Spring AI DeepResearch는 Alibaba의 Spring AI Alibaba Graph 위에 구축된 오픈소스 지능형 리서치 에이전트다. 복잡한 리서치 작업을 멀티에이전트(Researcher, Coder 등) 협업 방식으로 처리하고, 최종 결과를 HTML·Markdown·PDF 리포트로 출력한다. Java 생태계에서 LLM 기반 딥리서치 파이프라인을 구축하려는 팀에 적합하다.
기술 특징
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| Plan & Execute | 복잡한 문제를 동적으로 계획하고 자동 실행 |
| 멀티에이전트 | Researcher, Coder 등 전문 역할 에이전트 협업 |
| 온라인 검색 | Tavily, Jina, Aliyun AI Search 멀티소스 통합 |
| Hybrid RAG | 벡터 검색 + 키워드 검색 결합으로 포괄적 정보 수집 |
| Reflection | 에이전트 자기 반성으로 출력 품질 지속 개선 |
| HITL | 인간 피드백 루프(Human-in-the-Loop)로 결과 제어 |
| 자기진화 메모리 | 인터랙션 피드백 기반 메모리 구조 자기 최적화 |
| MCP 지원 | 멀티에이전트 시나리오에서 MCP 할당 지원 |
| 보안 샌드박스 | Docker 환경에서 안전한 Python 코드 실행 |
| 리포트 생성 | HTML 미리보기, Markdown, PDF 형식 출력 |
아키텍처 개요
DeepResearch/
├── agents/ — 멀티에이전트 초기화, MCP 할당, 관찰성 설정
├── config/ — 그래프 구성, 프로젝트 Config 클래스
├── node/ — 그래프 핵심 노드 정의
├── rag/ — RAG 핵심 구현
├── tool/ — 에이전트 도구 정의
└── prompts/ — 핵심 프롬프트에이전트 간 상태 전달은 Spring AI Alibaba Graph의 그래프 엣지(EdgeAction)로 관리되며, 각 노드가 독립적인 LLM 호출을 담당한다.
설치 및 실행
사전 요건
- Java 17+
- Maven 3.6+
- DashScope API Key (Alibaba Cloud)
빠른 시작
# 클론 및 빌드
git clone https://github.com/spring-ai-alibaba/deepresearch.git
cd deepresearch
mvn clean install -DskipTests
# API 키 설정
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here
# 백엔드 실행
mvn spring-boot:run누구에게 유용한가
- Java 기반 엔터프라이즈 팀: Python 대신 Java 생태계에서 AI 에이전트를 운영하려는 팀
- 딥리서치 파이프라인 구축: Researcher + Coder 멀티에이전트로 복잡한 리서치 자동화가 필요한 경우
- Spring Boot 3.x 사용자: 기존 Spring AI 애플리케이션에 리서치 에이전트 기능을 추가하려는 경우
라이선스
Apache 2.0.
참고 자료
- spring-ai-alibaba/deepresearch — GitHub 공식 저장소