Navegadores remotos: infraestructura web para agentes de IA comparada

Los agentes de IA dependen de navegadores remotos para automatizar tareas web sin ser bloqueados por medidas anti-scraping. El rendimiento de esta infraestructura de navegador es fundamental para el éxito de un agente.

Evaluamos a 8 proveedores en tasa de éxito, velocidad y características. Para ello, ejecutamos 160 tareas automatizadas, ejecutando 4 escenarios distintos 5 veces para cada servicio, con el fin de medir su rendimiento en condiciones reales. También realizamos una prueba de carga con 250 agentes de IA en paralelo.

Resultados del benchmark de los principales navegadores remotos

Estos son los principales navegadores remotos según sus capacidades y rendimiento durante nuestro benchmark:

La puntuación compuesta es el promedio de las puntuaciones de tasa de éxito, velocidad y características. Refleja el rendimiento principal de un proveedor en escenarios de una sola tarea.

La puntuación de escalabilidad representa la tasa de éxito de un proveedor durante nuestra prueba de carga de alta concurrencia. Esta métrica evalúa explícitamente la estabilidad y fiabilidad de la infraestructura cuando se somete a un alto volumen de tareas paralelas. Dado que esta prueba de carga intensiva no pudo realizarse para todos los proveedores, la puntuación de escalabilidad se presenta como una métrica distinta.

En el caso de Bright Data, evaluamos su Browser API, que proporciona navegadores alojados en la nube para la automatización de navegadores.

Cada componente de nuestro sistema de puntuación se explica a continuación:

Tasa de éxito

La evaluación de los resultados del benchmark demuestra diferencias en las capacidades de los principales proveedores:

• Bright Data ha logrado una tasa de éxito del 95 %.
• BrowserAI, Steel.dev y Anchor Browser tienen una tasa de éxito del 85 %, 70 % y 70 %, respectivamente.
• Browserbase y Airtop tienen tasas de éxito más bajas (50 % y 40 %, respectivamente).

Para entender cómo calculamos estas tasas de éxito, consulte nuestra metodología de navegadores remotos.

Velocidad

• Bright Data tiene una puntuación de velocidad del 100 %
• BrowserAI tiene el tiempo de inicio del navegador más corto (promedio 1 s).
• Airtop tiene el tiempo de navegación más largo (promedio 160 s).

Puntuación de velocidad cuantifica el rendimiento del servicio de navegador remoto, representando el número de tareas exitosas completadas por unidad de tiempo definida. Refleja la eficiencia general y la capacidad de procesamiento.

Tiempo de navegación para resultados correctos (promedio) mide el tiempo promedio transcurrido específicamente durante la interacción activa del navegador remoto con las páginas web para tareas individuales completadas con éxito. Esto incluye el tiempo dedicado a la navegación por páginas, la renderización de JavaScript y las interacciones directas con elementos (por ejemplo, clics, escritura). 

• Esta métrica excluye cualquier retraso deliberado del agente o los tiempos de procesamiento de componentes externos como Large Language Models (LLMs).

Tiempo de inicio del navegador (promedio) mide el tiempo promedio que tarda la sesión del navegador remoto en estar lista, después de realizar la solicitud inicial para crear o conectar una sesión.

Tiempo total para resultados correctos (promedio) representa la duración promedio de extremo a extremo para tareas individuales completadas.

• Esta métrica incluye el tiempo de inicio del navegador, todos los tiempos activos de navegación/interacción, cualquier procesamiento o retraso deliberado del agente y las latencias de comunicación con servicios externos (por ejemplo, LLMs) que forman parte del flujo de ejecución de la tarea.

Para entender cómo se calculan estas puntuaciones y qué separa a los navegadores con mejor rendimiento, consulte nuestra metodología de tiempo total para resultados correctos.

Escalabilidad

Nuestra prueba de carga, ejecutada de acuerdo con la metodología del benchmark de escalabilidad de navegadores remotos, utilizó 250 agentes concurrentes para medir el rendimiento de la infraestructura bajo estrés. La prueba reveló las siguientes diferencias clave:

• BrowserAI logró la tasa de éxito más alta con un 86,4 %, completando en 220 segundos.
• Bright Data registró una tasa de éxito del 81,2 %, con un tiempo total de ejecución de 254 segundos.
• ZenRows finalizó con una tasa de éxito del 51,2 % y un tiempo total de ejecución de 195 segundos.

Razones detrás de las diferencias de rendimiento

Nuestros resultados del benchmark muestran diferencias en fiabilidad, velocidad y escalabilidad entre los principales proveedores de navegadores remotos. Estas diferencias surgen principalmente de variaciones en el diseño de la infraestructura, la gestión de sesiones y el desarrollo de funciones centradas en la automatización.

1. Estrategias de infraestructura y asignación de recursos

Los proveedores con una infraestructura distribuida más avanzada suelen lograr puntuaciones más altas de éxito y velocidad.

• Bright Data lidera con una tasa de éxito del 95 % y una puntuación de velocidad perfecta del 100 %, lo que sugiere un buen equilibrio de carga, un aprovisionamiento rápido de instancias de navegador y un aislamiento estable de sesiones.
• BrowserAI, aunque ligeramente por detrás de Bright Data en tasa de éxito, muestra el tiempo de inicio más rápido (1 s), lo que indica un arranque de instancias muy optimizado.

En cambio, los proveedores de menor rendimiento, como Airtop y Browserbase, pueden depender de colas de aprovisionamiento más lentas o entornos de ejecución menos optimizados, lo que contribuye a sus tasas de éxito más bajas (40–50 %) y a tiempos de navegación o ejecución total significativamente más altos.

2. Optimizaciones del motor del navegador y preparación para la automatización

Las tasas de éxito difieren significativamente según el grado en que cada proveedor admite patrones de interacción automatizada, como el llenado de formularios, la renderización del DOM, la navegación y los flujos de trabajo con mucho JavaScript.

• Bright Data, BrowserAI y Steel.dev completan de manera constante tareas que implican navegación, análisis e interacción porque sus navegadores parecen optimizados para cargas de trabajo de automatización (por ejemplo, gestión de redirecciones, ventanas emergentes, renderizado de JS).
• ZenRows y Hyperbrowser, que obtuvieron puntuaciones más bajas tanto en características como en tasa de éxito, pueden carecer de una cobertura completa de automatización o enfrentar desafíos en sitios web complejos.

La estabilidad específica para automatización parece ser una razón central de la dispersión en los resultados, especialmente en tareas que requieren interacciones de varios pasos (compras en comercio electrónico, extracción de leads).

3. Latencia y eficiencia de navegación

Las diferencias en el tiempo de navegación para obtener resultados correctos ponen de relieve disparidades en la eficiencia con la que cada navegador remoto procesa las páginas:

• Bright Data y BrowserAI cargan e interactúan con las páginas en ~2 segundos, lo que sugiere un almacenamiento en caché eficaz, un enrutamiento de red eficiente y entornos de ejecución de JS rápidos.
• Airtop, con un tiempo medio de navegación de 13,6 segundos, indica un procesamiento significativamente más lento, probablemente debido a una mayor latencia de red, una ejecución de JS más lenta o cuellos de botella en la asignación de recursos a nivel de contenedor/VM.

Estos factores influyen directamente tanto en la puntuación de velocidad como en la consistencia de la finalización de tareas.

4. Integridad de funciones y cobertura de tareas

Algunos proveedores ofrecen conjuntos de funciones más completos, como rotación de proxy, resolución de CAPTCHA y mecanismos para evitar bloqueos, lo que contribuye a una mayor fiabilidad en escenarios complejos (por ejemplo, búsqueda en Google + rastreo de LinkedIn en la Tarea 2).

• Bright Data (95 % cobertura de funciones) y Anchor Browser (91 %) demuestran una sólida cobertura de capacidades, soportando flujos de automatización complejos.
• Steel.dev (45 %) y Hyperbrowser (41 %) ofrecen capacidades más limitadas, lo que puede explicar sus puntuaciones más bajas de éxito y velocidad en tareas de varios pasos.

La madurez de las funciones se correlaciona directamente con la puntuación compuesta en todo el benchmark.

5. Escalabilidad bajo alta concurrencia

Nuestra prueba de carga con 250 agentes concurrentes muestra grandes diferencias en la capacidad de escalado de las infraestructuras bajo presión:

• BrowserAI logra la tasa de éxito de escalabilidad más alta (86,4 %) con tiempos totales de ejecución rápidos, lo que implica una orquestación optimizada y un autoescalado eficaz.
• Bright Data escala razonablemente bien con un 81,2 %, aunque con tiempos de ejecución ligeramente más largos.

Esta variación de escalabilidad es fundamental para cargas de trabajo empresariales o de alto rendimiento.

Metodología del benchmark de navegadores remotos

Nuestra metodología de benchmark está diseñada para evaluar el rendimiento real de cada navegador remoto en dos dimensiones clave: ejecución de tareas individuales y escalabilidad bajo carga.

Utilizamos agentes impulsados por un LLM de vanguardia para ejecutar una serie de tareas realistas de varios pasos que imitan escenarios comunes de automatización.

Para garantizar un benchmark justo y consistente, nos centramos en servicios que ofrecen control programático a través de la biblioteca de automatización Playwright. Esto nos permitió usar el mismo código base para probar todos los proveedores.

Evaluación del rendimiento en tareas individuales

Esta parte del benchmark evalúa la fiabilidad y la velocidad de cada proveedor al ejecutar tareas de automatización individuales y aisladas.

Cómo medimos la tasa de éxito

La tasa de éxito mide la fiabilidad de la infraestructura del navegador. Una tarea se marcaba como "exitosa" solo si el agente lograba su objetivo final y verificable de principio a fin. Esta puntuación refleja la capacidad del navegador para manejar sitios web complejos, evitar bloqueos y proporcionar un entorno estable para el agente.

Ejecutamos las siguientes cuatro tareas principales:

• Tarea 1 – comercio electrónico (comprador de IA):
  • Escenario: Un agente de IA recibe un presupuesto e ideas de regalos. Rastrea un sitio de comercio electrónico para identificar y comprar el mejor regalo.
  • Objetivo: Buscar, navegar, completar formularios y llegar al paso final de confirmación de compra con éxito.
• Tarea 2 – generación de leads (SDR de IA):
  • Escenario: Un agente de IA recibe el nombre de una empresa. Para encontrar contactos coincidentes, el agente realiza una búsqueda específica en Google de perfiles indexados públicamente de fuentes como LinkedIn. Luego rastrea la página de resultados de búsqueda para extract los nombres de posibles leads y las URLs de sus perfiles.
  • Objetivo: Identificar con éxito al menos un lead válido de los resultados de búsqueda y navegar a su perfil de LinkedIn para verificar el acceso.
• Tarea 3 – planificación de viajes (asistente de viajes):
  • Escenario: Un agente de IA navega a Booking.com para encontrar hoteles. Introduce el destino (Miami, South Beach), selecciona las fechas de check-in y check-out (junio 16-17, 2025) y realiza una búsqueda. En la página de resultados, el agente debe identificar y analizar los hoteles listados, filtrándolos para encontrar propiedades dentro del rango de precios especificado ($100 – $200).
  • Objetivo: extract y listar con éxito al menos dos hoteles que cumplan todos los criterios (ubicación, precio y fecha).
• Tarea 4 – formularios web (rellenador de formularios):
  • Escenario: Un agente de IA navega a un sitio web corporativo (aimultiple.com) y primero debe gestionar cualquier ventana emergente de consentimiento de cookies. Luego localiza el formulario de suscripción al boletín, introduce una dirección de correo electrónico de prueba (test@example.com) y hace clic en el botón "Suscribirse" para completar el registro.
  • Objetivo: Enviar el formulario con éxito y llegar a un estado de confirmación.

Cómo medimos el tiempo total para resultados correctos

Esta métrica mide la velocidad y eficiencia generales del servicio, pero se calcula solo para ejecuciones exitosas. Esto garantiza que los proveedores se evalúen según la rapidez con la que pueden completar una tarea correctamente, sin verse penalizados por el tiempo dedicado a intentos fallidos.

El cronómetro comienza en el momento en que se inicia una prueba y se detiene cuando el agente completa con éxito su objetivo final. Esta duración de principio a fin es una cifra integral que incluye:

• Tiempo de inicio del navegador: El tiempo inicial necesario para conectarse al navegador remoto y preparar una sesión para recibir comandos.
• Navegación y renderizado de páginas: Tiempo dedicado a ejecutar todas las llamadas page.goto() y esperar a que las páginas se carguen y rendericen por completo, incluido JavaScript complejo.
• Tiempo de "pensamiento" del agente: La latencia de todas las llamadas realizadas al Large Language Model (LLM) para decidir la siguiente acción.
• Tiempo de ejecución de herramientas: La duración acumulada de cada interacción del navegador, como .click(), .fill() y la ejecución de scripts personalizados para extract datos.

¿Qué conduce a una puntuación mejor (más rápida)?

Un tiempo más bajo en el gráfico indica una infraestructura de navegador más eficiente. Los proveedores obtienen una mejor puntuación al destacar en estas áreas:

• Inicialización rápida de la sesión: Ofrecer conexiones de baja latencia y tiempos de inicio de navegador rápidos, lo que minimiza la espera inicial.
• Renderizado eficiente de páginas: Procesar rápidamente páginas con mucho JavaScript y contenido dinámico, permitiendo que el agente interactúe con los elementos antes.
• Infraestructura estable y receptiva: Mantener el rendimiento sin bloqueos ni fallos durante tareas de varios pasos, garantizando que las interacciones del navegador (.click(), .fill()) se ejecuten sin demora.

Un ejemplo de cálculo

Para aclararlo, vea cómo se representaría un hipotético "Proveedor X" en nuestro gráfico tras ejecutar 10 tareas:

1. Cálculo de la tasa de éxito:
   • El Proveedor X tiene éxito en 7 tareas y fracasa en 3.
   • Su tasa de éxito es del 70 %. Esto determina su posición en el eje x.
2. Cálculo del tiempo promedio:
   • Los tiempos de finalización de las 7 tareas exitosas son: 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s y 120s.
   • Los tiempos de las 3 tareas fallidas se ignoran por completo.
   • El tiempo promedio se calcula solo a partir de las ejecuciones exitosas:
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 segundos
   • Este valor de 105s determina su posición en el eje y.

Por lo tanto, el Proveedor X se ubicaría en las coordenadas (70 %, 105s) en el gráfico de rendimiento. Esta metodología garantiza que el gráfico refleje con precisión tanto la fiabilidad como la velocidad real de cada servicio.

Configuraciones específicas del proveedor

Para garantizar un benchmark justo y consistente que refleje los casos de uso previstos de cada servicio, se utilizaron planes de suscripción y configuraciones específicas durante las pruebas:

• Steel.dev: Plan para desarrolladores.
• Hyperbrowser: Plan Scale.
• Anchor Browser: Se habilitaron los siguientes parámetros específicos para todas las tareas:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {“active”: True}

Estas configuraciones se indican para proporcionar contexto sobre los resultados de rendimiento, ya que diferentes planes o ajustes pueden producir resultados diferentes.

Evaluación del rendimiento de escalabilidad (prueba de carga)

Este benchmark mide el rendimiento de la infraestructura del navegador remoto bajo carga concurrente. La métrica principal es la tasa de éxito, calculada a partir del número de tareas completadas cuando 250 agentes se ejecutaron en paralelo.

Arquitectura y ejecución de la prueba

La arquitectura de la prueba empleó un script orquestador de Python que utilizó la librería multiprocessing para lanzar y gestionar un grupo de 250 procesos trabajadores. Cada proceso operaba de forma independiente, creando un entorno de alta concurrencia para simular un despliegue a gran escala en el mundo real.

• Distribución de tareas: A cada agente se le asignó una consulta de búsqueda de producto única de una lista predefinida. Este enfoque evita una posible inflación del rendimiento por el almacenamiento en caché del lado del servidor y simula un patrón de uso más variado.
• Recopilación de datos: El orquestador agregó registros y artefactos (contenido HTML, capturas de pantalla) de cada proceso trabajador para su análisis posterior a la ejecución.

Flujo de trabajo del agente

Cada uno de los 250 agentes realizó una secuencia de pasos automatizados en Amazon.com. Una tarea se registraba como exitosa solo al completar todo el flujo de trabajo. La secuencia fue la siguiente:

1. Conexión: El agente establecía una conexión con el navegador remoto del proveedor a través de la URL de su driver.
2. Navegación inicial: Navegaba a la página de inicio del sitio web y gestionaba cualquier desafío anti-bot para continuar.
3. Identificación del campo de búsqueda: El agente capturaba una captura de pantalla de la página y la enviaba a un LLM con capacidad de visión para obtener el selector CSS del campo de entrada de búsqueda principal.
4. Ejecución de la consulta: El agente utilizaba el selector identificado para introducir la consulta asignada y enviar la búsqueda. Luego verificaba que la página de resultados se cargara confirmando la presencia de un elemento de listado de productos.
5. Extracción de enlaces de resultados: En la página de resultados, el agente repetía el proceso de visión del LLM para obtener un selector CSS de los enlaces de productos. Luego filtraba las URLs extraídas para aislar los enlaces directos a páginas de productos, excluyendo anuncios o redirecciones.
6. Navegación final: El agente navegaba a una de las URLs de producto válidas. La carga exitosa de esta página final marcaba la finalización de la tarea.

Definición del tiempo total

El "Tiempo total" indicado en los resultados de la prueba de carga representa la duración de principio a fin necesaria para completar todo el lote de 250 tareas concurrentes. Es una medida del tiempo total de finalización de la carga de trabajo, regida por la función bloqueante pool.map de nuestro script orquestador.

Este cálculo incluye el tiempo de ejecución tanto de las tareas exitosas como de las fallidas. El cálculo funciona de la siguiente manera:

1. Un timestamp (start_time) se registra inmediatamente antes de que el grupo de multiprocessing comience a despachar las 250 tareas de los trabajadores.
2. Luego, el orquestador espera a que los 250 procesos paralelos completen por completo sus flujos de trabajo individuales y devuelvan un resultado, independientemente del desenlace (éxito o fracaso).
3. Solo se toma un timestamp final una vez que la tarea de mayor duración ha finalizado.

Características

Las características que ofrecen los principales proveedores se describen a continuación. La puntuación de características se calcula para cada capacidad siguiendo nuestra metodología y luego se promedia sobre todas las características. En el caso de características que pueden adoptar múltiples valores (por ejemplo, soporte de lenguajes de programación), el producto que ofrece el mayor número de valores (por ejemplo, el producto que soporta el mayor número de lenguajes de programación) obtiene una puntuación completa de 1, mientras que los demás se puntúan de forma proporcional.

Las siguientes secciones detallan las capacidades de estos servicios:

Capacidades técnicas y manejo de errores

Las capacidades técnicas permiten a los desarrolladores trabajar con diversos sitios web sin necesidad de crear y mantener sus propios módulos de código personalizados:

Resolución de CAPTCHA: Esta función detecta y resuelve automáticamente una amplia gama de tipos de CAPTCHA, incluidos los basados en imágenes, hCaptcha, reCAPTCHA y los desafíos de Cloudflare. El servicio también gestiona los avisos de CAPTCHA con límite de frecuencia y se adapta a los mecanismos de CAPTCHA en evolución, garantizando un acceso consistente a sitios web protegidos.

Manejo de errores: Esta función evalúa el comportamiento predeterminado del servicio para los códigos de estado HTTP estándar que son fundamentales para una navegación fiable:

• 404 (No encontrado) - Detección: La capacidad del sistema para detectar e informar errores de "No encontrado", lo que permite a los agentes manejar páginas faltantes de forma adecuada. Lo probamos navegando a una URL inexistente y verificando si el agente recibe una indicación clara del error 404 del servicio, en lugar de una respuesta enmascarada (por ejemplo, una página de error genérica servida con un estado 200 OK).
• 301/302 (Redirección) - Gestión: Seguimiento automático de redirecciones para garantizar que el agente llegue a la URL final correcta. Lo probamos accediendo a una URL conocida por emitir una redirección y confirmando que el agente es llevado a la URL de destino final sin intervención manual.

Interacción con JavaScript: Esta función maneja sitios web con mucho JavaScript y admite la emulación de interacciones de usuario.

• Ejecución de JavaScript: Renderiza completamente JavaScript para acceder a contenido cargado dinámicamente.
• Automatización de acciones del navegador: Admite interacciones programáticas como hacer clic en elementos, escribir texto en campos, desplazarse por páginas (incluido el scroll infinito), esperar a que aparezcan elementos específicos o durante un tiempo determinado, y manejar ventanas emergentes o modales.
• Selección de elementos: Proporciona métodos para seleccionar elementos, incluidos selectores CSS y XPath.

Inicio de sesión: Esta función se refiere a la capacidad de introducir nombres de usuario, contraseñas y otras credenciales en formularios de inicio de sesión y simular el envío de estos formularios (por ejemplo, haciendo clic en botones de inicio de sesión). Normalmente se basa en la capacidad del motor básico de automatización del navegador para interactuar con elementos web.

Lenguajes de programación

La cobertura de lenguajes de programación permite a los desarrolladores portar su código existente a plataformas de navegador remoto.

Esta característica evalúa el alcance de la compatibilidad de lenguajes de programación que ofrece el servicio. Un mayor número de lenguajes admitidos significa flexibilidad para los equipos de desarrollo, ya que les permite integrar las capacidades del navegador remoto utilizando su stack tecnológico preferido o existente.

Gestión de sesiones

La gestión de sesiones es necesaria para interacciones más largas que implican pasos múltiples (por ejemplo, comprar un billete de avión) en el mismo sitio web:

Esta característica evalúa la capacidad del servicio para gestionar y mantener el estado a través de múltiples interacciones dentro de una sesión de navegación.

• Persistencia de sesión: Soporte para mantener un ID de sesión consistente a través de múltiples solicitudes o acciones, lo que permite flujos de trabajo de varios pasos.
• Gestión de cookies: Capacidades para gestionar automáticamente cookies (almacenar, enviar, borrar) o permitir a los usuarios inyectar/gestionar cookies personalizadas para mantener estados de sesión iniciada o preferencias específicas del sitio.
• Preservación de estado: La capacidad de preservar el estado del navegador (por ejemplo, formularios completados, posiciones de desplazamiento) a lo largo de una secuencia de acciones dentro de una sola tarea.

Cobertura geográfica

La cobertura geográfica incluye tanto cobertura a nivel de país, para que los usuarios puedan acceder a sitios web globales, como cobertura granular, como la segmentación por ASN específico o por código postal.

Segmentación por ciudad: La capacidad de especificar una ciudad concreta como origen de las solicitudes web. Esto permite una recuperación y prueba de datos altamente localizadas, reflejando lo que verían los usuarios de un área urbana específica.

Segmentación por código postal: La capacidad de dirigir solicitudes basadas en códigos postales específicos. Esto es especialmente relevante para el comercio electrónico (comprobar disponibilidad, precios y opciones de envío de productos locales) y para servicios con variaciones hiperlocales.

Segmentación por ASN (número de sistema autónomo): La opción de enrutar solicitudes a través de proveedores de servicios de Internet (ISP) o bloques de red específicos identificados por su ASN. Esta segmentación avanzada puede ser útil para imitar tráfico de segmentos de red particulares o para estrategias de desbloqueo muy específicas.

Integraciones

Las integraciones con bibliotecas o protocolos de automatización de navegadores como MCP facilitan el uso por parte de agentes:

Compatibilidad con Playwright: Evalúa la capacidad de conectarse y controlar sesiones de navegador remoto mediante Playwright.

Compatibilidad con Puppeteer: Evalúa la integración con Puppeteer, a menudo utilizando Puppeteer-core para conectarse a instancias de navegador remoto.

Compatibilidad con Selenium: Mide el soporte para controlar sesiones de navegador remoto a través de Selenium WebDriver.

MCP (Model Context Protocol)Soporte: Indica si el servicio ofrece integración con el Model Context Protocol. MCP está diseñado para facilitar el intercambio estructurado de datos entre herramientas (como navegadores) y modelos de IA (LLMs), lo que permite a los agentes de IA comprender mejor el contenido web y utilizarlo de forma más eficaz.

Motores de búsqueda

Esta característica evalúa si el servicio de navegador remoto ofrece funciones especializadas o soporte optimizado para extraer datos estructurados directamente de las páginas de resultados de los principales motores de búsqueda (SERPs), como Google, Bing, DuckDuckGo y Baidu.

Seguridad

La seguridad de los datos es fundamental para los agentes, especialmente para aquellos que van a realizar acciones en sistemas seguros. Evaluamos si los creadores de estos navegadores remotos contaban con certificaciones de seguridad de datos, según sus sitios web.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

Requisitos de los navegadores remotos para los tipos de agentes de IA

Los requisitos de los navegadores remotos varían según el tipo y el uso previsto del agente de IA que los emplea. Los agentes de IA se pueden clasificar en líneas generales por su modo de operación, lo que a su vez dicta demandas específicas sobre la infraestructura del navegador remoto:

• Agentes de IA backend: Estos agentes suelen operar de forma autónoma o con una supervisión humana directa mínima, a menudo activados por eventos del sistema o tareas programadas. Requieren navegadores remotos optimizados para la estabilidad, la escalabilidad y un manejo robusto de errores durante operaciones prolongadas.
• Agentes de IA en tiempo real: Estos agentes interactúan directamente con los usuarios finales que esperan activamente una respuesta. Para ellos, los navegadores remotos deben priorizar la baja latencia, la alta capacidad de respuesta y un rendimiento consistente.

Agentes backend

Casos de uso y agentes típicos:

• Seguimiento y gestión de candidatos
• SDR de IA
• Programación de reuniones
• Monitoreo de precios
• Automatización web

Agentes orquestador-trabajador

Estos agentes utilizan un coordinador que delega tareas entre múltiples agentes especializados que trabajan en paralelo o en secuencia.

Requisitos críticos:

• Persistencia de sesión entre agentes: mantener el contexto mientras diferentes agentes ejecutan sus partes.
• Coordinación entre múltiples pestañas: varios agentes navegan por distintas fuentes simultáneamente.
• Fiabilidad en la ejecución de herramientas: cada agente utiliza herramientas distintas que deben funcionar de forma consistente.

Bright Data (95 % de éxito, 95 % de cobertura de funciones) y BrowserAI (85 % de éxito, 86 % de funciones) manejan de forma fiable la coordinación multiagente.

Agentes de monitoreo

Estos agentes ejecutan comprobaciones programadas en múltiples objetivos a intervalos regulares.

Requisitos críticos:

• Segmentación geográfica: precisión a nivel de ciudad y código postal para datos específicos de una ubicación.
• Fiabilidad en alto volumen: el monitoreo a gran escala amplifica los costes de los fallos.
• Resolución de CAPTCHA: resolución automática para funcionamiento sin supervisión.

Bright Data ofrece un 95 % de éxito con segmentación por código postal y ASN. BrowserAI ofrece un 85 % de éxito con capacidades similares. Los proveedores sin segmentación geográfica granular se pierden variaciones específicas por ubicación.

Agentes en tiempo real

Casos de uso y agentes típicos:

• Investigación: OpenAI Deep research
• Analista financiero

Agentes de enrutamiento

Estos agentes clasifican las entradas y las dirigen a manejadores especializados apropiados.

Requisitos críticos:

• Clasificación y transferencia rápidas: minimizar la sobrecarga de enrutamiento.
• Inicialización instantánea de especialistas: sin retrasos de inicio tras las decisiones de enrutamiento.
• Preservación del contexto entre transferencias: transferir el estado de la sesión a los agentes enrutados.

El inicio de 1 segundo de BrowserAI reduce la latencia en el enrutamiento de múltiples saltos. Bright Data ofrece un inicio de 2 segundos con una puntuación de velocidad del 100 %. El inicio de 4 segundos de Airtop y la falta de preservación de estado aumentan el tiempo total de respuesta.

Agentes de investigación

Estos agentes recopilan información de múltiples fuentes y sintetizan hallazgos.

Requisitos críticos:

• Contexto en múltiples pestañas: mantener el estado entre fuentes simultáneas.
• Cobertura de motores de búsqueda: acceso a diversas plataformas de búsqueda.
• Calidad de extracción de contenido: datos estructurados y limpios para el procesamiento del LLM.

Bright Data y BrowserAI son compatibles con Google, Bing, DuckDuckGo y Baidu con un 95 % y un 86 % de cobertura de funciones. Steel.dev solo es compatible con Google y Bing con un 45 % de funciones. Anchor Browser ofrece un 91 % de funciones, pero una tasa de éxito del 70 %.

Requisitos adicionales

• Respuestas rápidas
• Estabilidad de la infraestructura para uso en tiempo real (es decir, los tiempos de respuesta no deberían degradarse con el uso en paralelo).

Desafíos y mitigaciones

Aunque intentamos ejecutar exactamente la misma prueba para todos los navegadores remotos, existen algunos desafíos:

• LLMs son probabilísticos; por lo tanto, nuestros agentes piden a distintos navegadores de agente que visiten diferentes sitios web. Mitigaciones:
  • Aprovechamos barreras de protección y una configuración de baja temperatura para minimizar las variaciones. 
  • Planteamos consultas lo más específicas posible.
  • Ejecutamos cada agente varias veces (por ejemplo, 5) para garantizar que todas las soluciones probadas recibieran solicitudes similares.

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Navegadores remotos: infraestructura web para agentes de IA comparada}},
  year   = {2026},
  month  = jan,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 30 de enero de 2026}
}

Registro de cambios

8 actualizaciones

Todas8General6Metodología2

20262025

1. 30 de ene

   Se añadieron agentes orquestadores-trabajadores y agentes de monitorización a la sección de automatización web.

Cem Dilmegani

Analista Principal

Síguenos

Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

Ver perfil completo

Investigado por

Ekrem Sarı

Investigador de IA

Síguenos

Ekrem es investigador de IA y científico de datos en AIMultiple. Diseña y ejecuta benchmarks prácticos para sistemas de IA y LLM.

Ver perfil completo

Sé el primero en comentar

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.

Nombre

Dirección de correo electrónico

Comentario

0/450

Publicar comentario