CYC2002tommy/Deep-Research-Agent

해결하는 문제

이 프로젝트는 학술 문헌 검토의 번거로운 측면을 자동화하도록 설계된 전문 연구 보조 도구를 제공합니다. 초록 수준의 요약보다 전문 검증을 우선시하는 엄격하고 증거 기반의 파이프라인을 강제함으로써 AI의 일반적인 문제인 환각(hallucination) 및 피상적인 분석 문제를 해결합니다.

작동 방식

Claude Code(또는 호환되는 러너)의 기술로서 다단계 파이프라인을 사용하여 작동합니다. 먼저 인터뷰 단계를 통해 연구 목표를 명확히 한 다음, 학술 데이터베이스(Scopus, Europe PMC, ScienceDirect 등) 전반에 걸쳐 구조화된 검색 전략을 실행합니다. 이 에이전트는 "전문 트리거"를 사용하여 초록만으로 부족할 경우 자동으로 전문 PDF를 다운로드하고 파싱하여 특정 방법론이나 데이터를 추출합니다. 모든 주장은 검증된 DOI에 근거하며, 결과물은 최종 전달 전에 엄격한 "동료 검토" 관문을 거칩니다.

대상 사용자

이 도구는 높은 수준의 학문적 무결성을 유지하면서 체계적인 문헌 검토를 수행하거나, 원고를 위한 증거를 수집하거나, 구조화된 지식 베이스를 구축해야 하는 학술 연구자 및 과학자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 환각 방지 설계: 모든 주장은 전문 소스와 대조하여 확인되며, 모든 DOI는 해결 및 검증됩니다.
• 측정된 연구: "grill-me" 인터뷰 방식을 사용하여 에이전트가 본격적인 검색을 수행하기 전에 사용자의 구체적인 연구 질문을 확실히 이해하도록 합니다.
• 엄격한 검토: 문서가 최종 확정되기 전 품질 관문 역할을 하는 내장형 "Remi" 동료 검토 프로토콜이 포함되어 있습니다.
• 지식 통합: APA 7판 참고 문헌 표를 자동으로 생성하며, 조사 결과를 로컬 Obsidian 볼트나 RAG 시스템에 동기화할 수 있습니다.
• 유연한 검색 전략: 연구 분야 매핑, 지식 격차 식별, 학술 독서 목록 작성을 위한 전문 모드를 제공합니다.