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

ИИ-агент без доступа к актуальному веб-контенту — это очень способный сотрудник, который перестал читать новости в день своего приема на работу. Он умеет рассуждать, планировать и писать, но все его знания застыли на уровне данных, использовавшихся при обучении. Чтобы проверить цену, ознакомиться с информацией о выпуске продукта у конкурента или получить свежие результаты поиска, агенту необходимо подключиться к актуальному Интернету. Именно этот пробел устраняет данное руководство.

Предоставление агенту доступа к веб-интерфейсу в режиме реального времени предполагает совместную работу трёх компонентов: способ запустить браузер для интерактивных страниц способ загрузить и прочитать 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 из внешних источников, благодаря чему ответ основывается на цитируемом источнике, а не на заученных весах. В основе всех трех подходов лежит то, что большинство команд недооценивают: 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 на 18 % по сравнению с предыдущим годом до 2025 года, а доля запросов, обрабатываемых GPTBot-краулером на базе ИИ, за двенадцать месяцев выросла с 5 % до 30 % (Cloudflare, «От Googlebot к GPTBot», 2025 г.).
• 1 июля 2025 года компания Cloudflare начала по умолчанию блокировать роботов-сканеров на базе искусственного интеллекта примерно на 20 % Интернета и запустила платформу, работающую по принципу «оплата за сканирование» (Cloudflare, 2025 год).
• По прогнозам Gartner К концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут оснащены специализированными ИИ-агентами, по сравнению с менее чем 5 % в 2025 году (Gartner, 2025 год).
• Интернет становится все менее доступным для автоматизированного доступа как раз 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. Все, что произошло после момента фиксации данных, или все, что слишком специфично, чтобы быть зафиксированным, для нее остается невидимым. Для чат-бота, отвечающего на вопросы викторины, это допустимо. Однако для агента, занимающегося бронированием поездок, отслеживанием цен конкурентов или отвечающего на запрос службы поддержки о сбое в работе на этой неделе, устаревшие знания становятся серьезной проблемой.

Доступ к веб-контенту в режиме реального времени устраняет сразу два источника ошибок. Во-первых, он устраняет разрыв в актуальности, благодаря чему агент читает сегодняшнюю страницу, а не учебные данные прошлого года. Во-вторых, он обеспечивает обоснованность результатов, что является самым надежным из известных нам способов предотвратить «галлюцинации»: когда модель дает ответ на основе найденного документа, на который она может сослаться, она перестает придумывать. Именно поэтому поиск информации стал стандартной практикой, а не нишевым приемом.

Спрос на эти технологии не носит спекулятивный характер. По прогнозам компании Gartner, к концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут включать в себя 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 закрыты из-за высокой стоимости и неопределённой полезности (Gartner, 2025 год). Судя по тому, что мы наблюдаем при работе с различными задачами агентов, выживают, как правило, те проекты, у которых действительно работает уровень обработки данных. 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 просто демонстрационную версию от полноценного продукта.

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

Еще несколько лет назад агент мог загружать большинство страниц с помощью обычного HTTP-запроса 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 это заметили. В результате в середине 2025 года Cloudflare стала первым крупным поставщиком инфраструктуры, который по умолчанию заблокировал ИИ-сканеры и запустил платформу с оплатой 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 сканировал порядка 38 000 страниц на каждого посетителя, которого он перенаправлял обратно (Cloudflare, «Спад перед падением рефералов», 2025 год). Сайты блокируют не из злости. Они блокируют тех, кто просто пользуется их услугами.

Система обнаружения ботов стала более эффективной. 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 более 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 после первых нескольких обращений. В ходе наших тестов мы снова и снова наблюдаем именно такую картину. Мы подробно описываем механизм этого явления 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.

Три способа доступа агента к сети

Представьте себе лестницу. Чем более интенсивное взаимодействие вам требуется, тем выше вы поднимаетесь и тем дороже это обходится. Выберите самую простую ступеньку, которая позволит решить поставленную задачу.

1. Запустите настоящий браузер

Если задача требует выполнения кликов, заполнения форм, входа в систему или работы со страницами, интенсивно использующими JavaScript, агенту необходим полноценный браузер, которым он может управлять. К 2026 году список наиболее популярных решений для управления браузером со стороны агента сформировался из трех фреймворков с открытым исходным кодом: browser-use, Stagehand и Skyvern. Они различаются по степени использования DOM по сравнению с моделью визуализации, а также по ожидаемому уровню структурированности. Мы сравниваем их в browser-use против Stagehand против Skyvern.

Запустить один браузер на ноутбуке — дело несложное. Однако одновременный запуск сотен браузеров с обеспечением скрытности, сохранности сеансов и восстановления после сбоев — это задача для инфраструктуры. Обычно все начинается с самостоятельной разработки, но при столкновении с ограничениями по параллелизму или обнаружению уязвимостей приходится переходить к управляемой браузерной инфраструктуре. Облачные платформы заметили эту закономерность: в 2026 году Cloudflare перепозиционировала свой продукт для рендеринга браузеров как инфраструктуру, ориентированную на агенты, с функциями записи, воспроизведения и передачи задач человеку. Когда самостоятельная разработка перестает окупаться — это отдельный вопрос, который рассматривается в инфраструктура управляемых браузеров для ИИ-агентов.

2. Загрузка и чтение 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 ее JavaScript-код 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 LLM необработанный HTML-документ, полезный контент окажется скрыт под тегами разметки и скриптов, что приведет к увеличению количества токенов и перегрузке окна контекста. Преобразование страницы в чистый Markdown перед тем, как модель начнет её читать, является более эффективным способом, а экономия ресурсов настолько значительна, что этот шаг стал стандартной процедурой. Мы измеряем это в пропустить браузер, преобразование HTML в MarkdownПо этой причине API веб-рендеринга Massive предоставляет полноценный формат=markdown опцию в конечной точке «Просмотр»: страница возвращается в готовом к вводу виде, а не в виде задачи для синтаксического 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 сфере 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 по географическому региону и может ждать до минуты, пока отобразится обзор ИИ или блок «Люди также спрашивают», прежде чем вернуть результат. Мы выстраиваем варианты в Сравнение API веб-поиска для ИИ-агентов.

3. Заземлите модель с помощью устройства извлечения

Загрузка страницы — это не то же самое, что ее грамотное использование. Как отмечалось выше, «граундинг» — это метод, заключающийся в том, чтобы вводить в контекст модели актуальные данные, полученные из Интернета, с тем чтобы ответ основывался на цитируемом источнике, а не на «памяти» модели. При правильном применении это самый надежный способ предотвращения «галлюцинаций», который нам известен.

В 2026 году главная сложность заключается в актуальности данных. Конвейер поиска, построенный на устаревшем индексе, отвечает на вчерашний вопрос данными прошлого месяца. Напротив, конвейер, который извлекает актуальные веб-данные во время запроса, а не полагается на сканирование, выполненное несколько недель назад, — это разница между обоснованным ответом и ответом, который с уверенностью можно назвать неправильным. 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 создание конвейера RAG на основе данных из реального веб-трафика.

Уровень доступа, лежащий в основе всех трех

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 принадлежит к известному диапазону облачного дата-центра, запрос получает метку, которую современные 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 конечный результат. В ходе наших тестов — которые представляют собой скорее сравнительный анализ поставщиков, чем независимое исследование — успешность IP-адресов центров обработки данных при попытках доступа к защищенным целям составляет примерно от 20 до 40 %, в то время как успешность доступа с реальных домашних устройств обычно достигает 85 % и выше. Рассматривайте эти точные цифры как результаты наших собственных измерений, а не как данные опубликованного исследования. Однако направление не вызывает споров: место, откуда вы подключаетесь, определяет, сможете ли вы вообще загрузить страницу. В результате уровень доступа часто является первым, что проверяют, когда агент застревает, и последним, о чем команды думают при разработке. Прежде чем выбрать один из этих подходов для вашего конвейера, стоит понять компромиссы между ними, что и является темой Прокси-серверы для частных домов и центров обработки данных для ИИ-агентов.

Именно на этом уровне работает Massive. Сеть состоит из реальных потребительских устройств в более чем 195 странах, насчитывая 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 подключен через SDK Massive, а сеть прошла аудит SOC 2, соответствует требованиям GDPR и сертифицирована AppEsteem. Над этой сетью расположена инфраструктура Web Render API с конечными точками просмотра веб-страниц, поиска и чата с 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. Именно Massive определяет, отвечает ли целевой сайт.

Агентная сеть: в каком направлении развиваются стандарты

В описанных выше подходах Интернет рассматривается как нечто, с чем агентам приходится работать. Параллельно с этим предпринимаются попытки наладить прямую связь между Интернетом и агентами.

На конференции Google I/O 2026 Chrome представил WebMCP — предлагаемый стандарт, позволяющий сайту предоставлять структурированные инструменты, такие как функции JavaScript и HTML-формы, непосредственно браузерному агенту. Вместо того чтобы агент сам угадывал, как использовать страницу на основе её DOM, сайт сам сообщает агенту, как с ней взаимодействовать. Параллельно с этим экосистема Model Context Protocol создала эталонный сервер Fetch, который обрабатывает загрузку веб-контента 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 о текущей ситуации в Что такое «агентная сеть»?, а также рассмотрим процесс развертывания собственного сервера в создать сервер MCP для извлечения веб-данных в режиме реального времени.

Как сделать выбор: соотнесение потребностей и подхода

Большинство команд создают излишне сложные решения. На практике они стремятся к созданию полноценного управляемого парка браузеров, тогда как для решения задачи вполне хватило бы простого 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 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 подходит 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, и API веб-рендеринга, который возвращает чистый HTML или Markdown, свежие результаты поиска с ожидающим обзором на основе ИИ, а также автозаполнения на основе больших языковых моделей (LLM) из любой географической зоны с прикрепленными источниками и подзапросами.

Мы наблюдаем, как команды сначала внедряют Massive в качестве резервного решения для задач, которые не удается выполнить с помощью существующей инфраструктуры, а затем переводят его в основную конфигурацию, как только обеспечивается бесперебойная повседневная работа: прямой доступ инженеров, отсутствие очередей на поддержку и стабильный уровень успешности при решении сложных задач. Поэтому, если ваш агент постоянно сталкивается с препятствиями, причину которых он не может объяснить, в первую очередь следует проверить сеть, а период тестирования вы можете использовать для проверки своих самых сложных задач.

Источники

Все статистические данные получены 3 июня 2026 года.

• Imperva (компания, входящая в состав Thales), Отчет Imperva о вредоносных ботах за 2025 год, 2025 год. 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 год. https://blog.cloudflare.com/from-googlebot-to-gptbot-whos-crawling-your-site-in-2025/
• Cloudflare, Cloudflare только что изменила подход к сбору данных в Интернете 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, Спад числа рефералов, 2025 год. 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 год. 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 специализированными ИИ-агентами, 2025 год. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/26.08.2025 — Gartner прогнозирует, что к 2026 году 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами для выполнения конкретных задач, тогда как в 2025 году их доля составит менее 5 %.
• Gartner, По прогнозам Gartner, к концу 2027 года более 40 % проектов в области агентного ИИ будут закрыты, 2025 год. 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