Tavily, 고성능 리서치 에이전트 구축 전략 공개

리서치 에이전트는 정보 수집과 합성을 통해 지식 노동을 자동화하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 고성능 리서치 에이전트를 구축하기 위한 주요 기술적 전략은 다음과 같다.

에이전트 하네스(Agent Harness) 모델의 실행을 지원하는 소프트웨어 계층으로, 컨텍스트 관리, 도구 호출, 오케스트레이션 및 오류 처리를 담당한다. 미래의 모델 성능 향상을 즉각적으로 반영할 수 있도록 설계를 단순화하고 자율성을 극대화하는 것이 중요하다.

모델 및 도구의 최적화 모델은 도구 호출(tool-calling)의 신뢰성과 고정밀 요약 능력이 필수적이다. 도구는 에이전트의 컨텍스트 창에 과도한 토큰을 전달하는 대신, 컨텍스트 엔지니어링을 통해 가장 관련성 높은 데이터만을 선별하여 반환함으로써 환각과 지연 시간을 줄여야 한다.

컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 장기적인 리서치 작업에서 최적화된 컨텍스트 창을 유지하는 것이 성공의 관건이다.

• 웹 검색 관리: 원시 데이터를 직접 처리하기보다 관련성 높은 콘텐츠 청크만을 반환하여 효율성을 높인다.
• 상태 유지 및 중복 제거: 글로벌 상태를 유지하고 소스 중복을 제거함으로써 에이전트가 특정 정보에 과적합되는 것을 방지하고, 새로운 도메인을 탐색할 수 있도록 유도한다.