Как предоставить ИИ-агентам доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени
Все публикации

Как предоставить ИИ-агентам доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени

Ryan Turner
Ryan Turner · Head of Innovation

ИИ-агент, не имеющий доступа к актуальному веб-контенту, — это весьма способный сотрудник, который перестал читать новости в день своего приема на работу. Он умеет рассуждать, планировать и писать, но все известные ему факты зафиксированы на момент завершения обучения. Чтобы проверить цену, ознакомиться с информацией о выпуске продукта у конкурента или получить актуальные результаты поиска, агенту необходимо подключиться к реальному Интернету. Именно этот пробел устраняет данное руководство.

Предоставление агенту доступа к веб-ресурсам в режиме реального времени предполагает совместное использование трёх возможностей: способ запустить браузер для интерактивных страниц — способ извлечение и чтение страницу или результат поиска в виде простого текста, а также возможность поверхность модель дает ответ на основе полученных данных, а не на основе информации, хранящейся в её памяти. Заземление — это метод, при котором в контекст модели подаются актуальные данные, полученные в результате запроса, благодаря чему ответ основывается на цитируемом источнике, а не на заученных весах. В основе всех трёх подходов лежит то, что большинство команд недооценивают: сеть, из которой поступают запросы, который определяет, будет ли целевой сайт разрешать вам доступ или заблокирует его.

Основные выводы
  • В 2024 году доля автоматизированных ботов составила 51 % всего веб-трафика, впервые за десятилетие обогнав по количеству запросов людей, при этом доля некачественных ботов составила 37 % (Imperva, Отчет о вредоносных ботах за 2025 год).
  • Увеличился трафик, генерируемый ИИ и поисковыми роботами 18 % по сравнению с предыдущим годом к 2025 году, а доля запросов, обрабатываемых GPTBot с помощью ИИ-краулера, за двенадцать месяцев выросла с 5 % до 30 % (Cloudflare, «От Googlebot до GPTBot», 2025 г.).
  • 1 июля 2025 года компания Cloudflare начала по умолчанию блокировать ИИ-краулеры примерно на 20 % Интернета и запустила торговую площадку с оплатой за индексацию (Cloudflare, 2025 год).
  • По прогнозам компании Gartner К концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами, предназначенными для выполнения конкретных задач, по сравнению с показателем менее 5 % в 2025 году (Gartner, 2025 год).
  • Веб-ресурсы становятся все менее доступными для автоматизированного доступа именно в тот момент, когда агентам это нужно больше всего, поэтому уровень доступа (сеть реальных устройств плюс рендеринг) в настоящее время является решающим фактором, определяющим, будет ли агент работать или получит ошибку 403.

Почему ИИ-агентам необходим доступ к актуальным веб-ресурсам

Веса модели представляют собой моментальный снимок. Всё, что произошло после момента фиксации данных, или всё, что слишком специфично, чтобы быть зафиксированным в памяти, для модели остается невидимым. Для чат-бота, отвечающего на вопросы викторины, это допустимо. Однако для агента, занимающегося бронированием поездок, мониторингом цен конкурентов или отвечающего на запрос в службу поддержки о сбое в работе на этой неделе, устаревшие знания становятся серьезной проблемой.

Доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени устраняет сразу два источника ошибок. Во-первых, он устраняет разрыв в актуальности, благодаря чему агент читает сегодняшнюю страницу, а не обучающие данные прошлого года. Во-вторых, он обеспечивает обоснованность результатов, что является самым надёжным из известных нам способов предотвращения «галлюцинаций»: когда модель даёт ответ на основе найденного документа, на который она может сослаться, она перестаёт выдумывать. Именно поэтому поиск информации стал стандартной практикой, а не нишевым приёмом.

Спрос не носит спекулятивный характер. По прогнозам компании Gartner, к концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут включать специализированных ИИ-агентов, тогда как годом ранее этот показатель составлял менее 5 % (Gartner, 2025 год). Большинство этих агентов бесполезны без актуальной картины мира.

Тем не менее, следует помнить и об одном трезвом моменте. Компания Gartner также прогнозирует, что к концу 2027 года более 40 % проектов в области агентного ИИ будут отменены из-за высокой стоимости и неопределённой полезности (Gartner, 2025 год). Судя по тому, что мы наблюдаем при анализе рабочих нагрузок агентов, выживают, как правило, те проекты, у которых уровень обработки данных действительно функционирует. Надежный доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени — это не просто «приятное дополнение» в плане развития. Чаще всего именно это и является тем фактором, который отличает демонстрационную версию от полноценного продукта.

Почему в 2026 году доступ к Интернету в режиме реального времени стал затруднительным

Ещё несколько лет назад агент мог получить большинство страниц с помощью простого HTTP-запроса, отправленного с облачного сервера. Эта эпоха подходит к концу по двум взаимосвязанным причинам.

Интернет становится недоступным для ботов. В 2024 году доля автоматизированного трафика превысила 51 % от общего числа запросов (Imperva, Отчет о вредоносных ботах за 2025 год), и владельцы сайтов обратили на это внимание. В результате в середине 2025 года Cloudflare стала первым крупным поставщиком инфраструктуры, который по умолчанию заблокировал ИИ-краулеры и запустила платформу, работающую по принципу «оплата за сканирование», распространив эту политику примерно на пятую часть Интернета (Cloudflare, 2025 год). За ними последовали издатели: к 2025 году около 79 % крупных новостных сайтов блокировали ботов, используемых для обучения ИИ, причем почти половина из них напрямую запрещала доступ боту GPTBot («Press Gazette», 2025 год). Экономика этого процесса становится понятной, как только вы замечаете дисбаланс: в середине 2025 года поисковый робот Anthropic загружал порядка 38 000 страниц на каждого посетителя, которого он перенаправлял обратно (Cloudflare, «Спад перед крахом рефералов», 2025 год). Сайты не блокируют пользователей из злобы. Они блокируют тех, кто злоупотребляет их услугами.

Система обнаружения ботов стала более точной. Современные системы защиты больше не анализируют только один сигнал. Вместо этого они одновременно учитывают репутацию IP-адресов, отпечатки TLS, анализ поведения браузера и модели трафика, причем наиболее совершенные системы исходят из того, что злоумышленники уже используют IP-адреса из частных сетей и подлинные отпечатки. Практический результат для агентов очевиден: запрос с IP-адреса облачного дата-центра быстро попадает под подозрение, зачастую уже в ходе первых нескольких запросов. В ходе наших тестов мы снова и снова наблюдаем именно такую картину. Механизм этой работы мы подробно рассматриваем в Почему ИИ-агенты блокируются по IP-адресам центров обработки данных, а также более общий сдвиг в замыкающаяся паутина.

Таким образом, вопрос уже не заключается в том, «как мой агент отправляет HTTP-запрос», а в том, «как мой агент получает доступ к странице, которая активно пытается отличить ботов от людей, и считывает её с достаточно низкими затратами, чтобы обеспечить масштабируемость». На этот вопрос существует три ответа, и в большинстве реальных систем используется более одного из них.

Три способа доступа агента к Интернету

Представьте себе это как лестницу. Чем более интенсивное взаимодействие вам требуется, тем выше вы поднимаетесь по лестнице и тем дороже это обходится. Выберите самую «легкую» ступеньку, которая позволит решить поставленную задачу.

1. Запустите настоящий браузер

Если для выполнения задачи требуются клики, заполнение форм, вход в систему или страницы с интенсивным использованием JavaScript, агенту необходим полноценный браузер, которым он может управлять. К 2026 году круг специалистов, занимающихся управлением браузером со стороны агента, сосредоточился на трёх фреймворках с открытым исходным кодом: browser-use, Stagehand и Skyvern. Они различаются по степени использования DOM по сравнению с моделью визуального представления, а также по тому, насколько чётко определённая структура им требуется. Мы сравниваем их в browser-use, Stagehand и Skyvern.

Запустить один браузер на ноутбуке — дело несложное. Однако одновременный запуск сотен браузеров с обеспечением скрытого режима работы, сохранности сеансов и восстановления после сбоев — это задача, требующая специальной инфраструктуры. Обычно компания начинает с самостоятельной разработки, сталкивается с ограничениями по параллелизму или обнаружению, а затем переходит на управляемую браузерную инфраструктуру. Облачные платформы обратили внимание на эту закономерность: в 2026 году компания Cloudflare перепозиционировала свой продукт для рендеринга браузеров как инфраструктуру, ориентированную на агенты, с полным набором функций записи, воспроизведения и передачи задач специалистам. Вопрос о том, когда самостоятельная разработка перестает окупаться, является предметом отдельного обсуждения, освещённого в инфраструктура управляемых браузеров для агентов искусственного интеллекта.

2. Извлечение и чтение данных с помощью API рендеринга или поиска

Полнофункциональный браузер — это излишне, если агенту нужно лишь прочитать страницу или результаты поиска. Для этого достаточно API рендеринга — это сервис, который загружает страницу, выполняет содержащийся в ней JavaScript и возвращает результат в виде текста, который может быть обработан моделью, в то время как поисковый API возвращает страницу результатов поиска (SERP) аналогичным образом.

Здесь важны две детали. Во-первых, формат вывода. Если передать модели LLM необработанный HTML-документ, полезный контент окажется скрыт под тегами разметки и скриптов, что приведёт к завышению количества токенов и перегрузке контекстного окна. Преобразование страницы в чистый Markdown перед тем, как модель начнёт её считывать, является более экономичным способом, и экономия при этом настолько значительна, что этот шаг стал стандартной процедурой. Мы измеряем это в обходите браузер, преобразование HTML в Markdown. Именно по этой причине оператор Web Render API в Massive предоставляет первоклассный format=markdown опцию в конечной точке «Просмотр»: страница возвращается в готовом к вводу виде, а не в виде задачи, требующей ручного анализа.

Во-вторых, поиск. Когда агенту требуются свежие данные, а не последовательность ссылок для перехода, API поиска в режиме реального времени является наиболее компактным решением; в настоящее время в этой области представлены такие решения, как Seltz, Exa, Brave, а также поисковые конечные точки render-network. Конечная точка поиска Massive извлекает результаты поиска из основных поисковых систем с учетом географического положения и может до минуты ожидать отображения блока «Обзор ИИ» или «Люди также спрашивают» перед возвратом результатов. Мы выстраиваем варианты в Сравнение Web Search API для ИИ-агентов.

3. Заземление модели с использованием алгоритма извлечения

Получение страницы — это не то же самое, что её грамотное использование. Как отмечалось выше, «граундинг» представляет собой метод, заключающийся в включении извлечённых актуальных веб-данных в контекст модели, благодаря чему ответ формируется на основе цитируемого источника, а не на основе «памяти» модели. При правильном применении это является наиболее надёжным способом контроля за «галлюцинациями», с которым мы сталкивались.

В 2026 году главная сложность заключается в актуальности данных. Конвейер поиска, построенный на основе устаревшего индекса, отвечает на вчерашний вопрос, используя данные прошлого месяца. Напротив, конвейер, который извлекает актуальные веб-данные непосредственно во время запроса, а не полагается на сканирование, выполненное несколько недель назад, — это разница между обоснованным ответом и ответом, который с уверенностью можно назвать неверным. Практическое руководство по реализации представлено в Обучение модели LLM с использованием данных из Интернета в режиме реального времени, а полное руководство по сборке, включая рекомендации по предотвращению использования устаревших индексов, приведено в построение конвейера RAG на основе данных из реального веб-трафика.

Уровень доступа, лежащий в основе всех трёх

Вот тот момент, который команды часто упускают из виду, а потом за это расплачиваются. Браузеры, API-интерфейсы рендеринга и конвейеры обработки данных — все они отправляют исходящие запросы, и каждый из этих запросов исходит с определенного IP-адреса. Если этот IP-адрес относится к известному диапазону облачного дата-центра, запрос сопровождается меткой, которую современные системы защиты от ботов распознают мгновенно.

Прокси-серверы для частного использования направлять запросы через реальные потребительские устройства, подключенные к домашним интернет-соединениям, благодаря чему трафик поступает как от обычного местного пользователя, а не от сервера. Именно это различие определяет конечный результат. По результатам наших тестов — которые представляют собой сравнительный анализ предложений поставщиков, а не независимое исследование — успешность подключений с IP-адресов центров обработки данных к защищённым целям составляет примерно от 20 до 40 %, тогда как успешность подключений с реальных бытовых устройств обычно достигает 85 % и выше. Рассматривайте эти точные цифры как результаты наших собственных измерений, а не как данные опубликованного исследования. Однако общая тенденция не вызывает споров: от того, откуда вы подключаетесь, зависит, сможете ли вы вообще загрузить страницу. В результате уровень доступа часто становится первым элементом, который необходимо проверить, когда агент застревает, и последним, о создании которого команды задумываются. Прежде чем выбрать один из этих подходов для вашего конвейера, стоит разобраться в компромиссах между ними, что и является темой Прокси-серверы из частных сетей и прокси-серверы из центров обработки данных для ИИ-агентов.

Именно на этом уровне работает Massive. Сеть состоит из реальных потребительских устройств в более чем 195 странах, насчитывающих около 1,3 миллиона активных устройств в день, поэтому запрос агента поступает в виде естественного локального трафика с подключения реального пользователя, а не из диапазона серверов, помеченных как подозрительные. IP-адреса получены с соблюдением этических норм: каждый из них подключается через SDK Massive, а сеть прошла аудит SOC 2, соответствует требованиям GDPR и сертифицирована AppEsteem. Над этой сетью расположена платформа Web Render API, включающая конечные точки для просмотра веб-страниц, поиска и чата на базе ИИ, которые возвращают чистый HTML-код или формат Markdown из любого общедоступного источника в любом регионе. Фреймворки агентов и логика извлечения данных остаются в вашем распоряжении. Massive обеспечивает именно ту часть, которая определяет, ответит ли целевой сайт на запрос.

«Агентная сеть»: в каком направлении развиваются стандарты

В описанных выше подходах Интернет рассматривается как нечто, с чем агентам приходится работать в определённых рамках. Параллельно с этим предпринимаются попытки наладить прямое взаимодействие между Интернетом и агентами.

На конференции Google I/O 2026 браузер Chrome представил WebMCP — предлагаемый стандарт, позволяющий веб-сайту предоставлять структурированные инструменты, такие как функции JavaScript и HTML-формы, непосредственно агенту браузера. Вместо того чтобы агент самостоятельно определял, как использовать страницу на основе её DOM, сайт сам указывает агенту, как с ней взаимодействовать. Параллельно с этим в экосистеме Model Context Protocol был создан эталонный сервер Fetch, который обрабатывает запросы к веб-ресурсам и преобразование HTML в Markdown в качестве стандартного инструмента, к которому может обращаться агент. В совокупности эти разработки переосмысливают доступ к веб-ресурсам как вопрос адресации и протоколов, а не как чистое противостояние между системами обнаружения и обхода.

Это изменение имеет значение даже в том случае, если вы сегодня используете старую версию, поскольку оно определяет, что вы будете разрабатывать в дальнейшем. Мы рассказываем об обстановке в Что такое «агентная сеть»?, а также ознакомьтесь с процессом развертывания собственного сервера в создать MCP Server для извлечения веб-данных в режиме реального времени.

Как сделать выбор: соотнесение потребностей и подхода

Большинство команд создают избыточные решения. На практике они стремятся к созданию полноценного парка управляемых браузеров, тогда как для решения задачи вполне хватило бы запроса Markdown, который обошёлся бы в разы дешевле. Воспользуйтесь этим в качестве отправной точки.

The agent needs to... Lightest approach that works What to read next
Answer from a few current facts Search API with fresh SERP retrieval Web search APIs compared
Read the content of a known page Render API with format=markdown Skip the browser, HTML to markdown
Click, log in, or complete a multi-step flow Browser framework, then managed infra at scale Agent browser frameworks
Answer questions over a body of live web data Retrieval pipeline grounded on fresh fetches RAG on live web data
Reach sites that block datacenter IPs Real-device network under any of the above Residential vs datacenter proxies

Два правила позволяют отсеять большую часть лишней информации. Поднимайтесь по лестнице только настолько, насколько этого требует задача. И на какой бы ступеньке вы ни оказались, прежде чем обвинять фреймворк в потоке ошибок 403, проверьте, из какой сети отправляются ваши запросы.

Где можно использовать Massive

Massive представляет собой сеть доступа к устройствам в сочетании со стеком рендеринга. Он не запускает ваш агент и не заменяет ваш фреймворк. Оно предоставляет два компонента, которые сложнее всего реализовать качественно и которые легче всего недооценить: сеть реальных устройств в более чем 195 странах, благодаря которой запросы поступают как от локальных пользователей, а также Web Render API, который возвращает чистый HTML-код или Markdown, актуальные результаты поиска с готовым обзором на основе ИИ, а также результаты автозаполнения на основе больших языковых моделей (LLM) из любой географической зоны с приложенными источниками и подзапросами.

Мы наблюдаем, как команды сначала внедряют Massive в качестве резервного решения для задач, которые не удаётся выполнить с помощью их текущей инфраструктуры, а затем переводят его в статус основного инструмента, как только он начинает стабильно работать в повседневной деятельности: прямой доступ инженеров, отсутствие очереди на поддержку и стабильно высокий показатель успешности при решении сложных задач. Поэтому, если ваш агент постоянно сталкивается с препятствиями, причины которых он не может объяснить, в первую очередь следует проверить сеть, а период тестирования вы можете использовать для сравнения с вашими собственными самыми сложными задачами.

Источники

Все статистические данные получены 3 июня 2026 года.

Часто задаваемые вопросы

Что на самом деле означает «доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени для ИИ-агентов»?+

Это означает, что агент может получать доступ к актуальному веб-контенту и анализировать его именно в тот момент, когда это необходимо, а не полагаться исключительно на данные, использованные при обучении. На практике это представляет собой сочетание управления браузером, вызова API рендеринга или поиска, а также обоснования ответов на основе полученных данных — и всё это осуществляется через сеть, в которой целевые сайты действительно отвечают на запросы.

Почему агенты искусственного интеллекта так быстро блокируются?+

Большинство агентов работают с IP-адресов облачных центров обработки данных, которые системы защиты от ботов распознают с первого взгляда, и в настоящее время эти системы комплексно используют данные о репутации IP-адресов, отпечатки TLS, анализ поведения и модели трафика. Запрос, поступающий с реального бытового устройства, выглядит как запрос от обычного локального пользователя, поэтому сети, состоящие из реальных устройств, стали стандартом для серьезного сбора данных.

Нужен ли мне полнофункциональный браузер, чтобы предоставить моему агенту доступ к веб-ресурсам?+

Как правило, нет. Браузер необходим для выполнения кликов, входа в систему и рабочих процессов, в которых широко используется JavaScript. Если агенту требуется лишь прочитать страницу или результаты поиска, то использование API рендеринга или поиска, возвращающего чистый Markdown, будет более экономичным и простым решением. Переходите к полнофункциональному браузеру только в том случае, если задача требует взаимодействия.

Какой способ подачи веб-страниц в LLM является наиболее экономичным?+

Преобразуйте страницу в чистый формат Markdown до того, как модель начнёт её обрабатывать. Исходный HTML-код тратит токены на разметку, которая не нужна модели, поэтому вывод в формате Markdown существенно сокращает количество токенов и позволяет контекстному окну сосредоточиться на самом содержании.

Каким образом Massive облегчает веб-доступ для агентов?+

Massive предоставляет сеть, из которой поступают запросы, — реальные потребительские устройства в более чем 195 странах, а также сервис Web Render API, который возвращает «чистый» HTML или Markdown, результаты поисковой выдачи (SERP) и варианты завершения текста на основе больших языковых моделей (LLM) с учетом географического положения. Ваш агент и логика извлечения данных остаются в вашем распоряжении; Massive обеспечивает доставку запросов до места назначения.