AI Research Agent DeepRishSearch Harnesses Real-World Data to Tackle Sustainable Development Goals with Precision

AI 연구 에이전트의 '맥락 격차'를 극복하기 위한 실증적 접근으로, DeepRishSearch는 UN 지속 가능한 개발 목표(SDG) 기반의 단일 ReAct 에이전트로, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 깊이 있는 연구를 수행한다. 사용자는 단일 키워드를 입력하면, DistilBERT 기반의 토픽 분류 모델이 SDG 목표를 식별하고, GPT-4o-mini를 활용해 관련 국가(예: 인도네시아)에 대한 포괄적인 연구 질문을 생성한다. 이후 세 가지 전문가 역할(학자, 기자, 분석가)을 모방하는 도구가 각각 학술 논문, 최신 뉴스, OWID 데이터를 수집하고, 정량적·정성적 정보를 통합한다. 수집된 데이터는 RAG 방식으로 프롬프트에 통합되며, 최종 보고서는 문맥 기반 요약과 국가별 성과 평가(0~10점)를 포함한다. 테스트 결과, 기존 모델(Gemini 2.5 Pro)보다 RAG 기반 에이전트가 더 정확하고 맥락이 풍부한 평가를 제공하며, 특히 인도네시아의 기아 문제에서 지속 가능한 개발 목표 달성 진전이 제한적임을 명확히 드러낸다. 개방형 Streamlit 앱과 공개 소스 코드를 통해 누구나 실험 가능하며, 이 시스템은 향후 다중 에이전트 구조로 확장 가능하다. 핵심은 AI가 인간 전문가의 보조 도구로, 방대한 공공 데이터를 신속하게 정제하고 통합해 정책 분석 및 보고의 효율성을 높이는 데 있다.