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

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 застыли на уровне, достигнутом к моменту завершения обучения. Чтобы проверить цену, ознакомиться с информацией о выпуске продукта у конкурента или получить актуальные результаты поиска, агенту необходимо подключиться к актуальному Интернету. Именно этот пробел устраняет данное руководство.

Предоставление агенту доступа к веб-ресурсам в режиме реального времени подразумевает 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, опираясь на полученные данные, а не на свою память. 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 методов лежит то, что большинство команд недооценивает: сеть, из которой поступают запросы, который определяет, будет ли целевой сайт отвечать на ваш запрос или заблокирует его.

Основные выводы

• В 2024 году доля автоматизированных ботов составила 51 % всего веб-трафика, впервые за десятилетие обогнав 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 среди запросов ИИ-краулеров, 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-сканеры 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 необходимо 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 службы поддержки о сбое в работе на этой неделе, устаревшие знания становятся серьезной проблемой.

Доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени устраняет сразу два вида сбоев. 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 их доля составляла 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 в рамках 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 демо-версию от полноценного продукта.

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

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). Издатели последовали их примеру: 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 падением рефералов», 2025 г.). Сайты не блокируют пользователей из злости. 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 частных сетей и достоверные 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 испытаний именно эту закономерность мы наблюдаем снова и снова. Мы подробно описываем механизм этой работы 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 в виде лестницы. 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 чёткой структуры они ожидают. 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 к управляемой браузерной инфраструктуре. 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 человеку. Когда самостоятельная разработка перестаёт окупаться — это отдельный вопрос, который рассматривается в инфраструктура управляемых браузеров для агентов искусственного интеллекта.

2. Извлечение и чтение с помощью API рендеринга или поиска

Полнофункциональный браузер — это излишнее упрощение, если агенту требуется 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. По этой причине Web Render API в Massive предоставляет первоклассный format=markdown параметр 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 представляет собой наиболее компактный вариант; в настоящее время в этой области представлены такие решения, как Seltz, Exa, Brave, а также конечные точки поиска render-network. Конечная точка поиска Massive извлекает результаты поиска (SERP) из основных поисковых систем с учетом географического положения и может дожидаться отображения блока «Обзор ИИ» или «Люди также спрашивают» до одной минуты, прежде чем вернуть результат. Мы приводим перечень доступных вариантов в Сравнение Web Search API для ИИ-агентов.

3. Заземление модели с помощью механизма извлечения

Получение страницы — это не то же самое, что её грамотное использование. Как отмечалось выше, «граундинг» представляет собой метод, заключающийся во включении извлечённых актуальных веб-данных в контекст модели, благодаря чему ответ строится на основе цитируемого источника, а не на основе памяти модели. При правильном применении это является наиболее надёжным способом контроля галлюцинаций из всех, с которыми 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 доступно по адресу 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 извлечения 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 сложные системы защиты от ботов распознают мгновенно.

Прокси-серверы для частного использования направлять запросы через реальные потребительские устройства, подключенные к домашнему интернету, благодаря чему трафик поступает как от обычного местного пользователя, а не от сервера. Именно это различие определяет результат. По результатам наших тестов — которые являются скорее сравнительным анализом предложений поставщиков, чем независимым исследованием — успешность атак с IP-адресов центров обработки данных на защищённые цели составляет примерно от 20 до 40 %, тогда как успешность атак, инициированных 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 получить доступ к странице. В результате уровень доступа часто является первым элементом, который следует 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 построена на базе реальных потребительских устройств в более чем 195 странах, насчитывающих примерно 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 месте. 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 обход. 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 браузерному агенту. 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 осуществляете поставки на основе старой модели, поскольку оно определяет, что вы будете разрабатывать в дальнейшем. Мы рассказываем об общих тенденциях 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 управляемого парка браузеров, тогда как для решения задачи вполне хватило бы запроса Markdown, который обошёлся бы в разы дешевле. Воспользуйтесь этим в качестве отправной точки.

Два правила позволяют отсеять большую часть лишней информации. Поднимайтесь по лестнице ровно 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 находит применение 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 чему запросы поступают как от локальных пользователей, а также Web Render API, который возвращает чистый HTML или Markdown, свежие результаты поиска с готовым обзором на основе ИИ, а также предложения 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 решить 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.

• Imperva (компания, входящая в состав Thales), Отчет Imperva о вредоносных ботах за 2025 год, 2025 г. https://www.imperva.com/resources/resource-library/reports/2025-bad-bot-report/
• Cloudflare, От Googlebot до GPTBot: кто будет сканировать ваш сайт в 2025 году, 2025 г. https://blog.cloudflare.com/from-googlebot-to-gptbot-whos-crawling-your-site-in-2025/
• Cloudflare, Cloudflare только что изменила подход к сбору данных из Интернета в целом с помощью ИИ-ботов (оплата за сканирование), 2025 год. https://www.cloudflare.com/press/press-releases/2025/cloudflare-just-changed-how-ai-crawlers-scrape-the-internet-at-large/
• Cloudflare, Медленное снижение числа рефералов перед их полным исчезновением, 2025 г. https://blog.cloudflare.com/crawlers-click-ai-bots-training/
• «Press Gazette», В настоящее время восемь из десяти крупнейших новостных сайтов мира блокируют ботов, используемых для обучения искусственного интеллекта, 2025 г. https://pressgazette.co.uk/platforms/eight-in-ten-of-worlds-biggest-news-websites-now-block-ai-training-bots/
• Gartner, По прогнозам Gartner, к 2026 году 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами, предназначенными для выполнения конкретных задач, 2025 г. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/26 августа 2025 г. — Gartner прогнозирует, что к 2026 году 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами для выполнения конкретных задач, тогда как в 2025 году их доля составляла менее 5 %
• Gartner, По прогнозам Gartner, к концу 2027 года более 40 % проектов в области агентного искусственного интеллекта будут отменены, 2025 г. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027