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"Deep agent"와 "Deep research agent"

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개요

“Deep agent”와 “Deep research agent”는 AI 분야에서 사용되는 용어이며, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 AI 시스템의 맥락에서 차이가 명확해집니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다:

  • Deep Research (딥 리서치):

    • 목적: 주로 생각하고 분석하는 것에 중점을 둡니다.
    • 작동 방식: 한 번에 집중적인 심층 분석을 수행하여 높은 품질과 정확성을 가진 심도 있는 정보를 제공합니다.
    • 비유: 포괄적인 보고서를 작성하는 것과 비슷합니다. 정보를 깊이 있게 탐색하고 이해하는 데 초점을 맞춥니다.

  • Agent Mode (에이전트 모드) 또는 Deep Agent (딥 에이전트):

    • 목적: 주로 실행하고 운영하는 것에 중점을 둡니다.
    • 작동 방식: AI를 “실행자”로 전환하여 더 큰 목표를 달성하기 위해 일련의 단계를 계획하고, 필요한 도구를 선택하며, 작업을 실행합니다. 학습한 내용을 적용하는 반복 가능한 프로세스입니다.
    • 비유: 시스템을 관리하는 것과 비슷합니다. “딥 에이전트”는 특히 계획 도구, 하위 에이전트, 파일 시스템 접근 및 상세한 프롬프트와 같은 기능을 구현하여 더 복잡한 작업을 처리하는 데 능숙합니다.

1. Deep Research (딥 리서치)

  • 목적: 특정 주제에 대해 깊이 있는 정보를 수집, 분석하고, 인사이트를 도출하여 포괄적인 이해와 지식 보고서를 생성하는 데 중점을 둡니다. 질문에 대한 심도 있는 답변, 상세한 분석 보고서, 또는 현상에 대한 근본적인 이해를 제공하는 것이 주 목표입니다.
  • 언제 사용해야 하는가:
    • 정보 탐색: 특정 질문이나 문제에 대한 광범위하고 심층적인 정보를 필요로 할 때.
    • 트렌드 분석: 시장, 기술, 사회적 트렌드 등을 깊이 있게 파악하여 미래 전략 수립에 기여해야 할 때.
    • 문제 진단: 복잡한 문제의 근본 원인을 파악하고 다양한 관점에서 분석이 필요할 때.
    • 보고서 작성: 특정 주제에 대한 고품질의 상세한 보고서나 요약 자료를 만들어야 할 때.

실제 업무 사례:

사례: 신규 시장 진출을 위한 경쟁사 분석 보고서 작성

  • 당신이 하는 일: 새로운 국가에 제품을 출시하기 위해 현지 시장의 경쟁 환경을 완벽하게 이해해야 합니다.
  • Deep Research의 역할:
    1. 경쟁사 식별: 해당 시장에서 주요 경쟁사 5-10곳을 식별합니다.
    2. 데이터 수집: 각 경쟁사의 제품 포트폴리오, 가격 전략, 마케팅 캠페인, 고객 후기, 재무 성과(공개된 경우), 기술 스택 등을 웹 검색, 뉴스 기사, 산업 보고서 등을 통해 심층적으로 조사합니다.
    3. SWOT 분석: 각 경쟁사에 대한 SWOT(강점, 약점, 기회, 위협) 분석을 수행합니다.
    4. 경쟁 우위 분석: 각 경쟁사의 핵심 경쟁 우위와 약점을 파악하고, 우리 제품이 시장에서 차별화될 수 있는 포인트를 도출합니다.
    5. 시장 포지셔닝 제안: 수집된 모든 정보를 종합하여, 신규 시장에서 우리 제품의 최적의 포지셔닝 전략과 잠재적 위협에 대한 대응 방안을 담은 상세 보고서를 생성합니다.
  • 결과물: “X 시장 경쟁사 분석 보고서”와 같이, 깊이 있는 정보와 분석을 바탕으로 한 문서 형태의 인사이트와 전략 제안이 나옵니다. 이 결과물은 추가적인 의사결정의 기반이 됩니다.

2. Deep Agent (또는 Agent Mode)

  • 목적: 특정 목표를 달성하기 위해 다단계의 계획을 수립하고, 필요한 도구를 활용하며, 실행 가능한 작업을 수행하는 데 중점을 둡니다. 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 시스템과 상호작용하고, 문제를 해결하며, 최종적인 결과물을 만들어내는 ‘실행자’ 역할을 합니다.
  • 언제 사용해야 하는가:
    • 복잡한 작업 자동화: 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 워크플로우를 자동화하거나 실행해야 할 때.
    • 문제 해결: 특정 시스템 내에서 버그를 찾고 수정하거나, 프로세스를 개선하는 등의 실제적인 문제 해결이 필요할 때.
    • 도구 활용: 파일 시스템, 외부 API, 데이터베이스 등 다양한 도구와 상호작용하여 작업을 완료해야 할 때.
    • 반복적인 업무 처리: 규칙 기반 또는 상황 판단이 필요한 반복적인 작업을 처리할 때.

실제 업무 사례:

사례: 웹사이트의 결제 처리 모듈 버그 수정 및 배포

  • 당신이 하는 일: 웹사이트의 결제 처리 모듈에서 간헐적인 오류가 발생한다는 보고를 받았습니다. 이 버그를 찾아 수정하고, 테스트 후 배포까지 완료해야 합니다.
  • Deep Agent의 역할:
    1. 문제 진단 계획:
      • 최근 배포된 코드 변경사항을 검토합니다 (파일 시스템 접근).
      • 오류 로그를 분석합니다 (로그 파일 읽기).
      • 결제 처리 코드 베이스를 검색하여 관련 함수나 클래스를 찾습니다 (코드 컨텍스트 또는 파일 시스템 검색).
    2. 원인 파악 및 수정:
      • 로그 분석과 코드 검토를 통해 특정 조건에서 ‘null pointer exception’이 발생하는 것을 발견합니다.
      • 이 예외를 적절히 처리하고, 누락된 값에 대한 유효성 검사를 추가하는 코드 수정 방안을 제안합니다.
      • 실제로 코드를 수정합니다 (파일 시스템의 edit_file 또는 write_file 도구 사용).
    3. 테스트 및 검증:
      • 수정된 코드를 사용하여 자동화된 단위 테스트를 실행합니다.
      • 수동으로 결제 시나리오를 여러 번 반복하여 버그가 해결되었는지 확인합니다 (가상 테스트 환경과의 상호작용).
    4. 배포:
      • 모든 테스트를 통과하면, 수정된 코드를 프로덕션 환경에 배포합니다 (가상 배포 도구 또는 스크립트 실행).
      • 배포 후에도 시스템 모니터링을 계속하여 추가 문제가 없는지 확인합니다.
  • 결과물: 버그가 수정되어 정상 작동하는 결제 처리 모듈이 웹사이트에 적용되고, 버그 수정 과정 및 결과에 대한 요약 보고서가 생성됩니다. Deep Agent는 단순히 버그의 원인을 알려주는 것을 넘어, 직접 문제를 해결하고 시스템에 변경사항을 적용하는 일련의 ‘행동’을 수행합니다.

핵심 요약

Deep Agent는 Deep Research와 같은 분석 단계를 내부적으로 포함하거나 활용할 수 있지만, 최종 목표는 정보 생성보다는 목표 달성을 위한 행동과 결과물 창출에 있습니다.

  • Deep Research: “무엇이 문제이며, 왜 그런가?”에 대한 지식과 이해를 심화시키는 데 중점. (예: 시장 분석 보고서)
  • Deep Agent: “문제를 어떻게 해결하고, 어떤 행동을 취해야 하는가?”에 대한 계획 수립 및 실행에 중점. (예: 버그 수정 및 배포)

요약하자면, Deep Research는 심층 분석에 초점을 맞춘 작동 모드인 반면, Agent Mode (또는 Deep Agent) 는 다단계 작업을 실행하는 운영 모드입니다. “Deep Research Agent”는 종종 심층 연구를 수행하도록 특별히 설계된 에이전트를 의미할 수 있지만, 핵심적인 구별은 ‘분석’과 ‘실행’에 있습니다.

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