AI 에이전트가 웹에서 정보를 탐색하고 연구하는 과정에서 '어디까지 깊게 파고들어야 하는가'는 늘 고민거리였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 사용자가 연구의 깊이와 예산을 직접 조절할 수 있는 새로운 AI 연구 엔진 '웹하운드(Webhound)'가 등장했습니다. 웹하운드는 질문과 예산(달러)을 입력하면, 해당 예산이 소진될 때까지 관련 정보를 추적하고 주장을 검증하여 신뢰할 수 있는 연구 결과물을 제공합니다.
웹하운드의 핵심 기능은 '깊이 다이얼(depth dial)'입니다. 이는 AI 에이전트가 특정 질문에 대해 10분을 할애하든 10시간을 할애하든, 사용자가 원하는 만큼의 작업량을 예산으로 설정하여 연구의 질을 조절할 수 있게 합니다. 웹하운드 에이전트는 설정된 예산 범위 내에서 단서를 추적하고, 검증이 필요한 주장을 확인하며, 최종적으로는 출처가 명확히 인용된 연구 보고서나 구조화된 데이터셋을 생성합니다. 모든 작업 과정과 원본 자료는 함께 제공되어 투명성을 높입니다. 사용자는 웹하운드를 직접 실행하거나, MCP(Multi-Agent Communication Protocol) 또는 API를 통해 자신의 다른 AI 에이전트에서 호출하여 활용할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 AI 기반 연구의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 기존 AI 에이전트가 무한정 정보를 탐색하거나, 반대로 너무 피상적인 결과만 내놓는 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. 특히, 예산을 기반으로 연구 깊이를 조절하는 기능은 기업이나 연구 기관이 특정 프로젝트에 필요한 정보의 양과 질을 유연하게 제어할 수 있게 하여, 불필요한 비용 지출을 막고 더욱 정교한 의사결정을 지원할 것입니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 정보 검색을 넘어, 실제 비즈니스 및 학술 연구에 더욱 깊이 있게 통합될 수 있는 중요한 발걸음으로 평가됩니다.