Computer에서 만나는 심층 리서치

심층 리서치는 기존의 리서치 분석가처럼 동작하는 에이전트 기반의 반복적 검색 기능입니다. 이 기능은 행동을 취하기 전에 계획을 세웁니다. 한 번의 검색 대신 여러 번의 검색을 실행하며, 매번 결과를 읽고 다음 검색 방향을 추론합니다. 또한 충분한 증거를 확보했는지 평가하고 상충하는 내용을 기록하며, 심층적으로 읽고 그 결과를 하나의 권위 있는 답변으로 종합합니다.

심층 리서치가 일반 검색보다 시간이 더 걸리고 더 많은 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있는 이유는 바로 이러한 깊이 때문입니다.

심층 리서치가 Computer에 추가된 이유도 여기에 있습니다. 어려운 질문에 대한 답변은 시작일 뿐입니다. 심층 리서치는 보고서, 대시보드 또는 업무에 필요한 기타 결과물을 신속하게 도출합니다. Computer는 이러한 작업이 이루어지는 공간입니다.

오늘 저희는 심층 리서치가 Search as Code라는 새로운 접근 방식을 통해 스스로 검색 프로그램을 작성할 수 있게 되었다고 발표합니다. Computer는 한 번에 하나의 쿼리를 실행하는 대신 질문별로 맞춤형 검색 계획을 수립하고 수천 개의 단계를 병렬로 실행합니다. 이러한 변화들은 심층 리서치의 기능을 확장합니다.

이제 비즈니스 맥락에 더욱 부합하는 답변을 얻기 위해 내부 파일 및 앱에서 정보를 가져옵니다. Computer는 이러한 답변을 PDF, 프레젠테이션, 대시보드, 웹사이트 등 업무에 즉시 활용 가능한 형식으로 전환합니다. 또한 더 신중하게 추론하며 다른 Computer 워크플로우와 통합됩니다.

더 나은 입력, 더 나은 출력

심층 리서치는 지식 업무의 기반입니다. 메모, 브리핑, 계획 또는 분석의 품질은 그 이면에 있는 소스와 추론의 품질에 달려 있습니다.

심층 리서치를 Computer에 도입함으로써 업무가 이미 진행 중인 곳에 이러한 기반을 마련했습니다. 최근 연구에 따르면 Computer 작업의 약 26%가 리서치 및 분석과 관련되어 있으며, 이는 코딩이나 자산 생성 등을 앞서는 단일 최대 카테고리입니다.

오늘 이전에는 Computer와 심층 리서치가 분리되어 있었습니다. 사용자는 하나의 스레드에서 심층 리서치 쿼리를 실행한 다음, Computer에서 다른 스레드를 열어 결과물을 작성해야 했습니다.

이제 사용자가 복잡한 쿼리를 질문하면 Computer가 이를 세분화하여 20개 이상의 프론티어 모델에 라우팅합니다. 사용자는 단일 쿼리만으로 리서치된 답변을 얻고, 후속 질문을 하며, 관련 맥락을 불러오고, 결과물을 완성된 자산으로 전환할 수 있습니다.

검색이 필요할 때 Computer는 Statista, PitchBook, CB Insights와 같은 프리미엄 소스를 자동으로 활용하여 권위 있는 데이터로 답변을 뒷받침합니다.

하나의 스킬, 다양한 경로

Computer에서 심층 리서치는 범용 검색 스킬로 향하는 진입점입니다. 단일 쿼리가 올바른 검색 패턴으로 라우팅되며, 이후 결과가 통합된 답변으로 정리됩니다.

“우리가 인수한 텍사스 스타트업 직원들의 경업금지 약정이 우리가 캘리포니아 기업이 된 현재에도 여전히 유효한가?”와 같은 질문을 생각해 보십시오.

Computer는 네 가지 경로를 병렬로 실행합니다. 캘리포니아의 경업금지 조항에 대한 거의 전면적인 금지 법안과 법원이 타 주 계약을 어떻게 다루는지 검토합니다. 경업금지 약정이 전문 교육이나 영업 비밀과 연계된 경우 유효한 텍사스의 집행 기준을 분석합니다. 또한 인수 후 계약 양도 판례와 최근 연방거래위원회(FTC)의 경업금지 관련 규칙 제정을 검토합니다.

최종 결과물은 네 가지 경로를 모두 통합하여 하나의 리스크 평가를 제공하며, 어떤 계약이 무효일 가능성이 높고 어떤 계약이 유지될 수 있는지, 그리고 외부 법률 자문이 필요한 부분을 공유합니다.

AI 검색을 위한 새로운 아키텍처

Computer 내의 심층 리서치는 Search as Code라고 부르는 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.

일반적으로 AI 시스템은 검색을 질문하고 결과를 찾는 단일 단계로 처리합니다. Computer는 검색을 하나의 프로그램으로 처리합니다. 모델은 사용자가 질문한 내용에 맞춰 설계된 수천 개의 검색 단계를 병렬로 실행하는 코드를 작성합니다.

코드는 모델 바로 옆의 안전한 샌드박스에서 실행되므로, 모델은 결과가 도착하는 대로 이를 확인하고 어떤 소스가 추출되었는지, 해당 소스가 어떤 점수를 받았는지 추적할 수 있습니다. 품질이 충분하지 않으면 검색 도중에 방향을 바꿀 수도 있습니다.

실제로 이는 단일 심층 리서치 실행으로 다음을 수행할 수 있음을 의미합니다:

질문을 수백 또는 수천 개의 타겟팅된 검색으로 세분화

병렬로 검색을 실행하고, 새로운 스레드가 나타나면 이를 추적하며, 답변이 충분하지 않을 경우 재시도

모델이 결과를 확인하기 전에 코드 내에서 중복 제거, 결합 및 필터링을 통해 결과 정리

동일한 검색 내에서 인증된 커넥터를 사용하여 라이브 웹 및 내부 소스에서 정보 추출

벤더 보안 공지에 걸친 200개의 소프트웨어 취약점 감사를 수행할 수 있는 동일한 아키텍처로 4개의 서로 다른 관할 구역에 걸친 경업금지 약정 상황을 분석할 수 있습니다.

고품질의 인용된 데이터

3개의 AI 평가 벤치마크는 Perplexity의 심층 리서치를 Computer 내부로 이동했을 때 성능이 향상되었음을 확인했습니다. Humanity's Last Exam, BrowseComp 및 DeepSearchQA에 따르면 이 변경 이후 사실적 정확성, 분석의 깊이, 인용 품질이 모두 향상되었습니다.

심층 리서치의 모든 사실적 주장에는 인라인 인용이 포함됩니다. 각 번호가 매겨진 위첨자는 실시간 소스 URL로 직접 연결되므로 사용자가 클릭하여 소스를 확인할 수 있습니다.

쿼리 예시

Computer 내에서 심층 리서치로 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다:

인수 실사 (금융): 유럽에 상장된 3개 식료품 소매업체에 대한 인수 실사를 수행하십시오. 재무 성과, 매장 형태, 자체 브랜드 침투율, 공급망 회복력, 노동 비용 노출 및 최근 구조조정 조치를 구조화된 표로 정리하고, 주요 리스크와 상승 시나리오를 강조하는 짧은 메모를 작성하십시오.

파이프라인 경쟁 검토 (헬스케어): 내부 프로그램 전략을 구체화하기 위해 재발성/불응성 다발성 골수종에 대한 경쟁사의 실험적 CAR-T 치료제를 평가하십시오. 임상 1/2상 결과, 독성 및 반응 데이터, 승인된 대안과의 비교 성과, 보험 적용 범위 트렌드 및 활성 임상 사이트를 종합하십시오. 앱 커넥터를 통해 내부 전임상 데이터, 이전 프로토콜 설계 및 규제 서류와 연결한 후, 개발 위원회를 위한 포지셔닝 권장 사항과 미해결 과학적 질문이 포함된 구조화된 브리핑을 작성하십시오.

더 많은 심층 리서치 쿼리 샘플은 사용 사례 라이브러리에서 확인하십시오.

지금 바로 이용 가능

Computer 내의 심층 리서치는 오늘부터 이용할 수 있습니다. 복잡한 질문으로 스레드를 시작하고 그 결과로부터 작업을 계속하십시오.

Computer에서 심층 리서치를 시작해 보세요.