Rerun

워크플로를 노드 단위로 구성하지 않는다. 하고 싶은 일을 적으면 Rerun의 에이전트가 작업을 해석해 스스로 절차를 세운다. 여기가 가장 큰 시간 절약 지점이다. 장점은 속도다. 대가는 신뢰다. 에이전트의 계획에 기대는 만큼 첫 실행은 살펴봐야 한다.

워크스페이스의 각 에이전트는 오직 당신만의 전용 클라우드 컴퓨터에 산다. 그 안의 에이전트는 파일과 데이터를 공유한다. 팀, 고객, 프로젝트별로 Box에 묶어 정리한다. 덕분에 작업이 공유 인프라 밖에 남고, 고객 데이터를 다룰 때 중요해진다.

Claude나 ChatGPT 구독, 자신의 API 키, 로컬 모델을 연결하면 모델 비용은 Rerun 쪽에서 들지 않는다. 플랜에는 약간의 모델 크레딧도 포함된다. 어느 쪽이든 한 업체의 가격에 묶이지 않는다.

Gmail, Slack, Notion은 한 번의 클릭으로 연결되고, 라이브러리는 그 위에 200개가 넘는 앱을 아우른다. 빠진 도구가 있으면 직접 연결한다. 모든 MCP 서버나 API가 통하며, 익숙한 이름을 넘어서는 스택을 쓰는 팀에 중요하다.

에이전트는 영향이 큰 일을 하기 전에 멈춰서 물을 수 있다. HubSpot에 레코드 26건 만들기. 메일 한 묶음 보내기. 준비된 작업을 검토하고 승인하면 에이전트가 일을 끝낸다. 결과가 실제 시스템에 닿을 때 자동화를 믿기 쉽게 만드는 기능이다.

실행 할당량이 없다. 에이전트는 같은 월 비용으로 24시간 돈다. 지불하는 것은 용량, 즉 에이전트와 좌석이고 실행 횟수는 결코 아니다. 작업마다 계량기가 돌지 않는 AI 워크플로 자동화이며, 고빈도 작업에서 셈이 달라진다.

한 화면에 각 에이전트가 무엇을 하는지, 마지막으로 언제 돌았는지, 어떻게 성과를 냈는지가 모인다. 진행 중인 실행을 지켜본다. 로그를 읽는다. 실패가 커지기 전에 찾아낸다. 자율 에이전트를 무인으로 돌려둘 수 있게 하는 것이 바로 이것이다.

완성된 에이전트와 스킬이 라이브러리에 있어 워크스페이스로 끌어다 쓴다. 빈 설명에서 시작하는 대신 흔한 작업용으로 검증된 구성을 가져와 조정한다. 노코드 AI 에이전트를 쓰며 앞서 시작하고 싶은 팀에 좋다.