9.5. 리서치 & 요약¶

주제를 조사하려면 여러 브라우저 탭을 오가며 텍스트를 복사하고, 수동으로 메모를 정리해야 하는 경우가 많습니다. Backend.AI GO의 Cowork 메뉴는 이 과정을 하나의 워크플로우로 통합합니다. 조사하고 싶은 내용을 설명하면, 에이전트가 자율적으로 웹을 검색하고, 기사를 수집하고, 데이터를 분석하여 구조화된 보고서를 작성합니다. 모든 작업은 데스크톱에서 이루어집니다.

이 가이드에서는 리서치 작업을 위한 Cowork 설정 방법과 리서치 보고서를 생성하는 단계별 예시를 제공합니다.

왜 Cowork으로 리서치를 해야 할까요?¶

사전 준비¶

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

• Backend.AI GO가 설치되어 실행 중인 상태
• 최소 하나의 모델이 로드된 상태 — 최상의 요약 품질을 위해 7B+ 파라미터 모델 권장
• (선택) 웹 검색을 위한 Brave Search API 키 — 아래 웹 검색 설정 참조

리서치용 빌트인 도구¶

Cowork 메뉴는 리서치 워크플로우에 특히 유용한 여러 빌트인 도구를 제공합니다. 플러그인이나 확장 기능이 필요하지 않습니다.

웹 검색 설정¶

web_search 도구는 Brave Search API를 사용하며, API 키가 필요합니다.

1. brave.com/search/api에서 무료 API 키를 신청합니다 (무료 등급은 월 2,000건의 쿼리를 제공합니다).

2. Backend.AI GO에서 설정 > 도구 & 확장을 엽니다.

3. 지정된 필드에 Brave Search API 키를 입력합니다.

단계별 예시: 기술 리서치 보고서¶

이 예시는 Cowork 메뉴를 사용한 완전한 리서치 워크플로우를 보여줍니다.

1단계: Cowork 열기¶

사이드바에서 Cowork 아이콘을 클릭하여 Cowork 인터페이스를 엽니다.

2단계: 폴더 권한 설정¶

에이전트에게 리서치 결과를 저장할 장소가 필요합니다.

1. 작업 입력 영역에서 폴더 권한 토글을 클릭합니다.

2. 폴더 추가를 클릭하고 리서치 출력 폴더를 선택합니다 (예: ~/Documents/research).

3. 에이전트가 파일을 저장할 수 있도록 권한 수준을 읽기 및 쓰기로 설정합니다.

3단계: Global Instructions 설정 (선택)¶

Global Instructions를 설정하면 에이전트가 일관된 리서치 스타일을 따르도록 도울 수 있습니다.

1. 헤더의 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 설정 드로어를 엽니다.

2. Instructions 탭으로 이동합니다.

3. 다음과 같은 지침을 입력합니다:

   전문적이고 명확한 문체로 작성하세요.
   주장에 대해 항상 출처 URL을 포함하세요.
   발견 사항을 제목과 글머리 기호로 정리하세요.
   기사를 요약할 때 게시 날짜를 포함하세요.
   

4. 지침을 활성화하고 드로어를 닫습니다.

이 지침은 변경할 때까지 이후 모든 Cowork 작업에 적용됩니다.

4단계: 리서치 작업 입력¶

Cowork 페이지 하단의 작업 입력란에 리서치 목표를 설명합니다:

WebAssembly 채택 현황에 대해 조사해 주세요. 최근 기사와 기술 블로그 게시물을 검색하고, 가장 관련성 높은 3개 페이지를 가져와서, 내 리서치 폴더에 wasm-research.md로 구조화된 요약 보고서를 작성해 주세요. 주요 통계, 주요 사용 사례, 브라우저 지원 현황, WebAssembly를 프로덕션에서 사용하는 주요 프로젝트를 포함해 주세요.

Enter를 누르거나 작업 시작을 클릭하여 시작합니다.

5단계: 에이전트 작업 관찰¶

에이전트가 작업을 단계별로 분해하고 자율적으로 실행합니다. 스텝 뷰어에서 진행 상황을 확인할 수 있습니다:

1. 웹 검색 — 에이전트가 web_search를 사용하여 WebAssembly 채택에 대한 최근 기사를 검색합니다.

2. 기사 수집 — 가장 관련성 높은 결과를 선택하고 fetch_url을 사용하여 전체 콘텐츠를 가져옵니다. 콘텐츠는 자동으로 Markdown으로 변환됩니다.

3. 분석 — 에이전트가 수집한 콘텐츠를 읽고 핵심 주제, 통계, 주요 프로젝트를 파악합니다.

4. 보고서 생성 — 발견 사항을 구조화된 Markdown 보고서로 종합합니다.

5. 저장 — 에이전트가 write_file을 사용하여 보고서를 리서치 폴더에 저장합니다.

6. 요약 — 핵심 발견 사항이 포함된 최종 요약이 제시됩니다.

6단계: 작업 중 에이전트 안내¶

에이전트가 조정하고 싶은 방향으로 진행 중이라면, 에이전트 실행 중에 나타나는 Steering 입력을 사용하세요:

• "엣지 컴퓨팅과 서버리스 사용 사례에 더 집중해 주세요"
• "WASM과 네이티브 코드의 성능 벤치마크도 찾아보세요"
• "브라우저 지원 섹션은 건너뛰세요, 이미 알고 있습니다"

에이전트가 처음부터 다시 시작하지 않고 안내를 반영합니다.

예시: 로컬 문서 요약¶

Cowork은 이미 디스크에 있는 문서를 요약하는 데도 효과적입니다. 웹 검색이 필요하지 않습니다.

1. 문서 폴더를 읽기 전용 권한으로 추가합니다 (에이전트는 읽기만 하면 됩니다).

2. 요약을 저장할 출력 폴더를 읽기 및 쓰기 권한으로 추가합니다.

3. 다음과 같은 작업을 입력합니다:

   내 문서 폴더의 모든 PDF 파일을 읽고, 각 파일을 3-5개의 글머리 기호로 요약한 다음, 출력 폴더에 document-summaries.md로 통합 요약 문서를 저장해 주세요.

에이전트가 read_file로 각 문서를 읽고 write_file로 통합 요약을 저장합니다.

예시: 리서치 데이터 분석¶

데이터 기반 리서치의 경우, Cowork은 데이터 분석 도구와 요약을 결합할 수 있습니다.

1. 데이터 폴더를 읽기 전용 권한으로 추가합니다.

2. 출력 폴더를 읽기 및 쓰기 권한으로 추가합니다.

3. 다음과 같은 작업을 입력합니다:

   survey-results.csv의 설문 조사 결과를 분석해 주세요. 인구 통계 그룹별로 응답을 분류하고, 주요 통계(평균, 중앙값, 표준편차)를 계산한 다음, 발견 사항을 요약한 리서치 메모를 survey-analysis.md로 저장해 주세요.

에이전트가 csv_reader로 CSV를 파싱하고, run_python으로 통계 계산을 수행하며, write_file로 분석 결과를 저장합니다.

고급: 다중 소스 리서치¶

포괄적인 리서치를 위해, 에이전트에게 여러 소스 유형을 결합하도록 요청할 수 있습니다:

재생 에너지 동향을 조사해 주세요. 온라인에서 최근 기사 3개를 검색하고, 로컬 파일 energy-data-2024.csv의 과거 데이터를 읽은 다음, 온라인 조사 결과와 데이터 분석을 결합한 보고서를 작성해 주세요. energy-report.md로 저장해 주세요.

에이전트가 다음을 수행합니다:

1. 온라인 소스에 web_search와 fetch_url 사용
2. 로컬 데이터에 csv_reader 또는 read_file 사용
3. 필요한 경우 run_python으로 계산 수행
4. 모든 내용을 통합된 보고서로 종합

팁¶

• 명확하고 구체적인 프롬프트로 시작하세요. 원하는 형식, 깊이, 특정 주제에 대해 더 많은 세부 정보를 제공할수록 결과가 좋아집니다.
• 폴더별 지침을 활용하세요. 프로젝트 수준의 표준을 인코딩할 수 있습니다. 예를 들어, 학술 리서치 폴더에 "APA 인용 형식을 사용하세요"와 같은 지침을 첨부하세요.
• 참고 자료에는 읽기 전용 접근 권한을 부여하세요. 에이전트가 참조하되 수정하면 안 되는 기존 리서치나 데이터 파일이 있다면, 읽기 전용 권한으로 별도의 폴더로 추가하세요.
• 반복적 리서치에 Steering을 활용하세요. 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성할 필요 없이, 작업 중인 에이전트를 안내할 수 있습니다.
• 검토하고 검증하세요. AI가 생성한 리서치는 강력한 출발점이지만, 핵심 주장과 통계는 항상 원본 출처와 대조하여 확인하세요.

문제 해결¶

관련 페이지¶

• Cowork 개요 — Cowork 에이전트 작동 방식 (ReAct 추론, 자율 실행)
• 도구 & 권한 — 빌트인 도구 및 권한 설정 전체 레퍼런스
• 모델 실행하기 — 로컬 모델 로드 및 관리
• 클라우드 연동 — 향상된 기능을 위한 클라우드 모델 연결