리서치 기반 에이전트

조사 목표를 주면 검색할 말 정하기부터 자료 수집, 분석, 보고서 작성까지 스스로 계획하고 실행하는 AI 에이전트다. 질문 하나에 답 하나를 주는 챗봇과 달리 일을 작은 단계로 나눠 차례로 처리한다. 논문 조사나 시장 자료 정리처럼 여러 곳을 찾아봐야 하는 조사를 빨리 끝내고 싶을 때 쓴다.

찾고, 보고, 다시 찾는다

에이전트는 "어떤 정보가 필요한가 → 어디서 찾을까 → 어떻게 합칠까"를 돌면서 답을 조금씩 채운다. 검색 결과가 부족하면 검색어를 바꾸거나 다른 곳을 찾아본다. 초안을 쓴 뒤 스스로 빈 곳을 짚고 다시 조사하게 만들 수도 있다.

이렇게 여러 번 반복하기 때문에 한 번 맡기면 오래 걸릴 수 있다. 실행 플랫폼 중에는 최대 8시간까지 돌릴 수 있게 해 둔 곳도 있다.

도구로 바로 쓰거나 직접 엮거나

가장 쉬운 방법은 GPT Researcher 같은 오픈소스 도구다. 주제만 넣으면 웹 검색부터 출처 고르기, 내용 정리, 보고서 작성까지 알아서 한다. 내부 위키와 최신 웹 자료를 함께 묶어야 할 때는 로컬 문서와 웹을 같이 찾게 설정하면 된다.

단계를 직접 조절하고 싶다면 LangChain이나 LangGraph로 검색 도구, 요약 단계, 보고서 작성 단계를 이어 나만의 흐름을 만든다. 실험을 설계하고 결과를 분석하는 연구 개발 일에도 같은 방식으로 가설 세우기와 검증을 반복시킬 수 있다.

범위를 좁히고 중간에 확인한다

오래 돌수록 엉뚱한 방향으로 새거나 쓸모없는 자료에 매달리기 쉽다. 처음에 조사 범위를 분명하게 정하고, 중요한 단계마다 사람이 방향을 확인하는 지점을 두는 게 좋다.

모은 정보를 그대로 믿으면 지어낸 내용이 보고서에 섞일 수 있다. 결과에 출처를 항상 함께 달게 해서 중요한 내용은 직접 확인한다.

조사 초안은 맡기고, 확인은 사람이 한다

가장 흔한 방식은 며칠 걸리던 자료 조사를 맡겨 출처가 달린 보고서 초안을 먼저 받는 것이다. 사람은 처음부터 찾는 대신 초안의 출처를 확인하고 빠진 부분만 다시 조사시킨다.