웹하운드

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Webhound

자연어 지시만으로 웹 전체를 탐색해 구조화된 데이터셋과 출처 인용 리서치 보고서를 자동 생성하는 AI 에이전트

유료webLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기webhound.ai

검증된 사실

라이브 가격
Free · 무료2026-06-20 확인
최근 변경
2026-04-28 Webhound가 채팅 중심 인터페이스에서 다시 작성(composer) 중심 홈 화면으로 전환했습니다. 소스: https://www.webhound.ai/news 2026-04-23 Webhoun

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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웹하운드 제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

유료시작 가격: $5 free credits to start, then pay-as-you-go라이브 확인 2026-06-20

웹 리서치 및 데이터 추출을 위한 AI 에이전트로, 2025년 11월부터 구독료 없는 '사용량 기반 결제(Pay-As-You-Go)' 모델로 전환되었습니다. 신규 가입 시 $5의 무료 크레딧을 제공하며, 이후에는 구글 검색($0.0015), 페이지 방문($0.0025) 등 작업 단위별로 비용이 청구됩니다. 별도의 월간 구독료 없이 실제 사용한 만큼만 지불하면 됩니다.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Webhound는 자연어 지시만으로 웹에서 복잡한 데이터셋을 구축하거나 심층 리서치 보고서를 생성하는 자율형 AI 에이전트입니다. 병렬 검색 에이전트 플리트가 동시에 여러 소스를 수집하고, 전용 검증 에이전트가 데이터 품질과 인용 정확성을 확인합니다. 구독 없는 종량제 모델로 예산에 따라 몇 분에서 며칠까지 장시간 자율 실행이 가능합니다.

활용 워크플로우

수집 지시 및 연구 계획 (Planning)
수집 지시 및 연구 계획 (Planning)B2B 영업 리드의 자연어 요구사항 입력AI 에이전트의 데이터 스키마 자동 설계최적의 데이터 소스 및 탐색 경로 탐색검색 에이전트(Search Agents)의 병렬 작업 할당
자율형 웹 추출 (Extraction)
자율형 웹 추출 (Extraction)텍스트 기반 브라우저의 마크다운 페이지 렌더링동적 자바스크립트 및 복잡한 레이아웃 자동 해석멀티 에이전트 시스템의 실시간 웹 데이터 수집비평 에이전트(Critic Agent)의 수집 경로 실시간 교정
데이터 정제 및 검증 (Refinement)
데이터 정제 및 검증 (Refinement)Long-term Memory(메모장)를 활용한 중복 데이터 제거검증 에이전트(Validator)의 추출값 정확도 교차 검증비정형 텍스트의 구조화된 데이터셋 변환LLM 기반의 누락 데이터 추론 및 보완
데이터 배포 및 자동화 (Integration)
데이터 배포 및 자동화 (Integration)CSV, JSON, Excel 포맷 데이터 내보내기Google Sheets 실시간 동기화 및 Webhook 전송데이터셋 최신 유지를 위한 스케줄링 리프레시Webhound API를 통한 워크플로우 자동화 연동

핵심 차별점: 멀티 에이전트가 스스로 탐색 계획을 세우고 페이지를 마크다운으로 변환하여 처리함으로써, 코딩 없이도 복잡한 웹 구조에서 고순도 데이터셋을 구축하는 자율형 리서치 능력

주요 기능AI 요약

  • 병렬 멀티 에이전트 시스템(검색·비평·검증 에이전트 협업)
  • 자연어 지시 기반 자동 웹 스크래핑 및 데이터 구조화
  • 모든 결과에 원본 소스 링크 포함된 감사 추적
  • CSV·Excel·JSON 클린 데이터 내보내기
  • 중복 방지 Long-term Memory 및 스케줄링 기반 업데이트
  • 구독 없는 종량제(Pay-as-you-go) 요금 모델

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 수동 작업 없이 구조화된 데이터 세트 생성 및 내보내기
  • 경쟁사 가격 및 기능 추적 기능
  • 검색 기반 데이터 세트 생성으로 데이터 관련성 및 정확성 보장
  • 복잡한 구성이나 워크플로를 피하는 간단한 프롬프트 인터페이스
  • 예산에 따라 연구 품질을 조정할 수 있는 기능
  • 모든 결과에 대한 출처 및 링크 제공으로 신뢰성 확보

단점

  • 대규모 데이터 세트의 경우 에이전트 컨텍스트가 최대 1000-5000행에서 중단될 수 있음
  • 대규모 데이터 세트 처리를 위한 더 나은 아키텍처 작업 중
  • 초기 쿼리 및 처리량이 많을 수 있으며, 공개적으로 사용 가능한 데이터의 일부만 발견될 수 있음
  • 데이터 추출에 시간이 오래 걸릴 수 있음

활용 사례AI 요약

  • 경쟁사 가격 및 기능 변경 이력 추적
  • 특정 산업군 잠재 고객 리드 및 연락처 대량 생성
  • 시장 트렌드 분석을 위한 심층 리서치 보고서 작성
  • ML 모델 학습용 도메인 특화 데이터셋 구축
  • 투자 리서치 및 기업 정보 자동 수집

사용자 리뷰

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대안 도구

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