약한 에이전트들을 결합하여 최첨단 Deep Researcher 구현하기

Deep Research Bench II(DRB II) 벤치마크에서 기존의 SOTA(State-of-the-Art) 기록을 경신하며 1위를 차지했다. 이번 성과는 더 강력한 단일 에이전트를 만드는 대신, 이미 존재하는 **약한 에이전트(Weak Agents)**들의 결과물을 병합하는 Ensembling 기법을 통해 이루어졌다.

Deep Research 작업의 핵심은 글쓰기가 아니라, 필요한 사실을 놓치지 않고 찾아내는 Information Recall(정보 회수) 능력에 있다. 연구 결과, 서로 다른 에이전트들이 작성한 보고서들은 서로 다른 사실들을 담고 있어, 이들을 결합했을 때 시너지가 발생한다는 점을 확인했다.

연구팀은 다음과 같은 과정을 통해 성능을 입증했다.

• 데이터 수집: 리더보드 7~13위 에이전트들의 공개된 보고서 데이터를 활용.
• Oracle 실험: 최적의 보고서 하나를 선택하는 'Selector' 방식보다, 여러 보고서를 합치는 'Merger' 방식이 훨씬 높은 점수를 기록함을 증명.
• 결과: 단일 에이전트로는 도달할 수 없었던 64.38의 TotalScore를 기록하며 기존 기록을 3.2점 상회했다.