Stel een vraag over het internet, krijg een grafiek terug: Cloudflare lanceert Radar Researcher

De tool is bedoeld voor journalisten, onderzoekers en netwerkbeheerders die snel antwoorden nodig hebben over internetverkeer, storingen en netwerkkwaliteit, zonder dat ze de bestaande dashboards en datasets van Radar onder de knie hoeven te krijgen . Volgens Cloudflare-productleider Lai Yi Ohlsen is Radar Researcher ontworpen om de openbare internetmetingen van Radar eenvoudiger bevraagbaar te maken .

Hoe werkt het onder de motorkap?

Radar Researcher is volledig gebouwd op Cloudflares eigen ontwikkelplatform, wat het een mooi voorbeeld maakt van 'dogfooding': het bedrijf gebruikt zijn eigen producten. Dit is hoe het systeem in elkaar zit:

• Sessiebeheer: Een Cloudflare Worker met de Cloudflare Agents SDK beheert elk gesprek. Iedere sessie is een 'stateful Durable Object' met een eigen SQLite-database, die de chatgeschiedenis bewaart en reacties streamt, zelfs als de gebruiker de pagina verlaat .
• AI-model: De kern wordt aangedreven door Workers AI met open modellen zoals Kimi K2.7. Het model vertaalt een vraag in natuurlijke taal naar een data-onderzoek: het zoekt relevante Radar-datasets op, genereert interactieve grafieken (lijngrafieken, kaarten, histogrammen, enz.) en geeft een samenvatting van de resultaten in gewone taal .
• Bijtaken: Kleinere, snellere modellen voeren randtaken uit, zoals het schrijven van gesprekstitels en het suggereren van vervolgvragen, zodat ze de hoofdreactie niet vertragen .
• Contextbewustzijn: De tool ontvangt de huidige datum en tijd, plus basale verbindingscontext (IP-locatie, netwerk), zodat hij locatiespecifieke antwoorden kan geven .

Alle informatie wordt geleverd via de Radar-API, wat garandeert dat de onderliggende AI gebruikmaakt van echte, verifieerbare data en niet van speculatieve uitkomsten .

Grotere context: Agents Week en WebMCP

Radar Researcher werd gelanceerd tijdens Agents Week van Cloudflare, een bedrijfsbreed evenement dat AI-agents in de schijnwerpers zet die zijn gebouwd op het Cloudflare-ontwikkelplatform . De hele tool draait op Workers, Durable Objects, Workers AI, AI Gateway, R2-opslag en Cloudflares datalaag – waarmee het dezelfde tools demonstreert die elke ontwikkelaar kan gebruiken om een eigen AI-agent te bouwen .

Op dezelfde dag schakelde Cloudflare ook WebMCP-ondersteuning in op Radar. WebMCP is een opkomende webstandaard waarmee browsergebaseerde AI-agents de tools van een pagina direct kunnen ontdekken en aanroepen, in plaats van HTML te moeten schrapen. Dit maakt Radar 'agent-ready' – het doorstaat nu zijn eigen agent-gereedheidscheck – en onderstreept Cloudflares ambitie om zijn eigenschappen toegankelijk te maken voor zowel mensen als autonome AI-agents .

Wat dit betekent voor de toegang tot data

Radar Researcher verlaagt de drempel naar een van de grootste openbare verzamelingen internetmeetdata. Voorheen vereiste het onttrekken van inzichten uit Cloudflare Radar het navigeren door complexe visualisaties, het begrijpen van API-eindpunten of het handmatig filteren van datasets. Nu kan een journalist die een regionale storing verslaat of een netwerkbeheerder die verkeersafwijkingen onderzoekt, simpelweg een vraag stellen en een antwoord krijgen met ondersteunende grafieken .

De tool behoudt de toegang tot de onderliggende grafieken, datasets en query-traces, zodat gebruikers de bevindingen altijd kunnen verifiëren en er dieper in kunnen duiken . De conclusies blijven beperkt tot wat Cloudflares netwerk en gerelateerde databronnen kunnen waarnemen .