참고팁X
에이전트 품질 제어: 재귀적 검증과 멀티 에이전트 기반 리서치 워크플로우
에이전트가 생성하는 '슬롭'을 줄이기 위한 구체적인 스택(Exa, Firecrawl)과 검증 루프 아키텍처 제시.
요약
AI 에이전트의 결과물을 '양산형 정보'에서 '전문가 수준'으로 격상하기 위해서는 정교한 리서치 워크플로우와 자체적인 학습 데이터 구축이 핵심이다. 현재 추천되는 리서치 스택으로는 딥 리서치 툴을 대체하는 Exa, 웹사이트·PDF 마크다운 분석을 위한 Firecrawl, 최신 트렌드 파악을 위한 /last30days가 포함된다. 전체 아키텍처는 결과물을 검증하고 불필요한 정보를 제거하는 서브 에이전트 그룹을 운용하며, 새로운 키워드 세트로 재실행하는 루프 구조를 갖춰야 한다. 구체적인 프로세스는 리서치 계획 수립, 실행, 결과 리뷰 및 삭제, 부족한 부분 보완을 위한 재설계 순으로 진행된다. 최종 단계에서는 다른 AI 제공업체의 에이전트를 통해 품질을 평가받고, 점수가 낮을 경우 리서치 루프를 반복하여 결과물의 완성도를 높이는 전략이 필요하다.
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원문 제목 @EXM7777: your research workflow is the most important layer of your business... it's very simple to turn an agent from slop factory into a
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