Browser remoti: infrastruttura web per agenti IA a confronto

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

Abbiamo valutato 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 reali. Abbiamo inoltre condotto un test di carico con 250 agenti IA paralleli.

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 relativi a tasso di successo, velocità e funzionalità. Riflette le prestazioni principali di un fornitore negli scenari a 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 è sottoposta a un elevato volume di attività parallele. Poiché questo intenso test di carico non ha potuto essere eseguito per tutti i fornitori, il punteggio di scalabilità viene presentato come metrica distinta.

Per Bright Data, abbiamo valutato la sua Browser API, che fornisce browser ospitati nel cloud per l'automazione dei browser.

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

Tasso di successo

La valutazione dei risultati del benchmark dimostra 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 del 85%, del 70% e del 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 sui browser remoti.

Velocità

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

Il punteggio di velocità quantifica la produttività 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 (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 dedicato alla navigazione delle pagine, al rendering JavaScript e alle interazioni dirette con gli elementi (ad es. clic, digitazione).

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

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

Il tempo totale per risultati corretti (media) rappresenta la durata media end-to-end per le singole attività completate.

• Questa metrica include il tempo di avvio del browser, tutti i tempi di navigazione/interazione attiva, eventuali elaborazioni lato agente o ritardi deliberati 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 sul tempo totale per risultati corretti.

Scalabilità

Il nostro test di carico, eseguito secondo la metodologia di benchmark della 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 ottenuto il tasso di successo più alto, pari a 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 concluso 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 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 distribuita più avanzata ottengono in genere 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 a Bright Data nel tasso di successo, mostra il tempo di avvio più rapido (1 sec), indicando un bootstrap delle istanze altamente ottimizzato.

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

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

I tassi di successo differiscono notevolmente in base a quanto bene ciascun fornitore supporta modelli di interazione automatizzata come la compilazione di moduli, il rendering del DOM, la navigazione e i flussi di lavoro che fanno un uso intensivo di JavaScript.

• Bright Data, BrowserAI e Steel.dev completano con costanza le attività che coinvolgono navigazione, parsing e interazione perché i loro browser risultano 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 nelle funzionalità sia nel tasso di successo, potrebbero non avere una copertura completa dell'automazione o incontrare difficoltà sui siti web complessi.

La stabilità specifica per l'automazione sembra essere una ragione fondamentale della dispersione dei risultati, specialmente nelle attività che richiedono interazioni in più fasi (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 a causa di maggiore latenza di rete, 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 sia la coerenza nel completamento delle attività.

4. Completezza delle funzionalità e copertura delle attività

Alcuni fornitori offrono set di funzionalità più ricchi, come rotazione proxy, gestione dei CAPTCHA e meccanismi di elusione dei blocchi, che contribuiscono a una maggiore affidabilità negli scenari complessi (ad es. ricerca Google + crawling di LinkedIn nell'Attività 2).

• Bright Data (95% copertura delle funzionalità) e Anchor Browser (91%) dimostrano un'ampia copertura delle capacità, supportando complessi flussi di automazione.
• Steel.dev (45%) e Hyperbrowser (41%) offrono capacità più limitate, il che può spiegare i loro punteggi inferiori di successo e velocità nelle attività in più fasi.

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

5. Scalabilità in condizioni di elevata concorrenza

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

• BrowserAI ottiene il più alto tasso di successo di scalabilità (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 fondamentale per carichi di lavoro aziendali o ad alto throughput.

Metodologia di benchmark dei browser remoti

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

Abbiamo utilizzato agenti basati su un LLM all'avanguardia per eseguire una serie di attività realistiche in più fasi che imitano scenari di automazione comuni.

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

Valutazione delle prestazioni per singola attività

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

Come abbiamo misurato il tasso di successo

Il tasso di successo misura l'affidabilità dell'infrastruttura browser. Un'attività è stata contrassegnata come “riuscita” 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 vengono assegnati un budget e delle idee regalo. Esplora un sito di e-commerce per identificare e acquistare il regalo migliore.
  • Obiettivo: Cercare, navigare, compilare moduli e raggiungere con successo la fase finale di conferma dell'acquisto.
• Attività 2 – generazione di lead (SDR IA):
  • Scenario: Un agente IA riceve il nome di un'azienda. Per trovare contatti corrispondenti, l'agente esegue una ricerca Google mirata di profili indicizzati pubblicamente da fonti come LinkedIn. Quindi analizza la pagina dei risultati di ricerca per extract i nomi dei potenziali lead e gli URL dei profili.
  • Obiettivo: Identificare con successo almeno un lead valido dai risultati di ricerca e navigare alla pagina del profilo LinkedIn per verificarne l'accesso.
• Attività 3 – pianificazione del viaggio (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 strutture nella fascia di prezzo specificata ($100 – $200).
  • Obiettivo: extract 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. Individua quindi 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. Questo garantisce che i fornitori vengano giudicati in base alla rapidità con cui riescono a completare correttamente un'attività, senza essere penalizzati per il tempo dedicato ai 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 un valore complessivo 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 delle pagine: Tempo dedicato all'esecuzione di tutte le chiamate page.goto() e all'attesa che le pagine siano completamente caricate e renderizzate, incluso JavaScript complesso.
• Tempo di "ragionamento" 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 con il browser, come .click(), .fill() e l'esecuzione di script personalizzati per extract i dati.

Cosa porta a un punteggio migliore (più veloce)?

Un tempo inferiore 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 del browser rapidi, riducendo al minimo l'attesa iniziale.
• Rendering efficiente delle pagine: Elaborare rapidamente pagine JavaScript-intensive 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 le attività in più fasi, garantendo che le interazioni con il browser (.click(), .fill()) vengano eseguite senza ritardi.

Un esempio di calcolo

Per chiarire questo aspetto, ecco come un ipotetico "Provider X" verrebbe posizionato sul nostro grafico dopo aver eseguito 10 attività:

1. Calcolo del tasso di successo:
   • Provider 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 delle 7 attività riuscite sono: 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s e 120s.
   • I tempi delle 3 attività fallite vengono completamente ignorati.
   • Il tempo medio viene calcolato solo dalle esecuzioni riuscite:
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 secondi
   • Questo valore 105s determina la sua posizione sull'asse y.

Pertanto, Provider X verrebbe posizionato alle coordinate (70%, 105s) sul grafico delle prestazioni. Questa metodologia garantisce che il grafico rifletta accuratamente sia l'affidabilità sia la velocità reale 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: Per tutte le attività sono stati abilitati i seguenti parametri specifici:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {“active”: True}

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

Valutazione delle prestazioni di scalabilità (test di carico)

Questo benchmark misura le prestazioni dell'infrastruttura dei browser remoti 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 un'implementazione reale su larga scala.

• Distribuzione delle attività: A ciascun agente è stata assegnata una query di ricerca prodotto univoca da un elenco predefinito. Questo approccio previene un'eventuale inflazione delle prestazioni dovuta alla cache lato server e simula un modello di utilizzo più vario.
• Raccolta dei 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 veniva registrata come riuscita solo al completamento dell'intero flusso di lavoro. La sequenza era la seguente:

1. Connessione: L'agente stabiliva una connessione al browser remoto del fornitore tramite il suo URL driver.
2. Navigazione iniziale: Navigava alla home page del sito web e gestiva eventuali sfide anti-bot per procedere.
3. Identificazione del campo di ricerca: L'agente catturava uno screenshot della pagina e lo inviava a un LLM con capacità di visione per ottenere il selettore CSS del campo di input di ricerca principale.
4. Esecuzione della query: L'agente utilizzava il selettore identificato per inserire la query assegnata e avviare la ricerca. Verificava quindi che la pagina dei risultati di ricerca fosse caricata confermando la presenza di un elemento di elenco prodotti.
5. Estrazione dei link dei risultati: Nella pagina dei risultati, l'agente ripeteva il processo di visione LLM per ottenere un selettore CSS per i link dei prodotti. Filtrava quindi gli URL estratti per isolare i link diretti alle pagine prodotto, escludendo pubblicità o reindirizzamenti.
6. Navigazione finale: L'agente navigava verso uno degli URL prodotto validi. Il caricamento riuscito di questa pagina finale segnava 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. 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 sia di quelle fallite. Il calcolo funziona come segue:

1. Un timestamp (start_time) viene registrato immediatamente prima che il pool multiprocessing inizi a distribuire le 250 attività worker.
2. L'orchestratore attende quindi che tutti i 250 processi paralleli completino interamente i rispettivi flussi di lavoro e restituiscano un risultato, indipendentemente dall'esito (successo o fallimento).
3. Un timestamp finale viene registrato solo dopo che l'attività più lunga è terminata.

Funzionalità

Di seguito sono illustrate le funzionalità fornite dai principali fornitori. Il punteggio delle funzionalità viene 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. il 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 pari a 1, mentre gli altri vengono valutati pro rata.

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

Capacità tecniche e gestione degli errori

Le capacità tecniche offrono agli sviluppatori la flessibilità di lavorare con diversi 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, incluse le sfide basate su immagini, hCaptcha, reCAPTCHA e Cloudflare. Il servizio gestisce anche i prompt CAPTCHA con limiti 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 fondamentali per una navigazione affidabile:

• Rilevamento 404 (Not Found): La capacità del sistema di rilevare e segnalare errori "Not Found", 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 venga portato all'URL di destinazione finale senza intervento manuale.

Interazione JavaScript: Questa funzionalità gestisce siti web che fanno un uso intensivo di JavaScript e supporta l'emulazione delle interazioni dell'utente.

• Esecuzione JavaScript: Esegue il rendering completo 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 scroll infinito), attendere la comparsa di elementi specifici o per una durata prestabilita e gestire pop-up o modali.
• Selezione degli elementi: Fornisce metodi per selezionare gli 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 di simulare l'invio di questi moduli (ad es. facendo clic sui pulsanti di accesso). In genere si basa sulla capacità del motore di automazione del browser di interagire con gli elementi web.

Linguaggi di programmazione

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

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

Gestione delle sessioni

La gestione delle sessioni è necessaria per interazioni più lunghe che comportano passaggi multipli (ad es. l'acquisto di un biglietto aereo) sullo stesso sito web:

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

• Persistenza della sessione: Supporto per mantenere un ID di sessione coerente tra più richieste o azioni, consentendo flussi di lavoro in più fasi.
• 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, così gli utenti possono accedere a siti web globali, sia una copertura granulare come il targeting basato su ASN specifici o codici postali.

Targeting a livello di città: La capacità di specificare una determinata città come origine delle richieste web. Ciò consente un recupero e un test dei dati altamente localizzati, che riflettono ciò che vedrebbero gli utenti in una specifica area urbana.

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

Targeting ASN (Autonomous System Number): 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

Integrazioni a librerie o protocolli di automazione del browser come MCP che facilitano l'uso da parte degli agenti:

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

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

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

MCP (Model Context Protocol) Supporto: Indica se il servizio offre l'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 di 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 possedessero certificazioni di sicurezza dei dati in base ai loro siti web.

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Requisiti dei browser remoti per i tipi di agenti IA

I requisiti dei browser remoti variano a seconda del tipo e dell'uso previsto dell'agente IA che li impiega. Gli agenti IA possono essere classificati in linea generale in base alla loro modalità operativa, che a sua volta determina richieste specifiche all'infrastruttura del browser remoto:

• Agenti IA backend: Questi agenti operano in genere 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 gestione robusta 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:

• Gestione e monitoraggio dei candidati
• SDR IA
• Pianificazione delle riunioni
• Monitoraggio dei prezzi
• Automazione web

Agenti orchestratore-worker

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 rispettive parti
• Coordinamento multi-scheda: più agenti che navigano contemporaneamente su fonti diverse
• Affidabilità dell'esecuzione degli strumenti: ogni agente utilizza strumenti distinti che devono funzionare in modo coerente

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

Agenti di monitoraggio

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

Requisiti critici:

• Targeting geografico: precisione a livello di città e codice postale per dati specifici della posizione
• Affidabilità ad alto volume: il monitoraggio su larga scala amplifica i costi dei guasti
• Gestione dei CAPTCHA: risoluzione automatica per il funzionamento senza supervisione

Bright Data offre 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 non colgono le variazioni specifiche della posizione.

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 a gestori specializzati appropriati.

Requisiti critici:

• Classificazione e passaggio di consegne rapidi: ridurre al minimo l'overhead di instradamento
• Inizializzazione immediata dello specialista: nessun ritardo di avvio dopo le decisioni di instradamento
• Conservazione del contesto durante i passaggi di consegne: 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 piattaforme di ricerca diversificate
• 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 delle funzionalità del 95% e dell'86%. Steel.dev supporta solo Google e Bing con il 45% di funzionalità. Anchor Browser offre il 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 devono 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:

• LLM sono probabilistici; pertanto, i nostri agenti chiedono a diversi browser agente di visitare siti web diversi. Mitigazioni: noi
  • Sfruttiamo guardrail e un'impostazione a bassa temperatura per ridurre al minimo le variazioni.
  • Utilizziamo 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},
  title  = {{Browser remoti: infrastruttura web per agenti IA a confronto}},
  year   = {2026},
  month  = jan,
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}

Registro delle modifiche

8 aggiornamenti

Tutte8Generale6Metodologia2

20262025

1. 30 gen

   Aggiunti agenti orchestratori-worker e agenti di monitoraggio alla sezione automazione web.

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Ekrem Sarı

Ricercatore IA

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Ekrem è un Ricercatore IA e Data Scientist presso AIMultiple. Progetta ed esegue benchmark pratici per sistemi di IA e LLM.

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