◎ CASE / 007◎ AI AGENT◎ KR◎ 2024◎ SHIPPED
컨설팅펌POWERED BY CREWLESS
한국어 리서치 에이전트
KR Research Agent
ROLE
AI 에이전트 설계 · 구축
PERIOD
2024
MARKET
KR
HEADLINE
8h→30min · 리서치 시간
(01) Challenge · 풀고자 한 문제
“시작점”
컨설팅 리서치는 산재한 한국어 자료를 수집·정리·요약하는 반복 작업에 하루의 대부분이 소요됩니다. 주니어 컨설턴트가 자료 수집에 묶여 있는 동안 정작 분석과 인사이트 도출에 쓸 시간은 부족해지는 구조였습니다.
(02) Solution · 어떻게 풀었나
“접근”
웹 스크레이핑으로 한국어 소스를 수집하고 PGVector에 임베딩해 주제별로 검색 가능한 지식 베이스를 구축했습니다. 그 위에서 Claude가 관련 자료를 종합해 출처가 정리된 리서치 초안을 생성하는 에이전트를 만들어, 컨설턴트는 검증과 분석에 집중할 수 있게 했습니다.
(03) System · 시스템 구조
엔진 위에서 돌아가는 구조.
INTAKE
QUERY · TOPIC
CREW
LESS
LESS
ORCHESTRATOR
CRAWL AGENT
SOURCE FETCH
INDEX AGENT
VECTOR STORE
SYNTH AGENT
REPORT DRAFT
>pipeline · research-agent-korean · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 동작 예시
▌
(04) Outcomes · 만든 결과
숫자로 증명.
8h→30min
리서치 시간
하루 종일 걸리던 자료 수집·정리가 에이전트 한 사이클로 압축되었습니다.
Auto
출처 정리
수집된 자료가 출처와 함께 자동 정리되어 검증 가능한 초안이 나옵니다.
0-click
리서치 초안
주제를 입력하면 수집부터 초안 생성까지 전 과정이 한 번에 실행됩니다.
(05) Stack · 사용한 기술
검증된 도구만.
01 · AI
- ▸Claude API
02 · Data
- ▸Web Scraping
- ▸PGVector
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