Raindrop란 무엇인가요?

Raindrop는 AI 에이전트의 오작동과 개인정보 유출을 실시간 감지하고 관리하는 LLM 전용 관측성 플랫폼.

Raindrop는 어떤 상황에서 사용하나요?

Raindrop는 에러 메시지 없이 잘못된 정보를 제공하는 AI 에이전트 상황 추적, 프롬프트 수정 후 실제 사용자 환경에서 성능 A/B 테스트, 수백만 건의 대화 로그에서 특정 불만 패턴 자연어 검색 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Raindrop의 주요 기능은 무엇인가요?

Raindrop의 핵심 기능으로는 자연어 기반 딥 서치(Deep Search) 이슈 추적, 프로덕션 A/B 테스트(Experiments) 스위트, 에이전트 실행 궤적(Trajectories) 시각화 등이 있습니다.

레인드롭

Raindrop

AI 에이전트의 오작동과 개인정보 유출을 실시간 감지하고 관리하는 LLM 전용 관측성 플랫폼

부분 무료webmobiledesktopLLM 기반

웹사이트 방문하기raindrop.ai

검증된 사실

라이브 가격: Free · 무료2026-06-20 확인
최근 변경: 2026-06-03 Raindrop이 AI 에이전트의 프로덕션 장애를 자동으로 감지·분석하고 수정 사항을 검증하는 'Raindrop 2.0: Self-Healing Agents'를 출시했습니다. 코딩 에이전트가 직접

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: 월 $65라이브 확인 2026-06-20

Starter 플랜은 월 $65부터 시작하며 AI 에이전트의 이슈 감지 및 슬랙 알림 기능을 제공한다. Pro 플랜은 월 $350으로 심층 연구 및 실험 플랫폼 기능이 추가된다. 엔터프라이즈 플랜은 별도 문의를 통해 커스텀 통합 및 알림 설정을 지원한다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

버전 업데이트2026-05-14
Raindrop, 오픈소스 로컬 디버거 'Workshop' 출시
Raindrop가 2026년 5월 14일 AI 에이전트의 모든 토큰·툴콜·결정을 로컬 SQLite와 대시보드로 스트리밍하는 MIT 라이선스 오픈소스 디버깅·평가 도구 Workshop을 출시했다고 발표했습니다.
근거: VentureBeat 보도(2026-05-14)에 따르면 Raindrop가 로컬 디버거·평가 도구 Workshop을 오픈소스로 출시했습니다.
투자2025-12-01
Raindrop, Lightspeed 주도 시드 1,500만 달러 유치
AI 에이전트 모니터링 플랫폼 Raindrop이 2025년 12월 1일 Lightspeed Venture Partners 주도로 Figma Ventures·Vercel Ventures·YC 등이 참여한 1,500만 달러 시드 투자를 유치했습니다.
근거: PR Newswire·Raindrop 공식 블로그(2025-12-01)에 따르면 Raindrop이 Lightspeed 주도 시드 1,500만 달러를 유치해 'AI 에이전트용 Sentry' 구축을 목표로 합니다.

소개AI 요약

Raindrop.ai는 AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션을 위한 Sentry 스타일의 모니터링 및 관측성 플랫폼입니다. 기존 APM이 잡지 못하는 AI의 논리적 오류, 나태함, 문맥 망각 등 침묵의 실패를 감지하는 데 특화되어 있으며, 자연어 검색 기술과 프로덕션 A/B 테스트 기능을 통해 엔지니어가 이슈의 근본 원인을 신속하게 파악하고 모델 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 2025년 12월 Lightspeed Venture Partners 주도의 $15M 시드 펀딩을 완료했습니다.

활용 워크플로우

입력

LLM API 트레이스 (OpenAI, Anthropic, Gemini 등)Vercel AI SDK 및 전용 SDK 통합 데이터사용자 피드백 신호 (좋아요/싫어요, 재생성 버튼 클릭)에이전트 도구 호출(Tool Call) 및 외부 API 응답 로그

레인드롭

PII Guard를 통한 클라이언트 사이드 민감 정보 자동 비식별화Gemini 2.5 Flash 기반의 자연어 딥 서치(Deep Search) 인덱싱에이전트 궤적(Trajectories) 분석을 통한 추론 단계별 시각화사용자 좌절, 답변 거부, 모델 나태함 등의 '침묵의 실패' 감지

출력

실시간 Slack/Jira 이슈 경보 및 일일 요약 보고서비식별 처리된 보안 준수(SOC 2 Type II) 대화 트레이스모델 및 프롬프트 버전별 프로덕션 A/B 테스트 결과 리포트이슈 패턴별 클러스터링 및 근본 원인 분석 데이터

딥 리서치(Deep Research) 워크플로우

수백만 개의 과거 이벤트에서 특정 오류 패턴(예: '웹사이트 미학에 대한 불만')을 자연어로 검색하고 피드백을 통해 분류 모델을 정제합니다.

프로덕션 실험(Experiments)

실제 운영 환경에서 프롬프트나 모델을 업데이트했을 때, 기존 버전과 비교하여 성능 저하나 이슈 발생률 변화를 A/B 테스트로 검증합니다.

자동 신호 탐지(Signals)

사용자가 명시적으로 보고하지 않아도 시스템이 스스로 '문맥 망각'이나 '비논리적 답변' 등을 감지하여 실시간 알림을 발송합니다.

핵심 차별점: 수백만 개의 프로덕션 데이터에서 '나태함'이나 '문맥 망각' 같은 AI 특유의 침묵의 실패를 자연어로 검색하고 즉시 디버깅할 수 있는 AI 에이전트 전용 모니터링 허브입니다.