Browser remoti: infrastruttura web a confronto per agenti AI

Gli agenti AI si affidano a browser remoti per automatizzare attività web senza essere bloccati da misure anti-scraping. Le prestazioni di questa infrastruttura browser sono fondamentali per il successo di un agente.

Abbiamo sottoposto a benchmark 8 fornitori in base al tasso di successo, velocità e funzionalità. A tal fine, abbiamo eseguito 160 attività automatizzate, ripetendo 5 volte 4 scenari distinti per ciascun servizio per misurare le loro prestazioni nel mondo reale. Abbiamo inoltre effettuato un test di carico con 250 agenti AI in parallelo.

Risultati principali del benchmark sui browser remoti

Ecco i migliori browser remoti in base alle loro capacità e prestazioni durante il nostro benchmark:

Il punteggio complessivo è la media dei punteggi relativi a tasso di successo, velocità e funzionalità. Riflette le prestazioni principali di un fornitore negli scenari con singola attività.

Il punteggio di scalabilità rappresenta il tasso di successo di un fornitore durante il nostro test di carico ad alta concorrenza. Questa metrica valuta esplicitamente la stabilità e l'affidabilità dell'infrastruttura quando sottoposta a un elevato volume di attività parallele. Poiché questo test di carico intensivo non poteva essere eseguito per ogni fornitore, il punteggio di scalabilità è presentato come metrica distinta.

Ogni componente del nostro sistema di punteggio è spiegato di seguito:

Tasso di successo

La valutazione dei risultati del benchmark mostra differenze nelle capacità tra i principali fornitori:

• Bright Data ha raggiunto un tasso di successo del 95%.
• BrowserAI, Steel.dev e Anchor Browser hanno un tasso di successo rispettivamente dell'85%, 70% e 70%.
• Browserbase e Airtop hanno tassi di successo più bassi (rispettivamente 50% e 40%).

Per comprendere come abbiamo calcolato questi tassi di successo, consultare la nostra metodologia del benchmark sui browser remoti.

Velocità

• Bright Data ha un punteggio di velocità del 100%
• BrowserAI ha il tempo di avvio del browser più breve (in media 1 secondo).
• Airtop ha il tempo di navigazione più lungo (in media 160 secondi).

Punteggio di velocità quantifica la capacità produttiva del servizio browser remoto, rappresentando il numero di attività completate con successo per unità di tempo definita. Riflette l'efficienza complessiva e la capacità di elaborazione.

Tempo di navigazione per risultati corretti (media) misura il tempo medio trascorso specificamente durante l'interazione attiva del browser remoto con le pagine web per attività individuali completate con successo. Include il tempo impiegato per la navigazione sulle pagine, il rendering di JavaScript e le interazioni dirette con gli elementi (ad esempio, clic, digitazione).

• Questa metrica esclude eventuali ritardi deliberati sul lato agente o i tempi di elaborazione di componenti esterni come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs).

Tempo di avvio del browser (media) misura il tempo medio necessario affinché la sessione del browser remoto sia pronta, dopo la richiesta iniziale di creare o connettersi a una sessione.

Tempo totale per risultati corretti (media) rappresenta la durata media end-to-end per attività individuali completate.

• Questa metrica include il tempo di avvio del browser, tutti i tempi di navigazione/interazione attivi, eventuali elaborazioni o ritardi deliberati sul lato agente e le latenze di comunicazione con servizi esterni (ad esempio, LLMs) che fanno parte del flusso di esecuzione dell'attività.

Per comprendere come vengono calcolati questi punteggi e cosa distingue i browser con le prestazioni migliori, consultare la nostra metodologia del tempo totale per risultati corretti.

Scalabilità

Il nostro test di carico, eseguito secondo la metodologia del benchmark sulla scalabilità dei browser remoti, ha utilizzato 250 agenti concorrenti per misurare le prestazioni dell'infrastruttura sotto stress. Il test ha rivelato le seguenti differenze principali:

• BrowserAI ha ottenuto il tasso di successo più alto al 86,4%, completando in 220 secondi.
• Bright Data ha registrato un tasso di successo dell'81,2%, con un tempo di esecuzione totale di 254 secondi.
• ZenRows ha terminato con un tasso di successo del 51,2% e un tempo di esecuzione totale di 195 secondi.

Motivi alla base delle differenze di prestazioni

I nostri risultati del benchmark mostrano differenze nell'affidabilità, velocità e scalabilità tra i principali fornitori di browser remoti. Queste differenze derivano principalmente da variazioni nella progettazione dell'infrastruttura, nella gestione delle sessioni e nello sviluppo di funzionalità orientate all'automazione.

1. Strategie di infrastruttura e allocazione delle risorse

I fornitori con un'infrastruttura distribuita più avanzata raggiungono in genere punteggi più elevati in termini di successo e velocità.

• Bright Data si posiziona al primo posto con un tasso di successo del 95% e un punteggio di velocità perfetto del 100%, il che suggerisce un bilanciamento del carico efficace, un rapido provisioning delle istanze del browser e un isolamento stabile delle sessioni.
• BrowserAI, sebbene leggermente inferiore a Bright Data per tasso di successo, mostra il tempo di avvio più rapido (1 secondo), indicando un bootstrap altamente ottimizzato delle istanze.

Al contrario, i fornitori con prestazioni inferiori come Airtop e Browserbase potrebbero fare affidamento su code di provisioning più lente o su ambienti di esecuzione meno ottimizzati, contribuendo ai loro tassi di successo più bassi (40–50%) e a tempi di navigazione o di esecuzione totali significativamente più elevati.

2. Ottimizzazioni del motore del browser e prontezza per l'automazione

I tassi di successo differiscono notevolmente in base alla capacità di ciascun fornitore di supportare modelli di interazione automatizzati come il riempimento di moduli, il rendering del DOM, la navigazione e i flussi di lavoro basati su JavaScript complessi.

• Bright Data, BrowserAI e Steel.dev completano costantemente attività che coinvolgono navigazione, analisi e interazione perché i loro browser sembrano ottimizzati per carichi di lavoro di automazione (ad esempio, gestione di reindirizzamenti, popup, rendering JS).
• ZenRows e Hyperbrowser, che hanno ottenuto punteggi più bassi sia in termini di funzionalità che di tasso di successo, potrebbero non avere una copertura completa dell'automazione o affrontare difficoltà su siti web complessi.

La stabilità specifica per l'automazione sembra essere una ragione fondamentale della differenza nei risultati, specialmente per attività che richiedono interazioni in più passaggi (acquisti e-commerce, estrazione di lead).

3. Latenza ed efficienza di navigazione

Le differenze nel tempo di navigazione per risultati corretti evidenziano disparità nell'efficienza con cui ciascun browser remoto elabora le pagine:

• Bright Data e BrowserAI caricano e interagiscono con le pagine in circa 2 secondi, suggerendo un caching efficace, un routing di rete efficiente e ambienti di esecuzione JS veloci.
• Airtop, con un tempo medio di navigazione di 13,6 secondi, indica un'elaborazione significativamente più lenta, probabilmente dovuta a una latenza di rete più elevata, un'esecuzione JS più lenta o colli di bottiglia nell'allocazione delle risorse a livello di contenitore/VM.

Questi fattori influenzano direttamente sia il punteggio di velocità che la coerenza nel completamento delle attività.

4. Completezza delle funzionalità e copertura delle attività

Alcuni fornitori offrono set di funzionalità più ricchi, come la rotazione del proxy, la gestione dei CAPTCHA e i meccanismi di evitamento dei blocchi, che contribuiscono a una maggiore affidabilità in scenari complessi (ad esempio, ricerca su Google + crawling di LinkedIn nell'attività 2).

• Bright Data (95% copertura delle funzionalità) e Anchor Browser (91%) dimostrano una forte copertura delle capacità, supportando flussi di automazione complessi.
• Steel.dev (45%) e Hyperbrowser (41%) offrono capacità più limitate, il che potrebbe spiegare i loro punteggi più bassi in termini di successo e velocità nelle attività in più passaggi.

La maturità delle funzionalità è direttamente correlata al punteggio complessivo nel benchmark.

5. Scalabilità in condizioni di alta concorrenza

Il nostro test di carico con 250 agenti concorrenti mostra differenze nette nell'efficacia con cui le infrastrutture si adattano sotto pressione:

• BrowserAI raggiunge il tasso di successo più alto in termini di scalabilità (86,4%) con tempi di esecuzione totali rapidi, indicando un'orchestrazione ottimizzata e un autoscaling efficace.
• Bright Data si adatta ragionevolmente bene all'81,2%, sebbene con tempi di esecuzione leggermente più lunghi.

Questa variazione di scalabilità è fondamentale per carichi di lavoro aziendali o ad alta capacità.

Metodologia del benchmark sui browser remoti

La nostra metodologia del benchmark è progettata per valutare le prestazioni nel mondo reale di ciascun browser remoto in due dimensioni chiave: esecuzione di singole attività e scalabilità sotto carico.

Abbiamo utilizzato agenti alimentati da un LLM all'avanguardia per eseguire una serie di attività realistiche in più passaggi che imitano scenari di automazione comuni.

Per garantire un benchmark equo e coerente, ci siamo concentrati sui servizi che offrono un controllo programmatico tramite la libreria di automazione Playwright. Ciò ci ha permesso di utilizzare la stessa base di codice per testare tutti i fornitori.

Valutazione delle prestazioni con singola attività

Questa parte del benchmark valuta l'affidabilità e la velocità di ciascun fornitore nell'esecuzione di attività di automazione individuali e isolate.

Come abbiamo misurato il tasso di successo

Il tasso di successo misura l'affidabilità dell'infrastruttura del browser. Un'attività è stata considerata "riuscita" solo se l'agente ha raggiunto il suo obiettivo finale e verificabile dal principio alla fine. Questo punteggio riflette la capacità del browser di gestire siti web complessi, evitare blocchi e fornire un ambiente stabile per l'agente.

Abbiamo eseguito le seguenti quattro attività principali:

• Attività 1 – e-commerce (acquirente AI):
  • Scenario: A un agente AI viene assegnato un budget e delle idee regalo. Esplora un sito e-commerce per identificare e acquistare il miglior regalo.
  • Obiettivo: Cercare, navigare, compilare moduli e raggiungere con successo il passaggio finale di conferma dell'acquisto.
• Attività 2 – generazione di lead (SDR AI):
  • Scenario: A un agente AI viene fornito un nome azienda. Per trovare contatti corrispondenti, l'agente esegue una ricerca mirata su Google per profili pubblicamente indicizzati provenienti da fonti come LinkedIn. Estrae quindi i nomi e gli URL dei profili dei potenziali lead dalla pagina dei risultati.
  • Obiettivo: Identificare con successo almeno un lead valido dai risultati della ricerca e navigare fino alla sua pagina del profilo LinkedIn per verificare l'accesso.
• Attività 3 – pianificazione di viaggi (assistente di viaggio):
  • Scenario: Un agente AI accede a Booking.com per trovare hotel. Inserisce la destinazione (Miami, South Beach), seleziona le date di check-in e check-out (16-17 giugno 2025) ed esegue la ricerca. Nella pagina dei risultati, l'agente deve identificare ed estrarre gli hotel elencati, filtrandoli per trovare strutture nell'intervallo di prezzo specificato (100-200 dollari).
  • Obiettivo: Estrarre ed elencare con successo almeno due hotel che soddisfino tutti i criteri (posizione, prezzo e data).
• Attività 4 – moduli web (compilatore di moduli):
  • Scenario: Un agente AI accede a un sito web aziendale (aimultiple.com) e deve prima gestire eventuali popup di consenso ai cookie. Successivamente, individua il modulo di iscrizione alla newsletter, inserisce un indirizzo email di prova (test@example.com) e fa clic sul pulsante "Iscriviti" per completare la registrazione.
  • Obiettivo: Inviare con successo il modulo e raggiungere uno stato di conferma.

Come abbiamo misurato il tempo totale per risultati corretti

Questa metrica misura la velocità e l'efficienza complessive del servizio, ma viene calcolata solo per le esecuzioni riuscite. Ciò garantisce che i fornitori vengano valutati in base alla rapidità con cui riescono a completare un'attività correttamente, senza essere penalizzati per il tempo speso su tentativi falliti.

Il cronometro parte nel momento in cui viene avviato un test e si ferma quando l'agente completa con successo il suo obiettivo finale. Questa durata end-to-end è una cifra completa che include:

• Tempo di avvio del browser: Il tempo iniziale necessario per connettersi al browser remoto e rendere pronta una sessione per ricevere comandi.
• Navigazione sulle pagine e rendering: Il tempo impiegato per eseguire tutte le chiamate page.goto() e attendere che le pagine si carichino e si rendano completamente, inclusi JavaScript complessi.
• Tempo di "riflessione" dell'agente: La latenza di tutte le chiamate effettuate al modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per decidere l'azione successiva.
• Tempo di esecuzione degli strumenti: La durata cumulativa di ogni interazione con il browser, come .click(), .fill() ed esecuzione di script personalizzati per estrarre dati.

Cosa porta a un punteggio migliore (più veloce)?

Un tempo più basso nel grafico indica un'infrastruttura browser più efficiente. I fornitori ottengono un punteggio migliore eccellendo in questi settori:

• Inizializzazione rapida della sessione: Offrire connessioni a bassa latenza e tempi rapidi di avvio del browser, riducendo al minimo l'attesa iniziale.
• Rendering efficiente delle pagine: Elaborare rapidamente pagine pesanti di JavaScript e contenuti dinamici, consentendo all'agente di interagire con gli elementi prima.
• Infrastruttura stabile e reattiva: Mantenere le prestazioni senza blocchi o arresti anomali durante attività in più passaggi, garantendo che le interazioni del browser (.click(), .fill()) vengano eseguite senza ritardi.

Un esempio di calcolo

Per chiarire, vediamo come un ipotetico "Fornitore X" verrebbe rappresentato nel nostro grafico dopo aver eseguito 10 attività:

1. Calcolo del tasso di successo:
   • Il Fornitore X riesce in 7 attività e fallisce in 3.
   • Il suo Tasso di successo è 70%. Questo determina la sua posizione sull'asse x.
2. Calcolo del tempo medio:
   • I tempi di completamento per le 7 attività riuscite sono: 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s e 120s.
   • I tempi per le 3 attività fallite sono completamente ignorati.
   • Il tempo medio viene calcolato solo dalle esecuzioni riuscite:
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 secondi
   • Questo valore di 105s determina la sua posizione sull'asse y.

Pertanto, il Fornitore X verrebbe posizionato alle coordinate (70%, 105s) nel grafico delle prestazioni. Questa metodologia garantisce che il grafico rifletta accuratamente sia l'affidabilità che la vera velocità di ciascun servizio.

Configurazioni specifiche per fornitore

Per garantire un benchmark equo e coerente che rifletta gli utilizzi previsti di ciascun servizio, durante i test sono stati utilizzati piani di abbonamento e configurazioni specifici:

• Steel.dev: Piano Developer.
• Hyperbrowser: Piano Scale.
• Anchor Browser: I seguenti parametri specifici sono stati abilitati per tutte le attività:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {"active": True}

Queste configurazioni sono indicate per fornire un contesto ai risultati delle prestazioni, poiché piani o impostazioni diversi potrebbero produrre risultati diversi.

Valutazione delle prestazioni di scalabilità (test di carico)

Questo benchmark misura le prestazioni dell'infrastruttura del browser remoto sotto carico concorrente. La metrica principale è il tasso di successo, calcolato in base al numero di attività completate quando 250 agenti sono stati eseguiti in parallelo.

Architettura e esecuzione del test

L'architettura del test ha impiegato uno script orchestratore Python che ha utilizzato la libreria multiprocessing per creare e gestire un pool di 250 processi di lavoro. Ogni processo ha operato in modo indipendente, creando un ambiente ad alta concorrenza per simulare un vero e proprio deployment su larga scala.

• Distribuzione delle attività: A ciascun agente è stata assegnata una query di ricerca di prodotto unica da un elenco predefinito. Questo approccio impedisce un'inflazione potenziale delle prestazioni dovuta alla cache lato server e simula un modello di utilizzo più vario.
• Raccolta dati: L'orchestratore ha aggregato log e artefatti (contenuto HTML, screenshot) da ciascun processo di lavoro per l'analisi post-esecuzione.

Flusso di lavoro dell'agente

Ciascuno dei 250 agenti ha eseguito una sequenza di passaggi automatizzati su Amazon.com. Un'attività è stata registrata come riuscita solo al completamento dell'intero flusso di lavoro. La sequenza era la seguente:

1. Connessione: L'agente ha stabilito una connessione al browser remoto del fornitore tramite il suo URL del driver.
2. Navigazione iniziale: Ha navigato alla homepage del sito e gestito eventuali sfide anti-bot per proseguire.
3. Identificazione del campo di ricerca: L'agente ha catturato uno screenshot della pagina e lo ha inviato a un LLM con capacità visive per ottenere il selettore CSS per il campo di input di ricerca principale.
4. Esecuzione della query: L'agente ha utilizzato il selettore identificato per inserire la query assegnata e inviare la ricerca. Ha quindi verificato che la pagina dei risultati fosse caricata confermando la presenza di un elemento di elenco prodotto.
5. Estrazione dei link dei risultati: Nella pagina dei risultati, l'agente ha ripetuto il processo con LLM-vision per ottenere un selettore CSS per i link dei prodotti. Ha quindi filtrato gli URL estratti per isolare i link diretti alle pagine dei prodotti, escludendo pubblicità o reindirizzamenti.
6. Navigazione finale: L'agente ha navigato a uno degli URL validi del prodotto. Il caricamento corretto di questa pagina finale ha segnato il completamento dell'attività.

Definizione del tempo totale

Il "Tempo totale" riportato nei risultati del test di carico rappresenta la durata end-to-end richiesta per completare l'intero blocco di 250 attività concorrenti. È una misura del tempo di completamento del carico di lavoro totale, regolata dalla funzione blocking pool.map nello script orchestratore.

Questo calcolo include il tempo di esecuzione di attività sia riuscite che fallite. Il calcolo funziona come segue:

1. Un timestamp (start_time) viene registrato immediatamente prima che il pool multiprocessing inizi a inviare le 250 attività di lavoro.
2. L'orchestratore attende quindi che tutti e 250 i processi paralleli completino completamente i loro flussi di lavoro individuali e restituiscano un risultato, indipendentemente dall'esito (successo o fallimento).
3. Un timestamp finale viene preso solo dopo che l'attività con il tempo di esecuzione più lungo si è conclusa.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Funzionalità

Le funzionalità fornite dai principali fornitori sono descritte di seguito. Il punteggio delle funzionalità viene calcolato per ciascuna capacità seguendo la nostra metodologia e quindi mediato su tutte le funzionalità. Per le funzionalità che possono assumere più valori (ad esempio il supporto ai linguaggi di programmazione), il prodotto che fornisce il maggior numero di valori (ad esempio il prodotto che supporta il maggior numero di linguaggi di programmazione) ottiene un punteggio pieno di 1, mentre gli altri vengono valutati proporzionalmente.

Le sezioni seguenti descrivono in dettaglio le capacità di questi servizi:

Capacità tecniche e gestione degli errori

Le capacità tecniche consentono agli sviluppatori la flessibilità di lavorare con vari siti web senza dover costruire e mantenere i propri moduli di codice personalizzati:

Risoluzione CAPTCHA: Questa funzionalità rileva e risolve automaticamente una vasta gamma di tipi di CAPTCHA, inclusi quelli basati su immagini, hCaptcha, reCAPTCHA e sfide Cloudflare. Il servizio gestisce anche i prompt CAPTCHA con limitazione di frequenza e si adatta a meccanismi CAPTCHA in evoluzione, garantendo un accesso costante a siti web protetti.

Gestione errori: Questa funzionalità valuta il comportamento predefinito del servizio per codici di stato HTTP standard che sono fondamentali per una navigazione affidabile:

• Consapevolezza 404 (Non trovato): La capacità del sistema di rilevare e segnalare errori "Non trovato", consentendo agli agenti di gestire in modo appropriato le pagine mancanti. Abbiamo testato navigando verso un URL inesistente e verificando se l'agente riceve un'indicazione chiara dell'errore 404 dal servizio, piuttosto che una risposta mascherata (ad esempio, una pagina di errore generica servita con uno stato 200 OK).
• Gestione reindirizzamenti 301/302: Seguimento automatico dei reindirizzamenti per garantire che l'agente arrivi all'URL finale corretto. Abbiamo testato accedendo a un URL noto per generare un reindirizzamento e confermando che l'agente viene indirizzato all'URL di destinazione finale senza intervento manuale.

Interazione JavaScript: Questa funzionalità gestisce siti web pesanti di JavaScript e supporta l'emulazione di interazioni utente.

• Esecuzione JavaScript: Renderizza completamente JavaScript per accedere a contenuti caricati dinamicamente.
• Automazione delle azioni del browser: Supporta interazioni programmatiche come fare clic su elementi, digitare testo nei campi, scorrere pagine (incluso lo scorrimento infinito), attendere l'apparizione di elementi specifici o per una durata stabilita e gestire popup o modali.
• Selezione degli elementi: Fornisce metodi per selezionare elementi, inclusi selettori CSS e XPath.

Accesso: Questa funzionalità si riferisce alla capacità di inserire nomi utente, password e altre credenziali nei moduli di accesso e simulare l'invio di questi moduli (ad esempio, facendo clic sui pulsanti di accesso). Ciò si basa tipicamente sulla capacità del motore di automazione del browser di interagire con gli elementi web.

Linguaggio di programmazione

La copertura dei linguaggi di programmazione consente agli sviluppatori di trasferire il loro codice esistente alle piattaforme di browser remoti.

Questa funzionalità valuta l'ambito della compatibilità con i linguaggi di programmazione offerta dal servizio. Un numero maggiore di linguaggi supportati indica flessibilità per i team di sviluppo, consentendo loro di integrare le capacità del browser remoto utilizzando il loro stack tecnologico preferito o esistente.

Gestione delle sessioni

La gestione delle sessioni è necessaria per interazioni più lunghe che coinvolgono interazioni in più passaggi (ad esempio, acquistare un biglietto aereo) sullo stesso sito web:

Questa funzionalità valuta la capacità del servizio di gestire e mantenere lo stato durante più interazioni all'interno di una sessione di navigazione.

• Persistenza della sessione: Supporto per mantenere un ID di sessione coerente durante più richieste o azioni, consentendo flussi di lavoro in più passaggi.
• Gestione dei cookie: Capacità di gestire automaticamente i cookie (archiviare, inviare, cancellare) o consentire agli utenti di inserire/gestire cookie personalizzati per mantenere stati di accesso o preferenze specifiche del sito.
• Preservazione dello stato: La capacità di preservare lo stato del browser (ad esempio, moduli compilati, posizioni di scorrimento) durante una sequenza di azioni all'interno di un'unica attività.

Copertura geografica

La copertura geografica include sia la copertura a livello di paese, in modo che gli utenti possano accedere a siti web globali, sia una copertura granulare come il targeting specifico per ASN o codice postale.

Targeting a livello di città: La capacità di specificare una città particolare come origine per le richieste web. Ciò consente il recupero di dati altamente localizzati e test che riflettono ciò che gli utenti in una determinata area urbana vedrebbero.

Targeting per codice postale / codice postale: La capacità di indirizzare richieste in base a codici postali o codici postali specifici. Questo è particolarmente rilevante per l'e-commerce (verifica della disponibilità locale dei prodotti, prezzi, opzioni di spedizione) e servizi con variazioni iperlocali.

Targeting ASN (Numero di sistema autonomo): L'opzione di instradare le richieste attraverso fornitori di servizi Internet (ISP) o blocchi di rete specifici identificati dal loro ASN. Questo targeting avanzato può essere utile per imitare il traffico da segmenti di rete particolari o per strategie di sblocco molto specifiche.

Integrazioni

Le integrazioni con librerie o protocolli di automazione del browser come MCP facilitano l'utilizzo dell'agente:

Compatibilità Playwright: Valuta la capacità di connettersi e controllare sessioni di browser remoti utilizzando Playwright.

Compatibilità Puppeteer: Valuta l'integrazione con Puppeteer, spesso utilizzando Puppeteer-core per connettersi a istanze di browser remote.

Compatibilità Selenium: Misura il supporto per controllare sessioni di browser remoti tramite Selenium WebDriver.

MCP (Model Context Protocol) Supporto: Indica se il servizio offre integrazione con il Model Context Protocol. MCP è progettato per facilitare lo scambio strutturato di dati tra strumenti (come i browser) e modelli AI (LLMs), consentendo agli agenti AI di comprendere meglio i contenuti web e di utilizzarli in modo più efficace.

Motori di ricerca

Questa funzionalità valuta se il servizio browser remoto offre funzionalità specializzate o supporto ottimizzato per estrarre dati strutturati direttamente dalle pagine dei risultati dei principali motori di ricerca (SERPs), come Google, Bing, DuckDuckGo e Baidu.

Sicurezza

La sicurezza dei dati è fondamentale per gli agenti, specialmente per quelli che eseguiranno azioni su sistemi protetti. Abbiamo valutato se i creatori di questi browser remoti avessero certificazioni sulla sicurezza dei dati in base ai loro siti web.

Requisiti dei browser remoti per i tipi di agenti AI

I requisiti per i browser remoti variano a seconda del tipo e dell'utilizzo previsto dell'agente AI che li utilizza. Gli agenti AI possono essere ampiamente categorizzati in base alla loro modalità operativa, che a sua volta determina esigenze specifiche sull'infrastruttura del browser remoto:

• Agenti AI backend: Questi agenti operano tipicamente in modo autonomo o con supervisione umana minima, spesso attivati da eventi di sistema o da attività pianificate. Richiedono browser remoti ottimizzati per stabilità, scalabilità e gestione robusta degli errori durante operazioni prolungate.
• Agenti AI in tempo reale: Questi agenti interagiscono direttamente con gli utenti finali che stanno attivamente aspettando una risposta. Per questi, i browser remoti devono dare priorità a bassa latenza, alta reattività e prestazioni costanti.

Agenti backend

Usi tipici e agenti:

• Gestione e tracciamento dei candidati
• SDR AI
• Pianificazione riunioni
• Monitoraggio prezzi
• Automazione web

Agenti orchestratori-lavoratori

Questi agenti utilizzano un coordinatore che delega attività tra più agenti specializzati che lavorano in parallelo o in sequenza.

Requisiti fondamentali:

• Persistenza della sessione tra gli agenti: Mantenere il contesto mentre diversi agenti eseguono le loro parti
• Coordinamento tra schede multiple: Più agenti che navigano in fonti diverse contemporaneamente
• Affidabilità nell'esecuzione degli strumenti: Ogni agente utilizza strumenti distinti che devono funzionare in modo costante

Bright Data (95% successo, 95% copertura funzionalità) e BrowserAI (85% successo, 86% funzionalità) gestiscono in modo affidabile la coordinazione tra più agenti.

Agenti di monitoraggio

Questi agenti eseguono controlli pianificati su più obiettivi a intervalli regolari.

Requisiti fondamentali:

• Targeting geografico: Precisione a livello di città e codice postale per dati specifici della posizione
• Alta affidabilità su larga scala: Il monitoraggio su larga scala amplifica i costi dei fallimenti
• Gestione CAPTCHA: Risoluzione automatica per un funzionamento senza intervento

Bright Data fornisce un successo del 95% con targeting per codice postale e ASN. BrowserAI offre un successo dell'85% con capacità simili. I fornitori senza targeting geografico granulare perdono variazioni specifiche della posizione.

Agenti in tempo reale

Usi tipici e agenti:

• Ricerca: OpenAI Deep research
• Analista finanziario

Agenti di instradamento

Questi agenti classificano gli input e li indirizzano ai gestori specializzati appropriati.

Requisiti fondamentali:

• Classificazione e trasferimento rapidi: Ridurre al minimo l'overhead di instradamento
• Inizializzazione istantanea dello specialista: Nessun ritardo di avvio dopo le decisioni di instradamento
• Preservazione del contesto durante i trasferimenti: Trasferire lo stato della sessione agli agenti instradati

Il tempo di avvio di 1 secondo di BrowserAI riduce la latenza nell'instradamento a più passaggi. Bright Data fornisce un avvio di 2 secondi con un punteggio di velocità del 100%. Il tempo di avvio di 4 secondi di Airtop e la mancanza di preservazione dello stato aumentano il tempo di risposta totale.

Agenti di ricerca

Questi agenti raccolgono informazioni da più fonti e sintetizzano i risultati.

Requisiti fondamentali:

• Contesto multi-scheda: Mantenere lo stato durante fonti simultanee
• Copertura motori di ricerca: Accesso a piattaforme di ricerca diverse
• Qualità dell'estrazione dei contenuti: Dati strutturati puliti per l'elaborazione LLM

Bright Data e BrowserAI supportano Google, Bing, DuckDuckGo e Baidu con una copertura del 95% e 86% delle funzionalità. Steel.dev supporta solo Google e Bing con il 45% delle funzionalità. Anchor Browser fornisce il 91% delle funzionalità ma un tasso di successo del 70%.

Requisiti aggiuntivi

• Risposte rapide
• Stabilità dell'infrastruttura per uso in tempo reale (ad esempio, i tempi di risposta non dovrebbero degradarsi con l'uso parallelo).

Sfide e mitigazioni

Sebbene miriamo a eseguire esattamente lo stesso test per tutti i browser remoti, ci sono alcune sfide:

• LLMs sono probabilistici; pertanto, i nostri agenti chiedono a diversi browser agenti di andare su siti web diversi. Mitigazioni: Noi
  • Sfruttiamo guardrail e un'impostazione di temperatura bassa per ridurre al minimo le variazioni.
  • Abbiamo query il più specifiche possibile.
  • Abbiamo eseguito ogni agente più volte (ad esempio, 5) per assicurarci che tutte le soluzioni testate ricevessero richieste simili.

Cita questo benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Browser remoti: infrastruttura web a confronto per agenti AI}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Ekrem Sarı

Ricercatore di intelligenza artificiale

Segui

Ekrem è un ricercatore di intelligenza artificiale presso AIMultiple, specializzato in automazione intelligente, GPU, agenti di intelligenza artificiale e framework RAG.

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