我需要會寫程式碼才能使用 Rerun 嗎？

不需要。Rerun 強調「永不寫程式碼」，其設計宗旨是讓您透過描述工作而非編寫程式碼來建構代理。

我如何監控我的代理正在做什麼？

Rerun 提供即時儀表板，顯示代理狀態、執行日誌、步驟、代幣使用量和其他指標，讓您可以即時查看代理正在做什麼。

我可以在代理執行敏感操作之前要求批准嗎？

是的。Rerun 支援人工審批：當即將發生敏感事件（例如，發送退款或其他關鍵操作）時，代理可以暫停並請求您的批准，然後在您批准後恢復。

代理是持續運作的，還是我每次都必須手動啟動它們？

代理可以是持續運作和事件驅動的。Rerun 將它們定位為自動喚醒（例如，每天早上、當電子郵件到達或當某些事情發生變化時），而不是要求您按下執行按鈕。

我可以使用 Rerun 哪些 AI 模型？我可以帶上自己的金鑰/訂閱嗎？

Rerun 支援多種模型供應商（包括 Claude、ChatGPT 和 Gemini，以及網站上列出的其他供應商）。您可以使用計劃中包含的模型（無需金鑰）或連接您自己的訂閱/API 金鑰或本地模型，Rerun 不會限制使用量。

我的工作區是如何託管和隔離的？

每個工作區在雲端都有自己的專用伺服器（「私人空間」），只運行您的代理，與其他工作區隔離（專用 CPU 和記憶體，無共享租用）。

Rerun 的費用是多少？

Rerun 列出了月度計劃，包括 Solo（每月 34 美元）、Team（每月 74 美元）和 Scale（每月 94 美元），以及透過銷售提供的企業選項。計劃因代理限制、席位、包含的私人伺服器和包含的模型使用量而異。

Rerun

WebsiteNo-Code & Low-Code

Rerun 是一個無程式碼平台，用於建置、運行和監控 AI 代理，具有持續運作的自動化、人工審批以及用於全面查看運行、日誌和指標的即時儀表板。

訪問網站

宣傳此工具

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

概覽
影片
替代方案

產品資訊

更新時間：2026年07月23日

什麼是 Rerun

Rerun (rerun.build) 是一款 AI 代理產品，旨在讓非工程師和團隊也能輕鬆實現自主自動化。您無需管理提示、伺服器和脆弱的整合，只需描述您想要完成的任務，連接您偏好的工具和模型（或使用 Rerun 託管的模型），然後透過清晰的儀表板監控一切。該平台強調簡潔性（「無程式碼」）、透明度（沒有黑箱操作）和控制（代理在執行敏感操作前會暫停以等待批准）。

Rerun 的主要功能

Rerun 是一個無程式碼平台，用於建立和操作持續運作的 AI 代理，您可以即時監控這些代理。您只需描述任務、連接工具和模型，代理就會根據觸發器（時間、電子郵件、變更）自主運行，將工作交給其他代理，並在執行敏感操作前暫停以等待人工批准。它提供了一個可讀的儀表板，包含運行日誌、指標、代幣使用情況和交接，支援多個 LLM 提供商（或您自己的金鑰/本地模型），並在雲端專用、隔離的「私人空間」伺服器中運行每個工作區（計劃提供自託管）。

無程式碼代理建立: 透過描述工作來建立代理——無需提示、命令列或繁重的工程設定。

持續運作、事件驅動的自動化: 代理會根據排程、傳入電子郵件或檢測到的變更自動「喚醒」——無需手動運行按鈕。

人工參與批准: 對於敏感操作（例如，付款、客戶電子郵件），代理會在繼續之前暫停並請求批准（應用程式內或透過 Slack）。

即時監控與可觀察性: 即時儀表板顯示每次運行、步驟、代幣使用情況、狀態和日誌，因此代理行為不再是黑盒子。

自帶或包含的模型: 使用計劃中包含的 Rerun 託管模型，或連接您自己的訂閱/API 金鑰（以及潛在的本地模型）跨多個提供商。

專用私人工作區伺服器: 每個工作區都在其自己的隔離雲端機器上運行，配有專用 CPU/RAM；自託管被標記為「即將推出」。

Rerun 的使用案例

收件箱分類和日常電子郵件操作: 以您的語氣起草回覆，歸檔低價值郵件，並標記每天早上真正需要關注的幾封電子郵件。

入站銷售跟進: 回覆新潛在客戶，起草外展信件，並追蹤交接情況——當訊息或報價敏感時，升級給人工處理。

財務與營運：發票催收和批准: 監控失敗的付款，跟進逾期發票，並在執行前將退款/調整路由以進行明確批准。

客戶支援自動化: 處理常見的支援請求，收集上下文，並起草回覆，同時將邊緣案例或有風險的操作升級以供審查。

代理機構報告和客戶更新: 按計劃編譯定期報告和更新，然後在外部發送給客戶之前請求批准。

電子商務後台工作流程: 處理日常訂單/管理任務，標記庫存不足或異常情況，並在高影響變更時暫停以等待人工確認。

優點

入門門檻低：針對非工程師的無程式碼設定。

強大的可見性/控制：即時儀表板加上敏感步驟的人工批准。

靈活的模型策略：支援多個 LLM 並允許您自帶訂閱/金鑰。

預設隔離：每個工作區的專用私人伺服器減少了吵雜鄰居和數據混合的擔憂。

缺點

自託管尚未推出（列為「即將推出」），這可能會限制某些團隊的部署選項。

自主代理仍需要監督和良好的規則；儘管有批准門檻，錯誤配置仍可能導致不正確的操作。

定價包含按計劃的限制（代理、席位、包含的伺服器/模型使用量），這可能會在不升級的情況下限制擴展。

如何使用 Rerun

1) 安裝 Rerun Viewer (rerun-cli): 選擇一種安裝方法：(a) 從 GitHub Release artifacts 下載適用於您平台的 rerun-cli 二進位檔，(b) 透過 Cargo：`cargo binstall rerun-cli`（建議用於二進位檔）或 `cargo install rerun-cli --locked`（從原始碼建置；需要 Rust 1.92+），或 (c) 透過 Snap（社群維護）：`snap install rerun`。安裝後，執行 `rerun` 啟動 Viewer。

2) 為您的語言安裝 SDK (Python/C++/Rust): 為您的語言安裝 SDK 後，設定一個依賴 Rerun 的專案。選擇您想要的語言 SDK（Python 包含 Viewer；C++ 和 Rust 也可用）。請確保您的 SDK 版本與 Viewer 版本匹配，因為不同版本之間的資料格式不穩定。

3) 建立錄製並將其儲存到 .rrd 檔案（範例：Python）: 將資料記錄到錄製串流中，並將其儲存為 `.rrd` 檔案。文件中的範例模式：建立 `RecordingStream`，呼叫 `save("run-1.rrd")`，設定時間（例如，`set_time("step", sequence=t)`），並在每個步驟中 `log(...)` 資料。

4) 在 Viewer 中開啟錄製: 使用 `rerun` 啟動 Viewer 並開啟您建立的 `.rrd` 檔案。您也可以傳遞檔案路徑直接開啟它（文件註明：「rerun 啟動 Viewer。傳遞檔案直接開啟它」）。

5) 從檔案載入現有的藍圖佈局（適用於 Rust/C++ 使用者）: 如果您有先前建立的藍圖檔案（例如，從 Viewer 儲存或使用 Python SDK 建立），您可以使用 `log_file_from_path` 以程式方式載入它。文件中的範例：初始化/生成 Viewer，然後 `rr.log_file_from_path(path_to_rrd)` 和 `rr.log_file_from_path(path_to_rbl)` 以應用藍圖。

6) (可選) 使用 Catalog 工作流程進行多錄製查詢/訓練: Rerun 的目錄將錄製組織為可查詢的片段。文件中描述的工作流程：(1) 將資料記錄/轉換為 `.rrd`，(2) 啟動目錄伺服器（或連接到 Rerun Hub），(3) 將 `.rrd` 註冊為片段，然後 (4) 視覺化和查詢多個錄製，以及 (5) 連接 Dataloader 以生成訓練批次。

7) 使用 Pixi 從原始碼建置（如果您需要開發版本）: 如果您想從原始碼建置，請在 Pixi 環境中進行（原始碼提到這是簡單的方法）。GitHub 預發布標籤也提供 `main` 頭部的夜間開發版本。

8) 本地建置 C++ API 文件（貢獻者）: C++ API 文件使用 Doxygen 建置並託管在 GitHub 上。要在本地建置它們，請執行：`pixi run -e cpp cpp-docs`。

9) 排除常見的 PyO3 建置配置問題 (Rust/Python 建置): 如果您看到類似「failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE… failed to open PyO3 config file …/rerun_py/pyo3-build.cfg: No such file or directory」的錯誤，這表示該路徑缺少預期的 PyO3 配置檔案。請確保該檔案存在或您的環境將 `PYO3_CONFIG_FILE` 指向正確的位置。