모델 하나로는 방대한 질문을 깊이 파기 어렵습니다. 넓게 읽으면서 동시에 스스로 팩트를 검증하는 건 불가능하니까요. 이 크루는 작업을 전문가 여럿으로 나눕니다.
sonnet1주CrewAITavilyFirecrawlOpenAI
Claude
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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
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.
스크레이퍼 에이전트들이 하위 주제별 자료를 병렬로 수집하는 동안, 시너지 에이전트는 결과를 기다립니다.
pending
시너지 에이전트가 findings를 하나의 초안으로 통합하고, 검증 에이전트가 각 주장을 출처와 대조해 확인합니다.
pending
리드 에이전트가 충돌을 해결하고 근거 없는 주장은 제외해, 각주가 달린 요약본을 노션(Notion)에 반환합니다.
pending
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.