웹하운드
Webhound
자연어 지시만으로 웹 전체를 탐색해 구조화된 데이터셋과 출처 인용 리서치 보고서를 자동 생성하는 AI 에이전트
유료webLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기webhound.ai
타블로 AI와(과) 비교하기웹하운드 대안 모아보기소개
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 기능
- 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 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- Webhound는 수동으로 웹 데이터를 수집하는 데 드는 시간과 노력을 크게 절약해 주며, 복잡한 코딩 없이 자연어 지시만으로 웹에서 필요한 정보를 추출하고 구조화된 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 추출된 모든 데이터에는 원본 소스 링크가 함께 제공되어 정보의 신뢰성을 높이고 팩트 체크를 용이하게 합니다. 또한, 예산에 따라 몇 분에서 며칠까지 장시간 실행되는 자율적인 AI 에이전트로서, 심층적인 웹 리서치와 데이터 수집을 가능하게 하며, 구조화된 데이터셋뿐만 아니라 인용된 연구 보고서 형태로도 결과물을 제공합니다. 구독 방식이 아닌 세션별 예산을 설정하는 종량제(pay-as-you-go) 요금 모델을 채택하여 사용자가 비용을 유연하게 제어할 수 있습니다.
- 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
- Webhound는 대규모의 포괄적인 데이터셋보다는 사일로화된 소스에서 중간 규모의 데이터셋을 수집하는 데 더 적합하며, 대량 수집에는 약점을 보입니다. 일부 사용자들은 초기 데이터 검색 속도에 대해 기대를 충족하지 못했다고 언급했으며, 20분 동안 알려진 데이터의 3%만 찾았다는 사례도 있었습니다 (다만, 추출에 몇 시간이 걸릴 수 있다고 명시되어 있음). 사용자 인터페이스에서 '소스' 표시 방식이 혼란스러울 수 있어, 사용자들이 CSV로 다운로드하여 Google Sheets에서 직접 편집하는 것을 선호하는 경우가 있습니다. 초기 버전에서는 세션당 비용이 높고(1100달러 이상) 무한 루프에 빠지는 문제가 있었으나, 다중 에이전트 시스템 도입으로 개선되었습니다. 현재 아키텍처는 속성에 따라 1,000~5,000행 정도에서 한계에 도달하며, 더 나은 확장을 위한 아키텍처 개선이 진행 중입니다.
- 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
가격 정보
유료시작 가격: $1 pay-as-you-go research budget
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.
정보 확인일:
활용 사례
- 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
대상 사용자
데이터 분석가 및 시장 리서처비즈니스 전략가 및 투자 전문가코딩 없이 웹 데이터를 수집하려는 마케터 및 비개발자ML 학습 데이터셋이 필요한 AI 개발자
연동 서비스
Google SheetsWebhooks
태그
데이터 분석노코드/로우코드브라우저 확장API개인용엔터프라이즈마케팅
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-04-28 Webhound가 채팅 중심 인터페이스에서 다시 작성(composer) 중심 홈 화면으로 전환했습니다.
- 2026-04-23 Webhound 리서치 기능에 LaTeX 수식 렌더링 지원과 DOI 룩업 폴백 기능이 추가되었습니다.
- 2026-04-22 Webhound가 세션 최소 요금을 인상했습니다. Pro 보고서 $10, Pro 데이터셋 $5, Flash 보고서 $2, Flash 데이터셋 $1로 조정되었습니다.
- 2026-04-18 모든 주장에 대해 도구 체인을 표시하고 각 셀에 출처 추적(Trace) 기능이 추가되었습니다. 검색, 페이지 방문, 코드 실행까지 전체 과정을 확인할 수 있습니다.
- 2026-04-16 Webhound가 소스 표시 개선, 실시간 연구 가이던스, 어셈블리 버전 관리, LinkedIn 프로필 지원, 15개 이상 플랫폼 스크래퍼 추가 등 리서치 품질 개선 업데이트를 발표했습니다.
- 2026-04-10 Webhound가 연구 세션을 영구 URL이 있는 버전 관리 아티팩트로 게시할 수 있는 Publications 기능을 출시했습니다. 4단계 라이선스, 불변 버전 히스토리, 원클릭 포킹이 지원됩니다.
- 2026-02-25 Webhound가 Plan, Agent 모드에 더해 간단한 Q&A를 위한 새로운 Ask 모드를 도입하고 모드 명칭을 정리했습니다.
- 2026년 1월 30일, 예산 기반 심층 리서치 에이전트 'Webhound Reports'를 출시하였습니다. 모든 주장에 원본 소스 링크와 도구 호출 내역이 포함된 감사 추적을 제공합니다.
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