Если вы хоть раз пытались подключить ИИ-агента к «настоящему интернету», вы знаете боль. В sandbox’е агент рассуждает идеально, но стоит дать ему URL — и разработка внезапно превращается в ад из прокси, headless-браузеров, сломанных селекторов и бесконечных таймаутов. Mozilla решила назвать эту проблему своим именем — и вытащить её в отдельный инфраструктурный слой. Так появился Tabstack.
Основная часть
Скрытый налог на разработку ИИ
Почти каждый агент начинается одинаково:
🌱 сначала простой fetch
🧱 потом внезапно нужен рендер SPA
🧱 затем — клики, скроллы, ожидания
🧱 потом сайт меняет DOM — и всё ломается
В этот момент ты уже не строишь интеллект. Ты обслуживаешь хрупкий браузерный зоопарк.
Mozilla называет это hidden tax — скрытый налог на автономные системы. И это точное попадание. Команды тратят больше времени на поддержку веб-слоя, чем на улучшение логики агентов.
Что такое Tabstack на самом деле
Tabstack — это не «ещё один scraper». Это исполнительный слой для веба, оформленный как API.
Ты не говоришь:
«открой браузер, подожди, найди селектор, распарсь HTML»
Ты говоришь:
«вот URL, вот задача — верни чистые данные»
А дальше Tabstack сам решает, как именно этого добиться.
⚙️ простой сайт → обычный HTTP-fetch
⚙️ SPA или динамика → рендеринг
⚙️ сложный сценарий → полноценная браузерная сессия
И всё это — адаптивно, без запуска тяжёлого браузера «на всякий случай».
Континуум исполнения, а не один молоток
Одна из самых сильных идей Tabstack — эскалация по необходимости.
🚀 скорость
Лёгкие страницы обрабатываются мгновенно
🛡️ надёжность
SPAs, lazy-loading, infinite scroll — поддерживаются
🔁 устойчивость
ретраи, маршрутизация, управление сессиями — из коробки
Это противоположность подходу «всегда запускаем Playwright и молимся».
Веб → данные, а не HTML-хаос
Tabstack явно заточен под LLM-пайплайны. Он фильтрует шум до того, как данные попадают в контекст модели.
📄 /markdown
Чистый Markdown вместо HTML-помойки — идеально для RAG
🧩 /json
Ты задаёшь схему — сервис возвращает структурированные данные
🤖 /automate
Навигация, клики, формы, многошаговые сценарии — как у человека
Идея простая и правильная: каждый токен контекста должен тратиться на рассуждение, а не на парсинг.
Почему это особенно важно для агентских систем
Современные агенты — это не «ответь на вопрос». Это:
🧠 автономное исследование
🧠 выполнение действий
🧠 обновление данных в реальном времени
Tabstack уже используют для:
🔍 агентов-исследователей, которые читают веб
📈 мониторинга рынков и цен
🧾 автоматизации реальных пользовательских сценариев
Это шаг от «LLM с кнопкой» к системам, которые реально действуют в мире.
Этический момент — и он здесь не для галочки
Отдельно хочется отметить позицию Mozilla. Это редкий случай, когда инфраструктура для ИИ сразу закладывается с ограничителями.
🧭 уважение robots.txt
🧭 явный User Agent
🧭 отсутствие обучения на пользовательских данных
🧭 минимальное хранение информации
В эпоху «скрейпим всё, что не прибито», это выглядит почти вызывающе. Но именно так и должен выглядеть ответственный веб-доступ для ИИ.
Личное мнение: это тот слой, которого не хватало
Если честно, Tabstack выглядит не как продукт, а как неизбежность.
ИИ-агенты не могут быть массовыми, пока каждый из них тащит за собой самописный браузерный ад. Ровно так же, как никто сегодня не пишет свой TCP-стек.
Mozilla, по сути, говорит:
«Веб — это инфраструктура. Давайте перестанем делать вид, что это просто requests.get()».
И в этом я с ними полностью согласен.
Заключение
Tabstack — это не про скрейпинг. Это про нормализацию хаоса веба для машин.
Если идея «агенты, которые живут в интернете» вообще имеет будущее, то такие слои станут стандартом — как базы данных, очереди или облака.
Вопрос теперь не нужно ли это, а кто ещё осмелится сделать это правильно.
Источники
🔗 Оригинальная новость и анонс:
https://tabstack.ai/blog/intro-browsing-infrastructure-ai-agents
🔗 Официальный сайт Tabstack:
https://tabstack.ai
🔗 Документация:
https://docs.tabstack.ai