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

KI-Agenten sind auf Remote-Browser angewiesen, um Webaufgaben 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 Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Funktionen bewertet. Dazu haben wir 160 automatisierte Aufgaben ausgeführt und 4 verschiedene Szenarien 5 Mal für jeden Dienst durchgetestet, um ihre Leistung in der Praxis zu messen. Zusätzlich führten wir einen Lasttest mit 250 parallelen KI-Agenten durch.

Die besten Remote-Browser-Benchmark-Ergebnisse

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

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

Die Skalierbarkeitswertung stellt die Erfolgsquote eines Anbieters während unseres Hochlast-Konkurrenztests dar. Diese Metrik bewertet explizit die Stabilität und Zuverlässigkeit der Infrastruktur, wenn sie einem hohen Volumen paralleler Aufgaben ausgesetzt ist. 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:

Erfolgsquote

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

• Bright Data hat eine Erfolgsquote von 95% erreicht.
• BrowserAI, Steel.dev und Anchor Browser haben eine Erfolgsquote 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 bitte unsere Remote-Browser-Methodik.

Geschwindigkeit

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

Die Geschwindigkeitswertung quantifiziert den Durchsatz des Remote-Browserdienstes und stellt die Anzahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben pro definierter Zeiteinheit dar. Sie spiegelt die Gesamteffizienz und Verarbeitungskapazität wider.

Die Surfzeit für korrekte Ergebnisse (Durchschnitt) misst die durchschnittliche Zeit, die speziell während der aktiven Interaktion des Remote-Browsers mit Webseiten für erfolgreich abgeschlossene Einzelaufgaben vergeht. Dies umfasst die Zeit für die Seitennavigation, das JavaScript-Rendering und direkte Elementinteraktionen (z. B. Klicks, Tippen).

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

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

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

• Diese Metrik umfasst die Browser-Startzeit, alle aktiven Surf-/Interaktionszeiten, jede agentenseitige Verarbeitung oder bewusste Verzögerungen sowie Kommunikationslatenzen mit externen Diensten (z. B. LLMs), die Teil des Aufgabenausführungsflusses sind.

Um zu verstehen, wie diese Werte 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 Remote-Browser-Skalierbarkeits-Benchmark durchgeführt wurde, nutzte 250 parallele Agenten, um die Infrastrukturleistung unter Belastung zu messen. Der Test offenbarte die folgenden wesentlichen Unterschiede:

• BrowserAI erzielte mit 86.4% die höchste Erfolgsquote und wurde in 220 Sekunden abgeschlossen.
• Bright Data verzeichnete eine Erfolgsquote von 81.2%, bei einer Gesamtausführungszeit von 254 Sekunden.
• ZenRows schloss mit einer Erfolgsquote 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 resultieren hauptsächlich aus Abweichungen im Infrastrukturdesign, im Sitzungsmanagement und in der Entwicklung automatisierungsorientierter Funktionen.

1. Infrastruktur- und Ressourcenallokationsstrategien

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

• Bright Data führt mit einer Erfolgsquote von 95% und einer perfekten Geschwindigkeitswertung von 100%, was auf starken Lastausgleich, schnelle Bereitstellung von Browser-Instanzen und stabile Sitzungsisolation hindeutet.
• BrowserAI liegt zwar bei der Erfolgsquote knapp hinter Bright Data, weist aber die schnellste Startzeit (1 Sek.) auf, was auf ein hochoptimiertes Instance-Bootstrapping hinweist.

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

2. Optimierung der Browser-Engine und Automatisierungsbereitschaft

Die Erfolgsquoten unterscheiden sich erheblich, je nachdem, wie gut jeder Anbieter automatisierte Interaktionsmuster wie Formularausfüllung, DOM-Rendering, Navigation und JavaScript-lastige Workflows unterstützt.

• Bright Data, BrowserAI und Steel.dev schließen konsequent Aufgaben ab, die Navigation, Parsing und Interaktion umfassen, da ihre Browser für Automatisierungs-Workloads optimiert zu sein scheinen (z. B. Handhabung von Weiterleitungen, Pop-ups, JS-Rendering).
• ZenRows und Hyperbrowser, die sowohl bei den Funktionen als auch bei der Erfolgsquote schlechter abschnitten, bieten möglicherweise keine vollständige Automatisierungsabdeckung oder stehen auf komplexen Websites vor Herausforderungen.

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 Surf-Effizienz

Unterschiede in der Surfzeit für korrekte Ergebnisse verdeutlichen Diskrepanzen darin, wie effizient jeder Remote-Browser Seiten verarbeitet:

• Bright Data und BrowserAI laden und interagieren mit Seiten in ~2 Sekunden, was auf effektives Caching, effizientes Netzwerk-Routing und schnelle JS-Ausführungsumgebungen hindeutet.
• Airtop mit einer durchschnittlichen Surfzeit von 13.6 Sekunden deutet 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 Geschwindigkeitswertung als auch die Konsistenz der Aufgabenabschlüsse direkt.

4. Funktionsumfang und Aufgabenabdeckung

Einige Anbieter bieten umfangreichere Funktionssätze wie Proxy-Rotation, CAPTCHA-Handhabung und Blockvermeidungsmechanismen, 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 Fähigkeiten, was ihre niedrigeren Erfolgs- und Geschwindigkeitswerte 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 in der Skalierbarkeit der Infrastrukturen unter Druck:

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

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

Remote-Browser-Benchmark-Methodik

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

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

Um einen fairen und konsistenten Benchmark zu gewährleisten, konzentrierten wir uns auf Dienste, die eine programmatische Steuerung über die Playwright-Automatisierungsbibliothek anbieten. Dadurch konnten wir dieselbe Codebasis zum Testen aller Anbieter verwenden.

Einzelaufgaben-Leistungsbewertung

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 Browser-Infrastruktur. Eine Aufgabe wurde nur dann als "erfolgreich" gekennzeichnet, wenn der Agent sein endgültiges, überprüfbares Ziel von Anfang bis Ende erreichte. Dieser Wert 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-Einkäufer):
  • Szenario: Ein KI-Agent erhält ein Budget und Geschenkideen. Er crawlt 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 von Quellen wie LinkedIn durch. Anschließend crawlt er die Suchergebnisseite, um potenzielle Lead-Namen und Profil-URLs zu extrahieren.
  • Ziel: Identifizieren Sie erfolgreich mindestens einen gültigen Lead aus den Suchergebnissen und navigieren Sie zu dessen LinkedIn-Profilseite, um den Zugriff zu überprüfen.
• Aufgabe 3 – Reiseplanung (Reiseassistent):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu Booking.com, um Hotels zu finden. Er gibt das Ziel (Miami, South Beach) ein, wählt die Check-in- und Check-out-Daten (Juni 16-17, 2025) und führt eine Suche durch. Auf der Ergebnisseite muss der Agent die aufgelisteten Hotels identifizieren und parsen und sie filtern, um Unterkünfte in der angegebenen Preisspanne ($100 – $200) zu finden.
  • Ziel: Extrahieren und listen Sie erfolgreich mindestens zwei Hotels auf, die alle Kriterien (Standort, Preis und Datum) erfüllen.
• Aufgabe 4 – Webformulare (Formularausfüller):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu einer Unternehmenswebsite (aimultiple.com) und muss sich zunächst um etwaige Cookie-Einwilligungs-Pop-ups kümmern. Dann findet er das Newsletter-Anmeldeformular, gibt eine Test-E-Mail-Adresse (test@example.com) ein und klickt auf die Schaltfläche 'Abonnieren', um die Anmeldung abzuschließen.
  • Ziel: Senden Sie das Formular erfolgreich ab und erreichen Sie einen Bestätigungsstatus.

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 beurteilt werden, wie schnell sie eine Aufgabe korrekt abschließen können, ohne für die für fehlgeschlagene Versuche aufgewendete Zeit bestraft zu werden.

Die Uhr startet in dem Moment, in dem ein Test eingeleitet wird, und stoppt, wenn der Agent sein Endziel 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 bereit zu machen.
• 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.
• Werkzeug-Ausführungszeit: Die kumulierte Dauer jeder Browser-Interaktion, wie .click(), .fill() und das Ausführen benutzerdefinierter Skripte zum Extrahieren von Daten.

Was führt zu einer besseren (schnelleren) Wertung?

Eine kürzere Zeit im Diagramm weist auf eine effizientere Browser-Infrastruktur hin. Anbieter erzielen eine bessere Wertung, indem sie in diesen Bereichen glänzen:

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

Eine Beispielrechnung

Um dies zu verdeutlichen, sehen Sie hier, wie ein hypothetischer "Anbieter X" nach der Ausführung von 10 Aufgaben in unserem Diagramm dargestellt würde:

1. Berechnung der Erfolgsquote:
   • Anbieter X ist bei 7 Aufgaben erfolgreich und scheitert bei 3.
   • Seine Erfolgsquote beträgt 70%. Dies bestimmt seine Position auf der x-Achse.
2. Berechnung der Durchschnittszeit:
   • Die Fertigstellungszeiten 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 von 105s bestimmt seine Position auf der y-Achse.

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

Anbieterspezifische Konfigurationen

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

• Steel.dev: Developer-Plan.
• 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 Kontext für die Leistungsergebnisse zu liefern, da unterschiedliche Pläne oder Einstellungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können.

Bewertung der Skalierbarkeitsleistung (Lasttest)

Dieser Benchmark misst die Leistung der Remote-Browser-Infrastruktur unter gleichzeitiger Last. Die primäre Metrik ist die Erfolgsquote, 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 Worker-Prozessen zu erzeugen und zu verwalten. Jeder Prozess arbeitete unabhängig und schuf eine Umgebung mit hoher Parallelität, um einen realen, groß angelegten Einsatz zu simulieren.

• Aufgabenverteilung: Jedem Agenten wurde eine eindeutige Produktsuchanfrage aus einer vordefinierten Liste zugewiesen. Dieser Ansatz verhindert eine potenzielle Leistungsinflation durch serverseitiges Caching und simuliert ein abwechslungsreicheres Nutzungsmuster.
• Datenerfassung: Der Orchestrator aggregierte 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 durch. Eine Aufgabe wurde nur nach Abschluss des gesamten Workflows als erfolgreich aufgezeichnet. Die Reihenfolge war wie folgt:

1. Verbindung: Der Agent stellte eine Verbindung zum Remote-Browser des Anbieters über dessen Treiber-URL her.
2. Erste Navigation: Er navigierte zur Homepage der Website und bewältigte etwaige Anti-Bot-Herausforderungen, um fortzufahren.
3. Identifizierung des Suchfelds: Der Agent machte einen Screenshot der Seite und übermittelte ihn an ein bildfähiges LLM, um den CSS-Selektor für das Hauptsuch-Eingabefeld zu erhalten.
4. Anfrageausführung: Der Agent verwendete den identifizierten Selektor, um seine zugewiesene Anfrage einzugeben und die Suche abzuschicken. Anschließend überprüfte er, ob die Suchergebnisseite geladen wurde, indem er das Vorhandensein eines Produktlistenelements bestätigte.
5. Extraktion von Ergebnislinks: Auf der Ergebnisseite wiederholte der Agent den LLM-Vision-Prozess, um einen CSS-Selektor für Produktlinks zu erhalten. Dann filterte er die extrahierten URLs, um direkte Produktseiten-Links 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 benötigt wird, um den gesamten Stapel von 250 gleichzeitigen Aufgaben abzuschließen. Dies ist ein Maß für die Gesamtarbeitslast-Abschlusszeit, die von der blockierenden pool.map-Funktion in unserem Orchestrator-Skript bestimmt wird.

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

1. Ein Zeitstempel (start_time) wird unmittelbar bevor der Multiprocessing-Pool mit dem Dispatchen der 250 Worker-Aufgaben beginnt, aufgezeichnet.
2. Der Orchestrator wartet dann, bis alle 250 parallelen Prozesse ihre individuellen Workflows vollständig abgeschlossen haben und ein Ergebnis zurückgeben, unabhängig vom Ausgang (Erfolg oder Misserfolg).
3. Ein endgültiger Zeitstempel wird erst genommen, nachdem die am längsten laufende Aufgabe beendet ist.

Funktionen

Die von Top-Anbietern bereitgestellten Funktionen sind unten aufgeführt. Der Funktionswert wird für jede Fähigkeit gemäß unserer Methodik berechnet und dann über alle Funktionen gemittelt. Bei Funktionen, die mehrere Werte annehmen können (z. B. Unterstützung von Programmiersprachen), erhält das Produkt, das die höchste Anzahl von Werten bietet (z. B. das Produkt, das die meisten Programmiersprachen unterstützt), eine volle Punktzahl von 1, während andere anteilig bewertet werden.

Die folgenden Abschnitte beschreiben die Fähigkeiten dieser Dienste im Detail:

Technische Fähigkeiten & Fehlerbehandlung

Technische Fähigkeiten ermöglichen 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, einschließlich bildbasierter, hCaptcha-, reCAPTCHA- und Cloudflare-Herausforderungen. Der Dienst verarbeitet auch ratenbegrenzte CAPTCHA-Aufforderungen und passt sich an sich entwickelnde CAPTCHA-Mechanismen an, um konsistenten Zugang zu geschützten Websites zu gewährleisten.

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

• 404 (Nicht gefunden) Bewusstsein: Die Fähigkeit des Systems, 'Nicht gefunden'-Fehler zu erkennen und zu melden, sodass Agenten fehlende Seiten angemessen behandeln können. Wir testeten, indem wir zu einer nicht existierenden URL navigierten und überprüften, ob der Agent einen klaren Hinweis auf den 404-Fehler vom Dienst erhält, anstatt einer maskierten Antwort (z. B. einer generischen Fehlerseite, die mit einem 200 OK-Status ausgeliefert wird).
• 301/302 (Weiterleitung) Management: Automatisches Verfolgen von Weiterleitungen, um sicherzustellen, dass der Agent bei der korrekten endgültigen URL ankommt. Wir testeten, indem wir auf eine URL zugriffen, von der bekannt ist, dass sie eine Weiterleitung ausgibt, und bestätigten, dass der Agent ohne manuelles Eingreifen zur endgültigen Ziel-URL navigiert wird.

JavaScript-Interaktion: Diese Funktion verarbeitet JavaScript-lastige 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 eine festgelegte Dauer und die Handhabung von Pop-ups oder Modalen.
• Elementauswahl: Bietet Methoden zur Auswahl von Elementen, einschließlich CSS-Selektoren und XPath.

Login: 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 Anmeldeschaltflächen). Dies beruht in der Regel auf der Fähigkeit der grundlegenden Browser-Automatisierungs-Engine, mit Web-Elementen zu interagieren.

Programmiersprache

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

Diese Funktion bewertet den Umfang der vom Dienst angebotenen Programmiersprachenkompatibilität. Eine höhere Anzahl unterstützter Sprachen bedeutet Flexibilität für Entwicklungsteams, die es ihnen ermöglicht, die Remote-Browser-Funktionen mit ihrem bevorzugten oder vorhandenen Tech-Stack zu integrieren.

Sitzungsmanagement

Sitzungsmanagement ist notwendig für längere Interaktionen, die mehrstufige Interaktionen umfassen (z. B. Kauf eines Flugtickets), auf derselben Website:

Diese Funktion bewertet die Fähigkeit des Dienstes, den Zustand über mehrere Interaktionen innerhalb einer Browsersitzung 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 um Benutzern das Injizieren/Verwalten benutzerdefinierter Cookies für die Aufrechterhaltung von Anmeldestatus oder bestimmten Website-Präferenzen zu ermöglichen.
• Zustandserhaltung: Die Fähigkeit, den Zustand des Browsers (z. B. ausgefüllte Formulare, gescrollte Positionen) über eine Abfolge von Aktionen innerhalb einer einzelnen Aufgabe hinweg zu erhalten.

Geografische Abdeckung

Die geografische Abdeckung umfasst sowohl die Abdeckung auf Länderebene, sodass Benutzer auf globale Websites zugreifen können, als auch granulare Abdeckung wie spezifisches ASN- oder Postleitzahl-basiertes Targeting.

Stadtgenaues Targeting: Die Möglichkeit, eine bestimmte Stadt als Ursprung für Webanfragen festzulegen. Dies ermöglicht eine stark lokalisierte Datenabfrage und -prüfung, die widerspiegelt, was Benutzer in einem bestimmten städtischen Gebiet sehen würden.

PLZ-Targeting: Die Fähigkeit, Anfragen basierend auf bestimmten Postleitzahlen (PLZ) zu targeten. Dies ist besonders relevant für E-Commerce (Überprüfung lokaler Produktverfügbarkeit, Preise, Versandoptionen) und Dienste mit hyperlokalen Variationen.

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

Integrationen

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

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

Puppeteer-Kompatibilität: Bewertet die Integration mit Puppeteer, wobei häufig Puppeteer-core für die Verbindung zu Remote-Browser-Instanzen verwendet wird.

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

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

Suchmaschinen

Diese Funktion bewertet, ob der Remote-Browserdienst spezialisierte Funktionen oder optimierte Unterstützung für die Extraktion strukturierter Daten direkt von großen Suchmaschinen-Ergebnisseiten (SERPs) wie Google, Bing, DuckDuckGo und Baidu anbietet.

Sicherheit

Datensicherheit ist entscheidend für Agenten, insbesondere für solche, die Aktionen auf sicheren Systemen ausführen werden. Wir haben anhand ihrer Websites bewertet, ob die Entwickler dieser Remote-Browser über Datensicherheitszertifizierungen verfügen.

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Remote-Browser-Anforderungen für Arten von KI-Agenten

Die Anforderungen an Remote-Browser variieren je nach Typ und beabsichtigter Nutzung des KI-Agenten, der sie einsetzt. KI-Agenten können grob nach ihrer Betriebsart kategorisiert werden, was 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, oft ausgelöst durch Systemereignisse oder geplante Aufgaben. Sie benötigen Remote-Browser, die für Stabilität, Skalierbarkeit und robuste Fehlerbehandlung bei längeren Betriebszeiten optimiert sind.
• Echtzeit-KI-Agenten: Diese Agenten interagieren direkt mit Endbenutzern, die aktiv auf eine Antwort warten. Für diese müssen Remote-Browser niedrige Latenz, hohe Reaktionsfähigkeit und konsistente Leistung priorisieren.

Backend-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Bewerber-Tracking & -Management
• 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 agentenübergreifend: Kontext beibehalten, während verschiedene Agenten ihre Teile ausführen
• Multi-Tab-Koordination: Mehrere Agenten, die gleichzeitig verschiedene Quellen durchsuchen
• Zuverlässigkeit der Werkzeugausführung: Jeder Agent verwendet unterschiedliche Werkzeuge, 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: Stadt- und PLZ-genaue Präzision für standortspezifische Daten
• Hochvolumige Zuverlässigkeit: Großangelegte Überwachung vervielfacht die Kosten von Ausfällen
• CAPTCHA-Handhabung: Automatische Lösung für unbeaufsichtigten Betrieb

Bright Data bietet 95% Erfolg mit PLZ- und ASN-Targeting. BrowserAI bietet 85% Erfolg mit ähnlichen Fähigkeiten. Anbieter ohne granulare Geotargeting verpassen standortspezifische Variationen.

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 Spezialisteninitialisierung: Keine Startverzögerungen nach Routing-Entscheidungen
• Kontexterhaltung bei Übergaben: Sitzungsstatus an geroutete Agenten übertragen

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

Recherche-Agenten

Diese Agenten sammeln Informationen aus mehreren Quellen und synthetisieren Ergebnisse.

Kritische Anforderungen:

• Multi-Tab-Kontext: Zustand über gleichzeitige Quellen hinweg beibehalten
• Suchmaschinen-Abdeckung: 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 95% bzw. 86% Funktionsabdeckung. Steel.dev unterstützt nur Google und Bing mit 45% Funktionen. Anchor Browser bietet 91% Funktionen, aber eine 70% Erfolgsquote.

Zusätzliche Anforderungen

• Schnelle Antworten
• Infrastrukturstabilität für den Echtzeiteinsatz (d. h. Antwortzeiten sollten sich bei paralleler Nutzung nicht verschlechtern).

Herausforderungen & Gegenmaßnahmen

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

• LLMs sind probabilistisch; daher bitten unsere Agenten verschiedene Agenten-Browser, zu verschiedenen Websites zu gehen. Gegenmaßnahmen: Wir
  • Nutzen Leitplanken und eine niedrige Temperatureinstellung, um Variationen zu minimieren.
  • Verwenden so spezifische Abfragen wie möglich.
  • Wir haben jeden Agenten mehrmals (z. B. 5 Mal) ausgeführt, um sicherzustellen, dass alle getesteten Lösungen ähnliche Anfragen erhalten.

Zitieren Sie diesen Benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Juni 2026}
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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission. Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen. Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab 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 Datenanalyst bei AIMultiple. Er entwirft und führt praxisnahe Benchmarks für KI- und LLM-Systeme durch.

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