Rerun
WebsiteNo-Code & Low-Code
Rerun è una piattaforma no-code per costruire, eseguire e monitorare agenti AI con automazione sempre attiva, approvazioni human-in-the-loop e una dashboard live per una visibilità completa su esecuzioni, log e metriche.
https://rerun.build/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jul 23, 2026
Cos'è Rerun
Rerun (rerun.build) è un prodotto per agenti AI progettato per rendere l'automazione autonoma accessibile a non-ingegneri e team. Invece di gestire prompt, server e integrazioni fragili, si descrive ciò che si vuole fare, si collegano gli strumenti e i modelli preferiti (o si usano i modelli ospitati da Rerun) e poi si monitora tutto da una dashboard chiara. La piattaforma enfatizza la semplicità ("no code"), la trasparenza (nulla è una scatola nera) e il controllo (gli agenti si mettono in pausa per le approvazioni prima di azioni sensibili).
Caratteristiche principali di Rerun
Rerun è una piattaforma senza codice per la creazione e la gestione di agenti AI sempre attivi che puoi monitorare in tempo reale. Descrivi l'attività, connetti strumenti e modelli, e gli agenti operano autonomamente su trigger (tempo, email, modifiche), passano il lavoro ad altri agenti e si mettono in pausa per l'approvazione umana prima di azioni sensibili. Fornisce una dashboard leggibile con registri di esecuzione, metriche, utilizzo di token e passaggi di consegne, supporta molti fornitori di LLM (o le tue chiavi/modelli locali) ed esegue ogni spazio di lavoro in un server "spazio privato" dedicato e isolato nel cloud (con self-hosting pianificato).
Creazione di agenti senza codice: Crea agenti descrivendo il lavoro: non sono richiesti prompt, righe di comando o configurazioni complesse dal punto di vista ingegneristico.
Automazione sempre attiva e basata su eventi: Gli agenti si "svegliano" automaticamente in base a pianificazioni, email in arrivo o modifiche rilevate: non è necessario un pulsante di esecuzione manuale.
Approvazioni con intervento umano (Human-in-the-loop): Per azioni sensibili (ad esempio, pagamenti, email ai clienti), gli agenti si mettono in pausa e richiedono l'approvazione (in-app o tramite Slack) prima di procedere.
Monitoraggio e osservabilità in tempo reale: Le dashboard in tempo reale mostrano ogni esecuzione, passaggio, utilizzo di token, stato e registri in modo che il comportamento dell'agente non sia una scatola nera.
Modelli propri o inclusi: Utilizza i modelli ospitati da Rerun inclusi nei piani, oppure connetti le tue sottoscrizioni/chiavi API (e potenzialmente modelli locali) attraverso più fornitori.
Server di spazio di lavoro privato dedicato: Ogni spazio di lavoro viene eseguito sulla propria macchina cloud isolata con CPU/RAM dedicate; l'auto-hosting è indicato come "presto".
Casi d'uso di Rerun
Triage della posta in arrivo e operazioni email quotidiane: Bozza risposte nel tuo tono, archivia thread di scarso valore e segnala le poche email che richiedono veramente attenzione ogni mattina.
Follow-up vendite in entrata: Rispondi a nuovi lead, bozza attività di sensibilizzazione e traccia i passaggi di consegne, escalando a un umano quando i messaggi o le offerte sono sensibili.
Finanza e operazioni: sollecito fatture e approvazioni: Monitora i pagamenti falliti, segui le fatture scadute e indirizza rimborsi/aggiustamenti per un'approvazione esplicita prima dell'esecuzione.
Automazione del supporto clienti: Gestisci le richieste di supporto comuni, raccogli il contesto e bozza le risposte mentre scali i casi limite o le azioni rischiose per la revisione.
Reporting agenzia e aggiornamenti clienti: Compila report e aggiornamenti ricorrenti in base a una pianificazione, quindi richiedi l'approvazione prima di inviare esternamente ai clienti.
Workflow di back-office e-commerce: Elabora attività di ordine/amministrazione di routine, segnala scorte basse o anomalie e metti in pausa per la conferma umana su modifiche ad alto impatto.
Vantaggi
Bassa barriera all'ingresso: configurazione senza codice rivolta a non ingegneri.
Forte visibilità/controllo: dashboard live più approvazioni umane per passaggi sensibili.
Strategia di modello flessibile: supporta più LLM e ti consente di portare le tue sottoscrizioni/chiavi.
Isolamento per impostazione predefinita: server privato dedicato per ogni spazio di lavoro riduce i problemi di "noisy-neighbor" e di mescolamento dei dati.
Svantaggi
L'auto-hosting non è ancora disponibile (elencato come "presto"), il che potrebbe limitare le opzioni di distribuzione per alcuni team.
Gli agenti autonomi richiedono comunque supervisione e buone regole; una configurazione errata può portare ad azioni errate nonostante i gate di approvazione.
I prezzi includono limiti per piano (agenti, posti, server inclusi/utilizzo del modello), il che potrebbe limitare la scalabilità senza aggiornamenti.
Come usare Rerun
1) Installa il Rerun Viewer (rerun-cli): Scegli un metodo di installazione: (a) Scarica il binario rerun-cli per la tua piattaforma dagli artefatti della GitHub Release, (b) tramite Cargo: `cargo binstall rerun-cli` (consigliato per i binari) o `cargo install rerun-cli --locked` (compila dal sorgente; richiede Rust 1.92+), o (c) tramite Snap (mantenuto dalla comunità): `snap install rerun`. Dopo l'installazione, esegui `rerun` per avviare il Viewer.
2) Installa un SDK per la tua lingua (Python/C++/Rust): Dopo aver installato l'SDK per la tua lingua, configura un progetto che dipenda da Rerun. Scegli l'SDK della lingua che desideri (Python include il Viewer; sono disponibili anche C++ e Rust). Assicurati che la versione del tuo SDK corrisponda alla versione del Viewer perché il formato dei dati non è stabile tra le diverse versioni.
3) Crea una registrazione e salvala in un file .rrd (esempio: Python): Registra i dati in un flusso di registrazione e salvalo come file `.rrd`. Esempio di pattern dalla documentazione: crea un `RecordingStream`, chiama `save("run-1.rrd")`, imposta il tempo (es. `set_time("step", sequence=t)`) e `log(...)` i dati ad ogni passo.
4) Apri una registrazione nel Viewer: Avvia il Viewer con `rerun` e apri il file `.rrd` che hai creato. Puoi anche passare un percorso di file per aprirlo direttamente (la documentazione nota: "rerun avvia il Viewer. Passa un file per aprirlo direttamente").
5) Carica un layout blueprint esistente da un file (utile per gli utenti Rust/C++): Se hai un file blueprint creato in precedenza (es. salvato dal Viewer o creato con l'SDK Python), puoi caricarlo programmaticamente usando `log_file_from_path`. Esempio dalla documentazione: inizializza/avvia il viewer, quindi `rr.log_file_from_path(path_to_rrd)` e `rr.log_file_from_path(path_to_rbl)` per applicare il blueprint.
6) (Opzionale) Usa un workflow Catalog per query/training multi-registrazione: Il catalogo di Rerun organizza le registrazioni come segmenti interrogabili. Workflow descritto nella documentazione: (1) registra/converti i dati in `.rrd`, (2) avvia un server di catalogo (o connettiti a Rerun Hub), (3) registra il `.rrd` come segmento, quindi (4) visualizza e interroga le registrazioni, e (5) connetti un Dataloader per generare batch di training.
7) Compila dal sorgente usando Pixi (se hai bisogno di una build di sviluppo): Se vuoi compilare dal sorgente, fallo all'interno dell'ambiente Pixi (le fonti lo menzionano come il percorso più semplice). Le nightly dev wheels dalla testa di `main` sono anche disponibili tramite il tag di prerelease di GitHub.
8) Compila la documentazione API C++ localmente (contributori): La documentazione API C++ è costruita con Doxygen e ospitata su GitHub. Per compilarla localmente, esegui: `pixi run -e cpp cpp-docs`.
9) Risolvi un problema comune di configurazione della build PyO3 (build Rust/Python): Se vedi un errore come "failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE… failed to open PyO3 config file …/rerun_py/pyo3-build.cfg: No such file or directory", indica che il file di configurazione PyO3 previsto manca a quel percorso. Assicurati che il file esista o che il tuo ambiente punti `PYO3_CONFIG_FILE` alla posizione corretta.
FAQ di Rerun
Rerun è una piattaforma per la creazione, l'esecuzione, il monitoraggio e la condivisione di agenti AI autonomi. Descrivi il compito, connetti strumenti/modelli e gli agenti eseguono il lavoro mentre tu puoi osservare le esecuzioni, i log e le metriche da una dashboard.
Video di Rerun
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