What is CleverBee?
신뢰할 수 있는 답변을 찾기 위해 방대한 온라인 정보의 바다를 항해하는 것은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 잠재적인 오보나 AI "환각"과 싸우면서 일관된 이해를 얻기 위해 검색 결과를 샅샅이 뒤지며 몇 시간을 보낼 수도 있습니다. 여기에서 CleverBee가 AI 기반 연구에 대한 체계적이고 투명한 접근 방식을 제공하며 등장합니다.
CleverBee는 복잡한 주제에 대해 궁금한 모든 사람을 위해 오픈 소스 프로젝트로 구축된 Python 기반 연구 보조 에이전트입니다. 여러 Large Language Models (LLM), 웹 자동화 및 명확한 인터페이스를 활용하여 질문을 철저히 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 목표는 단순히 답변을 얻는 것이 아니라 명확한 출처 인용과 함께 해당 답변이 어떻게 도출되었는지 이해하는 것입니다. 오픈 소스이기 때문에 이 도구는 커뮤니티 기여의 이점을 누리고 시간이 지남에 따라 더욱 강력하고 다재다능해집니다.
주요 기능:
🧠 특수화된 멀티 LLM 전략: CleverBee는 최적의 결과를 위해 서로 다른 작업을 서로 다른 LLM에 할당합니다. Gemini 1.5 Pro를 사용하여 고급 계획 및 최종 보고서 종합을 수행하고, Gemini 1.5 Flash를 사용하여 연구 진행 상황을 분석하고 다음 단계를 결정하며, 또 다른 Gemini 1.5 Flash 인스턴스를 사용하여 웹 콘텐츠를 효율적으로 요약합니다. 이러한 업무 분담은 각 단계에서 더 높은 품질과 더 집중된 결과를 목표로 합니다.
🌐 자동화된 웹 연구: Playwright를 활용하여 연구 주제에 따라 적극적으로 웹을 검색합니다. 관련 정보를 검색하고 유망한 페이지에서 원시 HTML 콘텐츠를 추출합니다.
📊 지능형 콘텐츠 처리: 원시 HTML은 자동으로 정리되어 Markdown 형식으로 변환됩니다. 그런 다음 이 구조화된 텍스트는 전용 LLM에 의해 요약되어 계획 에이전트가 소화하고 후속 조치를 결정하기가 더 쉬워집니다.
🖥️ 대화형 사용자 인터페이스: Chainlit으로 구축된 웹 UI는 연구 프로세스에 대한 명확한 창을 제공합니다. CleverBee가 접근 방식을 계획하고 단계를 실행하며 실시간으로 참조하는 소스를 정확히 볼 수 있습니다.
🔧 확장 가능한 도구 통합: Model Context Protocol (MCP)을 지원하여 YouTube 트랜스크립트 가져오기 또는 학술 데이터베이스 검색과 같은 특수 데이터 수집을 위한 외부 도구를 통합할 수 있습니다.
📈 투명한 비용 및 성능: LLM 사용량을 모니터링하고 비용을 추정하기 위해 통합된 토큰 추적 기능이 있습니다. 또한 이전 LLM 호출의 결과를 저장하기 위해 SQLite 기반 캐싱 (NormalizingCache)을 사용하여 후속 유사한 쿼리 속도를 높이고 중복 API 비용을 줄일 수 있습니다.
⚙️ 구성 가능 및 적응 가능:
config.yaml파일에 정의된 설정을 기반으로 작동하므로 동작을 조정할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 Google Gemini, Anthropic Claude를 포함한 다양한 LLM 제공업체와 향상된 개인 정보 보호 또는 오프라인 사용을 위해llama-cpp-python을 통해 실행되는 로컬 GGUF 모델 (예: Llama, Mistral, Deepseek)을 지원합니다.🌍 오픈 소스 및 커뮤니티 주도: GitHub에서 자유롭게 사용할 수 있으므로 코드를 검사하고 개선 사항을 제안하거나 개발에 직접 기여할 수 있습니다.
CleverBee가 연구에 접근하는 방법: 실제 예
CleverBee에게 다음과 같은 심오한 질문을 한다고 상상해 보세요: "삶의 의미는 무엇입니까?"
CleverBee는 단일하고 잠재적으로 편향된 답변을 제공하는 대신 구조화된 연구 계획을 시작합니다.
계획: 기본 LLM은 잠재적인 소스 유형 (철학적 텍스트, 과학 기사, 전문가 의견, 커뮤니티 토론)을 식별하여 전략을 개략적으로 설명합니다.
실행:
Playwright를 사용하여 관련 철학적 리소스 및 평판이 좋은 웹사이트를 검색하고 액세스합니다.
MCP 도구를 사용하여 YouTube에서 관련 전문가 강연을 찾아 필사할 수 있습니다.
Reddit과 같은 포럼에서 다양한 커뮤니티 관점을 탐색할 수 있습니다.
다른 MCP 도구는 관련 심리적 또는 과학적 연구에 대한 학술 데이터베이스를 검색할 수 있습니다.
처리: 이러한 소스의 콘텐츠가 추출, 정리 및 요약됩니다.
분석: "다음 단계" LLM은 수집된 요약본을 검토하고 계획에 대한 진행 상황을 확인하고 더 구체적인 검색이 필요한지 여부를 결정합니다.
종합: 마지막으로 기본 LLM은 다양한 소스의 정보를 균형 잡힌 보고서로 종합하여 결과를 컴파일합니다.
보고: 최종 출력은 간결한 요약본을 제공하고 제한 사항을 인정하며 중요한 것은 참조된 모든 소스에 대한 인용을 포함하여 정보를 직접 확인할 수 있도록 합니다. 인터페이스는 투명성을 위해 토큰 사용량 메트릭을 보여줍니다.
중요 고려 사항
CleverBee는 비판적 사고나 심층적인 도메인 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 연구를 지원하도록 설계된 도구입니다. 사실적인 소스에 결과를 고정하고 편향을 최소화하기 위해 구축되었지만 AI 모델 (특정 지침이 있는 경우에도)은 여전히 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다 (환각). 특히 중요한 결정의 경우 제공된 소스를 항상 검토하고 결과를 교차 참조하십시오.
More information on CleverBee
Launched
2025-04
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Amazon AWS CloudFront,cdnjs,Google Fonts,OpenGraph,Amazon AWS S3
Top 5 Countries
100%
India
Traffic Sources
3.76%
1.84%
0.18%
14%
40.73%
38.83%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
CleverBee was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-06.
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