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DevOps & 코드

PublicClaude 서브에이전트

리서치 크루

모델 하나로는 방대한 질문을 깊이 파기 어렵습니다. 넓게 읽으면서 동시에 스스로 팩트를 검증하는 건 불가능하니까요. 이 크루는 작업을 전문가 여럿으로 나눕니다.

sonnet1주CrewAITavilyFirecrawlOpenAI
ClaudeClaude
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왜 이 서브에이전트인가

모델 하나로는 방대한 질문을 깊이 파기 어렵습니다. 넓게 읽으면서 동시에 스스로 팩트를 검증하는 건 불가능하니까요. 이 크루는 작업을 전문가 여럿으로 나눕니다.

리드 에이전트가 질문을 하위 주제로 쪼개면, 스크래퍼가 소스를 병렬로 모으고, 종합 에이전트와 검증 에이전트가 결과를 합치고 확인합니다. 출처가 명시된 리서치 브리프를 받게 됩니다. 모든 주장이 근거로 거슬러 올라가지, 근거 없는 자신감이 아닙니다.

작동 방식

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

샘플 출력

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

As the lead agent, decompose the research question into sub-topics, dispatch parallel scrapers, then have synthesis and verification agents produce a single brief where every claim carries a source link.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.