Browser-First 전략을 통한 AI Agent의 근거 기반 분석 아키텍처 설계

Context

기존 AI Agent가 실제 웹 데이터 수집 전 전략 생성 및 요약을 우선하는 설계로 인해 근거가 빈약한 결과물을 생성하는 Failure Mode 발생. API 미지원 페이지, Dynamic Content, Logged-in Session 등 정적 스크래핑이나 단순 API 응답만으로는 접근 불가능한 고가치 비즈니스 데이터 확보에 한계 존재.

Technical Solution

• Browse-First-Analyze-Second 루프 설계를 통한 모델의 메모리 의존성 제거 및 증거 기반 추론 유도
• Real-Browser Session 레이어 도입을 통한 Cookies, Permissions, Dynamic Page 등 브라우저 전용 데이터 접근 권한 확보
• Source URL 및 Excerpts를 우선 수집하여 Structured Evidence Table을 구축하는 전처리 파이프라인 설계
• Task 성격에 따른 브라우저 접근 권한(Read-only, Draft-only, Scheduled)의 세분화 및 Scope 제어
• 이전 리포트 데이터를 참조하는 Memory Loop를 통한 중복 정보 제거 및 변경 사항 중심의 델타 분석 수행

Key Takeaway

AI Agent 설계 시 생성(Generation)보다 컨텍스트 수집(Context Collection)의 정밀도를 우선하는 데이터 파이프라인 구축이 결과물의 신뢰성을 결정함.