Uzak Tarayıcılar: Yapay Zeka Ajanları için Web Altyapısı Karşılaştırması

Yapay zeka ajanları, web görevlerini anti-scraping önlemleri tarafından engellenmeden otomatikleştirmek için uzak tarayıcılara güvenir. Bu tarayıcı altyapısının performansı, bir ajanın başarısı için kritik öneme sahiptir.

8 sağlayıcıyı başarı oranı, hız ve özellikler açısından kıyasladık. Bunu yapmak için, her hizmet için 4 farklı senaryoyu 5 kez çalıştırarak 160 otomatik görevi gerçekleştirdik ve gerçek dünya performanslarını ölçtük. Ayrıca 250 paralel yapay zeka ajanıyla bir yük testi yaptık.

En iyi uzak tarayıcı kıyaslama sonuçları

Kıyaslamamız sırasındaki yeteneklerine ve performanslarına göre en iyi uzak tarayıcılar şunlardır:

Bileşik puan, başarı oranı, hız ve özellik puanlarının ortalamasıdır. Bir sağlayıcının tek görevli senaryolardaki temel performansını yansıtır.

Ölçeklenebilirlik puanı, yüksek eşzamanlılık yük testimiz sırasındaki başarı oranını temsil eder. Bu metrik, özellikle yüksek hacimli paralel görevlere tabi tutulduğunda altyapı kararlılığını ve güvenilirliğini değerlendirir. Bu yoğun yük testi her satıcı için gerçekleştirilemediğinden, ölçeklenebilirlik puanı ayrı bir metrik olarak sunulmaktadır.

Puanlama sistemimizin her bileşeni aşağıda açıklanmıştır:

Başarı oranı

Kıyaslama sonuçlarının değerlendirilmesi, önde gelen sağlayıcılar arasındaki yetenek farklılıklarını göstermektedir:

• Bright Data, 95% başarı oranına ulaşmıştır.
• BrowserAI, Steel.dev ve Anchor Browser'ın başarı oranları sırasıyla 85%, 70% ve 70% şeklindedir.
• Browserbase ve Airtop daha düşük başarı oranlarına sahiptir (sırasıyla 50% ve 40%).

Bu başarı oranlarını nasıl hesapladığımızı anlamak için lütfen uzak tarayıcı metodolojimize bakın.

Hız

• Bright Data'nın hız puanı 100%'dır
• BrowserAI en kısa tarayıcı başlatma süresine sahiptir (ortalama 1 sn).
• Airtop en uzun gezinme süresine sahiptir (ortalama 160 sn).

Hız puanı, uzak tarayıcı hizmetinin işlem hacmini nicelendirir ve birim zamanda tamamlanan başarılı görev sayısını temsil eder. Genel verimliliği ve işleme kapasitesini yansıtır.

Doğru sonuçlar için gezinme süresi (ort.), başarıyla tamamlanan bireysel görevlerde, uzak tarayıcının web sayfalarıyla aktif etkileşimi sırasında geçen ortalama süreyi ölçer. Bu, sayfa gezinmesi, JavaScript işleme ve doğrudan öğe etkileşimleri (ör. tıklamalar, yazma) için harcanan süreyi içerir.

• Bu metrik, ajan tarafındaki kasıtlı gecikmeleri veya Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi harici bileşenlerin işlem sürelerini hariç tutar.

Tarayıcı başlatma süresi (ort.), bir oturum oluşturma veya bağlanma talebinden sonra uzak tarayıcı oturumunun hazır hale gelmesi için geçen ortalama süreyi ölçer.

Doğru sonuçlar için toplam süre (ort.), tamamlanan bireysel görevler için uçtan uca ortalama süreyi temsil eder.

• Bu metrik, tarayıcı başlatma süresini, tüm aktif gezinme/etkileşim sürelerini, ajan tarafındaki işlem veya kasıtlı gecikmeleri ve görevin yürütme akışının bir parçası olan harici hizmetlerle (ör. LLM'ler) iletişim gecikmelerini içerir.

Bu puanların nasıl hesaplandığını ve en iyi performans gösteren tarayıcıları ayıran şeyin ne olduğunu anlamak için lütfen doğru sonuçlar için toplam süre metodolojimize bakın.

Ölçeklenebilirlik

Yük testimiz, uzak tarayıcı ölçeklenebilirlik kıyaslama metodolojisine uygun olarak, stres altında altyapı performansını ölçmek için 250 eşzamanlı ajan kullandı. Test aşağıdaki temel farklılıkları ortaya çıkardı:

• BrowserAI, %86,4 ile en yüksek başarı oranına ulaştı ve 220 saniyede tamamladı.
• Bright Data, %81,2 başarı oranı kaydetti ve toplam yürütme süresi 254 saniye oldu.
• ZenRows, %51,2 başarı oranı ve 195 saniyelik toplam yürütme süresiyle tamamladı.

Performans farklılıklarının ardındaki nedenler

Kıyaslama sonuçlarımız, önde gelen uzak tarayıcı sağlayıcıları arasında güvenilirlik, hız ve ölçeklenebilirlik açısından farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bu farklılıklar temel olarak altyapı tasarımı, oturum yönetimi ve otomasyona yönelik özelliklerin geliştirilmesindeki farklılıklardan kaynaklanmaktadır.

1. Altyapı ve kaynak tahsisi stratejileri

Daha gelişmiş, dağıtılmış altyapıya sahip sağlayıcılar genellikle daha yüksek başarı ve hız puanları elde eder.

• Bright Data, 95% başarı oranı ve mükemmel 100% hız puanı ile öne çıkmakta; bu da güçlü yük dengeleme, hızlı tarayıcı örneği sağlama ve kararlı oturum yalıtımı anlamına gelmektedir.
• BrowserAI, başarı oranında Bright Data'nın biraz gerisinde olsa da, en hızlı başlatma süresini (1 sn) göstererek son derece optimize edilmiş örnek başlatma sürecine işaret etmektedir.

Buna karşılık, Airtop ve Browserbase gibi daha düşük performans gösteren sağlayıcılar, daha yavaş sağlama kuyruklarına veya daha az optimize edilmiş yürütme ortamlarına güveniyor olabilir; bu da daha düşük başarı oranlarına (40–50%) ve önemli ölçüde daha yüksek gezinme veya toplam yürütme sürelerine katkıda bulunur.

2. Tarayıcı motoru optimizasyonları ve otomasyona hazırlık

Başarı oranları, her sağlayıcının form doldurma, DOM oluşturma, gezinme ve JavaScript ağırlıklı iş akışları gibi otomatik etkileşim kalıplarını ne kadar iyi desteklediğine bağlı olarak önemli ölçüde farklılık gösterir.

• Bright Data, BrowserAI ve Steel.dev, tarayıcıları otomasyon iş yükleri için optimize edilmiş göründüğünden (ör. yönlendirmeleri, açılır pencereleri, JS işlemeyi ele alma) gezinme, ayrıştırma ve etkileşim içeren görevleri sürekli olarak tamamlar.
• ZenRows ve Hyperbrowser, hem özellikler hem de başarı oranında daha düşük puan alarak, tam otomasyon kapsamına sahip olmayabilir veya karmaşık web sitelerinde zorluklarla karşılaşabilir.

Otomasyona özgü kararlılık, özellikle çok adımlı etkileşimler gerektiren görevlerde (e-ticaret satın alımları, potansiyel müşteri çıkarma) sonuçlardaki dağılımın temel bir nedeni olarak görünmektedir.

3. Gecikme süresi ve gezinme verimliliği

Doğru sonuçlar için gezinme süresindeki farklılıklar, her uzak tarayıcının sayfaları ne kadar verimli işlediğindeki eşitsizlikleri vurgular:

• Bright Data ve BrowserAI, sayfaları yaklaşık 2 saniyede yükler ve etkileşime girer; bu da etkili önbellekleme, verimli ağ yönlendirmesi ve hızlı JS yürütme ortamlarına işaret eder.
• Airtop, ortalama 13.6 saniyelik gezinme süresiyle önemli ölçüde daha yavaş işlemeye işaret etmekte olup, bu muhtemelen daha yüksek ağ gecikmesi, daha yavaş JS yürütmesi veya konteyner/VM düzeyinde kaynak tahsisindeki darboğazlardan kaynaklanmaktadır.

Bu faktörler hem hız puanını hem de görev tamamlama tutarlılığını doğrudan etkiler.

4. Özellik bütünlüğü ve görev kapsamı

Bazı sağlayıcılar, proxy rotasyonu, CAPTCHA çözümü ve engelleme önleme mekanizmaları gibi daha zengin özellik setleri sunar; bu da karmaşık senaryolarda (ör. Görev 2'de Google arama + LinkedIn taraması) daha yüksek güvenilirliğe katkıda bulunur.

• Bright Data (95% özellik kapsamı) ve Anchor Browser (91%), karmaşık otomasyon akışlarını destekleyen güçlü yetenek kapsamı sergiler.
• Steel.dev (45%) ve Hyperbrowser (41%) daha sınırlı yetenekler sunar; bu da çok adımlı görevlerdeki daha düşük başarı ve hız puanlarını açıklayabilir.

Özellik olgunluğu, kıyaslama genelinde bileşik puanla doğrudan ilişkilidir.

5. Yüksek eşzamanlılık altında ölçeklenebilirlik

250 eşzamanlı ajan kullanan yük testimiz, altyapıların baskı altında ne kadar iyi ölçeklendiği konusunda keskin farklılıklar göstermektedir:

• BrowserAI, optimize edilmiş orkestrasyon ve etkili otomatik ölçeklendirme anlamına gelen hızlı toplam yürütme süreleriyle en yüksek ölçeklenebilirlik başarı oranına (%86,4) ulaşmaktadır.
• Bright Data, %81,2 ile makul ölçüde iyi ölçeklenir ancak yürütme süreleri biraz daha uzundur.

Bu ölçeklenebilirlik farklılığı, kurumsal veya yüksek işlem hacimli iş yükleri için kritik öneme sahiptir.

Uzak tarayıcı kıyaslama metodolojisi

Kıyaslama metodolojimiz, her uzak tarayıcının gerçek dünya performansını iki temel boyutta değerlendirmek için tasarlanmıştır: tek görevli yürütme ve yük altında ölçeklenebilirlik.

Yaygın otomasyon senaryolarını taklit eden bir dizi gerçekçi, çok adımlı görevi yürütmek için öncü bir LLM tarafından desteklenen ajanlar kullandık.

Adil ve tutarlı bir kıyaslama sağlamak için, Playwright otomasyon kütüphanesi aracılığıyla programatik kontrol sunan hizmetlere odaklandık. Bu, tüm sağlayıcıları test etmek için aynı kod tabanını kullanmamıza olanak tanıdı.

Tek Görev performans değerlendirmesi

Kıyaslamanın bu kısmı, her sağlayıcının bireysel, yalıtılmış otomasyon görevlerini yürütürken güvenilirliğini ve hızını değerlendirir.

Başarı oranını nasıl ölçtük

Başarı oranı, tarayıcı altyapısının güvenilirliğini ölçer. Bir görev, yalnızca ajan baştan sona nihai, doğrulanabilir hedefine ulaştığında “başarılı” olarak işaretlendi. Bu puan, tarayıcının karmaşık web sitelerini işleme, engellemelerden kaçınma ve ajan için istikrarlı bir ortam sağlama yeteneğini yansıtır.

Aşağıdaki dört ana görevi çalıştırdık:

• Görev 1 – e-ticaret (Yapay zeka alıcı):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanına bir bütçe ve hediye fikirleri verilir. En iyi hediyeyi belirlemek ve satın almak için bir e-ticaret sitesini tarar.
  • Hedef: Başarıyla arama yapmak, gezinmek, formları doldurmak ve nihai satın alma onay adımına ulaşmak.
• Görev 2 – potansiyel müşteri oluşturma (Yapay zeka SDR):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı bir şirket adı alır. Eşleşen kişileri bulmak için, ajan LinkedIn gibi kaynaklardan herkese açık olarak dizine eklenmiş profiller için hedefli bir Google araması yapar. Ardından, potansiyel müşteri adaylarının adlarını ve profil URL'lerini çıkarmak için arama sonuçları sayfasını tarar.
  • Hedef: Arama sonuçlarından en az bir geçerli potansiyel müşteri belirlemek ve erişimi doğrulamak için LinkedIn profil sayfasına gitmek.
• Görev 3 – seyahat planlama (seyahat asistanı):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı, otelleri bulmak için Booking.com'a gider. Varış noktasını (Miami, South Beach) girer, giriş ve çıkış tarihlerini seçer (Haziran 16-17, 2025) ve bir arama yapar. Sonuç sayfasında, ajan listelenen otelleri tanımlamalı ve ayrıştırmalı, bunları belirtilen fiyat aralığında ($100 – $200) mülkleri bulmak için filtrelemelidir.
  • Hedef: Tüm kriterlere (konum, fiyat ve tarih) uyan en az iki oteli başarıyla çıkarmak ve listelemek.
• Görev 4 – web formları (form doldurucu):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı, kurumsal bir web sitesine (aimultiple.com) gider ve önce tüm cookie'ler onay açılır pencerelerini ele almalıdır. Ardından bülten abonelik formunu bulur, bir test e-posta adresi (test@example.com) girer ve kaydı tamamlamak için 'Abone Ol' düğmesine tıklar.
  • Hedef: Formu başarıyla göndermek ve bir onay durumuna ulaşmak.

Doğru sonuçlar için toplam süreyi nasıl ölçtük

Bu metrik, hizmetin genel hızını ve verimliliğini ölçer, ancak yalnızca başarılı çalıştırmalar için hesaplanır. Bu, sağlayıcıların başarısız girişimler için harcanan süre nedeniyle cezalandırılmadan bir görevi ne kadar hızlı tamamlayabildiklerine göre değerlendirilmesini sağlar.

Süre, bir test başlatıldığı anda başlar ve ajan nihai hedefini başarıyla tamamladığında durur. Bu uçtan uca süre, aşağıdakileri içeren kapsamlı bir rakamdır:

• Tarayıcı Başlatma Süresi: Uzak tarayıcıya bağlanmak ve komutlar için bir oturumu hazır hale getirmek için gereken başlangıç süresi.
• Sayfa Gezinmesi ve İşleme: Tüm page.goto() çağrılarının yürütülmesi ve karmaşık JavaScript dahil olmak üzere sayfaların tamamen yüklenmesi ve işlenmesi için bekleme süresi.
• Ajan “Düşünme” Süresi: Sonraki eyleme karar vermek için Büyük Dil Modeli'ne (LLM) yapılan tüm çağrılardan kaynaklanan gecikme.
• Araç Yürütme Süresi: .click(), .fill() gibi her tarayıcı etkileşiminin ve veri çıkarmak için özel komut dosyalarının çalıştırılmasının kümülatif süresi.

Daha iyi (daha hızlı) bir puana ne yol açar?

Grafikteki daha düşük süre, daha verimli bir tarayıcı altyapısını gösterir. Sağlayıcılar, aşağıdaki alanlarda üstün performans göstererek daha iyi bir puan alırlar:

• Hızlı oturum başlatma: İlk bekleme süresini en aza indiren düşük gecikmeli bağlantılar ve hızlı tarayıcı başlatma süreleri sunmak.
• Verimli sayfa işleme: JavaScript ağırlıklı sayfaları ve dinamik içeriği hızlı bir şekilde işleyerek ajanın öğelerle daha erken etkileşime girmesini sağlamak.
• Kararlı ve duyarlı altyapı: Çok adımlı görevler sırasında takılma veya çökme olmadan performansı sürdürmek, tarayıcı etkileşimlerinin (.click(), .fill()) gecikme olmadan yürütülmesini sağlamak.

Örnek bir hesaplama

Bunu açıklığa kavuşturmak için, 10 görevi çalıştırdıktan sonra varsayımsal bir “Sağlayıcı X”in grafiğimizde nasıl konumlandırılacağını görün:

1. Başarı oranı hesaplaması:
   • Sağlayıcı X 7 görevde başarılı olur ve 3 görevde başarısız olur.
   • Başarı Oranı 70% olur. Bu, x eksenindeki konumunu belirler.
2. Ortalama süre hesaplaması:
   • 7 başarılı görevin tamamlanma süreleri şunlardır: 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s ve 120s.
   • 3 başarısız görevin süreleri tamamen yok sayılır.
   • Ortalama süre yalnızca başarılı çalıştırmalardan hesaplanır:
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 saniye
   • Bu 105s değeri, y eksenindeki konumunu belirler.

Bu nedenle, Sağlayıcı X performans grafiğinde (70%, 105s) koordinatlarına yerleştirilecektir. Bu metodoloji, grafiğin her bir hizmetin hem güvenilirliğini hem de gerçek hızını doğru bir şekilde yansıtmasını sağlar.

Sağlayıcıya özel yapılandırmalar

Her hizmetin amaçlanan kullanım durumlarını yansıtan adil ve tutarlı bir kıyaslama sağlamak için test sırasında belirli abonelik planları ve yapılandırmalar kullanıldı:

• Steel.dev: Developer planı.
• Hyperbrowser: Scale planı.
• Anchor Browser: Tüm görevler için aşağıdaki belirli parametreler etkinleştirildi:
  • dedicated_sticky_ip: True
  • extra_stealth: {“active”: True}

Bu yapılandırmalar, farklı planlar veya ayarlar farklı sonuçlar doğurabileceğinden, performans sonuçlarına bağlam sağlamak için belirtilmiştir.

Ölçeklenebilirlik performans değerlendirmesi (yük testi)

Bu kıyaslama, eşzamanlı yük altında uzak tarayıcı altyapısının performansını ölçer. Birincil metrik, 250 ajan paralel olarak çalıştırıldığında tamamlanan görev sayısından hesaplanan başarı oranıdır.

Test mimarisi ve yürütme

Test mimarisi, 250 işçi sürecinden oluşan bir havuzu başlatmak ve yönetmek için multiprocessing kütüphanesini kullanan bir Python orkestratör betiği kullandı. Her süreç bağımsız olarak çalıştı ve gerçek dünyadaki büyük ölçekli bir dağıtımı simüle etmek için yüksek eşzamanlılık ortamı oluşturdu.

• Görev dağılımı: Her ajana önceden tanımlanmış bir listeden benzersiz bir ürün arama sorgusu atandı. Bu yaklaşım, sunucu tarafı önbelleklemeden kaynaklanan olası performans şişmesini önler ve daha çeşitli bir kullanım modelini simüle eder.
• Veri toplama: Orkestratör, yürütme sonrası analiz için her işçi sürecinden günlükleri ve çıktıları (HTML içeriği, ekran görüntüleri) topladı.

Ajan iş akışı

250 ajanın her biri, Amazon.com'da bir dizi otomatik adım gerçekleştirdi. Bir görev, yalnızca tüm iş akışının tamamlanmasıyla başarılı olarak kaydedildi. Sıra şu şekildeydi:

1. Bağlantı: Ajan, sürücü URL'si aracılığıyla sağlayıcının uzak tarayıcısına bir bağlantı kurdu.
2. İlk gezinme: Web sitesinin ana sayfasına gitti ve ilerlemek için tüm anti-bot zorluklarını ele aldı.
3. Arama alanı tanımlama: Ajan sayfanın ekran görüntüsünü aldı ve ana arama giriş alanı için CSS seçiciyi elde etmek üzere görüntü yetenekli bir LLM'ye gönderdi.
4. Sorgu yürütme: Ajan, atanan sorgusunu girmek ve aramayı göndermek için tanımlanan seçiciyi kullandı. Ardından, bir ürün listesi öğesinin varlığını onaylayarak arama sonuçları sayfasının yüklendiğini doğruladı.
5. Sonuç bağlantısı çıkarma: Sonuç sayfasında, ajan ürün bağlantıları için bir CSS seçici elde etmek üzere LLM-görüntü işlemini tekrarladı. Ardından, reklamları veya yönlendirmeleri hariç tutarak doğrudan ürün sayfası bağlantılarını yalıtmak için çıkarılan URL'leri filtreledi.
6. Son gezinme: Ajan, geçerli ürün URL'lerinden birine gitti. Bu son sayfanın başarıyla yüklenmesi görevin tamamlandığını gösterdi.

Toplam sürenin tanımı

Yük testi bulgularında bildirilen “Toplam Süre”, 250 eşzamanlı görevden oluşan tüm partiyi tamamlamak için gereken uçtan uca süreyi temsil eder. Bu, orkestratör betiğimizdeki engelleyici pool.map işlevi tarafından yönetilen toplam iş yükü tamamlama süresinin bir ölçüsüdür.

Bu hesaplama, hem başarılı hem de başarısız görevlerin yürütme süresini içerir. Hesaplama şu şekilde çalışır:

1. Bir zaman damgası (start_time), multiprocessing havuzu 250 işçi görevini dağıtmaya başlamadan hemen önce kaydedilir.
2. Orkestratör daha sonra, sonuçtan (başarılı veya başarısız) bağımsız olarak, tüm 250 paralel sürecin kendi iş akışlarını tam olarak tamamlamasını ve bir sonuç döndürmesini bekler.
3. Son zaman damgası, yalnızca en uzun süren görev tamamlandıktan sonra alınır.

Özellikler

En iyi sağlayıcılar tarafından sunulan özellikler aşağıda özetlenmiştir. Özellik puanı, metodolojimizi takip ederek her yetenek için hesaplanır ve ardından tüm özelliklerin ortalaması alınır. Birden fazla değer alabilen özellikler (ör. programlama dili desteği), en yüksek değer sayısını sağlayan ürün (ör. en fazla programlama dilini destekleyen ürün) tam puan olan 1 alırken diğerleri orantılı olarak puanlanır.

Aşağıdaki bölümler bu hizmetlerin yeteneklerini detaylandırmaktadır:

Teknik yetenekler ve hata işleme

Teknik yetenekler, geliştiricilerin kendi özel kod modüllerini oluşturmak ve sürdürmek zorunda kalmadan çeşitli web siteleriyle çalışma esnekliğini sağlar:

CAPTCHA çözme: Bu özellik, görüntü tabanlı, hCaptcha, reCAPTCHA ve Cloudflare zorlukları dahil olmak üzere çok çeşitli CAPTCHA türlerini otomatik olarak algılar ve çözer. Hizmet ayrıca hız sınırlı CAPTCHA istemlerini işler ve gelişen CAPTCHA mekanizmalarına uyum sağlayarak korumalı web sitelerine tutarlı erişim sağlar.

Hata işleme: Bu özellik, güvenilir gezinme için kritik olan standart HTTP durum kodları için hizmetin varsayılan davranışını değerlendirir:

• 404 (Bulunamadı) Farkındalığı: Sistemin ‘Bulunamadı’ hatalarını algılama ve raporlama yeteneği, ajanların eksik sayfaları uygun şekilde ele almasını sağlar. Var olmayan bir URL'ye giderek ve ajanın hizmetten 404 hatasının açık bir göstergesini alıp almadığını, maskeli bir yanıt (ör. 200 OK durumuyla sunulan genel bir hata sayfası) yerine alıp almadığını doğrulayarak test ettik.
• 301/302 (Yönlendirme) Yönetimi: Ajanın doğru nihai URL'ye ulaşmasını sağlamak için yönlendirmelerin otomatik olarak takip edilmesi. Yönlendirme yaptığı bilinen bir URL'ye erişerek ve ajanın manuel müdahale olmaksızın nihai hedef URL'ye yönlendirildiğini onaylayarak test ettik.

JavaScript etkileşimi: Bu özellik, JavaScript ağırlıklı web sitelerini işler ve kullanıcı etkileşimlerini taklit etmeyi destekler.

• JavaScript Yürütme: Dinamik olarak yüklenen içeriğe erişmek için JavaScript'i tamamen işler.
• Tarayıcı Eylem Otomasyonu: Öğelere tıklama, alanlara metin yazma, sayfaları kaydırma (sonsuz kaydırma dahil), belirli öğelerin görünmesini veya belirli bir süre beklemeyi ve açılır pencereleri veya modalları işleme gibi programatik etkileşimleri destekler.
• Öğe Seçimi: CSS seçiciler ve XPath dahil olmak üzere öğeleri seçmek için yöntemler sağlar.

Oturum Açma: Bu özellik, kullanıcı adlarını, parolaları ve diğer kimlik bilgilerini oturum açma formlarına girme ve bu formların gönderilmesini simüle etme yeteneğini ifade eder (ör. oturum açma düğmelerine tıklayarak). Bu genellikle temel tarayıcı otomasyon motorunun web öğeleriyle etkileşime girme yeteneğine dayanır.

Programlama dili

Programlama dili kapsamı, geliştiricilerin mevcut kodlarını uzak tarayıcı platformlarına taşımalarına olanak tanır.

Bu özellik, hizmet tarafından sunulan programlama dili uyumluluğunun kapsamını değerlendirir. Desteklenen dil sayısının daha yüksek olması, geliştirme ekipleri için esneklik anlamına gelir ve uzak tarayıcı yeteneklerini tercih ettikleri veya mevcut teknoloji yığınlarını kullanarak entegre etmelerine olanak tanır.

Oturum yönetimi

Oturum yönetimi, aynı web sitesinde çok adımlı etkileşimleri (ör. uçak bileti satın alma) içeren daha uzun etkileşimler için gereklidir:

Bu özellik, bir tarayıcı oturumu içindeki birden fazla etkileşim boyunca durumu yönetme ve sürdürme yeteneğini değerlendirir.

• Oturum Kalıcılığı: Çok adımlı iş akışlarına izin veren, birden fazla istek veya eylem boyunca tutarlı bir oturum kimliğini sürdürme desteği.
• Cookie İşleme: Cookie'leri otomatik olarak yönetme (saklama, gönderme, temizleme) veya kullanıcıların oturum açmış durumları veya belirli site tercihlerini sürdürmek için özel cookie'ler eklemesine/yönetmesine izin verme yetenekleri.
• Durum Koruma: Tek bir görev içindeki bir dizi eylem boyunca tarayıcının durumunu (ör. doldurulmuş formlar, kaydırılmış konumlar) koruma yeteneği.

Coğrafi kapsam

Coğrafi kapsam, hem kullanıcıların küresel web sitelerine erişebilmesi için ülke düzeyinde kapsamı hem de belirli ASN veya posta koduna dayalı hedefleme gibi ayrıntılı kapsamı içerir.

Şehir Düzeyinde Hedefleme: Web istekleri için belirli bir şehri kaynak olarak belirleme yeteneği. Bu, belirli bir kentsel alandaki kullanıcıların ne göreceğini yansıtarak son derece yerelleştirilmiş veri alma ve test etmeye olanak tanır.

Posta Kodu Hedefleme: İstekleri belirli posta kodlarına göre hedefleme yeteneği. Bu, özellikle e-ticaret (yerel ürün bulunabilirliğini, fiyatlandırmayı, nakliye seçeneklerini kontrol etme) ve hiper yerel farklılıkları olan hizmetler için geçerlidir.

ASN (Otonom Sistem Numarası) Hedefleme: İstekleri, ASN'leri tarafından tanımlanan belirli İnternet Servis Sağlayıcıları (İSS'ler) veya ağ blokları üzerinden yönlendirme seçeneği. Bu gelişmiş hedefleme, belirli ağ segmentlerinden gelen trafiği taklit etmek veya çok özel engelleme kaldırma stratejileri için yararlı olabilir.

Entegrasyonlar

Tarayıcı otomasyon kütüphanelerine veya MCP gibi ajan kullanımını kolaylaştıran protokollere entegrasyonlar:

Playwright Uyumluluğu: Playwright kullanarak uzak tarayıcı oturumlarına bağlanma ve bunları kontrol etme yeteneğini değerlendirir.

Puppeteer Uyumluluğu: Puppeteer ile entegrasyonu değerlendirir, genellikle uzak tarayıcı örneklerine bağlanmak için Puppeteer-core kullanır.

Selenium Uyumluluğu: Selenium WebDriver aracılığıyla uzak tarayıcı oturumlarını kontrol etme desteğini ölçer.

MCP (Model Context Protocol) Desteği: Hizmetin Model Context Protocol ile entegrasyon sunup sunmadığını gösterir. MCP, araçlar (tarayıcılar gibi) ve yapay zeka modelleri (LLM'ler) arasında yapılandırılmış veri alışverişini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır; böylece yapay zeka ajanlarının web içeriğini daha iyi anlamalarını ve daha etkili bir şekilde kullanmalarını sağlar.

Arama motorları

Bu özellik, uzak tarayıcı hizmetinin Google, Bing, DuckDuckGo ve Baidu gibi başlıca arama motoru sonuç sayfalarından (SERP'lerden) doğrudan yapılandırılmış veri çıkarmak için özel özellikler veya optimize edilmiş destek sunup sunmadığını değerlendirir.

Güvenlik

Veri güvenliği, özellikle güvenli sistemlerde eylemler gerçekleştirecek olan ajanlar için kritik öneme sahiptir. Bu uzak tarayıcıları geliştirenlerin web sitelerine dayanarak veri güvenliği sertifikalarına sahip olup olmadıklarını değerlendirdik.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka ajan türleri için uzak tarayıcı gereksinimleri

Uzak tarayıcılar için gereksinimler, onları kullanan yapay zeka ajanının türüne ve kullanım amacına bağlı olarak değişir. Yapay zeka ajanları, çalışma modlarına göre geniş kategorilere ayrılabilir ve bu da uzak tarayıcı altyapısında belirli talepleri belirler:

• Arka uç yapay zeka ajanları: Bu ajanlar genellikle otonom olarak veya minimum doğrudan insan gözetimi ile çalışır, genellikle sistem olayları veya zamanlanmış görevler tarafından tetiklenir. Uzun süreli işlemler sırasında kararlılık, ölçeklenebilirlik ve sağlam hata işleme için optimize edilmiş uzak tarayıcılara ihtiyaç duyarlar.
• Gerçek zamanlı yapay zeka ajanları: Bu ajanlar, aktif olarak yanıt bekleyen son kullanıcılarla doğrudan etkileşime girer. Bunlar için uzak tarayıcılar, düşük gecikme süresi, yüksek yanıt verme hızı ve tutarlı performansa öncelik vermelidir.

Arka uç ajanları

Tipik kullanım durumları ve ajanlar:

• Aday takibi ve yönetimi
• Yapay zeka SDR
• Toplantı planlama
• Fiyat izleme
• Web otomasyonu

Orkestratör-işçi ajanları

Bu ajanlar, paralel veya sıralı olarak çalışan birden fazla uzmanlaşmış ajana görev dağıtan bir koordinatör kullanır.

Kritik gereksinimler:

• Ajanlar arasında oturum kalıcılığı: Farklı ajanlar kendi kısımlarını yürütürken bağlamı korumak
• Çoklu sekme koordinasyonu: Birden fazla ajanın aynı anda farklı kaynaklara göz atması
• Araç yürütme güvenilirliği: Her ajan, tutarlı bir şekilde çalışması gereken farklı araçlar kullanır

Bright Data (95% başarı, 95% özellik kapsamı) ve BrowserAI (85% başarı, 86% özellik) çok ajanlı koordinasyonu güvenilir bir şekilde yönetir.

İzleme ajanları

Bu ajanlar, düzenli aralıklarla birden fazla hedef üzerinde zamanlanmış kontroller çalıştırır.

Kritik gereksinimler:

• Coğrafi hedefleme: Konuma özgü veriler için şehir ve posta kodu düzeyinde hassasiyet
• Yüksek hacimli güvenilirlik: Büyük ölçekli izleme, başarısızlık maliyetlerini artırır
• CAPTCHA işleme: Gözetimsiz çalışma için otomatik çözme

Bright Data, posta kodu ve ASN hedefleme ile 95% başarı sağlar. BrowserAI, benzer yeteneklerle 85% başarı sunar. Ayrıntılı coğrafi hedeflemesi olmayan sağlayıcılar, konuma özgü farklılıkları kaçırır.

Gerçek zamanlı ajanlar

Tipik kullanım durumları ve ajanlar:

• Araştırma: OpenAI Deep research
• Finansal analist

Yönlendirme ajanları

Bu ajanlar, girdileri sınıflandırır ve uygun uzmanlaşmış işleyicilere yönlendirir.

Kritik gereksinimler:

• Hızlı sınıflandırma ve devretme: Yönlendirme yükünü en aza indirme
• Anında uzman başlatma: Yönlendirme kararlarından sonra başlatma gecikmesi olmaması
• Devretmeler arasında bağlam koruma: Yönlendirilen ajanlara oturum durumunu aktarma

BrowserAI'nin 1 saniyelik başlatma süresi, çok atlamalı yönlendirmede gecikmeyi azaltır. Bright Data, 100% hız puanıyla 2 saniyelik başlatma sağlar. Airtop'un 4 saniyelik başlatma süresi ve eksik durum koruması, toplam yanıt süresini artırır.

Araştırma ajanları

Bu ajanlar, birden fazla kaynaktan bilgi toplar ve bulguları sentezler.

Kritik gereksinimler:

• Çoklu sekme bağlamı: Eşzamanlı kaynaklar arasında durumu koruma
• Arama motoru kapsamı: Çeşitli arama platformlarına erişim
• İçerik çıkarma kalitesi: LLM işlemesi için temiz yapılandırılmış veri

Bright Data ve BrowserAI, Google, Bing, DuckDuckGo ve Baidu'yu 95% ve 86% özellik kapsamıyla destekler. Steel.dev, yalnızca Google ve Bing'i 45% özellikle destekler. Anchor Browser, 91% özellik sunar ancak 70% başarı oranına sahiptir.

Ek gereksinimler

• Hızlı yanıtlar
• Gerçek zamanlı kullanım için altyapı kararlılığı (yani, yanıt süreleri paralel kullanımda düşmemelidir).

Zorluklar ve hafifletme yöntemleri

Tüm uzak tarayıcılar için tam olarak aynı testi çalıştırmayı hedeflesek de bazı zorluklar vardır:

• LLM'ler olasılıksaldır; bu nedenle ajanlarımız farklı ajan tarayıcılarından farklı web sitelerine gitmelerini ister. Hafifletme yöntemleri:
  • Varyasyonları en aza indirmek için koruma korkulukları ve düşük sıcaklık ayarı kullanırız.
  • Mümkün olduğunca spesifik sorgular kullanırız.
  • Test edilen tüm çözümlerin benzer istekler aldığından emin olmak için her ajanı birden fazla kez (ör. 5) çalıştırdık.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Uzak Tarayıcılar: Yapay Zeka Ajanları için Web Altyapısı Karşılaştırması}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Haziran 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Ekrem Sarı

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Ekrem, AIMultiple'da yapay zeka araştırmacısı olarak çalışmakta olup, akıllı otomasyon, GPU'lar, yapay zeka ajanları ve RAG çerçeveleri üzerine yoğunlaşmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder