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리서치·분석 플랫폼
다중 에이전트 연구 토론 플랫폼을 만드세요
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 다중 에이전트 연구 토론 플랫폼을 설명하면 — 문서 선반, 자료 모음별 에이전트, 인용이 달린 답변, 결론, 보고서까지 — Kliv가 실제 앱을 만듭니다.
텍스트 상자에 아이디어를 입력하기만 하면 AI가 아이디어를 만들어줍니다.
Kliv란 무엇인가요?
Kliv는 하나의 채팅 도구나 문서 뷰어가 아니라, 여러분을 위해 소프트웨어를 만들어 주는 AI입니다.
필요한 앱을 여러분의 말로 설명하면 Kliv가 그것을 만듭니다: 문서 선반, 에이전트, 질문 스레드, 인용 화면, 결론, 보고서, 역할, 화면까지요. 여러분이 얻는 것은 온전히 여러분의 것인 실제 애플리케이션입니다. 바로 사용할 수 있고, 나중에 말로 요청해 바꿀 수 있으며, 여러분의 도메인에서 운영할 수 있습니다. 이름만 붙인 템플릿이 아닙니다.
이 페이지에서 그 앱은 여러 개의 좁은 에이전트가 서로 다른 자료 모음에서 답하는 연구 공간입니다. Kliv는 온갖 종류의 웹 앱을 만듭니다. 이것은 그중 하나입니다.
왜 직접 연구 토론 플랫폼을 만들어야 할까요?
연구 팀은 어느 출처가 무엇을 말했는지 알아야 할 때가 많습니다. 모든 것을 뭉뚱그리는 하나의 어시스턴트는, 가치의 핵심이 출처일 때는 맞지 않습니다.
배터리 분해 분석 업체라면 특허 출원서, 내부 분해 기록, 공급업체 공시 자료를 서로 분리해 둘 수 있습니다. 출처 유형마다 자기 선반에서 답해야 하고, 사람으로 이루어진 팀이 그 답변들을 비교해야 합니다.
Kliv는 그런 구조를 만듭니다: 문서 선반마다 에이전트 하나, 같은 질문을 모두에게 전달, 인용이 달린 답변, 그리고 결론 뒤의 스레드를 그대로 간직하는 결론입니다.
공간, 선반, 그리고 기록
다섯 가지 기록이 매주 열리는 연구 토론을 아카이브로 바꿉니다.
문서 선반
특허 출원서, 분해 기록, 공급업체 공시 자료, 그 밖의 어떤 자료 모음이든 업로드해 별도의 지식 베이스로 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
선반마다 에이전트 하나
각 에이전트는 자기 선반에서만 답합니다. 특허 에이전트는 분해 사진을 읽지 않았으므로, 그 답변은 “출원서가 그렇게 말한다”는 뜻입니다.
세션과 안건
매주 세션에는 질문을 미리 대기열에 넣어 둘 수 있고, 각 질문은 그것이 뒷받침하는 보고서나 프로젝트에 연결됩니다.
스레드와 결론
결론은 질문, 각 선반의 답변, 인용, 그리고 사람의 판정을 저장하며, 전체 토론으로 다시 연결됩니다.
보고서 파이프라인
결론은 초안 섹션으로 흘러들고, 초안 섹션은 고객이 읽는 발행 보고서로 이어질 수 있습니다.
예시: 서연의 배터리 연구 데스크
한 연구 사업체가 이것을 어떻게 쓸 수 있는지 보여 드립니다. 어디까지나 예시일 뿐이며, 여러분은 자신만의 문서, 에이전트, 질문, 보고 절차를 설명하게 됩니다.
안건에 질문이 추가됩니다
그 주의 자료 검토에서 건식 전극 공정에 관한 주장이 포착됩니다. 민준이 이를 네 번째 질문으로 추가하고, 3분기 양극재 보고서에 태그를 답니다.
모든 선반이 같은 질문에 답합니다
세션 중에 그 질문은 특허 에이전트, 분해 에이전트, 공급업체 공시 에이전트에게 동시에 전달됩니다. 각 답변은 사용한 페이지를 인용합니다.
의견 차이가 쓸모 있는 결과가 됩니다
특허 에이전트는 어느 출원서의 0142 문단을 인용합니다. 분해 에이전트는 그와 모순되는 3월 셀 사진과 소재 표를 가리킵니다. 두 인용 모두 확인할 수 있습니다.
사람이 판정을 기록합니다
서연 팀은 그 공정이 주장은 됐지만 아직 양산되지는 않았다고 판단합니다. 판정은 작성자와 날짜와 함께 저장됩니다.
보고서가 되짚어 갈 길을 간직합니다
그 결론은 스레드가 첨부된 초안 보고서에 담기므로, 몇 달 뒤 고객이 이의를 제기해도 기록에서 답할 수 있습니다.
원하는 연구 공간을 설명해 보세요
Kliv는 여러분의 설명을 바탕으로 만들기 때문에, 자세히 적을수록 첫 버전이 원하는 모습에 가까워집니다. 각 문서 선반, 누가 질문할 수 있는지, 인용 요건, 결론, 보고 방식을 담아 보세요. 발전시켜 볼 만한 세 가지 예시입니다:
정책 근거 데스크
별도의 근거 자료, 병렬 답변, 그리고 직원의 판정.
“정책 연구 플랫폼을 만들어 줘. 임상시험 등록부, 정부 기관 지침, 우리 자체 브리프를 위한 별도의 선반을 만들고, 각 선반에 전용 에이전트를 붙이고, 초안을 쓰기 전에 직원이 모든 에이전트에게 하나의 질문을 던질 수 있게 하고, 모든 답변에 인용을 요구하고, 사람의 판정을 결론으로 저장해 줘.”
특허 모니터링 데스크
매주 들어오는 출원서, 선반에 한정된 답변, 그리고 변리사 검토.
“특허 모니터링 도구를 만들어 줘. 새 출원서가 매주 특허 선반에 들어오고, 에이전트가 그 출원서에서만 답하고, 표시된 주장은 변리사 검토 목록으로 넘어가고, 검토된 각 주장은 인용과 상태를 유지하게 해 줘.”
경쟁사 공시 요약
회사별 에이전트와 월요일 메모 워크플로.
“경쟁 정보 플랫폼을 만들어 줘. 실적 발표 녹취록과 연차 보고서를 회사별 별도 선반에 넣고, 각 회사에 전용 에이전트를 붙이고, 한 화면에서 답변을 비교하고, 승인된 결론을 월요일 메모로 만들어 줘.”
무엇이 이 공간을 신뢰할 수 있게 만드는가
각 선반은 여러분의 팀이 업로드한 문서로 만들어집니다. 에이전트는 자기 선반만 읽고 그 밖의 어떤 것도 읽지 않습니다. 선반에 답을 뒷받침할 근거가 없으면 에이전트는 그렇다고 말해야 합니다.
모든 주고받음이 남습니다. 스레드는 결론에 붙고, 결론은 보고서에 붙으며, 그 사슬은 여러분 자신의 데이터베이스에 살아 있습니다. 고객이 이의를 제기해도 답변은 되짚어 갈 수 있습니다.
다중 에이전트 앱은 출처가 중요할 때 쓸모가 있습니다. 모든 답변은 자기 선반을 밝히고, 의견 차이는 여러분의 팀이 판단할 수 있는 데이터가 됩니다. Kliv가 AI 앱을 만드는 방법에서 더 넓은 패턴을 설명합니다.
자주 묻는 질문
Kliv가 정확히 무엇인가요?
Kliv는 설명을 바탕으로 맞춤형 웹 앱을 만드는 AI입니다. 여러분의 연구 워크플로를 설명하면 Kliv가 여러분이 소유하는 앱을 만듭니다.
제가 얻는 것은 실제 앱인가요, 아니면 템플릿인가요?
실제 앱입니다. Kliv는 여러분의 절차에 맞춰 문서 선반, 에이전트, 질문 스레드, 인용 화면, 결론, 보고서, 역할을 만듭니다.
만들어진 다음에 바꿀 수 있나요?
네. 말로 요청해 선반을 추가하거나, 결론을 바꾸거나, 역할을 조정하거나, 보고서 워크플로를 더할 수 있습니다.
에이전트들이 서로 토론하나요?
아니요. 각 에이전트는 같은 질문에 자기 선반에서 답합니다. 여러분의 팀이 그 답변들을 비교하고 판정을 기록합니다.
문서는 어디에 저장되나요?
여러분 앱의 파일 저장소에 기본적으로 비공개로 저장되며, 선반마다 별도의 지식 베이스에 공급됩니다.
한 선반이 다른 선반의 문서를 쓸 수 있나요?
여러분이 그렇게 설계할 때만 가능합니다. 기본 방식은 분리이며, 그래서 각 답변이 자기 출처 베이스를 분명히 밝힙니다.
고객도 질문할 수 있나요?
원하신다면 가능합니다. 고객 역할은 발행된 보고서에 대해서만 질문할 수 있고, 고객마다 질문을 서로 분리해 둘 수 있습니다.
에이전트가 틀리면 어떻게 되나요?
답변에는 인용이 따라오므로 해당 페이지를 확인할 수 있습니다. 사람의 판정 계층이 있어서 여러분의 팀이 이를 뒤집고 그 결정을 기록할 수 있습니다.
결론이 보고서로 이어질 수 있나요?
네. 결론은 초안 섹션이 될 수 있으며, 그 뒤의 스레드와 인용으로 되돌아가는 링크를 함께 담습니다.
제 도메인을 쓸 수 있나요?
네. 플랫폼은 여러분 자신의 도메인에서 운영할 수 있습니다.
나중에 Kliv를 떠날 수 있나요?
네. 코드는 여러분 자신의 Git 저장소로 동기화되고, 기록은 내보낼 수 있습니다.
검색 인프라를 직접 운영해야 하나요?
아니요. 여러분은 선반을 설명하고 문서를 업로드하기만 하면 되고, 앱이 그 에이전트들을 위한 지식 베이스를 처리합니다.
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