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해결하는 문제

SearchOS는 장기적인 AI 검색 작업에서 흔히 발생하는 문제들을 해결합니다. 구체적으로는, 정보가 대화 기록 속에서 사라지는 투명하지 않은 프로세스, 동일한 데이터를 반복해서 검색하는 루프, 검색과 요약을 동시에 수행하기 어려운 역할의 모호함, 그리고 보안 장벽이나 로그인 게이트 뒤의 데이터에 접근할 수 없는 문제를 해결합니다.

작동 방식

SearchOS는 검색 상태를 대화 기록이 아닌 시스템 자산으로 다루는 다중 에이전트 협업 시스템입니다. 검색 중심의 컨텍스트 관리(SOCM)를 사용하여 작업 큐, 증거 그래프, 커버리지 맵으로 구성된 공유 지속 상태를 유지합니다.

이 과정은 6단계로 진행됩니다:

1. 탐색: 스카우트 에이전트가 쿼리 유형, 핵심 페이지, 후보 엔티티를 식별합니다.
2. 스키마: 시스템은 정규화된 커버리지 맵(엔티티 x 속성 테이블)을 구축합니다.
3. 디스패치: 맵의 공백을 서브태스크로 분할하여 병렬 검색 에이전트에 할당합니다.
4. 추출: 추출 미들웨어가 구조화된 데이터(엔티티, 속성, 값, 출처)를 자동으로 증거 그래프에 삽입합니다.
5. 평가: 시스템은 서브태스크를 폴링하고 충돌을 처리하며, 여전히 비어 있는 셀에 초점을 맞춥니다.
6. 통합: 완성된 커버리지 맵을 기반으로 전체 인용을 포함한 최종 답변을 생성합니다.

대상 사용자

다수의 엔티티와 속성에 걸쳐 구조적이고 인용 기반의 결과가 필요한 오픈 도메인 정보 탐색 및 심층 연구를 수행하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• SOCM (검색 지향적 컨텍스트 관리): 작업 큐와 증거 그래프를 지속적으로 유지하여 세션 스냅샷, 복원, 재실행이 가능합니다.
• 커버리지 맵 기반: 질문을 테이블로 정규화하여 모든 필요한 데이터 포인트가 채워질 때까지 타겟팅합니다.
• 파이프라인 병렬 에이전트: 검색, 오픈, 찾기 단계를 겹쳐 수행하여 총 월클럭 시간을 단축합니다.
• 인용 기반: 추출된 모든 값은 증거 그래프 내의 출처에 고정되어 있습니다.
• 루프 방지 센서: 5가지 유형의 탐지 기법을 사용해 에이전트가 동일한 실패한 검색 쿼리를 반복하지 않도록 합니다.
• 스킬 시스템: 보안 장벽을 우회하는 전용 액세스 스킬과 다단계 또는 순위 질문에 대응하는 전략 스킬을 포함합니다.