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 Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Funktionen einem Benchmark unterzogen. Dafür führten wir 160 automatisierte Aufgaben aus, wobei wir 4 unterschiedliche Szenarien 5 Mal pro Dienst durchliefen, um ihre reale Leistung zu messen. Außerdem führten wir einen Lasttest mit 250 parallelen KI-Agenten durch.

Benchmark-Ergebnisse der Top-Remote-Browser

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

Der Gesamtscore ist der Durchschnitt aus Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Funktionsbewertung. Er spiegelt die Kernleistung eines Anbieters in Einzelaufgaben-Szenarien wider.

Der Skalierbarkeitswert bildet die Erfolgsquote eines Anbieters während unseres Lasttests mit hoher Nebenläufigkeit ab. Diese Kennzahl bewertet ausdrücklich 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 der Skalierbarkeitswert als eigenständige Kennzahl dargestellt.

Für Bright Data haben wir seine Browser-API bewertet, die cloud-gehostete Browser für die Browser-Automatisierung bereitstellt.

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 einen Geschwindigkeitswert von 100 %
• BrowserAI hat die kürzeste Browser-Startzeit (durchschnittlich 1 Sekunde).
• Airtop hat die längste Browser-Zeit (durchschnittlich 160 Sekunden).

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

Die Browser-Zeit für korrekte Ergebnisse (Durchschnitt) misst die durchschnittliche Zeit, die während der aktiven Interaktion des Remote-Browsers mit Webseiten für erfolgreich abgeschlossene, einzelne Aufgaben vergeht. Dazu gehören 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.

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

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

• Diese Kennzahl umfasst die Browser-Startzeit, alle aktiven Browser-/Interaktionszeiten, jegliche agentenseitige Verarbeitung oder absichtliche Verzögerungen sowie Kommunikationslatenzen mit externen Diensten (z. B. LLMs), die Teil des Ausführungsablaufs der Aufgabe 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 des Remote-Browser-Skalierbarkeits-Benchmarks durchgeführt wurde, verwendete 250 gleichzeitige Agenten, um die Infrastrukturleistung unter Stress zu messen. Der Test ergab die folgenden wesentlichen Unterschiede:

• BrowserAI erzielte die höchste Erfolgsquote mit 86,4 % und wurde in 220 Sekunden abgeschlossen.
• Bright Data verzeichnete 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 zwischen führenden Remote-Browser-Anbietern. Diese Unterschiede ergeben sich hauptsächlich aus Unterschieden im Infrastrukturdesign, im Sitzungsmanagement und bei der Entwicklung automatisierungsorientierter Funktionen.

1. Infrastruktur- und Ressourcenzuweisungsstrategien

Anbieter mit einer fortschrittlicheren, verteilten Infrastruktur erzielen in der Regel höhere Erfolgs- und Geschwindigkeitswerte.

• Bright Data führt mit einer Erfolgsquote von 95 % und einem perfekten Geschwindigkeitswert von 100 %, was auf starken Lastausgleich, schnelle Bereitstellung von Browser-Instanzen und stabile Sitzungsisolierung hindeutet.
• BrowserAI liegt zwar bei der Erfolgsquote leicht hinter Bright Data, weist jedoch die schnellste Startzeit (1 Sekunde) auf, was auf eine stark optimierte Instanz-Bereitstellung hindeutet.

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

2. Browser-Engine-Optimierungen und Automatisierungsbereitschaft

Die Erfolgsquoten 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, JS-Rendering).
• ZenRows und Hyperbrowser, die sowohl bei den Funktionen als auch bei der Erfolgsquote schlechter abschnitten, verfügen möglicherweise nicht über eine vollständige Automatisierungsabdeckung oder haben auf komplexen Websites mit Herausforderungen zu kämpfen.

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 Browser-Effizienz

Unterschiede bei der Browser-Zeit für korrekte Ergebnisse verdeutlichen, wie unterschiedlich effizient jeder Remote-Browser Seiten verarbeitet:

• Bright Data und BrowserAI laden Seiten und interagieren mit ihnen in etwa 2 Sekunden, was auf effektives Caching, effizientes Netzwerk-Routing und schnelle JS-Ausführungsumgebungen hindeutet.
• Airtop weist mit einer durchschnittlichen Browser-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 direkt sowohl den Geschwindigkeitswert als auch die Konsistenz der Aufgabenabwicklung.

4. Funktionsumfang und Aufgabenabdeckung

Einige Anbieter bieten umfangreichere Funktionssets wie Proxy-Rotation, CAPTCHA-Verarbeitung und Mechanismen zur Blockvermeidung, die in komplexen Szenarien zu höherer Zuverlässigkeit beitragen (z. B. Google-Suche + LinkedIn-Crawling in Aufgabe 2).

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

Der Reifegrad der Funktionen korreliert direkt mit dem Gesamtscore über den gesamten Benchmark hinweg.

5. Skalierbarkeit bei hoher Nebenläufigkeit

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

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

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

Remote-Browser-Benchmark-Methodik

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

Wir setzten Agenten ein, die von einem führenden 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 eine programmatische Steuerung über die Playwright-Automatisierungsbibliothek bieten. Dadurch konnten wir dieselbe Codebasis verwenden, um alle Anbieter zu testen.

Leistungsbewertung bei Einzelaufgaben

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“ markiert, 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-Käufer):
  • Szenario: Ein KI-Agent erhält ein Budget und Geschenkideen. Er crawlt eine E-Commerce-Website, um das beste Geschenk zu finden 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 crawlt er die Suchergebnisseite, um Namen und Profil-URLs potenzieller Leads zu extract.
  • Ziel: Erfolgreich mindestens einen gültigen Lead aus den Suchergebnissen identifizieren und zu dessen 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: Erfolgreich extract und mindestens zwei Hotels auflisten, die alle Kriterien erfüllen (Standort, Preis und Datum).
• Aufgabe 4 – Webformulare (Formularausfüller):
  • Szenario: Ein KI-Agent navigiert zu einer Unternehmenswebsite (aimultiple.com) und muss sich zuerst um etwaige Cookie-Zustimmungs-Pop-ups kümmern. Anschließend sucht 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: 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 bei fehlgeschlagenen Versuchen aufgewendete Zeit 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 ein umfassender Wert, der 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.
• Werkzeugausführungszeit: Die kumulierte Dauer jeder Browser-Interaktion, z. B. .click(), .fill() und das Ausführen benutzerdefinierter Skripte, um Daten zu extract.

Was führt zu einem besseren (schnelleren) Wert?

Eine geringere Zeit im Diagramm weist auf eine effizientere Browser-Infrastruktur hin. Anbieter erzielen einen besseren Wert, 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 während mehrstufiger Aufgaben, wodurch sichergestellt wird, dass Browser-Interaktionen (.click(), .fill()) ohne Verzögerung ausgeführt werden.

Eine Beispielrechnung

Zur Verdeutlichung sehen Sie, wie ein hypothetischer „Anbieter X“ in unserem Diagramm dargestellt würde, nachdem 10 Aufgaben ausgeführt wurden:

1. Berechnung der Erfolgsquote:
   • Anbieter X ist bei 7 Aufgaben erfolgreich und scheitert bei 3.
   • Seine Erfolgsquote beträgt 70 %. Diese bestimmt seine Position auf der x-Achse.
2. Berechnung der Durchschnittszeit:
   • 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 an den Koordinaten (70 %, 105s) im Leistungsdiagramm platziert. 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 vorgesehenen Anwendungsfälle jedes Dienstes widerspiegelt, wurden während des 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 die Leistungsergebnisse zu kontextualisieren, 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 Kennzahl ist die Erfolgsquote, die aus der Anzahl abgeschlossener Aufgaben berechnet wird, wenn 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 starten und zu verwalten. Jeder Prozess arbeitete unabhängig und schuf eine Umgebung mit hoher Nebenläufigkeit, um einen realen, groß angelegten Einsatz 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 abwechslungsreicheres Nutzungsmuster.
• Datenerfassung: Der Orchestrator aggregierte Protokolle und Artefakte (HTML-Inhalte, Screenshots) aus jedem Worker-Prozess für die Analyse nach der Ausführung.

Agenten-Workflow

Jeder der 250 Agenten führte eine Abfolge automatisierter Schritte auf Amazon.com aus. Eine Aufgabe wurde nur dann als erfolgreich aufgezeichnet, wenn der gesamte Workflow abgeschlossen war. 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 vision-fähiges LLM, um den CSS-Selektor für das Hauptsuchfeld zu erhalten.
4. Abfrageausführung: Der Agent verwendete den identifizierten Selektor, um seine zugewiesene Abfrage einzugeben und die Suche abzuschicken. Anschließend überprüfte er, ob die Suchergebnisseite geladen wurde, indem er das Vorhandensein eines Produktlisten-Elements 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 ausgewiesene „Gesamtzeit“ stellt die End-to-End-Dauer dar, die erforderlich ist, um den gesamten Stapel von 250 gleichzeitigen Aufgaben abzuschließen. Sie ist ein Maß für die Gesamtdauer der Arbeitslast, das durch die blockierende Funktion pool.map 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 vor dem Beginn des Dispatchings der 250 Worker-Aufgaben durch den Multiprocessing-Pool aufgezeichnet.
2. Der Orchestrator wartet dann darauf, dass alle 250 parallelen Prozesse ihre jeweiligen Workflows vollständig abschließen und ein Ergebnis zurückgeben, unabhängig vom Ausgang (Erfolg oder Fehler).
3. Ein letzter Zeitstempel wird erst gesetzt, nachdem die am längsten laufende Aufgabe beendet ist.

Funktionen

Die von den Top-Anbietern bereitgestellten Funktionen werden im Folgenden beschrieben. Der Funktionswert 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, das die höchste Anzahl an Werten bereitstellt (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 benutzerdefinierte Codemodule erstellen und pflegen 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 CAPTCHA-Abfragen mit Ratenbegrenzung und passt sich weiterentwickelnden CAPTCHA-Mechanismen an, um konsistenten Zugriff auf geschützte Websites zu gewährleisten.

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

• Bewusstsein für 404 (Not Found): Die Fähigkeit des Systems, „Not Found“-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 einen klaren Hinweis auf den 404-Fehler vom Dienst erhält und nicht etwa eine maskierte Antwort (z. B. eine generische Fehlerseite mit einem 200-OK-Status).
• Verwaltung von 301/302 (Redirect): Automatisches Befolgen von Weiterleitungen, um sicherzustellen, dass der Agent bei der korrekten endgültigen URL ankommt. Wir testeten dies, indem wir auf eine URL zugriffen, 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.
• Automatisierung von Browser-Aktionen: Unterstützt programmatische Interaktionen wie das Klicken auf Elemente, das Eingeben 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 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 Anmeldedaten in Anmeldeformulare einzugeben und das Absenden dieser Formulare zu simulieren (z. B. durch Klicken auf Login-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 vorhandenen Code auf Remote-Browser-Plattformen zu portieren.

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

Sitzungsmanagement

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

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 Aufrechterhaltung einer konsistenten Sitzungs-ID über mehrere Anfragen oder Aktionen hinweg, was mehrstufige Workflows ermöglicht.
• Cookie-Verarbeitung: Fähigkeiten zum automatischen Verwalten von Cookies (Speichern, Senden, Löschen) oder zum Ermöglichen des Einfügens/Verwaltens benutzerdefinierter Cookies, um angemeldete 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 bewahren.

Geografische Abdeckung

Die geografische Abdeckung umfasst sowohl die Abdeckung auf Länderebene, sodass Nutzer auf globale Websites zugreifen können, als auch granulare Abdeckung wie gezieltes Targeting nach bestimmten ASN oder Postleitzahlen.

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

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

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

Integrationen

Integrationen mit Browser-Automatisierungsbibliotheken oder Protokollen 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)Support: Gibt 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, damit 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 Extrahieren strukturierter Daten direkt aus den Ergebnisseiten großer Suchmaschinen (SERPs) bietet, wie Google, Bing, DuckDuckGo und Baidu.

Sicherheit

Datensicherheit ist für Agenten entscheidend, insbesondere für solche, die Aktionen auf sicheren Systemen ausführen werden. Wir bewerteten anhand der Websites, ob die Hersteller 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, 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 Überwachung und werden häufig durch Systemereignisse oder geplante Aufgaben ausgelöst. Sie benötigen Remote-Browser, die für Stabilität, Skalierbarkeit und robuste Fehlerbehandlung bei längeren Operationen optimiert sind.
• Echtzeit-KI-Agenten: Diese Agenten interagieren direkt mit Endnutzern, die aktiv auf eine Antwort warten. Für sie müssen Remote-Browser niedrige Latenz, hohe Reaktionsfähigkeit und gleichbleibende Leistung priorisieren.

Backend-Agenten

Typische Anwendungsfälle & Agenten:

• Bewerber-Tracking & -Management
• KI-SDR
• Terminplanung
• Preisüberwachung
• Web-Automatisierung

Orchestrator-Worker-Agenten

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

Kritische Anforderungen:

• Sitzungspersistenz über Agenten hinweg: Kontext beibehalten, während verschiedene Agenten ihre Teile ausführen
• Multi-Tab-Koordination: Mehrere Agenten browsen 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 Multi-Agenten-Koordination zuverlässig.

Überwachungsagenten

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

Kritische Anforderungen:

• Geografisches Targeting: Präzision auf Stadt- und PLZ-Ebene für standortspezifische Daten
• Zuverlässigkeit bei hohem Volumen: Groß angelegte Überwachung erhöht die Kosten von Ausfällen
• CAPTCHA-Verarbeitung: Automatisches Lösen für den unbeaufsichtigten Betrieb

Bright Data bietet 95 % Erfolg mit PLZ- und ASN-Targeting. BrowserAI bietet 85 % Erfolg mit ähnlichen Fähigkeiten. Anbieter ohne granulare Geo-Targeting-Funktionen verpassen 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
• Kontextbewahrung bei Übergaben: Sitzungszustand an die weitergeleiteten Agenten übertragen

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

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 Erfolgsquote von 70 %.

Zusätzliche Anforderungen

• Schnelle Antworten
• Infrastrukturstabilität für den Echtzeiteinsatz (d. h., die Reaktionszeiten 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 fordern unsere Agenten verschiedene Agenten-Browser auf, unterschiedliche Websites zu besuchen. Gegenmaßnahmen: Wir
  • Nutzen Leitplanken und eine niedrige Temperatureinstellung, um Abweichungen zu minimieren.
  • Verwenden so spezifische Abfragen wie möglich.
  • Wir führten jeden Agenten mehrmals aus (z. B. 5), 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},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Januar 2026}
}

Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

Alle8Allgemein6Methodik2

20262025

1. 30. Jan

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

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

Folgen auf

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

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