Забезпечте агентів, краулери та конвеєри даних стабільним доступом до мережі з урахуванням локації — для досліджень, оцінювання та тестування.
Розкажіть про свій проєкт, і ми запропонуємо відповідне налаштування.
Агенти та інструменти на базі LLM виходять в інтернет через HTTP-запити, headless-браузери, пошукові інструменти й MCP-сервери. Те, що вони бачать, залежить від мережі: багато сторінок відрізняються в різних країнах, а хмарний сервер стоїть лише в одному місці. Проксі для AI-агентів дають змогу контролювати, звідки надходять запити. Наші 4G мобільні проксі працюють на реальних IP операторів через HTTP(S) і SOCKS5 і не потребують ні SDK, ні окремого клієнта.
Команди використовують їх для агентів-дослідників, оцінювання функцій на базі AI на різних ринках, RAG-конвеєрів, що збирають публічні документи, і завдань моніторингу. Правила такі самі, як для будь-якого автоматизованого доступу: працюйте з публічними джерелами, дотримуйтесь robots.txt та умов сайтів, поважайте ліцензії й тримайте помірну частоту запитів. Що заборонено, перелічено в нашій Політиці допустимого використання.
Вказуйте проксі скрізь, де інструмент робить вихідні запити. Багато клієнтів HTTP враховують змінні середовища HTTP_PROXY і HTTPS_PROXY, а інструменти автоматизації браузера приймають проксі в параметрах запуску. MCP-сервер, що завантажує сторінки, може використовувати ті самі налаштування. У посібнику з Python розібрано сесії, SOCKS5, тайм-аути та повторні спроби — це можна взяти за основу.
Дайте кожному завданню таку поведінку IP, яка йому потрібна. Залишайте той самий IP, поки агент проходить багатокроковий сценарій, а між незалежними завданнями змінюйте його на вимогу. Задайте бюджет запитів і ліміт паралельності для кожного джерела, ставте роботу в чергу й зменшуйте темп, коли сайт повертає помилки. Записуйте країну та проксі, використані для кожного завдання, щоб згодом відтворити запуск.
Ви платите за ГБ, тому завантажуйте текст замість повних сторінок, прибирайте дублікати URL і кешуйте вже отримане. Ці підходи докладно розглядають посібник про автоматичну ротацію проксі і стаття про веб-скрейпінг у масштабі.
Краулери, що живлять моделі, несуть додаткову відповідальність. Поважайте robots.txt і сигнали про відмову від збору даних, указуйте в заголовку User-Agent чесну назву краулера та контактну адресу й працюйте в межах умов і лімітів кожного сайту. Перш ніж використовувати дані для навчання чи аналізу, перевірте ліцензію кожного джерела. Персональні дані обробляйте за правилами, що до вас застосовуються. Облікові дані проксі зберігайте в змінних середовища або менеджері секретів, а не в промптах, описах інструментів чи логах. Як їх захистити, пояснює наш посібник із безпечного та відповідального використання проксі.
Починайте з малого. Оберіть країну, де працюють ваші джерела чи користувачі: ми запускаємося у США, Україні та Молдові, інші локації з’являться згодом. Виберіть тип тарифу й обсяг трафіку або період оренди. Проксі для AI-агентів масштабуються замовленням додаткових проксі для паралельних завдань. Порівняйте тарифи та ціни за країнами або купіть мобільні проксі за кілька кроків. Якщо ви налаштовуєте інфраструктуру з коду, долучайтеся до списку очікування на заплановане API для керування проксі. Для загального збору публічних даних дивіться проксі для веб-скрейпінгу.