트리거.dev

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Trigger.dev

서버 관리나 타임아웃 걱정 없이 긴 호흡의 AI 에이전트와 백그라운드 작업을 코드로 구현하는 플랫폼

부분 무료cliwebdesktop오픈소스LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기trigger.dev

검증된 사실

GitHub
★ 14,975
최근 변경
2026-05-12 v4.4.6이 출시되어 캐치되지 않은 예외 발생 시 MAX_DURATION_EXCEEDED 대기 없이 즉시 실패 처리하도록 오류 핸들링이 개선되었습니다. 소스: https://trigger.dev

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

트리거.dev 제품 화면

2026-06-15 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free / $10/mo (Hobby)

무료 플랜: 월 $5 상당 사용량 + 50개 동시 실행. Pro 플랜: 월 $10부터(5명 팀원, 무제한 작업). 실행 횟수·컴퓨팅 사용량에 따라 추가 비용 발생. 오픈소스 셀프 호스팅 가능.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

  • 버전 업데이트
    Trigger.dev, v4 베타 출시 — Run Engine 2

    Trigger.dev가 2026년 4월 Run Engine 2를 포함한 v4 베타를 출시했습니다. Kubernetes·Docker 셀프호스팅을 지원하며 자동 확장·재시도·관측성을 인프라 관리 없이 제공합니다.

    근거: [APPROX_DATE] Trigger.dev Blog: 'Trigger.dev launched its v4 beta, which includes Run Engine 2, announced in April 2026' (정확 일자 미상)

  • 투자
    Trigger.dev, 1,600만 달러 시리즈 A 유치

    백그라운드 잡·AI 워크플로 플랫폼 Trigger.dev가 2025년 12월 Standard Capital(Dalton Caldwell·Paul Buchheit) 주도로 1,600만 달러 시리즈 A를 유치했습니다. Y Combinator 등 기존 투자자도 참여했습니다.

    근거: [APPROX_DATE] Trigger.dev Blog: 'Trigger.dev raises $16M Series A ... announced in December 2025' (정확 일자 미상)

소개AI 요약

Trigger.dev는 TypeScript·Python으로 완전 관리형 AI 에이전트와 워크플로우를 빌드·배포하는 플랫폼입니다. 서버 관리 없이 장기 실행 작업의 자동 재시도·큐·완전한 관측성을 제공합니다. v4.4.4(2026-04-13)에서는 작업 레벨 TTL 설정, LLM 비용 자동 계산, 멀티 프로바이더 오브젝트 스토리지, GenAI 시맨틱 컨벤션 기반 스팬 분석 등을 추가했습니다.

활용 워크플로우

입력

Trigger.dev SDK (애플리케이션 내 직접 호출)외부 서비스 Webhook (Stripe, GitHub, Supabase)예약된 Cron 스케줄링 (정기적 백그라운드 작업)Realtime API 전송 (프론트엔드 실시간 이벤트)

트리거.dev

Durable Execution (서버리스 타임아웃 없는 장기 실행)Waitpoints & Tokens (워크플로우 일시 중단 및 인간 개입 승인)Warm Starts (100-300ms 내외의 초고속 작업 시작)Real-time Status Streaming (작업 진행 상태 실시간 스트리밍)

출력

React Hooks 기반 실시간 UI 업데이트자동화된 비즈니스 결과물 (PDF 생성, 데이터 처리)외부 서비스 연동 알림 (Slack 메시지, Resend 이메일)OpenTelemetry 기반의 상세 실행 추적 로그

Human-in-the-loop (인간 승인 단계)

AI가 생성한 콘텐츠를 발행하기 전, Waitpoints를 통해 관리자의 최종 확인을 대기하고 승인 시 작업을 재개하는 경로

AI Agent Tool Orchestration

Vercel AI SDK와 통합되어 복잡한 에이전트 추론 과정을 개별 태스크로 분리하고 병렬로 실행하는 최적화 경로

Priority Queue Management

중요도가 높은 사용자 요청을 우선순위 큐에 할당하여 리소스 제한 상황에서도 먼저 처리하는 경로

핵심 차별점: 서버리스 타임아웃 제한을 완전히 제거하고, Waitpoints와 Warm Starts를 통해 TypeScript만으로 복잡한 AI 에이전트 워크플로우를 완벽히 제어할 수 있는 개발자 중심 플랫폼

주요 기능AI 요약

  • TypeScript·Python 기반 완전 관리형 AI 에이전트·워크플로우
  • 자동 재시도·큐·Human-in-the-loop 기능
  • 실시간 태스크 상태 스트리밍 및 완전한 관측성
  • Supabase·MCP 등 외부 서비스 환경변수 자동 동기화
  • 작업 레벨 TTL 및 실행 만료 제어
  • LLM 비용 자동 계산 및 ClickHouse 기반 메트릭 추적
  • OpenAI Agents SDK·Langchain 등 Python AI 라이브러리 지원

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 장기 실행 작업에 대한 시간 제한 없음
  • 자동 확장 및 관리 기능 제공
  • 간편한 AI 에이전트 인프라 제공
  • 매월 수억 개의 에이전트 실행을 30,000명 이상의 개발자들이 사용 중
  • 서버 관리 대신 지능형 AI 에이전트 구축에 집중할 수 있음
  • 안정성, 제어 및 가시성을 통해 생산 환경에서 작동하는 AI 에이전트 배포 가능

단점

  • V3 마이그레이션의 어려움
  • 간헐적인 호환성 문제 발생 가능성
  • 단순한 도구를 선호하는 사용자에게는 부적합할 수 있음

활용 사례AI 요약

  • 프로덕션 AI 에이전트 인프라 구축 및 배포
  • 장기 실행 데이터 처리 파이프라인 자동화
  • AI 워크플로우의 재시도·큐·에러 핸들링 관리
  • Human-in-the-loop가 필요한 승인 워크플로우
  • LLM 비용 추적 및 최적화

사용자 리뷰

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대안 도구

이 도구 대신 사용할 수 있는 대안