리프레시
Refresh
AI가 실제 코딩과 컴퓨터 작업을 학습하도록 강화학습 환경을 제공하는 플랫폼
유료API오픈소스
웹사이트 방문하기refresh.dev
데이터로봇와(과) 비교하기소개
Refresh는 AI 에이전트가 실제 세계의 소프트웨어와 운영 체제를 조작하는 법을 배울 수 있도록 설계된 강화학습(RL) 전문 플랫폼입니다. 하이퍼바이저 수준의 제어와 정밀한 계측을 통해 고난도 코딩 및 시스템 관리 작업을 자동화하는 모델을 구축하는 데 특화되어 있으며, 신뢰할 수 있는 에이전트 행동을 보장하기 위한 샌드박스를 제공합니다.
활용 워크플로우
입력
강화학습 모델 체크포인트(PyTorch/TensorFlow)YAML 기반 작업 시나리오 및 목표 명세도구 연동용 외부 서비스 API 자격 증명(GitHub, AWS 등)Python 기반 커스텀 보상 함수(Reward Function) 스크립트
리프레시
Docker 기반 격리된 고충실도(High-fidelity) 샌드박스 환경 가상화Agent-Computer Interface(ACI)를 통한 키보드/마우스 입력 상호작용 매핑상태 관찰(Observation) 데이터 및 실행 로그 기반 실시간 보상 산출멀티모달 시각 정보와 텍스트 로그의 동기화 및 행동 분석
출력
검증된 에이전트 행동 궤적(Trajectories) 데이터셋작업 성공률 및 경제적 가치 환산 성능 리포트프로덕션 환경 배포용 최적화 자동화 에이전트 모델사후 디버깅을 위한 단계별 실행 비디오 레코딩
자율 코딩 워크플로우
대규모 코드베이스 내 버그 수정, PR 생성 및 CI/CD 파이프라인 연동 학습 경로
UI/UX 자동화 경로
SaaS 도구 및 복잡한 웹 인터페이스 내에서 마우스와 키보드를 활용한 다단계 작업 수행 최적화
핵심 차별점: 실제 세계의 경제적 가치가 있는 작업을 완수하기 위해 하이퍼바이저 수준의 보안 샌드박스와 정밀하게 계측된 보상 신호를 결합한 전문 RL 환경입니다.
주요 기능
- 샌드박스 기반 고충실도 에뮬레이션
- 검증 가능한 보상 신호(Verifiable Rewards)
- ACI(Agent-Computer Interface) 최적화
- 대규모 병렬 환경 스케일링
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 검증 가능한 보상 신호를 제공하여 RL 모델이 성공을 환각하지 않도록 함
- Gauntlet 데이터셋이 실제 개발자 워크플로우 기반으로 합성 데이터보다 가치 있음
- 감각 기반 평가에서 엄격한 엔지니어링 메트릭으로 에이전트 테스트 표준화
- Uber AI 출신 창업자들의 기술적 인프라 수준 솔루션 제공
- 레거시 소프트웨어 탐색 등 실제 경제적 가치를 창출하는 작업에 집중
단점
- 2025년 YC 스타트업으로 현재 개발자 프리뷰 또는 출시 예정 단계
- 일반 소비자를 위한 플러그 앤 플레이 소프트웨어가 아님
- 높은 기술적 전문성이 요구되는 특화된 도구
가격 정보
유료시작 가격: 월 $29
개발자를 위한 무료 플랜을 제공하며, 유료 플랜은 월 $29부터 시작합니다. 유료 플랜에서는 더 많은 자동화 실행 횟수와 우선적인 고객 지원을 받을 수 있습니다. 기업용 대규모 도입은 별도 문의를 통해 맞춤형 견적을 받을 수 있습니다.
활용 사례
- 복잡한 소프트웨어 인터페이스 탐색
- 프로덕션 수준 코드 작성
- 컴퓨터 사용 워크플로우 자동화
대상 사용자
AI 연구소개발자
연동 서비스
GitHubGitLabJiraSlackTrelloAsanaCircleCIAWSDocker
태그
코드 생성개발자 도구API자동화
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