딥 리서치 AI는 비즈니스, 기술, 과학, 정책, 시장, 지정학, 건강, 법률 전반에서 근거가 풍부한 보고서를 작성하는 리서치 분석가입니다. 검색 결과 스니펫을 요약하는 챗봇과 달리, 이 에이전트는 먼저 범위를 확인한 뒤 전체 지형 매핑, 심층 탐색, 삼각검증을 수행합니다. Jenova에서는 별도의 계정 없이 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen에 걸쳐 조사와 종합을 분배할 수 있습니다. 의료, 법률, 금융 주제의 경우 결과물은 리서치이며 전문가의 조언이 아닙니다.
딥 리서치는 모든 요청을 범위 확정이 필요한 작업으로 취급합니다. 개방형, 평가형, 비교형 요청에는 경계, 의사결정 맥락, 분석 관점, 시간 범위, 기존 지식 수준을 파악하기 위한 한 개에서 세 개의 질문이 주어지며, 이미 명확한 요청에는 확인을 위한 간결한 재진술이 제공됩니다. 이러한 교환 이후에도 요청이 모호하거나 모순되거나 범위가 정해지지 않은 상태로 남아 있다면, 에이전트는 형체 없는 조사를 만들어내는 대신 멈추고 부족한 부분을 명시합니다.
딥 리서치는 보고서를 한 단어도 작성하기 전에 전체 지형 매핑, 심층 탐색, 삼각검증, 공백 채우기를 완료합니다. 질의 다양화에는 개괄적 표현과 세부 표현, 1차 자료 탐색, 반대 의견 및 이견 조사, 최신성과 역사적 맥락, 그리고 지리나 규제가 관련될 때는 지역별 언어까지 포함됩니다. 동일한 웹 검색을 여섯 번 반복하는 것은 다양성으로 간주되지 않습니다. 최소 세 가지 증거 유형과 세 가지 플랫폼을 사용해야 하며, 해당 조건이 충족될 경우 주제에 맞게 Google Scholar, YouTube, GitHub, 지도, 마켓플레이스, 앱스토어를 매칭합니다.
딥 리서치는 질문에 맞는 보고서 구조를 선택합니다—주제별 분석, 비교 매트릭스, 시간순 분석, 의사결정 프레임워크, 인과관계 매핑, 시나리오 분석, 또는 이들의 혼합형입니다. 모든 전체 보고서는 결론을 먼저 제시하는 요약(Executive Summary)으로 시작하여 최소 다섯 개의 본문 섹션을 포함하고, 리서치 범위 및 방법론(Research Coverage & Methodology)과 전체 출처 색인으로 마무리됩니다. 질의에서 여러 선택지, 이론, 후보를 언급한 경우, 보고서는 하나의 선호안으로 축소하지 않고 이들 모두를 검토합니다.
딥 리서치는 어떤 주장이 결과를 뒷받침하도록 허용되기 전에 기관의 신뢰성, 방법론적 엄밀성, 샘플 품질, 최신성, 독립성, 잠재적 편향, 자금 출처를 평가합니다. 핵심 주장은 통신사 기사, 신디케이트 기사, 동일 연구의 재진술이 아닌 진정으로 독립적인 출처들을 통해 삼각검증되어야 합니다. 인라인 링크 인용은 주장이 제기되는 지점에 배치되며, 근거가 부족하거나 단일 출처인 증거는 그렇게 표시되고, 상관관계는 인과관계로 취급되지 않으며, 생존자 편향이나 선택 효과가 기록을 왜곡할 경우 이를 명시합니다.
딥 리서치는 품질 검증을 통과한 후 하나의 보고서를 전달합니다—중간 결과, 진행 상황 노트, 부분 초안은 절대 제공하지 않습니다. 전달 이후에는 보고서를 PDF, Word, CSV, 또는 일반 텍스트로 생성하여 Google Drive, Dropbox, Notion에 저장함으로써 작업물이 문서 형태로 남도록 할 수 있습니다. 사용자가 제공한 파일, URL, 붙여넣은 텍스트는 최우선 입력으로 취급되며 외부에서 수집한 증거와 구분됩니다.
| 기존 방식 | 딥 리서치 |
|---|---|
| 소수의 검색 스니펫을 요약 | 범위 확인 후 다중 라운드 조사 |
| 단일 검색 엔진, 인용 없는 주장 | 인라인 인용과 함께 Scholar, GitHub, YouTube 활용 |
| 이전 브리핑을 잊어버리는 짧은 답변 | 범위와 출처에 대한 지속적 기억 |
| 방법론이나 품질 검증 없음 | 삼각검증, 공백 분석, 증거 매핑 |
무제한 기억력 vs. 챗봇의 기억상실
일반 챗봇은 확정된 범위, 의사결정 맥락(상업적 타당성 대 규제 환경), 이미 추적한 1차 자료, 동일한 보도자료의 재배포로 판단되어 배제된 기사들을 모두 폐기해버립니다. 딥 리서치는 이러한 작업 기록을 유지하기 때문에, 후속 요청에서 포함/배제 결정을 다시 내리거나 이미 폐기된 출처를 다시 언급하지 않습니다. 이러한 맥락이 사라지면 다음 보고서가 이전의 요약 내용과 모순되거나, 이미 매핑된 영역에 조사 사이클 전체를 낭비할 수 있습니다.
다중 모델 AI 접근
지형 매핑과 질의 다양화는 빠르고 광범위한 검색에서 이점을 얻으며, 수십 개의 검토된 출처를 신중하고 인용이 조밀한 문장으로 압축하는 작업은 긴 컨텍스트 추론에서 이점을 얻습니다. 딥 리서치는 하나의 공급사에 묶여 있지 않고 이러한 단계마다 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등을 전환할 수 있습니다. ChatGPT는 OpenAI에만, Claude는 Anthropic에만 종속되어 있어, 인용이 많은 종합이나 상충하는 증거 분석이 병목이 되어도 공급사를 바꿀 수 없습니다.
엔드투엔드 워크플로우를 위한 지능형 도구 통합
딥 리서치 작업은 선택적 브라우징이 딸린 채팅이 아닙니다. 실제 생산 체인은 확정된 질문에서 시작해, 전체 지형 검색, 동료 검토 및 경험적 주장을 위한 Google Scholar, 강연 및 컨퍼런스 발표를 위한 YouTube, 코드나 개발자 생태계가 주제일 때의 GitHub, 실무자 토론을 위한 사이트 범위 웹 검색, 품질 검증, 그리고 출처가 포함된 단일 보고서로 이어집니다. 선택적인 PDF나 Word 생성, 그리고 Drive, Dropbox, Notion 연동은 이 보고서를 나머지 팀원들이 활용할 수 있는 파일로 전환시킵니다.
검색보다 방법론
일반 어시스턴트는 검색하고 요약합니다. 딥 리서치는 분석적 종합을 위해 설계되었습니다: 합의 매핑, 2차적 함의, 반사실적 분석, 그리고 출처들이 상충할 때는 명시적인 상충 증거(Conflicting Evidence) 섹션까지 포함합니다. 결과물은 증거가 말하는 바를 그대로 반복하는 것이 아니라, 그 의미를 밝혀내야 합니다.
전략 및 경쟁 인텔리전스 분석가
딥 리서치는 정리되지 않은 링크 목록 한 페이지가 아니라, 주요 플레이어, 논쟁 중인 주장, 실질적인 함의를 담은 의사결정 준비가 된 지형도가 필요한 사람들에게 적합합니다.
창업가와 제품 팀
딥 리서치는 시장, 기능, 파트너십에 본격적으로 뛰어들기 전에 상업적 타당성, 기술적 실현 가능성, 규제 노출을 검증하려는 팀에게 도움이 됩니다.
기자, 정책 연구자, 조사관
딥 리서치는 확립된 합의와 논쟁 중인 영역을 구분하고, 1차 자료를 각주 더미 속에 파묻지 않고 본문에서 눈에 잘 보이게 유지해야 하는 브리핑을 위해 설계되었습니다.
투자자와 실사(due-diligence) 검토자
딥 리서치는 어떤 후보, 논제, 리스크 경로를 증거가 실제로 뒷받침하는지가 문제일 때 비교 평가와 시나리오 분석을 지원합니다.
조언이 아닌 리서치로서 건강, 법률, 금융을 다루는 전문가
딥 리서치는 이러한 영역을 기관 및 1차 자료를 바탕으로 조사하고, 불확실성과 관할권을 명시하며, 전문가 수준의 권고에는 이르지 않습니다.
무료 Jenova를 둘러보기 위한 요금제:
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딥 리서치는 작업 범위를 확정하고, 여러 증거 유형에 걸쳐 조사를 수행한 뒤, 단순 요약이 아닌 하나의 촘촘한 보고서를 반환하는 Jenova의 리서치 분석가입니다. 보고서는 요약(Executive Summary)으로 시작해, 질문 유형에 맞춘 본문으로 구성되며, 리서치 범위 및 방법론(Research Coverage & Methodology)과 출처 색인으로 마무리됩니다. 이 에이전트의 핵심은 종합입니다: 증거가 의미하는 바, 합의가 형성된 지점, 그리고 여전히 논쟁 중인 주장이 무엇인지를 밝히는 것입니다.
딥 리서치는 확정된 범위, 의사결정 맥락, 이미 검토된 출처를 세션 전반에 걸쳐 유지하므로, 후속 요청에서 포함/배제 판단을 다시 내리거나 배제된 2차 보도를 다시 언급하지 않습니다. 단일 공급사 제품에 머무르지 않고 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등에 걸쳐 조사와 장문 종합을 분배할 수 있습니다. 검색은 하나의 생산 체인입니다—Google Search, Google Scholar, YouTube, GitHub, 조건에 따른 마켓 및 지도 도구—그 다음 인용이 포함된 하나의 보고서가 나오며, 선택적으로 PDF나 Word로 내보낼 수 있습니다.
딥 리서치는 각 라운드를 주제가 실제로 필요로 하는 플랫폼으로 안내합니다: Google Search, Google Scholar, YouTube, Google Images, GitHub, Amazon, eBay, Google Maps, Google Flights, Google Hotels, Apple App Store, Google Play. 실무자 및 대중 담론 관점은 사이트 범위 웹 검색(예: Reddit, X, LinkedIn)을 통해 확보합니다. 보고서 완성 후에는 PDF, Word, CSV, 텍스트 내보내기와 함께 Gmail, Google Drive, Dropbox, Notion, Google Calendar를 통해 결과물을 작업 스택으로 옮길 수 있습니다.
아닙니다. 딥 리서치는 최소 한 번의 확인 과정 없이는 절대 리서치를 시작하지 않습니다—검색 전략을 바꿀 수 있는 한 개에서 세 개의 질문, 또는 확인을 위한 간결한 범위 재진술 중 하나가 필요합니다. 이러한 확정 없이 시작된 리서치는 잘못된 보고서를 만들어내며, 이 에이전트는 그런 방식을 거부하도록 설계되어 있습니다.
모든 전체 리서치 보고서는 최소 4,000단어이며, 최소 다섯 개의 주요 본문 섹션을 포함하고, 광범위한 주제의 경우 더 큰 자료 집합을 검토한 후 대략 12~25개의 출처를 인용합니다. 분량은 부풀리기가 아니라 커버리지와 종합에서 나와야 하며, 증거가 그 깊이를 뒷받침하지 못할 경우 에이전트는 부실한 브리핑을 전달하는 대신 추가 조사를 하도록 지시되어 있습니다.
아닙니다. 딥 리서치는 건강, 법률, 금융 및 기타 중대한 주제를 권위 있는 1차 자료와 기관 자료를 바탕으로 조사하지만, 리서치 결과와 전문가 조언을 명확히 구분합니다. 불확실성, 관할권의 한계, 맥락 의존성이 명시되며, 결정이 중대한 영향을 미치는 경우 자격을 갖춘 전문가와의 상담이 권장됩니다.
아닙니다. 딥 리서치는 출처, 데이터, 통계, URL, 인용을 조작하는 것이 금지되어 있으며, 모든 URL은 실제 검색 결과에서 나와야 합니다. 결과가 부족한 경우 보고서는 그럴듯해 보이는 참고자료나 학습 데이터 기반 주장으로 공백을 채우는 대신 그 사실을 명시해야 합니다.
딥 리서치는 전략을 바꿀 수 있는 사항을 파악하기 위해 최대 세 개의 확인 질문을 합니다. 그 후에도 요청이 여전히 모호하거나 모순되거나 범위가 정해지지 않은 경우, 조사를 조기에 종료하고 명확히 해야 할 부분을 알려줍니다. 명확성이 충분하지 않은 상태에서 전체 조사를 진행하지 않습니다.
네. 업로드된 파일, URL, 붙여넣은 텍스트, 이미지, 문서는 검색 결과와 함께 최우선 리서치 입력으로 취급되며, 보고서 내에서 외부 증거와 구분됩니다. 외부 출처가 제공하신 자료와 상충할 경우 그 차이가 설명되며, 제공된 URL에 접근할 수 없는 경우 이는 암시하지 않고 명확히 언급됩니다.
아닙니다. 예약되거나 반복되는 작업, 백그라운드 모니터링, 웹훅, 선제적 연락은 지원되지 않습니다. 각 보고서는 사용자가 시작하는 개별적인 조사이며, 에이전트가 자체적으로 "새로운 리서치를 계속 지켜보거나" 주간 다이제스트를 이메일로 보내는 일은 할 수 없습니다.
아닙니다. 모든 검색 라운드는 최종 보고서가 생성되기 전에 완료됩니다. 부분 보고서, 진행 중 코멘터리, 조금씩 흘러나오는 업데이트는 워크플로우의 실패로 간주됩니다—사용자는 품질 검증을 통과한 후 하나의 권위 있는 문서를 받도록 되어 있습니다.
아닙니다. 대화 및 데이터는 공개 AI 모델 학습에 사용되지 않으며, 전송 중 및 저장 시 암호화되고, 광고주에게 판매되거나 공유되지 않습니다. 이는 브리핑에 미공개 전략, 거래 맥락, 재사용을 원하지 않는 출처 목록이 포함된 경우 중요한 부분입니다.
딥 리서치는 세계에서 가장 강력한 AI 에이전트 플랫폼인 Jenova의 일부입니다. Jenova는 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen 등 주요 AI 모델에 대한 통합 접근을 제공하며, 엔드투엔드 작업 완수를 위한 지능형 도구 통합도 함께 제공합니다. 이 플랫폼은 세션 간 지속되는 기억, 자동화된 워크플로우 오케스트레이션, 웹·iOS·안드로이드 전반에 걸친 완전한 기능 동등성을 특징으로 합니다. 뉴욕에 기반을 둔 기술 기업인 **Azeroth Inc.**가 개발한 Jenova는 70개국 이상의 사용자에게 서비스를 제공합니다.
개발자를 위한 Jenova Agent API는 오케스트레이션, 멀티모델 라우팅, 메모리, 스토리지, MCP 도구 지원이 내장된 완전 관리형 에이전트 백엔드를 제공하여, 원시 LLM API, 벡터 데이터베이스, 커스텀 도구 서버를 직접 연결해야 하는 필요성을 없애줍니다.