Tavily

에이전트는 페이지를 차례로 읽지 않는다. 플래너가 조사 질문 묶음을 쓰고, 질문마다 크롤러를 열어 동시에 돌린다. 보통 리포트가 30분이 아니라 3분 남짓에 끝나는 이유다. 한 갈래에서 나온 발견이 새 질문을 낳기 때문에 심층 리서치는 한 줄기가 아니라 하위 주제의 나무를 훑는다. 범위는 MAX_ITERATIONS나 깊이 설정으로 조절한다.

기본 검색 API는 Tavily지만 Tavily 검색이 유일한 선택지는 아니다. 환경 변수 하나를 바꾸면 Google, Bing, DuckDuckGo, SearXNG, Serper, You.com, Exa, arXiv, PubMed로 갈아탄다. 주제가 일반 웹페이지가 아니라 논문에 있을 때 이 차이가 크다. MCP 서버도 지정할 수 있어 GitHub 저장소나 사내 데이터베이스를 같은 실행에서 공개 웹과 나란히 둘 수 있다.

실행 한 번에 수십 페이지를 긁어오고 그중 대부분은 질문과 무관하다. GPT Researcher는 문단마다 점수를 매긴 뒤 모델에 넘긴다. 기본 필터인 TypeSafe의 Jev는 프로젝트 자체의 28개 과제 벤치마크 기준으로 질문에 답하는 문단을 73% 남긴다. 임베딩 기반 필터는 46%였다. TypeSafe 키가 없으면 모델 없이 로컬에서 도는 BM25 키워드 순위로 물러난다.

집필 단계에서 걸러진 맥락이 2,000단어를 넘기는 리포트로 묶인다. 한 번의 채팅 지시로는 안정적으로 나오기 어려운 길이다. 주장마다 인용이 붙고, 출처 목록은 Python API로 따로 꺼낼 수 있다. 리포트 유형은 표준 조사 리포트부터 개요, 리소스 목록, 하위 주제별 분해까지 있다.

DOC_PATH를 폴더로 잡으면 PDF, Word, Excel, CSV, Markdown, PowerPoint, 텍스트 파일이 조사 대상에 들어온다. 내 자료로 답하면서 바깥 맥락이 필요할 때는 웹페이지를 인용하는 사설 지식 비서가 되는 셈이다. 고른 모델 사업자가 보는 범위를 빼면 외부로 나가는 것은 없다.

공식 MCP 서버가 에이전트를 심층 리서치, 빠른 검색, 리포트 작성, 출처 조회 도구로 감싼다. Claude Desktop, Cursor, n8n이 연결 코드를 쓰지 않고도 AI 리서치 도구로 불러 쓸 수 있다. Python 패키지, WebSocket 스트리밍을 붙인 FastAPI 백엔드, 순수 HTML과 Next.js 두 가지 프런트엔드도 함께 제공한다.