AI 요약관련 정보

• 기존 연구 모델의 한계 극복: Perplexity Sonar와 같은 단일 연구 모델이 복잡한 주제에 대해 환각 현상을 보이거나 관련 없는 정보를 제공하는 문제를 해결하기 위해 다중 에이전트 시스템을 도입합니다. 🚫
• Anthropic의 다중 에이전트 시스템 영감: Anthropic의 연구 시스템에서 영감을 받아, 인간의 연구 방식(계획 수립 → 연구 수행 → 계획 정교화 → 추가 연구 → 최종 보고서)을 모방한 워크플로우를 구축합니다. 💡
• 오케스트레이터-서브 에이전트 구조: '플래너'라는 오케스트레이터 에이전트가 초기 계획을 세우고, 특정 작업을 수행하는 여러 '서브 에이전트'를 생성하며, 이들의 결과를 취합하여 추가 연구 필요 여부를 결정하거나 최종 보고서를 작성합니다. 🌐
• Flowise의 반복(Iteration) 노드 활용: Flowise의 강력한 'Iteration' 노드를 사용하여 생성된 서브 에이전트 목록을 순회하며 각 에이전트의 작업을 병렬적으로 실행하고 그 결과를 효율적으로 수집합니다. 🔄
• 심층 연구 에이전트 워크플로우 구성:
  • 시작 노드: 사용자 쿼리를 받는 '폼 입력'으로 설정하여 연구 주제를 입력받습니다. 📝
  • 플래너 에이전트: 사용자 쿼리를 분석하여 연구 전략과 구체적인 서브 에이전트 목록(JSON 형식)을 생성하고, 이를 Flowise 상태 변수에 저장합니다. 🧠
  • 서브 에이전트: 각 서브 에이전트는 할당된 연구 작업을 수행하기 위해 'Archive(연구 논문)', 'Tavily API(웹 검색)', 'Web Scraper(웹 페이지 스크래핑)'와 같은 다양한 도구를 활용하여 상세한 보고서와 인용문을 생성합니다. 🛠️
  • 라이터 에이전트: 모든 서브 에이전트의 연구 결과를 취합하여 명확하고 구조화된 장문의 마크다운 보고서(제목, 요약, 통찰력 포함)를 작성하고, 이를 최종 결과물로 제공합니다. ✍️
• Flowise의 핵심 기능 활용: 폼 입력, 플로우 상태 변수, JSON 구조화된 출력, 반복 노드, 도구를 갖춘 에이전트 노드 등 Flowise의 다양한 기능을 통합하여 복잡한 심층 연구 워크플로우를 구축하는 방법을 시연합니다. 🚀
• 강력한 심층 연구 능력: 이 다중 에이전트 시스템은 단일 모델의 한계를 넘어, 복잡한 주제에 대한 포괄적이고 심층적인 연구를 수행할 수 있는 매우 강력한 솔루션을 제공합니다. 💪