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Dev.toAI/ML
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MCP 기반 40개 채널 라우팅을 통한 중국 특화 Deep Research 아키텍처
Chinese Deep Research With AI Agents
AI 요약
Context
English-first 검색 기반 AI Agent의 중국 내 로컬 데이터 접근 제한으로 인한 정보 공백 발생. 플랫폼별 특화된 데이터 분포로 인해 단순 번역 기반의 접근으로는 실제 사용자 경험 및 기술 논의 파악에 한계 노출.
Technical Solution
- MCP(Model Context Protocol) 도입을 통한 Retrieval 도구와 LLM 호스트 간의 관심사 분리 설계
- 10개 이상의 중국 특화 소스 및 40개 전체 채널을 통합한 MCP-native 접근 구조 구축
- Intent-based Routing 전략을 통한 Zhihu, WeChat, Xiaohongshu 등 소스별 데이터 성격에 따른 쿼리 분산 처리
- 소스별 가중치 부여 및 Claim Cluster 분석을 통한 노이즈 제거 및 데이터 검증 프로세스 적용
- 모델 교체 시에도 리트리벌 워크플로우를 유지하는 도구 경계(Tool Boundary) 설정으로 유연한 인프라 확장성 확보
실천 포인트
- 검색 의도(Intent)에 따라 최적의 데이터 소스를 매핑하는 라우팅 맵 정의 - LLM의 추론 영역과 외부 툴의 검색 영역을 MCP 표준으로 분리하여 모델 의존성 제거 - 1차 리트리벌 결과에 대해 전문가 의견, 사용자 경험, 홍보성 글로 분류하는 필터링 단계 추가 - 다국어 리서치 시 단순 번역보다 로컬 플랫폼의 전용 보카블러리(Vocabulary) 추출 우선 고려