PM이 이해하면 좋을 "딥 리서치" 에이전트의 구조

요즘 AI 에이전트 기술, 특히 PM이라면 관심이 커질 수밖에 없는 주제인데요. 저 역시 최근에 에이전트 관련 지식을 넓혀가며, Langchain에서 개발한 Open Deep Research 구조를 스터디했습니다.

이 영상에서는 딥 리서치 에이전트가 실제로 어떻게 움직이는지, 그 안에서 멀티 에이전트의 역할 분담이 어떻게 일어나는지, 그리고 컨텍스트 엔지니어링과 프롬프트 설계가 왜 중요한지 구체적으로 다루고 있습니다.

예시로 든 주제는 ‘토스 프로덕트 매니저 취업 준비’인데요, 딥 리서치 에이전트가 리서치 계획을 세우고, ‘슈퍼 바이저’ 역할을 맡은 에이전트가 각기 다른 ‘서브’ 에이전트에게 구체적인 작업을 배분하는 흐름이 인상적이었습니다.

딥 리서치 에이전트가 리서치 계획을 세우고, 그 계획에 따라 슈퍼 바이저 에이전트가 여러 서브 에이전트에게 작업을 맡기는 과정을 보는 것이 재미있었습니다.

그럼 영상 시청 부탁드립니다~!

https://www.youtube.com/watch?v=0ATysPoF9qA