Rerun을 사용하려면 코딩 방법을 알아야 합니까?

아니요. Rerun은 "코드는 전혀 사용하지 않습니다"를 강조하며 코드를 작성하는 대신 작업을 설명하여 에이전트를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

에이전트가 무엇을 하는지 어떻게 모니터링합니까?

Rerun은 에이전트 상태, 실행 로그, 단계, 토큰 사용량 및 기타 지표를 보여주는 라이브 대시보드를 제공하므로 에이전트가 실시간으로 무엇을 하는지 확인할 수 있습니다.

에이전트가 민감한 작업을 수행하기 전에 승인을 요구할 수 있습니까?

예. Rerun은 Human-in-the-loop 승인을 지원합니다. 민감한 작업이 발생하려고 할 때(예: 환불 전송 또는 기타 중요한 작업) 에이전트가 일시 중지하고 승인을 요청한 다음 승인 후 다시 시작할 수 있습니다.

에이전트가 계속 실행됩니까, 아니면 매번 수동으로 시작해야 합니까?

에이전트는 항상 켜져 있고 이벤트 기반일 수 있습니다. Rerun은 실행 버튼을 누를 필요 없이 자동으로 깨어나도록(예: 매일 아침, 이메일 도착 시 또는 변경 사항 발생 시) 에이전트를 배치합니다.

Rerun에서 어떤 AI 모델을 사용할 수 있습니까? 자체 키/구독을 가져올 수 있습니까?

Rerun은 여러 모델 공급자(사이트에 나열된 Claude, ChatGPT, Gemini 등 포함)를 지원합니다. 플랜에 포함된 모델을 사용하거나(키 필요 없음) 자체 구독/API 키 또는 로컬 모델을 연결하여 Rerun에서 사용량 제한 없이 사용할 수 있습니다.

내 작업 공간은 어떻게 호스팅되고 격리됩니까?

각 작업 공간은 클라우드에 자체 전용 서버("개인 공간")를 가지며, 이 서버는 다른 작업 공간과 격리되어 사용자 에이전트만 실행합니다(전용 CPU 및 메모리, 공유 테넌시 없음).

Rerun

WebsiteNo-Code & Low-Code

Rerun은 항상 작동하는 자동화, Human-in-the-loop 승인, 실행, 로그 및 메트릭 전반에 걸쳐 완벽한 가시성을 제공하는 라이브 대시보드를 통해 AI 에이전트를 구축, 실행 및 모니터링하는 노코드 플랫폼입니다.

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https://rerun.build/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Jul 23, 2026

Rerun이란?

Rerun(rerun.build)은 비엔지니어와 팀이 자율 자동화에 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 AI 에이전트 제품입니다. 프롬프트, 서버 및 취약한 통합을 관리하는 대신, 원하는 작업을 설명하고, 선호하는 도구 및 모델을 연결(또는 Rerun 호스팅 모델 사용)한 다음, 명확한 대시보드에서 모든 것을 모니터링합니다. 이 플랫폼은 단순성("코드 없음"), 투명성(블랙박스가 없음), 제어(에이전트는 중요한 작업 전에 승인을 위해 일시 중지됨)를 강조합니다.

Rerun의 주요 기능

Rerun은 실시간으로 모니터링할 수 있는 상시 AI 에이전트를 구축하고 운영하기 위한 노코드 플랫폼입니다. 작업을 설명하고, 도구와 모델을 연결하면 에이전트가 트리거(시간, 이메일, 변경 사항)에 따라 자율적으로 실행되고, 다른 에이전트에게 작업을 인계하며, 민감한 작업을 수행하기 전에 사람의 승인을 위해 일시 중지됩니다. 실행 로그, 지표, 토큰 사용량 및 인계가 포함된 읽기 쉬운 대시보드를 제공하고, 다양한 LLM 공급자(또는 자체 키/로컬 모델)를 지원하며, 각 작업 공간을 클라우드의 전용 격리된 '개인 공간' 서버에서 실행합니다(자체 호스팅 예정).

노코드 에이전트 생성: 작업을 설명하여 에이전트를 구축합니다. 프롬프트, 명령줄 또는 엔지니어링 중심의 설정이 필요 없습니다.

상시, 이벤트 기반 자동화: 에이전트는 일정, 수신 이메일 또는 감지된 변경 사항에 따라 자동으로 '깨어납니다'. 수동 실행 버튼이 필요 없습니다.

Human-in-the-loop 승인: 민감한 작업(예: 결제, 클라이언트 이메일)의 경우, 에이전트는 진행하기 전에 일시 중지하고 승인(앱 내 또는 Slack을 통해)을 요청합니다.

실시간 모니터링 및 관찰 가능성: 실시간 대시보드는 모든 실행, 단계, 토큰 사용량, 상태 및 로그를 보여주므로 에이전트 동작이 블랙박스가 아닙니다.

자체 모델 사용 또는 포함된 모델: 플랜에 포함된 Rerun 호스팅 모델을 사용하거나, 여러 공급자에서 자체 구독/API 키(및 잠재적으로 로컬 모델)를 연결할 수 있습니다.

전용 개인 작업 공간 서버: 각 작업 공간은 전용 CPU/RAM을 갖춘 자체 격리된 클라우드 머신에서 실행됩니다. 자체 호스팅은 '곧' 제공될 예정입니다.

Rerun의 사용 사례

받은 편지함 분류 및 일일 이메일 작업: 매일 아침 당신의 어조로 답장을 작성하고, 가치 낮은 스레드를 보관하며, 진정으로 주의가 필요한 몇몇 이메일에 플래그를 지정합니다.

인바운드 영업 후속 조치: 새로운 리드에 응답하고, 아웃리치를 작성하며, 인계를 추적합니다. 메시지 또는 제안이 민감할 경우 사람에게 에스컬레이션합니다.

재무 및 운영: 송장 추적 및 승인: 실패한 결제를 모니터링하고, 연체된 송장을 추적하며, 환불/조정을 실행하기 전에 명시적인 승인을 위해 라우팅합니다.

고객 지원 자동화: 일반적인 지원 요청을 처리하고, 컨텍스트를 수집하며, 응답을 작성하는 동시에 예외적인 경우나 위험한 조치를 검토를 위해 에스컬레이션합니다.

에이전시 보고 및 클라이언트 업데이트: 일정에 따라 반복 보고서 및 업데이트를 컴파일한 다음, 클라이언트에게 외부로 보내기 전에 승인을 요청합니다.

전자상거래 백오피스 워크플로우: 일상적인 주문/관리 작업을 처리하고, 재고 부족 또는 이상 징후에 플래그를 지정하며, 영향이 큰 변경 사항에 대해 사람의 확인을 위해 일시 중지합니다.

장점

진입 장벽이 낮음: 비엔지니어를 위한 노코드 설정.

강력한 가시성/제어: 실시간 대시보드와 민감한 단계에 대한 사람의 승인.

유연한 모델 전략: 여러 LLM을 지원하고 자체 구독/키를 가져올 수 있습니다.

기본적으로 격리: 작업 공간당 전용 개인 서버는 '시끄러운 이웃' 및 데이터 혼합 문제를 줄입니다.

단점

자체 호스팅은 아직 사용할 수 없으며('곧'으로 표시됨), 일부 팀의 배포 옵션을 제한할 수 있습니다.

자율 에이전트는 여전히 감독과 좋은 규칙이 필요합니다. 잘못된 구성은 승인 게이트에도 불구하고 잘못된 조치로 이어질 수 있습니다.

가격에는 플랜별 제한(에이전트, 좌석, 포함된 서버/모델 사용량)이 포함되어 있어 업그레이드 없이는 확장이 제한될 수 있습니다.

Rerun 사용 방법

1) Rerun Viewer (rerun-cli) 설치: 설치 방법 중 하나를 선택하십시오: (a) GitHub Release 아티팩트에서 플랫폼에 맞는 rerun-cli 바이너리 다운로드, (b) Cargo를 통해: `cargo binstall rerun-cli` (바이너리 권장) 또는 `cargo install rerun-cli --locked` (소스에서 빌드; Rust 1.92+ 필요), 또는 (c) Snap을 통해 (커뮤니티 유지 관리): `snap install rerun`. 설치 후 `rerun`을 실행하여 Viewer를 시작하십시오.

2) 언어용 SDK 설치 (Python/C++/Rust): 언어용 SDK를 설치한 후 Rerun에 종속된 프로젝트를 설정하십시오. 원하는 언어 SDK를 선택하십시오 (Python에는 Viewer가 포함되어 있으며, C++ 및 Rust도 사용 가능합니다). 데이터 형식이 버전마다 안정적이지 않으므로 SDK 버전이 Viewer 버전과 일치하는지 확인하십시오.

3) 녹화를 생성하고 .rrd 파일로 저장 (예: Python): 데이터를 녹화 스트림에 기록하고 `.rrd` 파일로 저장하십시오. 문서의 예시 패턴: `RecordingStream`을 생성하고, `save("run-1.rrd")`를 호출하고, 시간(예: `set_time("step", sequence=t)`)을 설정하고, 각 단계에서 데이터를 `log(...)`합니다.

4) Viewer에서 녹화 열기: `rerun`으로 Viewer를 시작하고 생성한 `.rrd`를 엽니다. 파일 경로를 전달하여 직접 열 수도 있습니다 (문서 참고: “rerun은 Viewer를 시작합니다. 파일을 전달하여 직접 엽니다”).

5) 파일에서 기존 청사진 레이아웃 로드 (Rust/C++ 사용자에게 유용): 이전에 생성된 청사진 파일(예: Viewer에서 저장했거나 Python SDK로 생성한 파일)이 있는 경우 `log_file_from_path`를 사용하여 프로그래밍 방식으로 로드할 수 있습니다. 문서의 예시: 뷰어를 초기화/생성한 다음 `rr.log_file_from_path(path_to_rrd)` 및 `rr.log_file_from_path(path_to_rbl)`을 사용하여 청사진을 적용합니다.

6) (선택 사항) 다중 녹화 쿼리/학습을 위한 카탈로그 워크플로우 사용: Rerun의 카탈로그는 녹화를 쿼리 가능한 세그먼트로 구성합니다. 문서에 설명된 워크플로우: (1) 데이터를 `.rrd`로 기록/변환, (2) 카탈로그 서버 시작 (또는 Rerun Hub에 연결), (3) `.rrd`를 세그먼트로 등록, (4) 녹화 전반에 걸쳐 시각화 및 쿼리, (5) Dataloader를 연결하여 학습 배치 생성.

7) Pixi를 사용하여 소스에서 빌드 (개발 빌드가 필요한 경우): 소스에서 빌드하려면 Pixi 환경 내에서 수행하십시오 (소스에서 이를 쉬운 경로로 언급합니다). `main`의 헤드에서 야간 개발 휠도 GitHub 사전 릴리스 태그를 통해 사용할 수 있습니다.

8) C++ API 문서 로컬에서 빌드 (기여자): C++ API 문서는 Doxygen으로 빌드되며 GitHub에서 호스팅됩니다. 로컬에서 빌드하려면 `pixi run -e cpp cpp-docs`를 실행하십시오.

9) 일반적인 PyO3 빌드 구성 문제 해결 (Rust/Python 빌드): “failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE… failed to open PyO3 config file …/rerun_py/pyo3-build.cfg: No such file or directory”와 같은 오류가 표시되면 해당 경로에 예상되는 PyO3 구성 파일이 없음을 나타냅니다. 파일이 존재하거나 환경이 `PYO3_CONFIG_FILE`을 올바른 위치로 가리키는지 확인하십시오.