Rerun
WebsiteNo-Code & Low-Code
Rerun est une plateforme sans code pour construire, exécuter et surveiller des agents IA avec une automatisation permanente, des approbations humaines et un tableau de bord en direct pour une visibilité complète sur les exécutions, les journaux et les métriques.
https://rerun.build/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jul 23, 2026
Qu'est-ce que Rerun
Rerun (rerun.build) est un produit d'agent IA conçu pour rendre l'automatisation autonome accessible aux non-ingénieurs et aux équipes. Au lieu de gérer des invites, des serveurs et des intégrations fragiles, vous décrivez ce que vous voulez faire, connectez les outils et les modèles que vous préférez (ou utilisez les modèles hébergés par Rerun), puis surveillez tout depuis un tableau de bord clair. La plateforme met l'accent sur la simplicité ("sans code"), la transparence (rien n'est une boîte noire) et le contrôle (les agents se mettent en pause pour approbation avant les actions sensibles).
Caractéristiques principales de Rerun
Rerun est une plateforme sans code pour créer et exploiter des agents IA toujours actifs que vous pouvez surveiller en temps réel. Vous décrivez la tâche, connectez les outils et les modèles, et les agents s'exécutent de manière autonome sur des déclencheurs (temps, e-mail, changements), transfèrent le travail à d'autres agents et se mettent en pause pour approbation humaine avant les actions sensibles. Il fournit un tableau de bord lisible avec des journaux d'exécution, des métriques, l'utilisation des jetons et les transferts, prend en charge de nombreux fournisseurs LLM (ou vos propres clés/modèles locaux) et exécute chaque espace de travail dans un serveur "espace privé" dédié et isolé dans le cloud (avec auto-hébergement prévu).
Création d'agents sans code: Créez des agents en décrivant le travail – pas de prompts, de lignes de commande ou de configuration lourde en ingénierie requis.
Automatisation toujours active et basée sur les événements: Les agents "se réveillent" automatiquement selon des horaires, des e-mails entrants ou des changements détectés – aucun bouton d'exécution manuel n'est nécessaire.
Approbations humaines dans la boucle: Pour les actions sensibles (par exemple, paiements, e-mails clients), les agents se mettent en pause et demandent une approbation (dans l'application ou via Slack) avant de continuer.
Surveillance et observabilité en direct: Les tableaux de bord en temps réel affichent chaque exécution, étape, utilisation des jetons, statut et journaux afin que le comportement de l'agent ne soit pas une boîte noire.
Modèles personnels ou inclus: Utilisez les modèles hébergés par Rerun inclus dans les plans, ou connectez vos propres abonnements/clés API (et potentiellement des modèles locaux) auprès de plusieurs fournisseurs.
Serveur d'espace de travail privé dédié: Chaque espace de travail s'exécute sur sa propre machine cloud isolée avec CPU/RAM dédiés ; l'auto-hébergement est indiqué comme "bientôt disponible".
Cas d'utilisation de Rerun
Tri de la boîte de réception et opérations quotidiennes par e-mail: Rédigez des réponses dans votre ton, archivez les fils de discussion de faible valeur et signalez les quelques e-mails qui nécessitent vraiment une attention chaque matin.
Suivi des ventes entrantes: Répondez aux nouveaux prospects, rédigez des messages de prospection et suivez les transferts, en faisant remonter à un humain lorsque les messages ou les offres sont sensibles.
Finance et opérations : relance de factures et approbations: Surveillez les paiements échoués, relancez les factures en retard et acheminez les remboursements/ajustements pour approbation explicite avant exécution.
Automatisation du support client: Gérez les demandes de support courantes, recueillez le contexte et rédigez des réponses tout en faisant remonter les cas limites ou les actions risquées pour examen.
Rapports d'agence et mises à jour client: Compilez des rapports récurrents et des mises à jour selon un calendrier, puis demandez l'approbation avant de les envoyer en externe aux clients.
Flux de travail de back-office e-commerce: Traitez les tâches de commande/administration de routine, signalez les faibles stocks ou les anomalies, et mettez en pause pour confirmation humaine sur les changements à fort impact.
Avantages
Faible barrière à l'entrée : configuration sans code destinée aux non-ingénieurs.
Forte visibilité/contrôle : tableaux de bord en direct et approbations humaines pour les étapes sensibles.
Stratégie de modèle flexible : prend en charge plusieurs LLM et vous permet d'apporter vos propres abonnements/clés.
Isolation par défaut : un serveur privé dédié par espace de travail réduit les problèmes de voisins bruyants et de mélange de données.
Inconvénients
L'auto-hébergement n'est pas encore disponible (indiqué comme "bientôt"), ce qui peut limiter les options de déploiement pour certaines équipes.
Les agents autonomes nécessitent toujours une supervision et de bonnes règles ; une mauvaise configuration peut entraîner des actions incorrectes malgré les portes d'approbation.
La tarification inclut des limites par plan (agents, sièges, serveurs inclus/utilisation du modèle), ce qui peut contraindre la mise à l'échelle sans mises à niveau.
Comment utiliser Rerun
1) Installer le Rerun Viewer (rerun-cli): Choisissez une méthode d'installation : (a) Téléchargez le binaire rerun-cli pour votre plateforme à partir des artefacts de la version GitHub, (b) via Cargo : `cargo binstall rerun-cli` (recommandé pour les binaires) ou `cargo install rerun-cli --locked` (compilation à partir de la source ; nécessite Rust 1.92+), ou (c) via Snap (maintenu par la communauté) : `snap install rerun`. Après l'installation, exécutez `rerun` pour démarrer le Viewer.
2) Installer un SDK pour votre langage (Python/C++/Rust): Après avoir installé le SDK pour votre langage, configurez un projet qui dépend de Rerun. Choisissez le SDK de langage que vous souhaitez (Python inclut le Viewer ; C++ et Rust sont également disponibles). Assurez-vous que la version de votre SDK correspond à la version du Viewer car le format de données n'est pas stable entre les différentes versions.
3) Créer un enregistrement et le sauvegarder dans un fichier .rrd (exemple : Python): Enregistrez les données dans un flux d'enregistrement et sauvegardez-les sous forme de fichier `.rrd`. Exemple de modèle tiré de la documentation : créez un `RecordingStream`, appelez `save("run-1.rrd")`, définissez le temps (par exemple, `set_time("step", sequence=t)`), et `log(...)` les données à chaque étape.
4) Ouvrir un enregistrement dans le Viewer: Lancez le Viewer avec `rerun` et ouvrez le `.rrd` que vous avez créé. Vous pouvez également passer un chemin de fichier pour l'ouvrir directement (la documentation note : « rerun lance le Viewer. Passez un fichier pour l'ouvrir directement »).
5) Charger une disposition de plan existante à partir d'un fichier (utile pour les utilisateurs de Rust/C++): Si vous avez un fichier de plan créé précédemment (par exemple, sauvegardé depuis le Viewer ou créé avec le SDK Python), vous pouvez le charger par programme en utilisant `log_file_from_path`. Exemple tiré de la documentation : initialisez/lancez le viewer, puis `rr.log_file_from_path(path_to_rrd)` et `rr.log_file_from_path(path_to_rbl)` pour appliquer le plan.
6) (Facultatif) Utiliser un workflow de catalogue pour la requête/l'entraînement multi-enregistrements: Le catalogue de Rerun organise les enregistrements en segments interrogeables. Workflow décrit dans la documentation : (1) enregistrez/convertissez les données en `.rrd`, (2) démarrez un serveur de catalogue (ou connectez-vous à Rerun Hub), (3) enregistrez le `.rrd` comme un segment, puis (4) visualisez et interrogez les enregistrements, et (5) connectez un Dataloader pour générer des lots d'entraînement.
7) Compiler à partir de la source en utilisant Pixi (si vous avez besoin d'une version de développement): Si vous souhaitez compiler à partir de la source, faites-le dans l'environnement Pixi (les sources mentionnent cela comme la voie facile). Des versions de développement nocturnes à partir de la tête de `main` sont également disponibles via l'étiquette de pré-version GitHub.
8) Compiler la documentation de l'API C++ localement (contributeurs): La documentation de l'API C++ est construite avec Doxygen et hébergée sur GitHub. Pour la compiler localement, exécutez : `pixi run -e cpp cpp-docs`.
9) Dépanner un problème courant de configuration de compilation PyO3 (compilations Rust/Python): Si vous voyez une erreur comme « failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE… failed to open PyO3 config file …/rerun_py/pyo3-build.cfg: No such file or directory », cela indique que le fichier de configuration PyO3 attendu est manquant à ce chemin. Assurez-vous que le fichier existe ou que votre environnement pointe `PYO3_CONFIG_FILE` vers le bon emplacement.
FAQ de Rerun
Rerun est une plateforme pour construire, exécuter, surveiller et partager des agents IA autonomes. Vous décrivez la tâche, connectez les outils/modèles, et les agents effectuent le travail pendant que vous pouvez suivre les exécutions, les journaux et les métriques depuis un tableau de bord.
Vidéo de Rerun
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