für jeden Anbieter durchführbar war, wird der Skalierbarkeitswert als separater Wert angegeben.

Jede Komponente unseres Bewertungssystems wird unten erläutert:

Erfolgsquote

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

• Bright Data erreichte eine Erfolgsquote von 95 %.
• BrowserAI, Steel.dev und Anchor Browser haben Erfolgsquoten von 85 %, 70 % bzw. 70 %.
• Browserbase und Airtop haben niedrigere Erfolgsquoten (50 % bzw. 40 %).

Um zu verstehen, wie wir diese Erfolgsquoten berechnet haben, lesen Sie unsere Methodik zum Remote-Browser-Benchmark.

Geschwindigkeit

• Bright Data hat eine Geschwindigkeitspunktzahl von 100 %.
• BrowserAI hat die kürzeste Browser-Startzeit (durchschnittlich 1 Sekunde).
• Airtop hat die längste Surfzeit (durchschnittlich 160 Sekunden).

Geschwindigkeitspunktzahl quantifiziert den Durchsatz des Remote-Browser-Dienstes und stellt die Anzahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben pro Zeiteinheit dar. Sie spiegelt die Gesamteffizienz und Verarbeitungskapazität wider.

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

• Diese Metrik schließt absichtliche Verzögerungen auf Agentenseite oder Verarbeitungszeiten externer Komponenten wie Large Language Models (LLMs) aus.

Browser-Startzeit (Durchschnitt) misst die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, bis die Remote-Browsersitzung nach der Anfrage zum Erstellen oder Verbinden bereit ist.

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

• Diese Metrik beinhaltet die Browser-Startzeit, alle aktiven Surf-/Interaktionszeiten, alle Agenten-Verarbeitungs- oder absichtlichen Verzögerungen sowie Kommunikationsverzögerungen mit externen Diensten (z. B. LLMs), die Teil des Aufgabenablaufs sind.

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

Skalierbarkeit

Unser Lasttest, durchgeführt gemäß der Methodik zum Skalierbarkeits-Benchmark für Remote-Browser, verwendete 250 gleichzeitige Agenten, um die Leistung der Infrastruktur unter Belastung zu messen. Der Test zeigte folgende wesentliche Unterschiede:

• BrowserAI erreichte die höchste Erfolgsquote mit 86,4 % und beendete den Test in 220 Sekunden.
• Bright Data erreichte eine Erfolgsquote von 81,2 % bei einer Gesamtausführungszeit von 254 Sekunden.
• ZenRows beendete den Test mit einer Erfolgsquote von 51,2 % und einer Gesamtausführungszeit von 195 Sekunden.

Gründe für die Leistungsunterschiede

Unsere Benchmark-Ergebnisse zeigen Unterschiede in Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit führender Remote-Browser-Anbieter. Diese Unterschiede ergeben sich hauptsächlich aus Variationen im Infrastrukturdesign, im Sitzungsmanagement und in der Entwicklung agentenfokussierter Funktionen.

1. Infrastruktur- und Ressourcen-Zuweisungsstrategien

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

• Bright Data führt mit einer Erfolgsquote von 95 % und einer perfekten Geschwindigkeitspunktzahl von 100 %, was auf starkes Lastenausgleich, schnelle Bereitstellung von Browserinstanzen und stabile Sitzungsisolierung hindeutet.
• BrowserAI, obwohl knapp hinter Bright Data in der Erfolgsquote, zeigt die schnellste Startzeit (1 Sekunde), was auf hochoptimierte Instanzinitialisierung hindeutet.

Im Gegensatz dazu könnten Anbieter mit geringerer Leistung wie Airtop und Browserbase auf langsamere Bereitstellungs-Warteschlangen oder weniger optimierte Ausführungsumgebungen angewiesen sein, was zu ihren niedrigeren Erfolgsquoten (40–50 %) und deutlich längeren Surf- oder Gesamtausführungszeiten beiträgt.

2. Optimierungen der Browser-Engine und Bereitschaft für Automatisierung

Die Erfolgsquoten unterscheiden sich erheblich danach, wie gut jeder Anbieter automatisierte Interaktionsmuster wie Formularausfüllen, DOM-Rendern, Navigation und JavaScript-intensiven Workflows unterstützt.

• Bright Data, BrowserAI und Steel.dev schließen Aufgaben mit Navigation, Parsen und Interaktion konsistent ab, da ihre Browser für Automatisierungsaufgaben optimiert zu sein scheinen (z. B. Umgang mit Umleitungen, Pop-ups, JS-Rendern).
• ZenRows und Hyperbrowser, die in Funktionen und Erfolgsquote niedrigere Werte erzielten, verfügen möglicherweise nicht über vollständige Automatisierungsabdeckung oder haben Schwierigkeiten auf komplexen Websites.

Die spezifische Stabilität für Automatisierung scheint ein zentraler Grund für die Unterschiede zu sein, insbesondere bei Aufgaben, die mehrstufige Interaktionen erfordern (E-Commerce-Käufe, Lead-Extraktion).

3. Latenz und Surf-Effizienz

Unterschiede in der Surfzeit für korrekte Ergebnisse zeigen auf, wie effizient jeder Remote-Browser Seiten verarbeitet:

• Bright Data und BrowserAI laden und interagieren mit Seiten in ca. 2 Sekunden, was auf effektives Caching, effiziente Netzwerkweiterleitung und schnelle JS-Ausführungsumgebungen hindeutet.
• Airtop, mit einer durchschnittlichen Surfzeit von 13,6 Sekunden, weist deutlich langsamere Verarbeitung auf, was wahrscheinlich auf höhere Netzwerklatenz, langsamere JS-Ausführung oder Engpässe bei der Ressourcen-Zuweisung auf Container-/VM-Ebene zurückzuführen ist.

Diese Faktoren beeinflussen direkt sowohl die Geschwindigkeitspunktzahl als auch die Konsistenz bei der Aufgabenabschlussquote.

4. Vollständigkeit der Funktionen und Aufgabenabdeckung

Einige Anbieter bieten umfangreichere Funktionen wie Proxy-Rotation, CAPTCHA-Handhabung und Blockierungsvermeidungsmechanismen, die zu höherer 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 Geschwindigkeitswerte bei mehrstufigen Aufgaben erklären könnte.

Die Reife der Funktionen korreliert direkt mit der Gesamtpunktzahl im Benchmark.

5. Skalierbarkeit unter hoher Parallelität

Unser Lasttest mit 250 gleichzeitigen Agenten zeigt deutliche Unterschiede, wie gut Infrastrukturen unter Druck skalieren:

• BrowserAI erreicht die höchste Skalierbarkeits-Erfolgsquote (86,4 %) mit schnellen Gesamtausführungszeiten, was auf optimierte Orchestrierung und effektives Autoscaling hindeutet.
• Bright Data skaliert mit 81,2 % angemessen gut, wenn auch mit etwas längeren Ausführungszeiten.

Diese Unterschiede in der Skalierbarkeit sind entscheidend für Enterprise- oder Hochdurchsatz-Workloads.

Methodik zum Remote-Browser-Benchmark

Unsere Benchmark-Methode bewertet die reale Leistung jedes Remote-Browsers in zwei zentralen Dimensionen: Einzelaufgaben-Ausführung und Skalierbarkeit unter Last.

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

Um einen fairen und konsistenten Benchmark sicherzustellen, konzentrierten wir uns auf Dienste, die programmatische Steuerung über die Playwright-Automatisierungsbibliothek anbieten. Dies ermöglichte uns, denselben Code für alle Anbieter zu verwenden.

Bewertung der Einzelaufgaben-Leistung

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

Wie wir die Erfolgsquote gemessen haben

Die Erfolgsquote misst die Zuverlässigkeit der Browserinfrastruktur. Eine Aufgabe wurde nur dann als „erfolgreich“ gewertet, wenn der Agent sein endgültiges, überprüfbares Ziel von Anfang bis Ende erreicht hatte. Dieser Wert spiegelt die Fähigkeit des Browsers wider, komplexe Websites zu verarbeiten, Blockaden zu vermeiden und eine stabile Umgebung für den Agenten bereitzustellen.

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 finden und zu kaufen.
  • Ziel: Erfolgreich suchen, navigieren, Formulare ausfüllen und den endgültigen Kaufbestätigungsschritt 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 indizierten Profilen von Quellen wie LinkedIn durch. Anschließend durchsucht er die Suchergebnisseite, um potenzielle Leads mit Namen und Profil-URLs zu extrahieren.
  • Ziel: Mindestens einen gültigen Lead aus den Suchergebnissen identifizieren und auf dessen LinkedIn-Profilseite navigieren, um den Zugriff zu verifizieren.
• Aufgabe 3 – Reiseplanung (Reiseassistent):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu Booking.com, um Hotels zu finden. Er gibt das Reiseziel (Miami, South Beach) ein, wählt die Check-in- und Check-out-Daten (16.–17. Juni 2025) aus und führt die Suche durch. Auf der Ergebnisseite muss der Agent die aufgeführten Hotels identifizieren und parsen und sie filtern, um Unterkünfte im angegebenen Preiskorridor ($100–$200) zu finden.
  • Ziel: Mindestens zwei Hotels extrahieren und auflisten, die alle Kriterien erfüllen (Ort, Preis und Datum).
• Aufgabe 4 – Webformulare (Formularausfüller):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu einer Unternehmenswebsite (aimultiple.com) und muss zunächst Cookie-Zustimmungspop-ups bearbeiten. Anschließend sucht er das Newsletter-Anmeldeformular, gibt eine Test-E-Mail-Adresse (test@example.com) ein und klickt auf „Abonnieren“, um die Anmeldung abzuschließen.
  • Ziel: Das Formular erfolgreich absenden und einen Bestätigungsstatus erreichen.

Wie wir die Gesamtzeit für korrekte Ergebnisse gemessen haben

Diese Metrik misst die Gesamtgeschwindigkeit und Effizienz des Dienstes, wird aber nur für erfolgreiche Durchläufe berechnet. Dadurch wird sichergestellt, dass Anbieter danach bewertet werden, wie schnell sie eine Aufgabe korrekt abschließen können, ohne für die Zeit fehlgeschlagener Versuche bestraft zu werden.

Die Zeitmessung beginnt beim Start des Tests und endet, wenn der Agent sein endgültiges Ziel erfolgreich erreicht hat. Diese End-to-End-Dauer ist eine umfassende Zahl, die Folgendes beinhaltet:

• Browser-Startzeit: Die anfängliche Zeit, die benötigt wird, um eine Verbindung zum Remote-Browser herzustellen und eine Sitzung für Befehle bereitzustellen.
• Seitennavigation & Rendern: Die Zeit für die Ausführung aller page.goto()-Aufrufe und das Warten, bis Seiten vollständig geladen und gerendert sind, einschließlich komplexen JavaScripts.
• „Denkzeit“ des Agents: Die Latenz aller Aufrufe an das Large Language Model (LLM), um die nächste Aktion zu entscheiden.
• Tool-Ausführungszeit: Die kumulierte Dauer jeder Browser-Interaktion, wie .click(), .fill() und das Ausführen benutzerdefinierter Skripte zur Datenextraktion.

Was führt zu einer besseren (schnelleren) Punktzahl?

Ein niedrigerer Wert in der Grafik zeigt eine effizientere Browserinfrastruktur an. Anbieter erhalten eine bessere Punktzahl, wenn sie in folgenden Bereichen herausragen:

• Schnelle Sitzungsinitialisierung: Geringe Latenz bei Verbindungen und schnelle Browser-Startzeiten, was die anfängliche Wartezeit minimiert.
• Effizientes Seitenrendering: Schnelle Verarbeitung von JavaScript-intensiven Seiten und dynamischen Inhalten, sodass der Agent früher mit Elementen interagieren kann.
• Stabile und reaktionsfähige Infrastruktur: Aufrechterhaltung der Leistung ohne Hängenbleiben oder Abstürze während mehrstufiger Aufgaben, sodass Browser-Interaktionen (.click(), .fill()) ohne Verzögerung ausgeführt werden.

Ein Beispiel zur Berechnung

Um dies klar zu machen, sehen Sie, wie ein hypothetischer „Anbieter X“ nach 10 Aufgaben in unserer Grafik dargestellt würde:

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

Daher würde Anbieter X bei den Koordinaten (70 %, 105 s) im Leistungsdiagramm platziert werden. Diese Methodik stellt sicher, dass das Diagramm die Zuverlässigkeit und echte Geschwindigkeit jedes Dienstes genau widerspiegelt.

Anbieterspezifische Konfigurationen

Um einen fairen und konsistenten Benchmark sicherzustellen, der die vorgesehenen Anwendungsfälle jedes Dienstes widerspiegelt, wurden während der Tests spezifische Abonnements und Konfigurationen verwendet:

• Steel.dev: Entwicklerplan.
• Hyperbrowser: Scale-Plan.
• Anchor Browser: Die folgenden spezifischen Parameter wurden für alle Aufgaben aktiviert:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {„active“: True}

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

Bewertung der Skalierbarkeitsleistung (Lasttest)

Dieser Benchmark misst die Leistung der Remote-Browser-Infrastruktur unter gleichzeitiger Last. Die Hauptmetrik ist die Erfolgsquote, berechnet aus der Anzahl der abgeschlossenen Aufgaben, wenn 250 Agenten parallel ausgeführt wurden.

Testarchitektur und -ausführung

Die Testarchitektur verwendete ein Python-Orchestrierungsskript, das die multiprocessing-Bibliothek nutzte, um einen Pool von 250 Worker-Prozessen zu erzeugen und zu verwalten. Jeder Prozess arbeitete unabhängig und schuf eine Umgebung mit hoher Parallelität, um eine realistische, großflächige Bereitstellung zu simulieren.

• Aufgabenverteilung: Jeder Agent erhielt eine eindeutige Produktsuchanfrage aus einer vordefinierten Liste. Dies verhindert mögliche Leistungssteigerungen durch Server-Caching und simuliert ein abwechslungsreicheres Nutzungsmuster.
• Datensammlung: Der Orchestrator sammelte Protokolle und Artefakte (HTML-Inhalte, Screenshots) von jedem Worker-Prozess für die Analyse nach der Ausführung.

Agenten-Workflow

Jeder der 250 Agenten führte eine Reihe automatisierter Schritte auf Amazon.com aus. Eine Aufgabe wurde nur dann als erfolgreich aufgezeichnet, wenn der gesamte Workflow abgeschlossen war. Die Reihenfolge war wie folgt:

1. Verbindung: Der Agent stellte eine Verbindung zum Remote-Browser des Anbieters über dessen Treiber-URL her.
2. Anfängliche Navigation: Er navigierte zur Startseite der Website und bearbeitete alle Anti-Bot-Herausforderungen, um fortzufahren.
3. Identifikation des Suchfelds: Der Agent machte einen Screenshot der Seite und sendete ihn an ein visuell fähiges LLM, um den CSS-Selektor für das Hauptsucheingabefeld zu erhalten.
4. Abfrageausführung: Der Agent verwendete den identifizierten Selektor, um seine zugewiesene Abfrage einzugeben und die Suche zu senden. Anschließend überprüfte er, ob die Suchergebnisseite geladen wurde, indem er die Anwesenheit eines Produktergebniselements bestätigte.
5. Extraktion von Ergebnislinks: Auf der Ergebnisseite wiederholte der Agent den LLM-Vision-Prozess, um einen CSS-Selektor für Produkttitel zu erhalten. Anschließend filterte er die extrahierten URLs, um direkte Produktseiten-Links zu isolieren und Werbung oder Umleitungen auszuschließen.
6. Endgültige Navigation: Der Agent navigierte zu einer der gültigen Produkt-URLs. Das erfolgreiche Laden dieser Endseite markierte den Abschluss der Aufgabe.

Definition der Gesamtzeit

Die in den Lasttest-Ergebnissen angegebene „Gesamtzeit“ stellt die End-to-End-Dauer dar, die benötigt wurde, um den gesamten Stapel von 250 gleichzeitigen Aufgaben abzuschließen. Dies ist ein Maß für die Gesamtdauer der Arbeitsbelastung, gesteuert durch die blockierende pool.map-Funktion in unserem Orchestrator-Skript.

Diese Berechnung beinhaltet die Ausführungszeit sowohl erfolgreicher als auch fehlgeschlagener Aufgaben. Die Berechnung erfolgt wie folgt:

1. Ein Zeitstempel (start_time) wird unmittelbar vor dem Beginn des Multiprocessing-Pools aufgezeichnet, wenn die 250 Worker-Aufgaben verteilt werden.
2. Der Orchestrator wartet dann, bis alle 250 parallelen Prozesse ihre individuellen Workflows vollständig abgeschlossen und ein Ergebnis zurückgegeben haben, unabhängig vom Ergebnis (Erfolg oder Misserfolg).
3. Ein abschließender Zeitstempel wird erst aufgenommen, nachdem die längste laufende Aufgabe beendet ist.

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Funktionen

Die Funktionen führender Anbieter sind unten aufgeführt. Die Funktionspunktzahl wird für jede Fähigkeit nach unserer Methodik berechnet und anschließend über alle Funktionen gemittelt. Bei Funktionen mit mehreren Werten (z. B. Unterstützung mehrerer Programmiersprachen) erhält das Produkt mit der höchsten Anzahl an Werten (z. B. die höchste Anzahl unterstützter Programmiersprachen) die volle Punktzahl von 1, während andere anteilig bewertet werden.

Die folgenden Abschnitte erläutern die Fähigkeiten dieser Dienste:

Technische Fähigkeiten & Fehlerbehandlung

Technische Fähigkeiten ermöglichen Entwicklern Flexibilität beim Arbeiten mit verschiedenen Websites, ohne eigene Code-Module erstellen und pflegen zu müssen:

CAPTCHA-Lösung: Diese Funktion erkennt und löst automatisch eine breite Palette von CAPTCHA-Typen, einschließlich bildbasierter, hCaptcha, reCAPTCHA und Cloudflare-Herausforderungen. Der Dienst behandelt auch ratenbegrenzte CAPTCHA-Aufforderungen und passt sich sich weiterentwickelnden CAPTCHA-Mechanismen an, um konsistenten Zugriff auf geschützte Websites sicherzustellen.

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

• 404 (Nicht gefunden) Erkennung: 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 existierenden URL navigierten und überprüften, ob der Agent eine klare Anzeige des 404-Fehlers vom Dienst erhielt, anstatt einer maskierten Antwort (z. B. einer generischen Fehlerseite mit Status 200 OK).
• 301/302 (Umleitung) Verwaltung: Automatisches Folgen von Umleitungen, um sicherzustellen, dass der Agent zur korrekten End-URL gelangt. Wir testeten dies, indem wir eine URL aufrufen, die eine Umleitung auslöst, und bestätigten, dass der Agent zur Endziel-URL navigiert wurde, ohne manuelle Eingriffe.

JavaScript-Interaktion: Diese Funktion verarbeitet JavaScript-intensiven Websites und unterstützt die Nachahmung von Benutzerinteraktionen.

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

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

Programmiersprache

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

Diese Funktion bewertet den Umfang der angebotenen Programmiersprachen-Kompatibilität. Eine größere Anzahl unterstützter Sprachen bedeutet mehr Flexibilität für Entwicklungsteams und ermöglicht die Integration der Remote-Browser-Funktionen mit ihrer bevorzugten oder bestehenden Technologieplattform.

Sitzungsmanagement

Das Sitzungsmanagement ist notwendig für längere Interaktionen mit mehrstufigen Abläufen (z. B. Kauf eines Flugtickets) auf derselben Website:

Diese Funktion bewertet die Fähigkeit des Dienstes, Zustände über mehrere Interaktionen innerhalb einer Browsersitzung hinweg zu verwalten und aufrechtzuerhalten.

• Sitzungspersistenz: Unterstützung für die Aufrechterhaltung einer konsistenten Sitzungs-ID über mehrere Anfragen oder Aktionen hinweg, was mehrstufige Workflows ermöglicht.
• Cookie-Handhabung: Fähigkeiten zur automatischen Verwaltung von Cookies (Speichern, Senden, Löschen) oder zur Erlaubnis, benutzerdefinierte Cookies einzufügen oder zu verwalten, um angemeldete Zustände oder bestimmte Seiteneinstellungen beizubehalten.
• Zustandserhaltung: Die Fähigkeit, den Zustand des Browsers (z. B. ausgefüllte Formulare, Scrollpositionen) über eine Abfolge von Aktionen innerhalb einer einzelnen Aufgabe hinweg zu bewahren.

Geo-Abdeckung

Die geografische Abdeckung umfasst sowohl die Länderabdeckung, sodass Nutzer auf globale Websites zugreifen können, als auch granulare Abdeckung wie spezifische ASN- oder PLZ-basierte Zielgruppen.

Stadtzielung: Die Fähigkeit, eine bestimmte Stadt als Ursprung für Webanfragen anzugeben. Dies ermöglicht hochgradig lokalisierte Datenerfassung und Tests und spiegelt wider, was Nutzer in einem bestimmten städtischen Gebiet sehen würden.

PLZ-/Postleitzahl-Zielung: Die Fähigkeit, Anfragen basierend auf bestimmten Postleitzahlen oder Postleitzahlen zu richten. Dies ist besonders relevant für E-Commerce (Überprüfung der lokalen Produktverfügbarkeit, Preise, Versandoptionen) und Dienste mit hyperlokalen Variationen.

ASN (Autonomous System Number) Zielung: Die Option, Anfragen über bestimmte Internetdienstanbieter (ISPs) oder Netzwerke zu leiten, die durch ihre ASN identifiziert sind. Diese erweiterte Zielung kann nützlich sein, um Datenverkehr von bestimmten Netzwerksegmenten nachzuahmen oder für sehr spezifische Entblockierungsstrategien.

Integrationen

Integrationen in Browser-Automatisierungsbibliotheken oder -Protokolle wie MCP erleichtern die Nutzung durch Agenten:

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

Puppeteer-Kompatibilität: Bewertet die Integration mit Puppeteer, oft unter Verwendung von Puppeteer-core zur Verbindung mit Remote-Browser-Instanzen.

Selenium-Kompatibilität: Misst die Unterstützung zur Steuerung von Remote-Browsersitzungen über Selenium WebDriver.

MCP (Model Context Protocol) Unterstützung: Zeigt an, ob der Dienst eine Integration mit dem Model Context Protocol bietet. MCP wurde entwickelt, um den strukturierten Datenaustausch zwischen Tools (wie Browsern) und KI-Modellen (LLMs) zu erleichtern und ermöglicht KI-Agenten, Webinhalte besser zu verstehen und effektiver zu nutzen.

Suchmaschinen

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

Sicherheit

Datensicherheit ist entscheidend für Agenten, insbesondere für solche, die Aktionen auf sicheren Systemen ausführen. Wir prüften, ob die Entwickler dieser Remote-Browser über Datensicherheitszertifizierungen verfügen, basierend auf ihren Websites.

Anforderungen an Remote-Browser für KI-Agenten-Typen

Die Anforderungen an Remote-Browser variieren je nach Typ und vorgesehenem Einsatz des KI-Agents, der sie verwendet. KI-Agenten können grob nach ihrem Betriebsmodus kategorisiert werden, was wiederum spezifische Anforderungen an die Remote-Browser-Infrastruktur mit sich bringt:

• Backend-KI-Agenten: Diese Agenten arbeiten typischerweise autonom oder mit minimaler direkter menschlicher Aufsicht, oft ausgelöst durch Systemereignisse oder geplante Aufgaben. Sie benötigen Remote-Browser, die auf Stabilität, Skalierbarkeit und robuste Fehlerbehandlung bei langen Operationen 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 konsistente Leistung priorisieren.

Backend-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Bewerbermanagement
• AI SDR
• Terminplanung
• Preisüberwachung
• Webautomatisierung

Orchestrator-Worker-Agenten

Diese Agenten verwenden einen Koordinator, der Aufgaben auf mehrere spezialisierte Agenten verteilt, die parallel oder sequenziell arbeiten.

Kritische Anforderungen:

• Sitzungspersistenz über Agenten hinweg: Kontext beibehalten, während verschiedene Agenten ihre Anteile ausführen
• Koordination mehrerer Tabs: Mehrere Agenten durchsuchen gleichzeitig verschiedene Quellen
• Zuverlässigkeit der Tool-Ausführung: Jeder Agent nutzt 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 regelmäßig geplante Prüfungen über mehrere Ziele hinweg durch.

Kritische Anforderungen:

• Geografische Zielung: Präzision auf Stadt- und PLZ-Ebene für ortsbezogene Daten
• Zuverlässigkeit bei hohem Volumen: Bei großflächiger Überwachung vervielfachen sich die Kosten bei Fehlern
• CAPTCHA-Handhabung: Automatisches Lösen für unbeaufsichtigten Betrieb

Bright Data bietet 95 % Erfolgsquote mit PLZ- und ASN-Zielung. BrowserAI bietet 85 % Erfolgsquote mit ähnlichen Fähigkeiten. Anbieter ohne granulare Geo-Zielung verpassen ortsbezogene Variationen.

Echtzeit-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Recherche: OpenAI Deep Research
• Finanzanalyst

Routing-Agenten

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

Kritische Anforderungen:

• Schnelle Klassifizierung und Weiterleitung: Routing-Overhead minimieren
• Sofortige Initialisierung von Spezialisten: Keine Startverzögerungen nach Routing-Entscheidungen
• Zustandserhaltung bei Weiterleitungen: Sitzungszustand an weitergeleitete Agenten übertragen

BrowserAIs 1-Sekunden-Startzeit reduziert die Latenz bei mehrstufigem Routing. Bright Data bietet eine 2-Sekunden-Startzeit mit 100 % Geschwindigkeitspunktzahl. Airtops 4-Sekunden-Startzeit und fehlende Zustandserhaltung erhöhen die Gesamtantwortzeit.

Recherche-Agenten

Diese Agenten sammeln Informationen aus mehreren Quellen und synthetisieren die Ergebnisse.

Kritische Anforderungen:

• Mehr-Tab-Kontext: Zustand über gleichzeitige Quellen hinweg beibehalten
• Suchmaschinenabdeckung: Zugriff auf diverse Suchplattformen
• Qualität der Inhaltsextraktion: Saubere strukturierte Daten für die LLM-Verarbeitung

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

Zusätzliche Anforderungen

• Schnelle Antworten
• Infrastrukturstabilität für Echtzeitanwendung (d. h. Antwortzeiten sollten bei paralleler Nutzung nicht schlechter werden).

Herausforderungen & Gegenmaßnahmen

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

• LLMs sind probabilistisch; daher bitten unsere Agenten verschiedene Agenten-Browser, zu verschiedenen Websites zu navigieren. Gegenmaßnahmen: Wir
  • nutzen Schutzmaßnahmen und eine niedrige Temperatur, um Variationen zu minimieren.
  • formulieren so spezifische Abfragen wie möglich.
  • führen jeden Agenten mehrfach (z. B. 5-mal) aus, um sicherzustellen, dass alle getesteten Lösungen ähnliche Anfragen erhalten.

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: Webinfrastruktur für KI-Agenten im Vergleich}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Juni 2026}
}

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

Folgen auf

Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und RAG-Frameworks.

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