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 160 otomatik görev yürüttük; gerçek dünya performanslarını ölçmek için her hizmet için 4 farklı senaryoyu 5 kez çalıştırdık. Ayrıca 250 paralel yapay zeka ajanıyla bir yük testi gerçekleştirdik.

En iyi uzak tarayıcılar kıyaslama sonuçları

İşte kıyaslamamız sırasında yetenekleri ve performanslarına göre en iyi uzak tarayıcılar:

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

Puanlama sistemimizin her bileşeni aşağıda açıklanmıştır:

Başarı oranı

Kıyaslama sonuçlarının değerlendirilmesi, önde gelen sağlayıcılar arasındaki yetenek farklarını ortaya koymaktadır:

• Bright Data %95 başarı oranına ulaştı.
• 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 sn).
• Airtop en uzun tarama süresine sahiptir (ortalama 160 sn).

Hız puanı, uzak tarayıcı hizmetinin verimini ölçer ve tanımlı birim zamanda tamamlanan başarılı görev sayısını temsil eder. Genel verimliliği ve işlem kapasitesini yansıtır.

Doğru sonuçlar için tarama süresi (ort), 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 (ort), bir oturum oluşturma veya bağlanma talebi yapıldıktan sonra uzak tarayıcı oturumunun hazır hale gelmesi için geçen ortalama süreyi ölçer.

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

• Bu metrik, tarayıcı başlatma süresini, tüm etkin tarama/etkileşim sürelerini, ajan tarafındaki işlemleri 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 metodolojisine göre yürütülen yük testimiz, stres altında altyapı performansını ölçmek için 250 eşzamanlı ajan kullandı. Test aşağıdaki temel farkları ortaya koydu:

• BrowserAI, %86,4 ile en yüksek başarı oranını elde etti ve 220 saniyede tamamladı.
• Bright Data, %81,2 başarı oranı kaydetti; toplam yürütme süresi 254 saniye.
• 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 farkları olduğunu göstermektedir. Bu farklar öncelikle altyapı tasarımı, oturum yönetimi 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, %95 başarı oranı ve mükemmel %100 hız puanıyla öndedir; bu da güçlü yük dengeleme, hızlı tarayıcı örneği sağlama ve istikrarlı oturum yalıtımına işaret eder.
• BrowserAI, başarı oranında Bright Data'nın biraz gerisinde olsa da en hızlı başlatma süresini (1 sn) gösterir; bu da yüksek düzeyde optimize edilmiş örnek başlatmaya işaret eder.

Buna karşılık, Airtop ve Browserbase gibi daha düşük performanslı sağlayıcılar, daha düşük başarı oranlarına (40–%50) ve önemli ölçüde daha yüksek tarama veya toplam yürütme sürelerine yol açan daha yavaş tedarik kuyruklarına veya daha az optimize edilmiş yürütme ortamlarına dayanıyor olabilir.

2. Tarayıcı motoru optimizasyonları ve otomasyon hazırlığı

Başarı oranları, her sağlayıcının form doldurma, DOM oluşturma, gezinme ve JavaScript ağırlıklı 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 gezinme, ayrıştırma ve etkileşim içeren görevleri tutarlı bir şekilde tamamlar (ör. yönlendirmeleri, açılır pencereleri ve JS oluşturmayı ele alma).
• ZenRows ve Hyperbrowser, hem özellikler hem de başarı oranında daha düşük puan almıştır; tam otomasyon kapsamına sahip olmayabilir veya karmaşık web sitelerinde zorluklarla karşılaşabilir.

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

3. Gecikme ve tarama verimliliği

Doğru sonuçlar için tarama süresindeki farklılıklar, her uzak tarayıcının sayfaları ne kadar verimli işlediği konusundaki farkları ortaya koyar:

• Bright Data ve BrowserAI, sayfaları ~2 saniyede yükleyip etkileşime girer; bu da etkili önbellekleme, verimli ağ yönlendirmesi ve hızlı JS yürütme ortamlarına işaret eder.
• Ortalama 13.6 saniyelik tarama süresine sahip Airtop, muhtemelen daha yüksek ağ gecikmesi, daha yavaş JS yürütmesi veya konteyner/VM düzeyinde kaynak tahsisindeki darboğazlar nedeniyle önemli ölçüde daha yavaş işleme işaret eder.

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

4. Özellik bütünlüğü ve görev kapsamı

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

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

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 ölçeklendiğine dair çarpıcı farklar gösteriyor:

• BrowserAI, optimize edilmiş orkestrasyon ve etkili otomatik ölçeklendirmeye işaret eden hızlı toplam yürütme süreleriyle en yüksek ölçeklenebilirlik başarı oranını (%86,4) elde eder.
• Bright Data, %81,2 ile makul düzeyde iyi ölçeklenir, ancak yürütme süreleri biraz daha uzundur.

Bu ölçeklenebilirlik farklılığı, kurumsal veya yüksek verimli iş yükleri için kritiktir.

Uzak tarayıcı kıyaslama metodolojisi

Kıyaslama metodolojimiz, her uzak tarayıcının gerçek dünya performansını iki temel boyutta değerlendirmek üzere 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 bölümü, 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 ele alma, engellerden kaçınma ve ajan için istikrarlı bir ortam sağlama yeteneğini 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.
  • Amaç: Başarıyla arama yapmak, gezinmek, formları doldurmak ve nihai satın alma onayı adımına ulaşmak.
• Görev 2 – potansiyel müşteri yaratma (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.
  • Amaç: Arama sonuçlarından en az bir geçerli potansiyel müşteriyi 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 girer (Miami, South Beach), giriş ve çıkış tarihlerini seçer (Haziran 16-17, 2025) ve arama yapar. Sonuç sayfasında ajan, listelenen otelleri belirleyip ayrıştırarak belirtilen fiyat aralığındaki ($100 – $200) tesisleri bulmak için filtrelemelidir.
  • Amaç: 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 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.
  • Amaç: 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 denemeler için 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 değerdir:

• 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 karmaşık JavaScript dahil sayfaların tamamen yüklenip oluşturulmasını beklemek için harcanan süre.
• Ajan “Düşünme” Süresi: Bir sonraki eylemi belirlemek için Büyük Dil Modeli'ne (LLM) yapılan tüm çağrılardan kaynaklanan gecikme.
• Araç Yürütme Süresi: .click(), .fill() ve veri çıkarmak 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 altyapısına işaret eder. Sağlayıcılar bu alanlarda başarılı olarak daha iyi bir puan kazanır:

• Hızlı oturum başlatma: Başlangıçtaki beklemeyi en aza indiren düşük gecikmeli bağlantılar ve hızlı tarayıcı başlatma süreleri sunmak.
• Verimli sayfa oluşturma: JavaScript ağırlıklı sayfaları ve dinamik içeriği hızlı bir şekilde işleyerek ajanın öğelerle daha erken etkileşime girmesini sağlamak.
• İstikrarlı ve duyarlı altyapı: Çok adımlı görevler sırasında takılma veya çökme olmadan performansı korumak; tarayıcı etkileşimlerinin (.click(), .fill()) gecikmeden yürütülmesini sağlamak.

Örnek bir hesaplama

Bunu netleştirmek için varsayımsal bir “Provider X”in 10 görevi çalıştırdıktan sonra grafiğimizde nasıl işaretleneceğine bakalım:

1. Başarı oranı hesaplaması:
   • Provider 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.

Dolayısıyla Provider 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 kullanıldı:

• Steel.dev: Geliştirici 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 oluşturmak ve yönetmek için multiprocessing kütüphanesini kullanan bir Python orkestratör betiği kullandı. Her süreç bağımsız olarak çalıştı ve gerçek dünya, 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 taraflı önbelleklemeden kaynaklanabilecek olası 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 tamamlanmasıyla başarılı olarak kaydedildi. Sıralama şöyleydi:

1. Bağlantı: Ajan, sağlayıcının uzak tarayıcısına driver URL'si aracılığıyla bağlantı kurdu.
2. İlk gezinme: Web sitesinin ana sayfasına gitti ve devam etmek için anti-bot zorluklarını ele aldı.
3. Arama alanı belirleme: Ajan sayfanın ekran görüntüsünü aldı ve ana arama giriş alanı için CSS seçicisini elde etmek üzere görme yetenekli bir LLM'e gönderdi.
4. Sorgu yürütme: Ajan, belirlenen seçiciyi kullanarak atanmış sorgusunu girdi ve aramayı gönderdi. Ardından, bir ürün listeleme öğesinin varlığını doğrulayarak arama sonuçları sayfasının yüklendiğini doğruladı.
5. Sonuç bağlantısı çıkarma: Sonuçlar sayfasında ajan, ürün bağlantıları için bir CSS seçicisi almak üzere LLM-görme sürecini tekrarladı. Ardından, doğrudan ürün sayfası bağlantılarını yalıtmak için çıkarılan URL'leri filtreleyerek reklamları veya yönlendirmeleri hariç tuttu.
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 görevin tüm partisini 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. multiprocessing havuzu 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 zaman damgası yalnızca en uzun süren görev bittikten sonra alınır.

Özellikler

En iyi sağlayıcıların sunduğu özellikler aşağıda özetlenmiştir. Özellik puanı, her yetenek için metodolojimize göre hesaplanır ve ardından tüm özellikler üzerinden 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 işleme

Teknik yetenekler, geliştiricilerin kendi özel kod modüllerini oluşturup sürdürmek zorunda kalmadan çeşitli web siteleriyle çalışma esnekliği 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 sınırlamalı CAPTCHA istemlerini ele alır ve gelişen CAPTCHA mekanizmalarına uyum sağlayarak korunan web sitelerine tutarlı erişim sağlar.

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

• 404 (Not Found) Farkındalığı: Sistemin 'Not Found' hatalarını algılama ve raporlama yeteneği, ajanların eksik sayfaları uygun şekilde ele almasını sağlar. Var olmayan bir URL'ye giderek ve ajanın hizmetten, maskelenmiş bir yanıt yerine (ör. 200 OK durumuyla sunulan genel bir hata sayfası) 404 hatasının net bir göstergesini 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 gittiğini doğrulayarak test ettik.

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

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

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

Programlama dili

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

Bu özellik, hizmetin sunduğu programlama dili uyumluluğunun kapsamını değerlendirir. Daha yüksek sayıda desteklenen dil, geliştirme ekipleri için esneklik anlamına gelir ve uzak tarayıcı yeteneklerini tercih ettikleri veya mevcut teknoloji yığınlarıyla entegre etmelerine olanak tanır.

Oturum yönetimi

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

Bu özellik, hizmetin bir tarama oturumu içindeki birden çok etkileşim arasında durumu yönetme ve koruma yeteneğini değerlendirir.

• Oturum Kalıcılığı: Birden çok istek veya eylem boyunca tutarlı bir oturum kimliğini sürdürme desteği; çok adımlı iş akışlarına olanak tanır.
• Cookie Yönetimi: Oturum açmış durumları veya belirli site tercihlerini korumak için cookie'leri otomatik olarak yönetme (saklama, gönderme, temizleme) veya kullanıcıların özel cookie'ler eklemesine/yönetmesine izin verme yetenekleri.
• Durum Koruma: Tek bir görev içindeki eylemler dizisi 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 belirli bir şehri kaynak olarak belirleme yeteneği. Bu, belirli bir kentsel alandaki kullanıcıların göreceği şeyi yansıtan son derece yerelleştirilmiş veri alma ve test etme olanağı sağlar.

ZIP Kodu / Posta Kodu Hedefleme: İstekleri belirli ZIP kodlarına veya posta kodlarına göre hedefleme yeteneği. Bu, özellikle e-ticaret (yerel ürün stok durumunu, fiyatlandırmayı, gönderim seçeneklerini kontrol etme) ve hiper yerel farklılıklara sahip hizmetler için geçerlidir.

ASN (Otonom Sistem Numarası) Hedefleme: İstekleri ASN'leriyle tanımlanan belirli İnternet Servis Sağlayıcıları (ISS'ler) veya ağ blokları üzerinden yönlendirme seçeneği. Bu gelişmiş hedefleme, belirli ağ segmentlerinden gelen trafiği taklit etmek veya çok özel 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 gösterir. MCP, araçlar (tarayıcılar gibi) ile yapay zeka modelleri (LLM'ler) arasında yapılandırılmış veri alışverişini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır; böylece yapay zeka ajanları web içeriğini daha iyi anlayabilir ve daha etkili kullanabilir.

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 destek sunup sunmadığını değerlendirir.

Güvenlik

Veri güvenliği ajanlar için kritiktir, özellikle güvenli sistemler üzerinde eylemler gerçekleştirecek olanlar için. Bu uzak tarayıcıların geliştiricilerinin 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, operasyonel modlarına göre genel olarak kategorize edilebilir; bu da uzak tarayıcı altyapısına yönelik belirli talepleri belirler:

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

Arka uç ajanları

Tipik kullanım durumları & ajanlar:

• Başvuru takibi & yönetimi
• AI SDR
• Toplantı planlama
• Fiyat izleme
• Web otomasyonu

Orkestratör-işçi ajanları

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

Kritik gereksinimler:

• Ajanlar arasında oturum kalıcılığı: Farklı ajanlar kendi bölümlerini yürütürken bağlamı koruyun
• Çok sekmeli koordinasyon: Birden çok ajanın aynı anda farklı kaynaklara göz atması
• Araç yürütme güvenilirliği: Her ajan, tutarlı 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 yürütür.

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 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 devir: Yönlendirme ek yükünü en aza indirin
• Anında uzman başlatma: Yönlendirme kararlarından sonra başlatma gecikmesi olmaz
• Devirler arasında bağlam koruma: Oturum durumunu yönlendirilen ajanlara aktarın

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 durum korumanın eksik olması 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 koruyun
• Arama motoru kapsamı: Çeşitli arama platformlarına erişim
• İçerik çıkarma kalitesi: LLM işleme 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 özellikle destekler. Anchor Browser %91 özellik sunar ancak %70 başarı oranına sahiptir.

Ek gereksinimler

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

Zorluklar & hafifletmeler

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. Hafifletmeler: Biz
  • Varyasyonları en aza indirmek için koruma önlemlerinden ve düşük sıcaklık ayarından yararlanırız.
  • Mümkün olduğunca belirli sorgular kullanırız.
  • 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  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 31 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

8 güncelleme

Tümü8Genel6Metodoloji2

1. 202630 Oca

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

2. 202524 Kas

   Uzak tarayıcı karşılaştırma metodolojisine Performans farklılıklarının nedenleri başlıklı bir bölüm eklendi.

3. 19 Ağu

   Metodoloji bölümüne bir yük testi eklendi.

4. 30 Tem

   Puanlama sistemine Ölçeklenebilirlik puanı eklendi.

5. 19 Haz

   Metodoloji bölümü, Playwright aracılığıyla programatik kontrol detaylarıyla genişletildi.

6. 18 Haz

   Başarı oranı verilerindeki Bright Data, BrowserAI, Steel.dev, Browserbase, Airtop ve Anchor Browser sonuçları değiştirildi.

7. 18 Haz

   Başarı oranı ve doğru sonuçlar için toplam sürenin nasıl ölçüldüğünü detaylandıran "Uzak tarayıcı karşılaştırma metodolojisi" bölümü eklendi.

8. 12 Haz

   Karşılaştırma sonuçlarının değerlendirmesindeki başarı oranı verileri güncellendi.

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