Navegadores remotos: comparación de infraestructura web para agentes de IA

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

Realizamos pruebas comparativas con 8 proveedores en cuanto a tasa de éxito, velocidad y funciones. Para ello, ejecutamos 160 tareas automatizadas, realizando 4 escenarios distintos 5 veces para cada servicio para medir su rendimiento en condiciones reales. También realizamos una prueba de carga con 250 agentes de IA en paralelo.

Resultados de la prueba comparativa de los principales navegadores remotos

A continuación se muestran los principales navegadores remotos según sus capacidades y rendimiento durante nuestra prueba comparativa:

La puntuación compuesta es el promedio de las puntuaciones de tasa de éxito, velocidad y funciones. Refleja el rendimiento básico 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 gran volumen de tareas paralelas. Dado que esta prueba de carga intensiva no se pudo realizar con todos los proveedores, la puntuación de escalabilidad se presenta como una métrica independiente.

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

Tasa de éxito

La evaluación de los resultados de la prueba comparativa muestra diferencias en las capacidades entre 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 prueba comparativa de navegadores remotos.

Velocidad

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

Puntuación de velocidad cuantifica el rendimiento del servicio del navegador remoto, representando la cantidad 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 páginas web para tareas individuales completadas con éxito. Esto incluye el tiempo dedicado a la navegación por páginas, representación de JavaScript e interacciones directas con elementos (por ejemplo, clics, escritura).

• Esta métrica excluye cualquier retraso deliberado del lado del agente o tiempos de procesamiento de componentes externos como modelos de lenguaje grandes (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 conectarse a una sesión.

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

• Esta métrica incluye el tiempo de inicio del navegador, todos los tiempos de navegación/interacción activos, cualquier procesamiento del lado del agente o retrasos deliberados, y 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 diferencia a los navegadores de mejor rendimiento, consulte nuestra metodología del tiempo total para resultados correctos.

Escalabilidad 

Nuestra prueba de carga, ejecutada según la metodología de prueba comparativa de escalabilidad del navegador remoto, utilizó 250 agentes concurrentes para medir el rendimiento de la infraestructura bajo estrés. La prueba reveló las siguientes diferencias clave:

• BrowserAI alcanzó la tasa de éxito más alta en 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 terminó 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 de la prueba comparativa 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 orientadas a la automatización.

1. Estrategias de infraestructura y asignación de recursos

Los proveedores con infraestructura más avanzada y distribuida suelen obtener 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 equilibrio de carga sólido, un aprovisionamiento rápido de instancias del 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 segundo), lo que indica un arranque de instancias altamente optimizado.

En contraste, los proveedores de menor rendimiento como Airtop y Browserbase podrían 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 tiempos de navegación o ejecución total significativamente más altos.

2. Optimizaciones del motor del navegador y preparación para automatización

Las tasas de éxito difieren significativamente según la capacidad de cada proveedor para admitir patrones de interacción automatizados, como rellenar formularios, representar DOM, navegar y flujos de trabajo intensivos en JavaScript.

• Bright Data, BrowserAI y Steel.dev completan consistentemente tareas que implican navegación, análisis e interacción porque sus navegadores parecen optimizados para cargas de trabajo de automatización (por ejemplo, manejar redirecciones, ventanas emergentes, representación de JS).
• ZenRows y Hyperbrowser, que obtuvieron puntuaciones más bajas en funciones y tasa de éxito, podrían carecer de cobertura completa de automatización o enfrentar dificultades en sitios web complejos.

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

3. Latencia y eficiencia de navegación

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

• Bright Data y BrowserAI cargan e interactúan con las páginas en aproximadamente 2 segundos, lo que sugiere una caché eficaz, una ruta de red eficiente y entornos de ejecución de JS rápidos.
• Airtop, con un tiempo de navegación promedio de 13,6 segundos, indica un procesamiento significativamente más lento, probablemente debido a una mayor latencia de red, ejecución más lenta de JS 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 finalización de tareas.

4. Completitud de funciones y cobertura de tareas

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

• Bright Data (95% cobertura de funciones) y Anchor Browser (91%) demuestran una amplia cobertura de capacidades, admitiendo flujos de automatización complejos.
• Steel.dev (45%) y Hyperbrowser (41%) ofrecen capacidades más limitadas, lo que podría 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 toda la prueba comparativa.

5. Escalabilidad bajo alta concurrencia

Nuestra prueba de carga con 250 agentes concurrentes muestra diferencias notables en la capacidad de las infraestructuras para escalar bajo presión:

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

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

Metodología de prueba comparativa de navegadores remotos

Nuestra metodología de prueba comparativa 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 en varios pasos que imitan escenarios de automatización comunes.

Para garantizar una prueba comparativa justa y consistente, nos centramos en servicios que ofrecen control programático mediante la biblioteca de automatización Playwright. Esto nos permitió utilizar la misma base de código para probar todos los proveedores.

Evaluación del rendimiento de tareas individuales

Esta parte de la prueba comparativa evalúa la fiabilidad y 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 marcó como "exitosa" solo si el agente lograba su objetivo final y verificable desde el principio hasta el final. 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: Se da a un agente de IA un presupuesto e ideas de regalos. Rastrea un sitio de comercio electrónico para identificar y comprar el mejor regalo.
  • Objetivo: Buscar, navegar, rellenar formularios y llegar con éxito al paso final de confirmación de compra.
• Tarea 2 – generación de leads (SDR de IA):
  • Escenario: Un agente de IA recibe un nombre de empresa. Para encontrar contactos coincidentes, el agente realiza una búsqueda Google específica de perfiles públicos indexados de fuentes como LinkedIn. Luego rastrea la página de resultados de búsqueda para extraer los nombres y URLs de perfil de posibles leads.
  • Objetivo: Identificar con éxito al menos un lead válido en los resultados de búsqueda y navegar a su página de 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 entrada y salida (16-17 de junio de 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 dólares).
  • Objetivo: Extraer y listar con éxito al menos dos hoteles que coincidan con 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 manejar cualquier ventana emergente de consentimiento de cookies. Luego localiza el formulario de suscripción al boletín, introduce una dirección de correo de prueba (test@example.com) y hace clic en el botón 'Suscribirse' para completar el registro.
  • Objetivo: Enviar con éxito el formulario y alcanzar un estado de confirmación.

Cómo medimos el tiempo total para resultados correctos

Esta métrica mide la velocidad y eficiencia general 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 penalizarlos 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 extremo a extremo es una cifra integral que incluye:

• Tiempo de inicio del navegador: El tiempo inicial necesario para conectarse al navegador remoto y tener una sesión lista para recibir comandos.
• Navegación por páginas y representación: Tiempo dedicado a ejecutar todas las llamadas a page.goto() y esperar a que las páginas se carguen y representen completamente, incluyendo JavaScript complejo.
• Tiempo de "pensamiento" del agente: La latencia de todas las llamadas realizadas al LLM (LLM) para decidir la siguiente acción.
• Tiempo de ejecución de herramientas: La duración acumulada de cada interacción del navegador, como .click(), .fill() y ejecutar scripts personalizados para extraer 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 sesión: Ofrecer conexiones de baja latencia y tiempos de inicio del navegador rápidos, lo que minimiza la espera inicial.
• Representación eficiente de páginas: Procesar rápidamente páginas intensivas en JavaScript y contenido dinámico, permitiendo al agente interactuar con los elementos antes.
• Infraestructura estable y receptiva: Mantener el rendimiento sin bloqueos o bloqueos durante tareas de varios pasos, asegurando 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 después de ejecutar 10 tareas:

1. Cálculo de la tasa de éxito:
   • Proveedor X tiene éxito en 7 tareas y falla en 3.
   • Su Tasa de éxito es 70%. Esto determina su posición en el eje x.
2. Cálculo del tiempo promedio:
   • Los tiempos de finalización para las 7 tareas exitosas son: 90 s, 95 s, 100 s, 105 s, 110 s, 115 s y 120 s.
   • Los tiempos para las 3 tareas fallidas se ignoran completamente.
   • 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 105 s determina su posición en el eje y.

Por lo tanto, el Proveedor X se ubicaría en las coordenadas (70%, 105 s) 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 una prueba comparativa justa y consistente que refleje los casos de uso previstos de cada servicio, se utilizaron planes y configuraciones de suscripción específicos durante las pruebas:

• Steel.dev: Plan de desarrollador.
• Hyperbrowser: Plan de escala.
• 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 a los resultados de rendimiento, ya que diferentes planes o configuraciones pueden producir resultados diferentes.

Evaluación del rendimiento de escalabilidad (prueba de carga)

Esta prueba comparativa 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 se ejecutaron 250 agentes en paralelo.

Arquitectura y ejecución de la prueba

La arquitectura de prueba empleó un script orquestador en Python que utilizó la biblioteca multiprocessing para crear y gestionar un grupo de 250 procesos de trabajo. Cada proceso operó de forma independiente, creando un entorno de alta concurrencia para simular una implementación realista a gran escala.

• Distribución de tareas: Se asignó a cada agente una consulta única de búsqueda de productos de una lista predefinida. Este enfoque evita la posible inflación del rendimiento por 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 de trabajo 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 registró como exitosa solo tras completar todo el flujo de trabajo. La secuencia fue la siguiente:

1. Conexión: El agente estableció una conexión con el navegador remoto del proveedor a través de su URL de controlador.
2. Navegación inicial: Navegó a la página de inicio del sitio web y manejó cualquier desafío antirrobótico para continuar.
3. Identificación del campo de búsqueda: El agente capturó una captura de pantalla de la página y la envió 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 utilizó el selector identificado para introducir su consulta asignada y enviar la búsqueda. Luego verificó que se cargara la página de resultados de búsqueda confirmando la presencia de un elemento de lista de productos.
5. Extracción de enlaces de resultados: En la página de resultados, el agente repitió el proceso de LLM-visión para obtener un selector CSS para los enlaces de productos. Luego filtró las URL extraídas para aislar los enlaces directos a páginas de productos, excluyendo anuncios o redirecciones.
6. Navegación final: El agente navegó a una de las URL de producto válidas. La carga exitosa de esta página final marcó la finalización de la tarea.

Definición del tiempo total

El "Tiempo total" informado en los resultados de la prueba de carga representa la duración de extremo a extremo necesaria para completar todo el lote de 250 tareas concurrentes. Esta es una medida del tiempo total de finalización de la carga de trabajo, regida por la función pool.map de bloqueo en nuestro script orquestador.

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

1. Se registra una marca de tiempo (start_time) inmediatamente antes de que el grupo multiproceso comience a enviar las 250 tareas de trabajo.
2. El orquestador luego espera a que los 250 procesos paralelos completen completamente sus flujos de trabajo individuales y devuelvan un resultado, independientemente del resultado (éxito o fracaso).
3. Se toma una marca de tiempo final solo después de que la tarea de mayor duración haya finalizado.

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Funciones

Las funciones proporcionadas por los principales proveedores se describen a continuación. La puntuación de funciones se calcula para cada capacidad siguiendo nuestra metodología y luego se promedia en todas las funciones. Para funciones que pueden tomar varios valores (por ejemplo, soporte de lenguaje de programación), el producto que proporciona el mayor número de valores (por ejemplo, el producto que admite el mayor número de lenguajes de programación) obtiene una puntuación completa de 1, mientras que los demás obtienen una puntuación proporcional.

Las siguientes secciones detallan las capacidades de estos servicios:

Capacidades técnicas y manejo de errores

Las capacidades técnicas permiten a los desarrolladores la flexibilidad de trabajar con varios sitios web sin tener que construir y mantener sus propios módulos de código personalizados:

Resolución de CAPTCHA: Esta función detecta y resuelve automáticamente una amplia gama de tipos de CAPTCHA, incluyendo basados en imágenes, hCaptcha, reCAPTCHA y desafíos de Cloudflare. El servicio también maneja solicitudes de CAPTCHA con limitación de velocidad y se adapta a mecanismos de CAPTCHA en evolución, asegurando acceso constante a sitios web protegidos.

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

• Conciencia de 404 (No encontrado): La capacidad del sistema para detectar y reportar errores 'No encontrado', permitiendo a los agentes manejar páginas inexistentes adecuadamente. 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).
• Manejo de redirecciones 301/302: Seguimiento automático de redirecciones para asegurar que el agente llegue a la URL final correcta. Lo probamos accediendo a una URL que sabemos que emite una redirección y confirmando que el agente es redirigido a la URL de destino final sin intervención manual.

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

• Ejecución de JavaScript: Representa 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 (incluyendo desplazamiento infinito), esperar a que aparezcan elementos específicos o durante una duración determinada, y manejar ventanas emergentes o modales.
• Selección de elementos: Proporciona métodos para seleccionar elementos, incluyendo 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). Esto depende típicamente de la capacidad del motor de automatización del navegador para interactuar con elementos web.

Lenguaje de programación

La cobertura de lenguajes de programación permite a los desarrolladores trasladar su código existente a plataformas de navegadores remotos.

Esta función evalúa el alcance de la compatibilidad con lenguajes de programación ofrecida por el servicio. Un mayor número de lenguajes compatibles indica flexibilidad para los equipos de desarrollo, permitiéndoles integrar las capacidades del navegador remoto utilizando su pila tecnológica preferida o existente.

Gestión de sesiones 

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

Esta función evalúa la capacidad del servicio para gestionar y mantener el estado en varias interacciones dentro de una sesión de navegación.

• Persistencia de sesión: Soporte para mantener un ID de sesión consistente en varias solicitudes o acciones, permitiendo flujos de trabajo en varios pasos.
• Manejo de cookies: Capacidades para gestionar automáticamente cookies (almacenar, enviar, borrar) o permitir a los usuarios inyectar/gestionar cookies personalizadas para mantener estados de inicio de sesión o preferencias específicas del sitio.
• Preservación de estado: La capacidad de preservar el estado del navegador (por ejemplo, formularios rellenados, posiciones desplazadas) en una secuencia de acciones dentro de una sola tarea.

Cobertura geográfica

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

Direccionamiento a nivel de ciudad: La capacidad de especificar una ciudad particular como origen para solicitudes web. Esto permite la recuperación de datos altamente localizados y pruebas, reflejando lo que verían los usuarios en un área urbana específica.

Direccionamiento por código postal: La capacidad de dirigir solicitudes según códigos postales específicos. Esto es especialmente relevante para el comercio electrónico (verificar disponibilidad local de productos, precios, opciones de envío) y servicios con variaciones hiperlocales.

Direccionamiento 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. Este direccionamiento avanzado 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 del agente:

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

MCP (Protocolo de contexto del modelo) Soporte: Indica si el servicio ofrece integración con el Protocolo de contexto del modelo. MCP está diseñado para facilitar el intercambio estructurado de datos entre herramientas (como navegadores) y modelos de IA (LLMs), permitiendo a los agentes de IA comprender mejor el contenido web y utilizarlo de manera más efectiva.

Motores de búsqueda

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

Seguridad

La seguridad de los datos es crítica para los agentes, especialmente para aquellos que llevarán a cabo acciones en sistemas seguros. Evaluamos si los creadores de estos navegadores remotos tenían certificaciones de seguridad de datos según sus sitios web.

Requisitos de navegadores remotos para tipos de agentes de IA

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

• Agentes de IA de back-end: Estos agentes suelen operar de forma autónoma o con una supervisión humana mínima, a menudo desencadenados por eventos del sistema o tareas programadas. Requieren navegadores remotos optimizados para estabilidad, escalabilidad y manejo de errores robusto durante operaciones prolongadas.
• Agentes de IA en tiempo real: Estos agentes interactúan directamente con usuarios finales que están esperando activamente una respuesta. Para ellos, los navegadores remotos deben priorizar baja latencia, alta receptividad y rendimiento constante.

Agentes de back-end

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 de múltiples pestañas: Múltiples agentes navegando por diferentes fuentes simultáneamente
• Fiabilidad de ejecución de herramientas: Cada agente utiliza herramientas distintas que deben funcionar de manera constante

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

Agentes de monitoreo

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

Requisitos críticos:

• Direccionamiento geográfico: Precisión a nivel de ciudad y código postal para datos específicos de ubicación
• Fiabilidad de alto volumen: El monitoreo a gran escala amplifica los costos de fallo
• Manejo de CAPTCHA: Resolución automática para operación sin supervisión

Bright Data proporciona un 95% de éxito con direccionamiento por código postal y ASN. BrowserAI ofrece un 85% de éxito con capacidades similares. Los proveedores sin direccionamiento geográfico detallado pierden variaciones específicas de ubicación.

Agentes en tiempo real

Casos de uso y agentes típicos:

• Investigación: OpenAI Investigación profunda
• Analista financiero

Agentes de enrutamiento

Estos agentes clasifican entradas y las dirigen a controladores especializados adecuados.

Requisitos críticos:

• Clasificación y traspaso rápido: Minimizar la sobrecarga de enrutamiento
• Inicio instantáneo del especialista: Sin retrasos de inicio después de las decisiones de enrutamiento
• Preservación del contexto en los traspasos: 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 proporciona 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 de respuesta total.

Agentes de investigación

Estos agentes recopilan información de múltiples fuentes y sintetizan hallazgos.

Requisitos críticos:

• Contexto de múltiples pestañas: Mantener el estado en fuentes simultáneas
• Cobertura de motores de búsqueda: Acceso a plataformas de búsqueda diversas
• Calidad de extracción de contenido: Datos estructurados limpios para el procesamiento de LLM

Bright Data y BrowserAI admiten Google, Bing, DuckDuckGo y Baidu con coberturas del 95% y 86%. Steel.dev admite solo Google y Bing con un 45% de funciones. Anchor Browser proporciona un 91% de funciones pero una tasa de éxito del 70%.

Requisitos adicionales

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

Desafíos y mitigaciones

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

• Los LLM son probabilísticos; por lo tanto, nuestros agentes piden a diferentes navegadores agentes que vayan a diferentes sitios web. Mitigaciones: Nosotros
  • Utilizamos salvaguardias y una configuración de baja temperatura para minimizar las variaciones.
  • Tenemos consultas lo más específicas posible.
  • Ejecutamos cada agente varias veces (por ejemplo, 5) para asegurarnos de que todas las soluciones probadas recibieran solicitudes similares.

Cita este benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Navegadores remotos: comparación de infraestructura web para agentes de IA}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 30 de Junio de 2026}
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Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador 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. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Ekrem Sarı

Investigador de IA

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Ekrem es investigador de IA en AIMultiple, donde se centra en la automatización inteligente, las GPU, los agentes de IA y los marcos de trabajo RAG.

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