Browser Remoti: Infrastruttura Web per Agenti IA a Confronto

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

Abbiamo confrontato 8 fornitori in termini di tasso di successo, velocità e funzionalità. Per farlo, abbiamo eseguito 160 attività automatizzate, eseguendo 4 scenari distinti 5 volte per ciascun servizio per misurarne le prestazioni nel mondo reale. Abbiamo anche condotto un test di carico con 250 agenti IA in parallelo.

Risultati del benchmark dei migliori browser remoti

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

Il punteggio composito è la media dei punteggi di tasso di successo, velocità e funzionalità. Riflette le prestazioni principali di un fornitore in scenari ad attività singola.

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 volume elevato di attività parallele. Poiché questo test di carico intensivo non ha potuto essere eseguito per tutti i fornitori, il punteggio di scalabilità è presentato come una metrica distinta.

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

Tasso di successo

La valutazione dei risultati del benchmark dimostra distinzioni nelle capacità tra i fornitori leader:

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

Per capire come abbiamo calcolato questi tassi di successo, consulta la nostra metodologia per i 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 sec).
• Airtop ha il tempo di navigazione più lungo (in media 160 sec).

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

Il tempo di navigazione per risultati corretti (medio) misura il tempo medio trascorso specificamente durante l'interazione attiva del browser remoto con le pagine web per attività individuali completate con successo. Ciò include il tempo dedicato alla navigazione delle pagine, al rendering JavaScript e alle interazioni dirette con gli elementi (ad es. clic, digitazione).

• Questa metrica esclude qualsiasi ritardo deliberato lato agente o tempi di elaborazione di componenti esterni come i Large Language Model (LLM).

Il tempo di avvio del browser (medio) misura il tempo medio impiegato dalla sessione del browser remoto per diventare pronta, dopo che è stata effettuata la richiesta iniziale di creare o connettersi a una sessione.

Il tempo totale per risultati corretti (medio) 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 attiva, qualsiasi elaborazione lato agente o ritardo deliberato e le latenze di comunicazione con servizi esterni (ad es. LLM) che fanno parte del flusso di esecuzione dell'attività.

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

Scalabilità

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

• BrowserAI ha raggiunto il tasso di successo più alto con 86,4%, completando in 220 secondi.
• Bright Data ha registrato un tasso di successo del 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.

Ragioni alla base delle differenze di prestazioni

I risultati del nostro benchmark mostrano differenze in termini di 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 più avanzata e distribuita raggiungono tipicamente punteggi di successo e velocità più elevati.

• Bright Data è in testa con un tasso di successo del 95% e un punteggio di velocità perfetto del 100%, il che suggerisce un forte bilanciamento del carico, un provisioning rapido delle istanze del browser e un isolamento stabile delle sessioni.
• BrowserAI, sebbene leggermente dietro Bright Data nel tasso di successo, mostra il tempo di avvio più rapido (1 sec), indicando un bootstrap delle istanze altamente ottimizzato.

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

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

I tassi di successo differiscono significativamente in base a quanto bene ciascun fornitore supporta modelli di interazione automatizzata come la compilazione di moduli, il rendering DOM, la navigazione e i flussi di lavoro ad alto utilizzo di JavaScript.

• Bright Data, BrowserAI e Steel.dev completano costantemente attività che coinvolgono navigazione, parsing e interazione perché i loro browser appaiono ottimizzati per carichi di lavoro di automazione (ad es. gestione di reindirizzamenti, pop-up, rendering JS).
• ZenRows e Hyperbrowser, che hanno ottenuto punteggi inferiori sia in funzionalità che in tasso di successo, potrebbero non avere una copertura completa dell'automazione o affrontare sfide su siti web complessi.

La stabilità specifica per l'automazione sembra essere una ragione fondamentale per la dispersione dei risultati, specialmente su attività che richiedono interazioni a 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 ~2 secondi, suggerendo una cache efficace, un instradamento 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 a causa di una maggiore latenza di rete, un'esecuzione JS più lenta o colli di bottiglia nell'allocazione delle risorse a livello di container/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 dei proxy, la gestione dei CAPTCHA e meccanismi di evitamento dei blocchi, che contribuiscono a una maggiore affidabilità in scenari complessi (ad es. ricerca Google + crawling di LinkedIn nell'Attività 2).

• Bright Data (95% copertura 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 di successo e velocità inferiori su attività a più passaggi.

La maturità delle funzionalità è direttamente correlata al punteggio composito in tutto il benchmark.

5. Scalabilità in condizioni di alta concorrenza

Il nostro test di carico con 250 agenti concorrenti mostra nette differenze nel modo in cui le infrastrutture scalano sotto pressione:

• BrowserAI raggiunge il tasso di successo di scalabilità più alto (86,4%) con tempi di esecuzione totali rapidi, il che implica un'orchestrazione ottimizzata e un autoscaling efficace.
• Bright Data scala ragionevolmente bene al 81,2%, sebbene con tempi di esecuzione leggermente più lunghi.

Questa variazione di scalabilità è critica per carichi di lavoro aziendali o ad alto throughput.

Metodologia del benchmark dei browser remoti

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

Abbiamo utilizzato agenti basati su un LLM di frontiera per eseguire una serie di attività realistiche a più passaggi che imitano scenari di automazione comuni.

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

Valutazione delle prestazioni per attività singola

Questa parte del benchmark valuta l'affidabilità e la velocità di ciascun fornitore durante l'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 contrassegnata come "completata con successo" solo se l'agente ha raggiunto il suo obiettivo finale e verificabile dall'inizio 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 IA):
  • Scenario: A un agente IA viene assegnato un budget e idee regalo. Effettua il crawling di un sito e-commerce per identificare e acquistare il miglior regalo.
  • Obiettivo: Cercare, navigare, compilare moduli e raggiungere con successo la fase finale di conferma dell'acquisto.
• Attività 2 – lead generation (SDR IA):
  • Scenario: Un agente IA riceve il nome di un'azienda. Per trovare contatti corrispondenti, l'agente esegue una ricerca mirata su Google per profili indicizzati pubblicamente da fonti come LinkedIn. Quindi effettua il crawling della pagina dei risultati di ricerca per estrarre i nomi e gli URL dei potenziali lead.
  • Obiettivo: Identificare con successo almeno un lead valido dai risultati di ricerca e navigare alla sua pagina del profilo LinkedIn per verificare l'accesso.
• Attività 3 – pianificazione viaggi (assistente di viaggio):
  • Scenario: Un agente IA naviga su 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 una ricerca. Nella pagina dei risultati, l'agente deve identificare e analizzare gli hotel elencati, filtrandoli per trovare proprietà entro la fascia di prezzo specificata ($100 – $200).
  • Obiettivo: Estrarre ed elencare con successo almeno due hotel che soddisfano tutti i criteri (posizione, prezzo e data).
• Attività 4 – moduli web (compilatore di moduli):
  • Scenario: Un agente IA naviga su un sito web aziendale (aimultiple.com) e deve prima gestire eventuali pop-up di consenso ai cookie. Quindi individua il modulo di iscrizione alla newsletter, inserisce un indirizzo email di test (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 siano giudicati in base alla rapidità con cui possono completare correttamente un'attività, senza essere penalizzati per il tempo impiegato nei tentativi falliti.

Il cronometro parte nel momento in cui un test viene avviato 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 preparare una sessione per i comandi.
• Navigazione e rendering della pagina: Tempo impiegato per eseguire tutte le chiamate page.goto() e attendere che le pagine siano completamente caricate e renderizzate, incluso JavaScript complesso.
• Tempo di "riflessione" dell'agente: La latenza di tutte le chiamate effettuate al Large Language Model (LLM) per decidere l'azione successiva.
• Tempo di esecuzione degli strumenti: La durata cumulativa di ogni interazione del browser, come .click(), .fill() e l'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 queste aree:

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

Un esempio di calcolo

Per chiarire, ecco come un ipotetico "Fornitore X" verrebbe posizionato sul 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 del 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 è 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 sarebbe posizionato alle coordinate (70%, 105s) sul grafico delle prestazioni. Questa metodologia garantisce che il grafico rifletta accuratamente sia l'affidabilità che la reale velocità di ciascun servizio.

Configurazioni specifiche del fornitore

Per garantire un benchmark equo e coerente che rifletta i casi d'uso 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 annotate per fornire contesto ai risultati delle prestazioni, poiché piani o impostazioni diversi possono 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 dal numero di attività completate quando 250 agenti sono stati eseguiti in parallelo.

Architettura ed esecuzione del test

L'architettura del test ha impiegato uno script orchestratore Python che ha utilizzato la libreria multiprocessing per generare e gestire un pool di 250 processi worker. Ogni processo operava in modo indipendente, creando un ambiente ad alta concorrenza per simulare una distribuzione su larga scala nel mondo reale.

• Distribuzione delle attività: A ogni agente è stata assegnata una query di ricerca prodotto unica da un elenco predefinito. Questo approccio previene il potenziale gonfiamento delle prestazioni dovuto 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 worker 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 driver.
2. Navigazione iniziale: Ha navigato alla homepage del sito web e ha gestito eventuali sfide anti-bot per procedere.
3. Identificazione del campo di ricerca: L'agente ha catturato uno screenshot della pagina e lo ha inviato a un LLM con capacità di visione 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 poi verificato che la pagina dei risultati di ricerca si fosse caricata confermando la presenza di un elemento di elenco prodotti.
5. Estrazione del link dei risultati: Nella pagina dei risultati, l'agente ha ripetuto il processo di visione LLM per ottenere un selettore CSS per i link dei prodotti. Ha poi filtrato gli URL estratti per isolare i link diretti alle pagine dei prodotti, escludendo pubblicità o reindirizzamenti.
6. Navigazione finale: L'agente ha navigato verso uno degli URL di prodotto validi. Il caricamento riuscito 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 necessaria per completare l'intero batch di 250 attività concorrenti. Questa è una misura del tempo di completamento del carico di lavoro totale, governato dalla funzione bloccante pool.map nel nostro script orchestratore.

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

1. Un timestamp (start_time) viene registrato immediatamente prima che il pool di multiprocessing inizi a distribuire le 250 attività worker.
2. L'orchestratore attende quindi che tutti i 250 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 più lunga è terminata.

Funzionalità

Le funzionalità offerte dai principali fornitori sono descritte di seguito. Il punteggio delle funzionalità è calcolato per ciascuna capacità seguendo la nostra metodologia e poi mediato su tutte le funzionalità. Per le funzionalità che possono assumere più valori (ad es. supporto dei linguaggi di programmazione), il prodotto che fornisce il maggior numero di valori (ad es. il prodotto che supporta il maggior numero di linguaggi di programmazione) ottiene un punteggio pieno di 1 mentre gli altri ottengono un punteggio proporzionale.

Le seguenti sezioni 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 creare e mantenere moduli di codice personalizzati:

Risoluzione CAPTCHA: Questa funzionalità rileva e risolve automaticamente un'ampia gamma di tipi di CAPTCHA, inclusi sfide basate su immagini, hCaptcha, reCAPTCHA e Cloudflare. Il servizio gestisce anche richieste CAPTCHA con limitazione di velocità e si adatta ai meccanismi CAPTCHA in evoluzione, garantendo un accesso coerente ai siti web protetti.

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

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

Interazione JavaScript: Questa funzionalità gestisce siti web ad alto contenuto JavaScript e supporta l'emulazione delle interazioni dell'utente.

• Esecuzione JavaScript: Esegue completamente il rendering di JavaScript per accedere a contenuti caricati dinamicamente.
• Automazione delle azioni del browser: Supporta interazioni programmatiche come fare clic sugli elementi, digitare testo nei campi, scorrere le pagine (incluso lo scorrimento infinito), attendere la comparsa di elementi specifici o per una durata impostata e gestire pop-up o modali.
• Selezione degli elementi: Fornisce metodi per selezionare gli elementi, inclusi selettori CSS e XPath.

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

Linguaggio di programmazione

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

Questa funzionalità valuta l'ambito di compatibilità dei linguaggi di programmazione offerti dal servizio. Un numero più elevato di linguaggi supportati significa 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 a più passaggi (ad es. acquistare un biglietto aereo) sullo stesso sito web:

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

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

Copertura geografica

La copertura geografica include sia la copertura a livello nazionale, 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 particolare città come origine per le richieste web. Ciò consente un recupero e un test dei dati altamente localizzati, riflettendo ciò che gli utenti in un'area urbana specifica vedrebbero.

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

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

Integrazioni

Le integrazioni con librerie di automazione del browser o protocolli come MCP facilitano l'uso degli agenti:

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 remoti.

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

Supporto MCP (Model Context Protocol): 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 IA (LLM), consentendo agli agenti IA di comprendere meglio i contenuti web e utilizzarli in modo più efficace.

Motori di ricerca

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

Sicurezza

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

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

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Requisiti dei browser remoti per i tipi di agenti IA

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

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

Agenti backend

Casi d'uso e agenti tipici:

• Tracciamento e gestione dei candidati
• SDR IA
• Pianificazione riunioni
• Monitoraggio dei prezzi
• Automazione web

Agenti orchestratore-lavoratore

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

Requisiti critici:

• Persistenza della sessione tra agenti: Mantenere il contesto mentre diversi agenti eseguono le loro porzioni
• Coordinamento multi-scheda: Più agenti che navigano diverse fonti simultaneamente
• Affidabilità nell'esecuzione degli strumenti: Ogni agente utilizza strumenti distinti che devono funzionare in modo coerente

Bright Data (95% successo, 95% copertura funzionalità) e BrowserAI (85% successo, 86% funzionalità) gestiscono il coordinamento multi-agente in modo affidabile.

Agenti di monitoraggio

Questi agenti eseguono controlli programmati su più target a intervalli regolari.

Requisiti critici:

• Targeting geografico: Precisione a livello di città e codice postale per dati specifici della località
• Affidabilità ad alto volume: Il monitoraggio su larga scala amplifica i costi dei fallimenti
• Gestione CAPTCHA: Risoluzione automatica per il funzionamento senza supervisione

Bright Data offre 95% di successo con targeting per codice postale e ASN. BrowserAI offre 85% di successo con capacità simili. I fornitori senza geo-targeting granulare non rilevano le variazioni specifiche della località.

Agenti in tempo reale

Casi d'uso e agenti tipici:

• Ricerca: OpenAI Deep research
• Analista finanziario

Agenti di instradamento

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

Requisiti critici:

• Classificazione e trasferimento rapidi: Ridurre al minimo il sovraccarico di instradamento
• Inizializzazione immediata dello specialista: Nessun ritardo di avvio dopo le decisioni di instradamento
• Conservazione del contesto nei trasferimenti: Trasferire lo stato della sessione agli agenti instradati

L'avvio di 1 secondo di BrowserAI riduce la latenza nell'instradamento multi-hop. Bright Data offre un avvio di 2 secondi con un punteggio di velocità del 100%. L'avvio di 4 secondi di Airtop e la mancata conservazione dello stato aumentano il tempo di risposta totale.

Agenti di ricerca

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

Requisiti critici:

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

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

Requisiti aggiuntivi

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

Sfide e mitigazioni

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

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

Cita questo benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
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Cem Dilmegani

Analista principale

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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

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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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