Deep Research는 얼마나 걸리나요?

중간 scope는 보통 5~15분, 여러 sources를 cross-source investigation하는 경우 최대 30분입니다. chat을 나갔다가 돌아와도 되며, 준비되면 report가 thread에 나타납니다.

credits는 얼마나 사용하나요?

scope에 따라 run당 5~50 credits이며, 주로 읽는 pages 수에 좌우됩니다. plan step에서 시작 전에 projected credit cost를 보여줍니다.

sources는 신뢰할 수 있나요?

MoClaw는 plan step에서 sources를 score하고 기본적으로 low-quality domains를 건너뜁니다. 시작 전에 source list를 override하거나 특정 domains를 pin할 수 있습니다.

Deep Research를 특정 domains로 제한할 수 있나요?

예. prompt에 'only crawl harvard.edu, nih.gov, and arxiv.org'를 추가하면 planner가 이를 준수합니다.

output format은 어떤 모습인가요?

H2 sections, inline source links, saved passages appendix가 포함된 Markdown입니다. 대신 slide deck, table, short summary를 요청할 수도 있습니다.

도구 및 자동화

Deep Research

여러 sources를 조사한 뒤 report까지 작성합니다.

한 번의 답변으로 끝나지 않는 질문을 던져 보세요. Deep Research는 sandbox에서 web을 browses하고, 여러 sources를 읽고, footnotes를 따라가며, claims를 cross-check한 뒤 inline citations가 포함된 structured report를 작성합니다. 같은 model, 같은 chat이지만 충분한 시간을 들이도록 지시된 방식입니다.

무료로 시작 전체 통합

작동 방식

엔지니어링 없이 3단계로 Deep Research를 연결합니다.

1

research question 요청하기

research analyst에게 맡기듯 표현하세요. 'European EV charging market은 얼마나 크고 top three players는 누구인가?'처럼요. yes-or-no questions는 피하세요.
2

plan 검토하기

MoClaw는 시작 전에 planned browsing list를 보여줍니다. 승인하거나 scope를 조정하세요: 'academic sources 추가', '2024년 이전 news 제외', '15 sources로 제한'.
3

report 읽기

5~30분 뒤 TL;DR, inline source citations, 가져온 saved passages가 포함된 structured markdown report를 받습니다.

왜 중요한가

일반적인 chat answer는 몇백 tokens입니다. Deep Research는 다른 mode입니다. model이 5~30분 동안 live sources를 browsing하고, notes를 남기고, branches를 탐색한 뒤 배운 내용을 structured report로 통합합니다.

내부적으로는 planning step(질문이 실제로 묻는 것은 무엇인가?), search step(어떤 sources가 신뢰할 만한가?), parallel browsing pass(10~30 pages를 읽고 key passages 저장), synthesis step(claim별로 cluster하고 disagreements 기록), writing step(inline citations가 포함된 structured markdown)을 생성합니다.

다음에 사용하세요: 여러 analyst reports를 triangulate해야 하는 market sizing, 수십 개 sites에서 pricing을 scrape해야 하는 competitive analysis, 20개 abstracts를 읽어야 하는 literature reviews, '이 사람이 자신이 말하는 그 사람인가'를 public records와 cross-reference해야 하는 due diligence.

single search로 충분할 때, answer가 자신의 files 안에 있을 때(Files 사용), 또는 open web에 없는 realtime data가 필요할 때(API tools 사용)는 피하세요.

이렇게 말해보세요

Deep Research에 바로 붙여 넣을 수 있는 실제 prompts입니다.

› 2026년 global home solar market을 조사해 줘: size, top 5 players, regional growth, regulatory tailwinds. 12~15 sources, 최근 18개월 중심.
› agentic browser automation에서 Anthropic, OpenAI, Google을 비교해 줘. Pricing, capability matrix, real customer case studies. primary sources만 cite해 줘.
› 2022년 이후 Acme Corp와 관련된 모든 public lawsuit를 찾아 줘. Outcome, plaintiff, court를 마지막에 plain table로 정리해 줘.

단계별 데모

prompt를 보내면 실제로 일어나는 일입니다.

Prompt 01 5 단계

“agentic browser automation에서 Anthropic, OpenAI, Google을 비교해 줘. Pricing, capability matrix, real customer case studies.”

MoClaw가 하는 일

1 각 vendor의 official docs, 두 개의 analyst reports, 세 개의 customer case studies를 포함해 확인할 9 sources의 research plan을 작성합니다.
2 plan을 사용자에게 확인받고 sources를 추가하거나 제거할 수 있게 합니다.
3 vendor별로 하나씩 3개의 parallel browser sessions를 생성합니다. docs를 읽고 pricing tiers와 capability flags를 추출합니다.
4 각 vendor의 customer pages와 independent analyst piece 하나에서 case studies를 가져옵니다. claims를 cross-reference합니다(Anthropic claims X, OpenAI's docs counter with Y).
5 comparison table과 inline citation links가 포함된 structured markdown report를 작성합니다.

결과

17분 뒤 'Agentic Browser Automation: Anthropic vs OpenAI vs Google'라는 제목의 report를 받습니다. 상단에는 TL;DR가 있습니다. pricing, max parallel sessions, vision tokens 등 14 rows의 comparison table, 6개 case studies summary, primary sources로 연결되는 22개의 inline citations가 포함됩니다. 하단에는 saved passages가 collapsible 형태로 제공됩니다.

이 workflows를 위해 설계됨

사용자가 MoClaw에서 Deep Research로 자동화하는 workflows입니다.

Use case

Automate Research With AI

Run recurring research workflows that collect sources, filter noise, and deliver a readable brief before you open your laptop.

Use case

AI Research Assistant For Recurring Briefings

Get an AI research assistant that collects sources, filters weak signals, and hands you a concise brief instead of a pile of tabs.

Deep Research integration for busy teams and founders

Teams that commonly use Deep Research with MoClaw workflows.

Audience

함께 사용하기

사람들이 Deep Research와 함께 자주 연결하는 통합입니다.

FAQ

가격, 개인정보, 제한에 대한 빠른 답변입니다.

Deep Research는 얼마나 걸리나요?: 중간 scope는 보통 5~15분, 여러 sources를 cross-source investigation하는 경우 최대 30분입니다. chat을 나갔다가 돌아와도 되며, 준비되면 report가 thread에 나타납니다.
credits는 얼마나 사용하나요?: scope에 따라 run당 5~50 credits이며, 주로 읽는 pages 수에 좌우됩니다. plan step에서 시작 전에 projected credit cost를 보여줍니다.
sources는 신뢰할 수 있나요?: MoClaw는 plan step에서 sources를 score하고 기본적으로 low-quality domains를 건너뜁니다. 시작 전에 source list를 override하거나 특정 domains를 pin할 수 있습니다.
Deep Research를 특정 domains로 제한할 수 있나요?: 예. prompt에 'only crawl harvard.edu, nih.gov, and arxiv.org'를 추가하면 planner가 이를 준수합니다.
output format은 어떤 모습인가요?: H2 sections, inline source links, saved passages appendix가 포함된 Markdown입니다. 대신 slide deck, table, short summary를 요청할 수도 있습니다.

MoClaw를 무료로 사용해보세요.

월 1,000 credits, 또는 자체 key 사용으로 무제한 사용.

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