AI 연구 보조 경진대회: 5가지 주요 도구에 대한 심층 검토 및 선택 가이드

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AI 연구 비서의 등장: 숙제를 도와줄 수 있는 사람은 누구일까요?

정보화 시대의 연구는 종종 방대한 양의 데이터를 뒤지는 것을 의미합니다. 과거에는 연구자들이 주요 콘텐츠를 다음과 같은 사람들에게 제공하기 전에 수동으로 정보를 검색하고, 선별하고, 정리해야 했습니다. ChatGPT 이러한 대규모 언어 모델을 분석합니다. 하지만 OpenAI의 딥 리서치 기능이 출시되면서 상황이 달라지기 시작했습니다. 이 새로운 AI 도구는 사용자가 질문만 하면 AI가 자율적으로 웹을 검색하고 데이터를 분석하여 인용이 포함된 보고서를 생성하는 등 전체 연구 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이는 사전 학습된 지식을 활용할 뿐만 아니라 최신 정보를 능동적으로 습득하고 다단계 추론을 수행하는 OpenAI의 o3와 같은 고급 빅 언어 모델에 의해 주도되는 경우가 많습니다.

2023년 3월 이후 여러 회사에서 자체적으로 자동화된 리서치 도구 또는 'AI 검색 도우미' 또는 '심층 리서치' 도구라고 불리는 AI 에이전트(에이전트)를 출시했습니다. 이러한 도구의 핵심 개념은 웹 검색과 결합된 강력한 AI 모델링 기능을 활용하여 자율적으로 리서치 작업을 수행하고 결과를 제공한다는 점에서 유사합니다.

이 글에서는 실제 테스트를 통해 성능 차이, 기능 한계 및 각 제품에 가장 적합한 시나리오를 살펴보기 위해 시중에서 높은 평가를 받고 있는 몇 가지 제품을 살펴봅니다. 이 비교에 사용된 도구는 다음과 같습니다:

쌍둥이자리 심층 검색: Google의 쌍둥이자리 정보를 종합하고 분석하는 능력을 강조하는 일련의 모델입니다.
Grok 3 심층 검색xAI 사용 Grok 3 실시간 정보에 더 중점을 두고 독립적으로 작업을 수행하도록 설계된 모델입니다.
Manus다양한 AI 모델을 지원하는 시스템(예 인류학 (명목식 형태로 사용됨) Claude 및 Ali의 Qwen) 플랫폼에서 다단계 작업을 수행하는 것으로 알려져 있습니다.
미타 AI 얕은 연구R1 모델을 논리적 프레임워크 분해와 결합하고 자체 모델을 사용하여 웹 검색 및 통합을 수행합니다.
Zhipu AutoGLM지푸 AI의 대규모 언어 모델을 기반으로 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 사용자 조작을 시뮬레이션하여 정보 수집 및 처리를 위한 디지털 기기를 자율적으로 제어합니다.

이러한 도구의 실제 성능을 파악하기 위해 5개 제품 모두에 비교적 복잡한 연구 과제를 동일하게 제시했습니다.

비교 테스트: AI 모델 연구 생성

미션 요구 사항:

다음 개요에 따라 약 5,000단어 분량의 AI 모델링에 관한 연구 논문을 제출하세요:

최신 대규모 언어 모델 개요(예: GPT 제품군, Claude, LLaMA, DeepSeek 등)
각 모델의 특성 및 적용 시나리오 비교
모델 기능 경계 및 한계 분석
오픈 소스 모델과 폐쇄 소스 모델 선택 전략
모델 API 기본 튜토리얼
빅 모델 기술의 원리에 대한 간결한 설명

구현:

Gemini 심층 검색: 300개 이상의 웹 페이지를 검색하는 데 8분이 걸립니다.
Grok 3 심층 검색: 160개 이상의 웹 페이지를 검색하는 데 6분이 걸렸습니다.
Manus: 21분이 걸렸고 8개의 하위 작업을 수행했다고 보고했습니다.
Mita AI 얕은 연구: 7분이면 300개 이상의 웹 페이지를 검색할 수 있습니다.
Zhipu AutoGLM: 71개의 웹 페이지를 검색하는 데 16분이 걸렸습니다.

참고: 대기 시간과 검색량은 이 테스트의 참고 데이터일 뿐이며 실제 성능은 작업 복잡성, 네트워크 상태 및 서버 부하에 따라 달라질 수 있습니다.

각 도구에 대한 응답 요약입니다:

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(이미지는 각 도구에서 생성된 보고서의 일부 스크린샷 또는 요약을 보여줍니다.)

독립 평가: Claude 3.7의 날카로운 리뷰

비교적 객관적인 제3자의 시각을 확보하기 위해 생성된 5개의 보고서를 Anthropic의 Claude 3.7 모델에 제출하여 평가를 받았습니다. 아래는 각 보고서에 대한 클로드 3.7의 평가 요약입니다:

Zhipu AutoGLM
이 보고서는 71개의 참고 문헌을 인용하여 학술 논문의 형식을 모방하려고 하지만 이는 다소 공허합니다. 보고서의 언어가 지나치게 학술적이며, 마치 내용 부족을 감추기 위해 수사를 사용하는 것처럼 보입니다. 모델의 강점과 약점에 대한 분석은 제품 설명을 반복하는 것 같고 깊이 있는 통찰력이 부족합니다.

Manus
이 보고서는 '정책 입안자를 위한'이라는 명목으로 복잡한 기술 문제를 지나치게 단순화하고 심층적인 분석을 피상적인 마케팅 카피로 바꾸는 등 극단적인 방향으로 나아가고 있습니다. 양자 물리학에 관한 동화책처럼 심층적이지도 정확하지도 않습니다.

쌍둥이자리 심층 검색
보고서가 학술적인 글쓰기 스타일을 채택하고 있지만 따옴표가 많아 읽기의 흐름을 방해합니다. 실질적인 정보를 추가하지 않고 단순한 개념을 설명하는 데 너무 많은 지면을 할애하여 길고 지루합니다. 비전문가를 대상으로 작성된 보고서라고 주장하지만 여전히 설명되지 않은 전문 용어로 가득 차 있으며 목표에 부합하지 않습니다.

Grok 3 심층 검색
간결한 버전과 상세한 버전이 모두 제공되는 것은 특징이지만, 내용의 일관성 문제도 노출됩니다. 간결 버전은 지나치게 단순화되어 있으며, 상세 버전의 일부 전망(예: 2025년)은 충분한 근거와 필요한 가정이 명시되어 있지 않아 다소 추측적인 측면이 있습니다.

미타 AI 얕은 연구
표를 광범위하게 사용하여 정보를 구조화하면 정보 획득의 효율성은 향상되지만 표와 구분 기호에 지나치게 의존하면 내러티브의 일관성과 깊이가 부족한 기계적인 내용 표현으로 이어집니다. 기술 설명이 실제 적용 시나리오와 충분히 연결되지 않고, 비즈니스 비용 분석에 다양한 규모의 기업에 대한 차별화된 고려 사항이 부족하며, 권장 사항이 '획일적'인 것처럼 보입니다.

클로드 3.7에 대한 일반적인 관찰:
이 다섯 가지 보고서는 모두 서로 다른 '포장'을 사용하여 내용의 단점을 은폐하려고 합니다. 학술적이든 상업적이든 기술적이든, 기술의 본질에 대한 심층적인 이해와 실제 적용에 대한 심도 있는 사고라는 핵심을 건드리지 못한 것 같습니다. 예를 들어, 보고서의 DeepSeek 지나친 관심은 새로운 기술에 대한 업계의 일반적인 추구를 반영하는 반면, 데이터 프라이버시 및 윤리 규정 준수와 같은 주요 이슈를 경시하는 것은 분석적 관점의 한계를 드러내는 것일 수 있습니다. 좋은 기술 연구 보고서는 말장난이 아니라 인사이트와 실용적인 분석을 제공해야 합니다. 이 기준에 따르면 5개의 보고서 모두 개선의 여지가 있습니다.

전체 성능 및 점수

Claude 3.7의 평가와 보고서 내용을 직접 검토한 결과를 바탕으로 이 테스트에서 도구의 성능을 종합적으로 평가할 수 있습니다:

AI 研究助理大比拼：五款主流工具深度测评与选择指南
(사진은 테스트 결과에 따른 종합 점수 차트를 보여줍니다.)

쌍둥이자리 심층 검색보다 체계적으로 구성된 콘텐츠, 광범위한 커버리지, 다국어 지원이 강점입니다.
미타 AI 얕은 연구기술적인 깊이와 가독성이 잘 어우러져 포괄적이고 균형 잡힌 성능을 제공합니다.
Grok 3 심층 검색유연한 언어 스타일(듀얼 버전)과 강력한 실용주의 지향성.
Zhipu AutoGLM기술 콘텐츠는 매우 정확하지만 비전문가에게는 가독성이 제한적입니다.
Manus보고서가 간결하고 이해하기 쉽지만 분석의 깊이가 부족하다는 단점이 있습니다.

선택 방법: 다양한 시나리오에서 사용하기 위한 제안 사항

이 테스트와 각 도구의 특성을 바탕으로 몇 가지 선택 방법을 제안합니다:

검색 기능 개요:

쌍둥이자리 심층 검색검색은 광범위하고 글로벌 다국어 리소스를 통합하는 데 능숙하지만, 심층적인 중국어 콘텐츠를 이해하는 데는 현지화된 제품만큼 뛰어나지 않을 수 있습니다.
Grok 3 심층 검색: 특히 비즈니스 정보 및 뉴스에서 실시간성이 높지만 기술 콘텐츠의 깊이가 상대적으로 약합니다.
Zhipu AutoGLM인용된 참고 문헌의 품질이 높고 기술 개념에 대한 이해가 깊지만 검색이 상대적으로 집중되어 있습니다.
미타 AI 얕은 연구영어와 중국어로 된 정보의 강력한 통합, 전문 분야에 대한 보다 포괄적인 커버리지, 구조화된 정보의 정확한 추출.
Manus:: (이 테스트는 보고서 생성에 중점을 두었으며 검색 기능이 완전히 시연되지는 않았지만 이 플랫폼은 여러 소스의 정보와 복잡한 워크플로우의 통합을 지원하도록 설계되었습니다).

검색 및 연구 능력의 예비 순위(이 테스트 기준):

미타 AI 얕은 연구전문 분야 심층 검색에서 뛰어난 성능, 영어와 중국어 이중 언어 처리.
쌍둥이자리 심층 검색가장 다양하고 광범위한 글로벌 리소스를 제공합니다.
Zhipu AutoGLM중국어 기술 문헌을 다루는 데 유리하고 이해도가 높습니다.
Grok 3 심층 검색실시간 비즈니스 정보 및 뉴스에 대한 액세스를 선도합니다.
Manus순수 검색 순위보다는 작업 실행의 유연성 및 다중 모델 호출에 강점이 있을 수 있습니다.

시나리오 기반 권장 사항:

학술 연구우선 순위는 Zhipu AutoGLM(높은 품질의 레퍼런스)에 주어졌고, 그다음으로 Mita AI(전문화된 도메인 커버리지)가 선정되었습니다.
비즈니스 분석그루크 3(실시간, 비즈니스 정보)에 우선순위가 주어졌고, 그다음으로 제미니(글로벌 비전)가 그 뒤를 이었습니다.
기술 개발Mita AI(문서 이해, 구조적 추출)에 우선순위를 부여하고, 그다음으로 Zhipu AutoGLM(기술적 깊이)을 사용합니다.
일일 정보 액세스/일반 연구우선순위: 쌍둥이자리(넓은 커버리지)에 우선순위를 부여하고, 그다음으로 그로크 3(적시성)을 부여합니다.
심층적인 중국어 콘텐츠 연구모국어와 문맥에 대한 이해도가 뛰어난 Zhipu AutoGLM 또는 Mita AI에 우선권이 주어집니다.

중요 팁:

교차 검증중요한 정보나 중요한 결정의 경우, 정보의 정확성과 완전성을 보장하기 위해 최소 두 가지 이상의 도구를 사용하여 비교 검증하는 것이 좋습니다.
작업 매칭만능 도구는 없습니다. 어떤 제품을 선택할지는 특정 연구 작업, 필요한 정보의 유형(실시간 대 심층, 기술 대 상업), 보고서의 형식과 깊이에 대한 요구 사항에 따라 크게 달라집니다.
테스트 제한 사항이 비교는 단일 작업만을 기준으로 합니다. Like Manus 작업 흐름과 다중 형식 전달 기능을 강조하는 이와 같은 도구의 장점은 다른 유형의 작업을 수행할 때까지는 완전히 실현되지 않을 수 있습니다. 또한 사용자 인터페이스, 비용, API 통합 기능도 실제 선택 시 고려해야 할 요소입니다.

이러한 AI 연구 보조 도구는 의심할 여지 없이 정보에 액세스하고 분석하는 방식에 있어 미래 트렌드를 대표합니다. 현재 각각의 장단점이 있지만, 빠른 속도로 진화하고 있으므로 지속적인 관심을 기울일 필요가 있습니다. 올바른 도구를 선택하고 효과적으로 사용하는 방법을 배우면 연구와 의사결정을 크게 향상시킬 수 있습니다.