Сравнение времени выполнения (Web Search API с) для ИИ-агентов (API Seltz, Exa, Brave и Render)

Когда агенту требуются свежие данные, а не прохождение пошагового алгоритма, API-интерфейс поиска представляет собой наиболее простой способ. Вы обходите браузер, обходите сессию и передаете модели краткий список результатов, которые она может обработать. Выбор, как правило, сводится к четырем факторам: типу индекса, актуальности результатов, географическому фильтру и тому, какие именно данные содержит ответ, передаваемый модели.

Этот последний момент имеет большее значение, чем предполагают большинство команд. А API поиска агентов — это сервис, который принимает запрос и возвращает отсортированные по релевантности результаты в виде структурированных данных, а не в виде отображенной страницы. Однако это не просто «Google в формате JSON». Некоторые сервисы возвращают тщательно отобранный семантический индекс, другие — результаты независимого сканирования, а третьи — реальную страницу результатов поиска (SERP), которую увидел бы пользователь в конкретной стране, включая обзор с помощью искусственного интеллекта. Поэтому выбирайте сервис исходя из ваших потребностей, а не по бренду.

Основные выводы

• Web Search API для ИИ-агентов жертвует возможностью управления браузером ради скорости: это подходит в тех случаях, когда агенту нужны конкретные факты, а не последовательность действий.
• Seltz — это поисковая система, основанная на агентах, с собственным краулером и индексом; Exa — поиск на основе нейронных сетей и вложений по тщательно отобранному индексу; Brave — это независимый веб-индекс.
• API-интерфейсы для рендеринга Real-SERP возвращают результаты, которые видит реальный пользователь при поиске в зависимости от географического региона, включая раздел «Обзор с помощью ИИ» и «Пользователи также спрашивают».
• В 2024 году на долю автоматизированных ботов приходилось 51 % веб-трафика (Imperva, Отчет о вредоносных ботах за 2025 год), поэтому доступ к результатам поиска (SERP) становится всё более ограниченным и зависит от географического положения.
• Подберите API в соответствии с поставленной задачей: семантический охват, независимый рейтинг или подлинные локализованные функции SERP.

Почему для агентов целесообразно использовать API поиска вместо браузера?

API поиска — это подходящий инструмент в тех случаях, когда агенту необходимо ответить на вопрос, а не выполнить многоэтапную задачу. К концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами, специализированными на выполнении конкретных задач, тогда как в 2025 году их доля составляла менее 5 % (Gartner). Большинству этих специалистов требуются оперативные данные, а не результаты полных циклов автоматизации.

Браузеры работают очень ресурсоемко. Они выполняют JavaScript, управляют сессиями и тратят ресурсы на элементы интерфейса, которые модели вообще не нужны. Поисковый API позволяет обойти всё это. Вы отправляете запрос, получаете в ответ заголовки, фрагменты текста и URL-адреса, а модель сама решает, что читать дальше. Для этапов исследования, проверки фактов и поиска информации этого, как правило, достаточно. По нашему опыту, команды прибегают к браузеру лишь в тех случаях, когда для выполнения задачи требуется вход в систему, нажатие кнопок или заполнение форм.

Проблема заключается в доступе. В 2024 году доля автоматизированных ботов впервые за десятилетие превысила долю людей и составила 51 % всего веб-трафика, при этом на долю вредоносных ботов пришлось 37 % (Imperva, Отчет о вредоносных ботах за 2025 год). В результате поисковые системы в настоящее время активно защищаются от программ-скребберов, поэтому большинство команд приобретают API для поиска, а не занимаются самостоятельным разбором исходного HTML-кода страниц результатов поиска. Более подробную информацию по вопросам извлечения данных см. в обучение больших языковых моделей (LLM) с использованием актуальных веб-данных.

Чем отличаются основные категории API поиска?

Существует четыре практические категории, и каждая из них дает ответ на свой вопрос. Встроенный в агент поиск представляет собой API поиска, формат ответа которого оптимизирован для использования большими языковыми моделями (LLM), а не для отображения результатов на странице, предназначенной для человека. Нейронный поиск осуществляет ранжирование по смыслу на основе тщательно отобранного индекса, а не по совпадению ключевых слов. API с независимым индексом обеспечивают сканирование, не связанное с Google. API с рендерингом реальных результатов поиска (SERP), напротив, возвращают то, что на самом деле видит реальный пользователь в определенном географическом регионе, включая разделы «Обзор ИИ» и «Пользователи также спрашивают».

Честный подход к выбору прост: определите, как ваш агент использует полученный результат. Если требуется широкий семантический поиск, преимущество за нейронным поиском. Если нужен независимый сигнал ранжирования, поможет независимый индекс. В то же время, если необходимо узнать, что сегодня видит пользователь из Берлина в Google, ответ на этот вопрос даст только API, обеспечивающий рендеринг реальной SERP.

Сравнительная таблица

Суть таблицы заключается не в определении победителя, а в ее целесообразности. Первые три строки представляют собой универсальные API-интерфейсы поиска, которые возвращают результаты. Последняя строка отличается по своему характеру: она возвращает страницу результатов поиска (SERP), которую увидел бы реальный пользователь в выбранном регионе, с блоками «AI Overview» и «PAA», которые модель может прочитать напрямую.

В чём заключаются преимущества Seltz для агентов?

Seltz позиционирует себя как веб-API знаний для систем искусственного интеллекта, обладающий собственным краулером, индексом и конвейером поиска, а не просто оболочкой над чужим движком. Его преимущество заключается в приоритете глубины над отрывками: сервис возвращает полнотекстовый веб-контент с учетом контекста и указанием источников, подготовленный специально для модели, а не для страницы результатов, предназначенной для человека. Для команд, реализующих быстрый цикл «поиск, затем чтение» внутри агента, привлекательным является именно такая целевая архитектура в сочетании с полным контролем над конвейером от начала до конца.

Рассматривайте это как этап поиска по умолчанию в конвейере агента или RAG. Вы отправляете запрос агента, получаете результаты в формате, который модель легко обрабатывает, и продолжаете работу. На практике мы наблюдаем, что команды начинают именно с этого, когда агенту в основном требуются общие факты из Интернета, а объем соединительного кода должен быть минимальным. О том, как это вписывается в процесс извлечения информации, см. построение конвейера RAG на основе данных из реального веб-трафика.

В каких случаях целесообразно использовать нейронный поиск (Exa)?

Exa осуществляет нейронный поиск на основе вложений в тщательно отобранном индексе. Вместо сопоставления ключевых слов система ранжирует результаты по смыслу, благодаря чему запрос и результат, имеющие одинаковый замысел, но не совпадающие по точным формулировкам, всё же могут быть найдены. Это делает систему особенно эффективной для поиска новых сведений, поиска похожих объектов и исследований, требующих широкого охвата результатов, когда пользователь не знает точной формулировки того, что ему требуется.

Компромиссом здесь является охват индекса. Нейронный поиск использует данные из тщательно отобранного индекса, поэтому актуальность и полнота результатов зависят от того, что содержится в этом индексе. Например, если вашему агенту требуется самая свежая страница, опубликованная час назад, семантический индекс может отставать от актуальной страницы результатов поиска (SERP). Однако если ему нужны наиболее релевантные идеи по всему корпусу текстов, семантический рейтинг зачастую превосходит сопоставление по ключевым словам. Поэтому выбирайте Exa, когда смысл имеет большее значение, чем максимально свежая ссылка.

Какое место занимают API-интерфейсы Brave и real-SERP?

Web Search API предоставляет доступ к независимому веб-индексу, сформированному на основе собственного сканирования, а не результатов Google. Именно в этой независимости заключается его ценность: вы получаете сигнал ранжирования, не повторяющий результаты Google, что полезно, если вам требуется разнообразие или вы хотите избежать предвзятости одной поисковой системы. API для рендеринга реальных страниц результатов поиска (Real-SERP) работают по-другому, возвращая актуальную страницу результатов, которую видит реальный пользователь в зависимости от его местоположения.

Именно эту лазейку оставляют открытой большинство поисковых API. Доступ для сканеров стремительно ограничивается. 1 июля 2025 года компания Cloudflare начала по умолчанию блокировать ИИ-сканеры примерно на 20 % веб-пространства и запустила платформу, предлагающую услуги сканирования по модели «оплата за сканирование» (Cloudflare). По мере того как доступ становится ограниченным и локализованным, актуальным вопросом становится именно знание точного результата поиска (SERP) для конкретного географического региона, а не общего набора результатов.

Именно здесь находится конечная точка Web Render Search от Massive (/search) подходит. Данный сервис извлекает результаты поиска из основных поисковых систем с возможностью географической таргетизации по запросу вплоть до уровня страны, административно-территориальной единицы или города, используя данные о реальных устройствах пользователей. Прокси-серверы для частного использования это IP-адреса выхода, принадлежащие реальным пользовательским устройствам, а не центрам обработки данных, поэтому их запросы воспринимаются поисковой системой как запросы обычных пользователей. Установите awaiting=ai и ожидает до одной минуты, пока не загрузится обзор ИИ; установите awaiting=answers и возвращает блок «Пользователи также спрашивают». Вы получаете страницу результатов поиска (SERP), которую увидел бы реальный пользователь в данном месте, в формате JSON, доступном для обработки моделью. Согласно результатам нашего сравнительного анализа поставщиков, источники с частными IP-адресами, как правило, проходят защищённые целевые страницы с гораздо большей частотой, чем источники с IP-адресами центров обработки данных (примерно 85–99 % против 20–40 %), что и является практической причиной, по которой источники реальных пользователей имеют значение на SERP с ограниченным доступом. Massive обеспечивает сеть и рендеринг; вы запускаете свой агент поверх этой инфраструктуры. О том, как это связано с моделями доступа, присущими агентам, см. агентная сеть и WebMCP.

Это также пример резервного подхода. Мы наблюдаем, как команды начинают с использования общего API поиска, сталкиваются с препятствиями, связанными с локализацией или функциями SERP, затем внедряют API рендеринга реальной SERP для тех случаев, когда это необходимо, а позже переключаются на него в качестве основного. Полную схему вариантов доступа см. в разделе, посвящённом тому, как предоставить ИИ-агентам доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени.

Источники

• Imperva, Отчет о вредоносных ботах за 2025 год, 2025 г. https://www.imperva.com/resources/resource-library/reports/2025-bad-bot-report/
• Cloudflare, Cloudflare только что изменила подход к тому, как ИИ-боты сканируют Интернет в целом, 2025 г. https://www.cloudflare.com/press/press-releases/2025/cloudflare-just-changed-how-ai-crawlers-scrape-the-internet-at-large/
• 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/26.08.2025 — По прогнозам Gartner, к 2026 году 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами для выполнения конкретных задач, тогда как в 2025 году их доля составляла менее 5 %