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해결하는 문제

Deep Researcher Agent는 관리형 리서치 워크플로우를 위해 설계된 배포 가능한 리서치 백엔드입니다. 다양한 데이터 소스에서 고품질의 인용 기반 리서치 보고서와 빠른 답변을 생성하는 문제를 해결하며, 팀이 애플리케이션 경계를 직접 호스팅하고 모델, 데이터, 보안 정책에 대한 제어권을 유지할 수 있도록 합니다.

작동 방식

NVIDIA NeMo Agent Toolkit 및 LangChain Deep Agents를 기반으로 구축된 이 시스템은 LangGraph 기반 상태 머신을 사용하여 다양한 리서치 깊이를 오케스트레이션합니다:

• 오케스트레이션 노드 (Orchestration Node): 사용자의 의도를 분류하고 요청이 단순 응답(meta)을 필요로 하는지, 리서치(얕은 리서치 vs. 깊은 리서치)를 필요로 하는지 결정합니다.
• 얕은 리서치 (Shallow Research): 제한된 범위 내에서 인용된 답변을 제공하는 빠른 도구 보조 에이전트입니다.
• 구조화된 깊은 리서치 (Structured Deep Research): 소스 라우팅, 구조화된 계획, 병렬 리서치 워커, 그리고 포괄적인 보고서를 작성하기 위한 전담 라이터를 포함하는 다단계 프로세스입니다.
• 보고서 후속 질문 (Report Follow-up): 사용자가 완료된 보고서에 대해 질문하거나, 상위 보고서를 컨텍스트로 사용하여 '델타 리서치(delta research)'를 수행할 수 있습니다.

대상 사용자

• AI 연구원 및 개발자: 에이전트 기반 리서치 워크플로우를 구축하거나 확장하는 분들.
• 엔터프라이즈 팀: 엄격한 인용 요건과 관리형 워크플로우를 갖춘 도구 보조 리서치가 필요한 조직.
• NeMo Agent Toolkit 사용자: 고급 다중 에이전트 패턴을 탐구하는 개발자.

주요 특징

• 모듈식 워크플로우: 에이전트(오케스트레이션, 얕은 리서치, 깊은 리서치, 명확화)는 구성 가능하며 독립적으로 실행하거나 파이프라인으로 실행할 수 있습니다.
• 다양한 데이터 소스: 웹 검색(Tavily, Exa, Nimble, You.com), 학술 논문 검색(Serper, SerpAPI, SearchAPI) 및 지식 계층(OpenSearch, Azure AI Search, LlamaIndex)을 지원합니다.
• 지속 가능한 출력: 코드 실행을 위한 공급업체 중립적 샌드박스 기능을 갖추고 있으며, 생성된 파일을 SQL 또는 S3 호환 스토리지에 저장하는 아티팩트 캡처 기능을 선택적으로 사용할 수 있습니다.
• 프로덕션 준비 완료: REST 엔드포인트, OAuth로 보호되는 MCP 소스, 정책 제어를 위한 NeMo Guardrails 미들웨어, 관측 가능성을 위한 OTEL 내보내기가 포함되어 있습니다.
• 평가 도구: 에이전트 품질을 측정하고 반복 개선하기 위한 내장 벤치마크(예: FreshQA, DeepResearch).