Uzak Tarayıcılar: Yapay Zeka Ajanları için Web Altyapısı Karşılaştırması

Yapay zeka ajanları, anti-scraping önlemleri tarafından engellenmeden web görevlerini 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 hizmetin gerçek dünya performansını ölçmek amacıyla 4 farklı senaryoyu 5 kez çalıştırarak 160 otomatik görev yürüttük. Ayrıca 250 paralel yapay zeka ajanıyla bir yük testi gerçekleştirdik.

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. Tek görev senaryolarında bir sağlayıcının temel performansını yansıtır.

Ölçeklenebilirlik puanı, yüksek eşzamanlılık yük testimiz sırasında bir sağlayıcının başarı oranını temsil eder. Bu metrik, yüksek hacimli paralel görevlere maruz kaldığında altyapı istikrarını ve güvenilirliğini açıkça değerlendirir. Bu yoğun yük testi her satıcı için gerçekleştirilemediğinden ölçeklenebilirlik puanı ayrı bir metrik olarak sunulmuştur.

Bright Data için, tarayıcı otomasyonu için bulutta barındırılan tarayıcılar sağlayan Browser API'sini değerlendirdik.

Puanlama sistemimizin her bileşeni aşağıda açıklanmıştır:

Başarı oranı

Kıyaslama sonuçlarının değerlendirmesi, önde gelen sağlayıcılar arasında yeteneklerde farklılıklar olduğunu göstermektedir:

• Bright Data %95 başarı oranı elde etmiştir.
• BrowserAI, Steel.dev ve Anchor Browser sırasıyla %85, %70 ve %70 başarı oranına sahiptir.
• 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 %100 hız puanına sahiptir.
• BrowserAI en kısa tarayıcı başlatma süresine sahiptir (ortalama 1 saniye).
• Airtop en uzun gezinme süresine sahiptir (ortalama 160 saniye).

Hız puanı, uzak tarayıcı hizmetinin verimliliğini ölçer ve tanımlanan birim zaman başına tamamlanan başarılı görev sayısını temsil eder. Genel verimliliği ve işlem kapasitesini yansıtır.

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

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

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

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

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

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

Ölçeklenebilirlik

uzak tarayıcı ölçeklenebilirlik kıyaslama metodolojimize göre yürütülen yük testimiz, stres altında altyapı performansını ölçmek için 250 eşzamanlı ajan kullandı. Test aşağıdaki temel farklılıkları ortaya çıkardı:

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

Performans farklılıklarının arkasındaki nedenler

Kıyaslama sonuçlarımız, önde gelen uzak tarayıcı sağlayıcıları arasında güvenilirlik, hız ve ölçeklenebilirlik açısından farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bu farklılıklar temel olarak altyapı tasarımındaki, oturum yönetimindeki ve otomasyon odaklı özelliklerin geliştirilmesindeki farklılıklardan kaynaklanmaktadır.

1. Altyapı ve kaynak tahsisi stratejileri

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

• Bright Data, güçlü yük dengeleme, hızlı tarayıcı örneği sağlama ve kararlı oturum izolasyonunu işaret eden %95 başarı oranı ve mükemmel %100 hız puanıyla öne çıkıyor.
• BrowserAI, başarı oranında Bright Data'nın biraz gerisinde olsa da, yüksek düzeyde optimize edilmiş örnek başlatmayı gösteren en hızlı başlatma süresini (1 saniye) sergiliyor.

Buna karşılık, Airtop ve Browserbase gibi daha düşük performans gösteren sağlayıcılar, daha yavaş tedarik kuyruklarına veya daha az optimize edilmiş yürütme ortamlarına dayanıyor 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 otomasyon hazırlığı

Başarı oranları, her sağlayıcının form doldurma, DOM oluşturma, gezinme ve JavaScript yoğun iş akışları gibi otomatik etkileşim desenlerini 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 oluşturmayı işleme) gezinme, ayrıştırma ve etkileşim içeren görevleri tutarlı bir şekilde tamamlar.
• ZenRows ve Hyperbrowser, hem özelliklerde hem başarı oranında daha düşük puan almıştır ve karmaşık web sitelerinde tam otomasyon kapsamından yoksun olabilir veya zorluklarla karşılaşabilir.

Otomasyona özgü istikrar, özellikle çok adımlı etkileşimler gerektiren görevlerde (e-ticaret satın alımları, müşteri adayı çıkarma) sonuçlardaki dağılımın temel nedeni gibi görünmektedir.

3. Gecikme ve gezinme verimliliği

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

• Bright Data ve BrowserAI, sayfaları yaklaşık 2 saniyede yükler ve etkileşime girer; bu da etkili önbellekleme, verimli ağ yönlendirme ve hızlı JS yürütme ortamlarına işaret eder.
• Airtop, ortalama 13,6 saniye gezinme süresiyle, muhtemelen daha yüksek ağ gecikmesi, daha yavaş JS yürütme veya konteyner/VM düzeyinde kaynak tahsisindeki darboğazlar nedeniyle önemli ölçüde daha yavaş işleme işaret ediyor.

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

4. Özellik bütünlüğü ve görev kapsamı

Bazı sağlayıcılar, karmaşık senaryolarda (ör. Görev 2'de Google araması + LinkedIn taraması) daha yüksek güvenilirliğe katkıda bulunan proxy rotasyonu, CAPTCHA çözme ve engel kaçınma mekanizmaları gibi daha zengin özellik setleri sunar.

• Bright Data (%95 özellik kapsamı) ve Anchor Browser (%91) karmaşık otomasyon akışlarını destekleyerek güçlü yetenek kapsamı sergiler.
• Steel.dev (%45) ve Hyperbrowser (%41) daha sınırlı yetenekler sunar; bu da çok adımlı görevlerde 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 çarpıcı farklılıklar göstermektedir:

• BrowserAI, optimize edilmiş orkestrasyon ve etkili otomatik ölçeklendirmeyi ima eden hızlı toplam yürütme süreleriyle en yüksek ölçeklenebilirlik başarı oranına (%86,4) ulaşır.
• Bright Data, biraz daha uzun yürütme süreleriyle birlikte %81,2 ile makul ölçüde iyi ölçeklenir.

Bu ölçeklenebilirlik farkı, kurumsal veya yüksek verimli iş yükleri için kritik öneme sahiptir.

Uzak tarayıcı kıyaslama metodolojisi

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

Yaygın otomasyon senaryolarını taklit eden bir dizi gerçekçi, çok adımlı görevi yürütmek için önde gelen bir LLM ile 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, izole 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 işaretlenmiştir. Bu puan, tarayıcının karmaşık web sitelerini işleme, engelleri aşma ve ajan için istikrarlı bir ortam sağlama becerisini yansıtır.

Aşağıdaki dört birincil görevi çalıştırdık:

• Görev 1 – e-ticaret (yapay zeka alıcısı):
  • 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 son satın alma onay adımına ulaşmak.
• Görev 2 – müşteri adayı oluşturma (yapay zeka SDR'ı):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı bir şirket adı alır. Eşleşen kişileri bulmak için ajan, LinkedIn gibi kaynaklardan herkese açık dizine eklenmiş profiller için hedefli bir Google araması yapar. Ardından, potansiyel müşteri adaylarının adlarını ve profil URL'lerini extract etmek için arama sonuçları sayfasını tarar.
  • Hedef: Arama sonuçlarından en az bir geçerli müşteri adayını başarıyla belirlemek ve erişimi doğrulamak için LinkedIn profil sayfasına gitmek.
• Görev 3 – seyahat planlama (seyahat asistanı):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı otel bulmak için Booking.com'a gider. Hedefi (Miami, South Beach) girer, giriş ve çıkış tarihlerini seçer (16-17 Haziran 2025) ve bir arama yapar. Ajan, sonuç sayfasında listelenen otelleri tanımlamalı ve ayrıştırmalı, belirtilen fiyat aralığındaki ($100 – $200) tesisleri bulmak için filtrelemelidir.
  • Hedef: Tüm kriterlere (konum, fiyat ve tarih) uyan en az iki oteli başarıyla extract etmek ve listelemek.
• Görev 4 – web formları (form doldurucu):
  • Senaryo: Bir yapay zeka ajanı kurumsal bir web sitesine (aimultiple.com) gider ve önce tüm cookie 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 denemelerde harcanan süre nedeniyle cezalandırılmadan bir görevi ne kadar hızlı doğru şekilde 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 oturumu komutlar için hazır hale getirmek için gereken başlangıç süresi.
• Sayfa Gezinme & Oluşturma: Tüm page.goto() çağrılarını yürütmek ve sayfaların karmaşık JavaScript dahil tam yüklenip oluşturulmasını beklemek için harcanan süre.
• Ajan "Düşünme" Süresi: Bir sonraki eyleme karar vermek için Büyük Dil Modeli'ne (LLM) yapılan tüm çağrılardan kaynaklanan gecikme.
• Araç Yürütme Süresi: .click(), .fill() ve veri extract etmek için özel komut dosyaları çalıştırma gibi her tarayıcı etkileşiminin kümülatif süresi.

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

Grafikte daha düşük bir süre, daha verimli bir tarayıcı altyapısını gösterir. Sağlayıcılar bu alanlarda üstünlük sağlayarak daha iyi bir puan alır:

• Hızlı oturum başlatma: Başlangıçtaki beklemeyi en aza indiren düşük gecikmeli bağlantılar ve hızlı tarayıcı başlatma süreleri sunma.
• Verimli sayfa oluşturma: JavaScript yoğun sayfaları ve dinamik içeriği hızlı işleyerek ajanın öğelerle daha erken etkileşime girmesini sağlama.
• İstikrarlı ve duyarlı altyapı: Çok adımlı görevler sırasında takılmalar veya çökmeler olmadan performansı sürdürme, tarayıcı etkileşimlerinin (.click(), .fill()) gecikmeden yürütülmesini sağlama.

Örnek bir hesaplama

Bunu açıklığa kavuşturmak için, varsayımsal bir "Sağlayıcı X"in 10 görev çalıştırdıktan sonra grafiğimize nasıl yerleştirileceğine bakın:

1. Başarı oranı hesaplaması:
   • Sağlayıcı X 7 görevde başarılı olur ve 3 görevde başarısız olur.
   • Onun Başarı Oranı %70 olur. Bu, grafiğin 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, grafiğin y eksenindeki konumunu belirler.

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

Sağlayıcıya özgü yapılandırmalar

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

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

Farklı planlar veya ayarlar farklı sonuçlar doğurabileceğinden, bu yapılandırmalar performans sonuçları için bağlam sağlamak amacıyla 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 havuz oluşturmak ve yönetmek için multiprocessing kütüphanesini kullanan bir Python orkestratör betiği kullandı. Her süreç bağımsız olarak çalışarak gerçek dünyadaki büyük ölçekli bir dağıtımı simüle etmek için yüksek eşzamanlılık ortamı yarattı.

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

Ajan iş akışı

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

1. Bağlantı: Ajan, sağlayıcının uzak tarayıcısına sürücü URL'si aracılığıyla bağlantı kurdu.
2. İlk gezinme: Web sitesinin ana sayfasına gitti ve devam etmek için tüm bot karşıtı zorlukları ele aldı.
3. Arama alanı tanımlama: Ajan, sayfanın ekran görüntüsünü aldı ve ana arama giriş alanı için CSS seçicisini almak üzere görü yetenekli bir LLM'ye gönderdi.
4. Sorgu yürütme: Ajan, atanan sorgusunu girmek ve aramayı göndermek için tanımlanan seçiciyi kullandı. Ardından, bir ürün listeleme öğesinin varlığını doğrulayarak arama sonuçları sayfasının yüklendiğini doğruladı.
5. Sonuç bağlantısı çıkarma: Sonuç sayfasında ajan, ürün bağlantıları için bir CSS seçicisi almak üzere LLM-görme sürecini tekrarladı. Ardından, reklamları veya yönlendirmeleri hariç tutarak doğrudan ürün sayfası bağlantılarını izole etmek için çıkarılan URL'leri filtreledi.
6. Son gezinme: Ajan, geçerli ürün URL'lerinden birine gitti. Bu son sayfanın başarıyla yüklenmesi görevin tamamlandığını işaret etti.

Toplam sürenin tanımı

Yük testi bulgularında bildirilen "Toplam Süre", 250 eşzamanlı görevin tüm partisini tamamlamak için gereken uçtan uca süreyi temsil eder. Bu, orkestratör betiğimizdeki engelleyici pool.map fonksiyonu 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. 250 işçi görevini dağıtmaya başlamadan hemen önce bir zaman damgası (start_time) kaydedilir.
2. Orkestratör daha sonra tüm 250 paralel sürecin bireysel iş akışlarını tamamen tamamlamasını ve sonuç ne olursa olsun (başarı veya başarısızlık) bir sonuç döndürmesini bekler.
3. Son bir zaman damgası yalnızca en uzun süren görev bittikten sonra alınır.

Özellikler

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

Aşağıdaki bölümler bu hizmetlerin yeteneklerini ayrıntılı olarak açıklar:

Teknik yetenekler & hata yönetimi

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

CAPTCHA çözme: Bu özellik, görüntü tabanlı, hCaptcha, reCAPTCHA ve Cloudflare zorlukları dahil olmak üzere geniş bir CAPTCHA türü yelpazesini otomatik olarak algılar ve çözer. Hizmet ayrıca hız sınırlamalı CAPTCHA istemlerini işler ve gelişen CAPTCHA mekanizmalarına uyum sağlayarak korunan web sitelerine tutarlı erişim sağlar.

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

• 404 (Bulunamadı) Farkındalığı: Sistemin 'Bulunamadı' hatalarını algılama ve bildirme yeteneği, ajanların eksik sayfaları uygun şekilde ele almasını sağlar. Var olmayan bir URL'ye giderek ve ajanın hizmetten 404 hatasına ilişkin, maskelenmiş bir yanıt yerine (ör. 200 OK durumuyla sunulan genel bir hata sayfası) net bir gösterge alıp almadığını doğrulayarak test ettik.
• 301/302 (Yönlendirme) Yönetimi: Ajanın doğru nihai URL'ye ulaşmasını sağlamak için yönlendirmelerin otomatik olarak izlenmesi. Yönlendirme yaptığı bilinen bir URL'ye erişerek ve ajanın manuel müdahale olmadan nihai hedef URL'ye yönlendirildiğini doğrulayarak test ettik.

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

• JavaScript Yürütme: Dinamik olarak yüklenen içeriğe erişmek için JavaScript'i tamamen işler.
• Tarayıcı Eylemi Otomasyonu: Öğelere tıklama, alanlara metin yazma, sayfaları kaydırma (sonsuz kaydırma dahil), belirli öğelerin görünmesini veya belirli bir süreyi bekleme ve açılır pencereleri veya modalları ele alma gibi programatik etkileşimleri destekler.
• Öğe Seçimi: CSS seçicileri ve XPath dahil olmak üzere öğeleri seçme yöntemleri sağlar.

Giriş: Bu özellik, kullanıcı adlarını, parolaları ve diğer kimlik bilgilerini giriş formlarına girme ve bu formların gönderimini simüle etme (ör. giriş düğmelerine tıklayarak) yeteneğini ifade eder. Bu genellikle temel tarayıcı otomasyon motorunun web öğeleriyle etkileşim kurma becerisine dayanır.

Programlama dili

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

Bu özellik, hizmetin sunduğu programlama dili uyumluluğunun kapsamını değerlendirir. Desteklenen dillerin sayısının 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 etkileşimler içeren (ör. uçak bileti satın alma) daha uzun etkileşimler için gereklidir:

Bu özellik, hizmetin bir tarama oturumu içindeki birden çok etkileşim boyunca durumu yönetme ve sürdürme becerisini değerlendirir.

• Oturum Kalıcılığı: Çok adımlı iş akışlarına olanak tanıyan, birden çok istek veya eylem boyunca tutarlı bir oturum kimliğinin sürdürülmesi desteği.
• Cookie Yönetimi: Oturum açmış durumları veya belirli site tercihlerini korumak için cookie'leri (depolama, gönderme, temizleme) otomatik olarak yönetme veya kullanıcıların özel cookie'ler enjekte etmesine/yönetmesine izin verme yetenekleri.
• Durum Koruması: Tek bir görev içindeki bir dizi eylem boyunca tarayıcının durumunu (ör. doldurulmuş formlar, kaydırılmış konumlar) koruma yeteneği.

Coğrafi kapsam

Coğrafi kapsam, kullanıcıların küresel web sitelerine erişebilmesi için ülke düzeyinde kapsamın yanı sıra belirli ASN veya ZIP kodu tabanlı hedefleme gibi ayrıntılı kapsamı da içerir.

Şehir Düzeyinde Hedefleme: Web istekleri için kaynak olarak belirli bir şehri belirleme yeteneği. Bu, belirli bir kentsel alandaki kullanıcıların göreceklerini yansıtarak yüksek düzeyde yerelleştirilmiş veri alımı ve test yapılmasına olanak tanır.

ZIP Kodu / Posta Kodu Hedefleme: Belirli ZIP kodlarına veya posta kodlarına dayalı olarak istekleri hedefleme yeteneği. Bu, özellikle e-ticaret (yerel ürün bulunabilirliğini, fiyatlandırmayı, kargo seçeneklerini kontrol etme) ve aşırı yerel farklılıklar gösteren hizmetler için geçerlidir.

ASN (Özerk Sistem Numarası) Hedefleme: İstekleri, ASN'leriyle 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 belirli engel kaldırma stratejileri için yararlı olabilir.

Entegrasyonlar

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

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

Puppeteer Uyumluluğu: Genellikle uzak tarayıcı örneklerine bağlanmak için Puppeteer-core'u kullanan Puppeteer ile entegrasyonu değerlendirir.

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 belirtir. MCP, araçlar (tarayıcılar gibi) ile yapay zeka modelleri (LLM'ler) arasında yapılandırılmış veri alışverişini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır ve yapay zeka ajanlarının web içeriğini daha iyi anlamasını ve daha etkili kullanmasını sağlar.

Arama motorları

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

Güvenlik

Veri güvenliği, özellikle güvenli sistemler üzerinde eylemler gerçekleştirecek ajanlar için kritik öneme sahiptir. Bu uzak tarayıcıların yapımcılarının web sitelerine dayanarak veri güvenliği sertifikalarına sahip olup olmadığını 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, bunları kullanan yapay zeka ajanının türüne ve amaçlanan kullanımına bağlı olarak değişir. Yapay zeka ajanları, sırasıyla uzak tarayıcı altyapısına yönelik belirli talepleri belirleyen operasyonel modlarına göre genel olarak kategorize edilebilir:

• Arka uç yapay zeka ajanları: Bu ajanlar genellikle otonom olarak veya minimum doğrudan insan gözetimiyle çalışır, çoğunlukla sistem olayları veya zamanlanmış görevlerle tetiklenir. Uzun süreli operasyonlar sırasında istikrar, ölçeklenebilirlik ve sağlam hata yönetimi için optimize edilmiş uzak tarayıcılar gerektirirler.
• Gerçek zamanlı yapay zeka ajanları: Bu ajanlar, yanıt için aktif olarak bekleyen son kullanıcılarla doğrudan etkileşime girer. Bunlar için uzak tarayıcılar düşük gecikme, yüksek yanıt verme ve tutarlı performansa öncelik vermelidir.

Arka uç ajanları

Tipik kullanım durumları & ajanlar:

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

Orkestratör-işçi ajanları

Bu ajanlar, paralel veya sıralı olarak çalışan birden çok uzmanlaşmış ajana görevleri devreden bir koordinatör kullanır.

Kritik gereksinimler:

• Ajanlar arasında oturum kalıcılığı: Farklı ajanlar kendi bölümlerini yürütürken bağlamı koru
• Çok sekmeli koordinasyon: Birden çok ajanın farklı kaynakları aynı anda taraması
• Araç yürütme güvenilirliği: Her ajan, tutarlı şekilde çalışması gereken farklı araçlar kullanır

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

İzleme ajanları

Bu ajanlar, düzenli aralıklarla birden çok hedefte zamanlanmış kontroller çalıştırır.

Kritik gereksinimler:

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

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

Gerçek zamanlı ajanlar

Tipik kullanım durumları & 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 ek yükünü en aza indir
• Anında uzman başlatma: Yönlendirme kararlarından sonra başlatma gecikmesi olmaz
• Devretmeler arasında bağlam koruma: Oturum durumunu yönlendirilen ajanlara aktar

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

Araştırma ajanları

Bu ajanlar birden çok kaynaktan bilgi toplar ve bulguları sentezler.

Kritik gereksinimler:

• Çok sekmeli bağlam: Eşzamanlı kaynaklar arasında durumu koru
• Arama motoru kapsamı: Çeşitli arama platformlarına erişim
• İçerik çıkarma kalitesi: LLM işlemesi için temiz yapılandırılmış veri

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

Ek gereksinimler

• Hızlı yanıtlar
• Gerçek zamanlı kullanım için altyapı istikrarı (yani, yanıt süreleri paralel kullanımla bozulmamalıdır).

Zorluklar & azaltımlar

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. Azaltımlar: Biz
  • Varyasyonları en aza indirmek için koruma önlemleri ve düşük sıcaklık ayarı kullanıyoruz.
  • Mümkün olduğunca belirli sorgular kullanıyoruz.
  • Test edilen tüm çözümlerin benzer istekler aldığından emin olmak için her ajanı birden çok 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  = jan,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Ocak 2026}
}

Değişiklik günlüğü

8 güncelleme

Tümü8Genel6Metodoloji2

20262025

1. 30 Oca

   Web otomasyonu bölümüne Orkestratör-işçi ajanları ve İzleme ajanları eklendi.

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu 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 ve Veri Bilimcidir. Yapay zeka ve LLM sistemleri için uygulamalı benchmark'lar tasarlar ve yürütür.

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