클라우드플레어 레이더 리서처: 누구나 일상 언어로 글로벌 인터넷 데이터를 묻는다

내부 작동 방식

레이더 리서처는 전적으로 클라우드플레어 자체 개발자 플랫폼 위에 구축되어, 회사 스택의 '개밥 먹기(dogfooding)' 쇼케이스 역할을 합니다. 시스템의 각 부분이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

• 세션 관리: 클라우드플레어 에이전츠 SDK(Cloudflare Agents SDK)를 실행하는 클라우드플레어 워커(Cloudflare Worker)가 각 대화를 처리합니다. 각 세션은 자체 SQLite 데이터베이스를 가진 상태 저장형 듀러블 오브젝트(Durable Object)로, 사용자가 페이지를 떠나더라도 채팅 기록을 보존하고 응답을 스트리밍합니다 .
• AI 모델: 핵심 추론은 워커스 AI(Workers AI)에서 Kimi K2.7과 같은 오픈 모델을 실행하여 구동됩니다. 이 모델은 자연어 질문을 데이터 조사로 변환합니다. 즉, 관련 레이더 데이터셋을 조회하고, 인터랙티브 차트(꺾은선 그래프, 지도, 히스토그램 등)를 생성하며, 발견된 내용을 평이한 언어로 요약합니다 .
• 사이드 태스크: 더 작고 빠른 모델이 대화 제목 작성, 후속 질문 제안 같은 주변 작업을 처리하여 주 응답 속도를 늦추지 않습니다 .
• 컨텍스트 인식: 이 도구는 현재 날짜와 시간은 물론 기본 연결 컨텍스트(IP 위치, 네트워크)를 전달받아 위치별 맞춤 답변을 제공할 수 있습니다 .

모든 정보는 레이더의 API를 통해 제공되므로, 기반 LLM이 추측성 출력을 생성하는 대신 실제 검증 가능한 데이터에 의존하도록 설계되었습니다 .

더 넓은 맥락: 에이전츠 위크와 WebMCP

레이더 리서처는 클라우드플레어의 에이전츠 위크(Agents Week) 기간 중 출시되었습니다. 이는 클라우드플레어 개발자 플랫폼 위에 구축된 AI 에이전트를 집중 조명하는 회사 차원의 이벤트입니다 . 전체 도구는 워커스, 듀러블 오브젝트, 워커스 AI, AI 게이트웨이, R2 스토리지, 그리고 클라우드플레어의 데이터 레이어 위에서 실행되며, 이는 모든 개발자가 자신만의 AI 에이전트를 구축하는 데 사용할 수 있는 동일한 도구를 보여줍니다 .

같은 날, 클라우드플레어는 레이더에 WebMCP 지원도 활성화했습니다. WebMCP는 브라우저 기반 AI 에이전트가 HTML을 스크래핑하는 대신 페이지의 도구를 직접 발견하고 호출할 수 있게 해주는 새로운 웹 표준입니다. 이로 인해 레이더는 에이전트 준비 상태(agent-ready)가 되었으며, 이는 자체 에이전트 준비 검사를 통과했음을 의미합니다. 이는 클라우드플레어가 자사 속성을 인간과 자율 AI 에이전트 모두가 접근할 수 있도록 만들겠다는 의지를 보여줍니다 .

데이터 접근의 의미

레이더 리서처는 가장 방대한 공개 인터넷 측정 데이터 저장소 중 하나에 대한 진입 장벽을 낮췄습니다. 이전에는 클라우드플레어 레이더에서 인사이트를 추출하려면 복잡한 시각화 도구를 탐색하고, API 엔드포인트를 이해하거나, 데이터셋을 수동으로 필터링해야 했습니다. 이제 지역적 장애를 취재하는 기자나 트래픽 이상을 조사하는 네트워크 운영자는 질문만 하면 지원 차트와 함께 답변을 얻을 수 있습니다 .

이 도구는 기본 차트, 데이터셋, 쿼리 추적에 대한 접근 권한도 유지하므로, 사용자는 여전히 결과를 확인하고 더 깊이 파고들 수 있습니다 . 결론은 클라우드플레어 네트워크와 관련 데이터 소스가 관찰할 수 있는 범위 내에서 제공됩니다 .