Spine Research

Spine Research는 300개가 넘는 AI 모델 위에 전담 에이전트를 세우고 그 일을 병렬로 돌린다. 자연어로 프로젝트를 설명하면 에이전트가 계획하고 분해해 캔버스에서 실행하며, 그 과정에서 리서치·문서·데이터 블록을 만든다. 이 병렬성이 손으로 며칠 걸릴 리서치 자동화를 몇 시간으로 끝낸다.

캔버스는 사용자와 에이전트가 함께 일하는 무한한 작업 공간이다. 블록을 더하고, 읽게 할 맥락을 연결하고, 같은 출발점에서 여러 방향으로 가지를 뻗는다. 구조가 눈에 보이기에 에이전트에게 무거운 일을 맡긴 뒤 일부 블록만 손으로 다듬고 전체 흐름을 다시 돌리지 않아도 된다.

딥리서치 블록은 뒤에서 모델을 루프로 돌린다. 계획 모델이 무엇을 어디서 찾을지 정하고, 작성 모델이 찾은 내용을 묶는다. 딥리서치 도구로서 웹과 캔버스 위 문서를 넘나들며, 도메인과 기간의 포함·제외 규칙을 받아들이고, 주장을 확인할 수 있도록 인용을 붙인다.

결과는 글의 벽이 아니라 업무 결과물로 돌아온다. 보고서, 메모, 자료, 스프레드시트, 데이터 표다. 각 실행은 출처와 근거를 유지하므로 출처 있는 결과물이 스스로의 증거를 지닌다. 어느 부분이든 직접 편집하고, 캔버스 전체든 단일 산출물이든 링크로 공유할 수 있다.

작업이 돌기 전에 계획 모드가 에이전트가 제안하는 접근을 보여줘서, 조정하거나 더 단순한 안을 요구하거나 범위를 줄일 수 있다. 문서와 링크, 사이트를 캔버스에 올리면 에이전트가 스스로 찾지 않고 그 맥락을 바로 읽는다. 비용과 추측이 함께 줄어든다.

시각적 앱과 별개로 Spine Research는 리서치 API를 제공한다. 한 번의 호출로 다듬어진 산출물을 돌려주고, 비동기 실행은 웹훅이나 폴링으로 추적한다. Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw 같은 도구에도 연결되므로 그 환경의 에이전트는 리서치와 결과물 생성을 Spine에 넘길 수 있다.