개인 AI research Agent 만드는 법

research Agent는 확인 가능한 citation과 uncertainty로 source를 정리합니다.

흩어진 PDF와 note는 중복 작업을 만들고 AI summary는 세부를 놓칩니다.

source에는 owner, date, scope, correction이 필요합니다. Agent는 data를 가져오지만 conversation을 사실로 만들지 않습니다.

author, date, link, permission, evidence 위치를 저장하고 original을 엽니다.

Knowledge는 승인 자료, User Memory는 제한된 private context, tools는 명시적 권한으로 read/write합니다. Memory는 authority를 부여하지 않습니다.

remote MCP endpoint는 identity, instructions, access를 유지합니다. client, account, transport, OAuth가 현재 지원하는 곳에만 연결합니다.

일반 질문, 누락·오래된 data, 거부 action, recovery를 시험합니다. 완료, 수정, 안전한 거부, maintenance를 측정합니다.

systematic review를 대체하거나 허위 citation을 증명하지 않습니다.

pilot 전에 올바른 답변 5개, 모호한 case 5개, 거부해야 할 request 5개를 만듭니다. 사용 source, 제안 action, confirmation, 실제 결과를 기록해 자연스러운 conversation이 오류를 숨기지 않게 합니다.

source, rule, client, permission이 바뀌면 Agent를 다시 검증합니다. 내가 소유한 data와 instructions를 export하고 미사용 access를 제거하며 flow가 일을 늘리지 않고 줄인다는 증거가 생길 때까지 수동 경로를 유지합니다.

research 용도라면 paper마다 author, publication date, DOI 또는 URL, file permission, 읽기 상태, claim, evidence 위치를 분리해 저장합니다. summary와 인용문을 같은 필드에 섞지 않고 답변에 지지 source, 반대 source, uncertainty, 원문에서 확인할 page를 포함합니다. 알려진 핵심 문헌을 test set으로 두고 허위 citation, 존재하지 않는 page, 2차 자료만으로 한 단정을 실패로 기록합니다. systematic review의 선정 책임은 사람에게 남깁니다. 주제별 검색어, database, 검색일, 채택·제외 이유를 남겨 나중에 같은 범위를 재현합니다. 서로 충돌하는 결과는 평균으로 숨기지 않고 연구 설계, 표본, 측정 방식의 차이를 표로 비교한 뒤 후속 검증 질문으로 보냅니다. 저작권과 접근 권한도 source record에 보관해 공유할 수 없는 PDF를 다른 사용자나 client에 노출하지 않습니다. 초안의 각 핵심 문장은 최소 하나의 열린 원문 위치와 연결하고, 근거가 약한 문장은 결론이 아니라 검증 대기 항목으로 표시합니다.