2026/01/12
AIエージェント向けに最適化されてたagents-browserをPlaywright MCPと比較検証してみた
Playwright MCPと比較してデータ量を最大75%削減。Yahoo! JAPANでの検証結果を公開
AIエージェント開発の課題
ブラウザ操作自動化において開発者が直面するデータとコストの壁
データ量の肥大化
複雑なDOM構造
現代のWebサイトは構造が複雑でHTMLデータが膨大になりがち
トークン消費の増大
コストと制限
不要な情報が多いとLLMのコンテキストを圧迫しコストが増加する
操作精度の低下
ノイズによる混乱
情報過多によりAIが重要な操作要素を見落とすリスクがある
検証環境とRef機能
日本の代表的なポータルサイトYahoo! JAPANを対象に検証を実施
検証対象サイト
リンクや動的コンテンツが豊富で複雑な構造を持つ実際のWebサイト
Yahoo! JAPAN
トップニュース
Ref(参照ID)機能
要素に短いIDを付与してAIが認識しやすくする仕組み
ID付与
操作コマンド
Snapshotサイズ比較
同一ページにおける取得データサイズ(バイト数)の比較結果
Playwright MCP
構造化されたYAML形式だが容量は大きめ
agents-browser
圧倒的な軽さを実現
検証結果のインパクト
agents-browser導入によるリソース削減率(対Playwright比)
データサイズ
通信量と処理時間を大幅に短縮
トークン消費
LLMのコンテキスト効率を改善
検証の結論
agents-browserは圧倒的に軽量で実用的。複雑なDOM構造を持つサイトでもRef機能により正確に操作可能
Playwright MCP
詳細な情報保持に優れるがデータ量が大きくコストがかさむ
agents-browser
必要十分な情報に絞り込み高速かつ低コストで運用可能
次のステップ
より軽量で高速なAIエージェントを開発するために
導入ステップ
インストール
npm install -g agent-browserで今すぐ試せます
比較検証
開発中のエージェントでデータ削減効果を確認しましょう
ポイント: コンテキストウィンドウを節約し、より複雑な推論にリソースを回そう
軽量なブラウザ操作でAIとの対話を最適化
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