TTD-DR: 구글의 연구 자동화 혁신, 테스트타임 디퓨전 기반 리포트 작성 기법

TTD-DR: 구글의 연구 자동화 혁신, 테스트타임 디퓨전 기반 리포트 작성 기법

 

구글이 인간의 연구 패턴을 모방한 Test-Time Diffusion Deep Researcher(TTD-DR)를 통해 AI 연구 자동화와 장문 리포트 작성에서 OpenAI DR을 넘어서는 혁신적 성과를 달성했습니다.

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구글 Test-Time Diffusion Deep Researcher 개요

 

2025년 7월, 구글은 AI 연구 자동화 분야에서 획기적인 혁신을 선보였습니다.

구글 Test-Time Diffusion Deep Researcher(TTD-DR)는 기존의 선형적 연구 방식을 뛰어넘어,

인간의 반복적 연구 패턴을 모방한 디퓨전 기반 프레임워크입니다.

TTD-DR 개념과 활용의 핵심은 연구 보고서 작성을 디퓨전 프로세스로 개념화한 것입니다.

초기 "노이즈가 많은" 초안에서 시작하여 외부 정보 검색을 통해 점진적으로 고품질 최종 보고서로 정제하는 방식을 채택했습니다.

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TTD-DR의 핵심 구조와 작동 원리

Research Plan 생성 단계

TTD-DR의 첫 번째 단계는 사용자 쿼리를 받아 구조화된 연구 계획을 수립하는 것입니다.

이 research plan 생성 과정에서 최종 보고서에 필요한 핵심 영역들을 식별하고, 후속 정보 수집 과정의 가이드라인을 제공합니다.

기존의 GPT Researcher와 달리, TTD-DR은 초안 중심의 접근 방식을 통해 전체 연구 방향을 동적으로 안내합니다.

GitHub - assafelovic/gpt-researcher: LLM based autonomous agent that conducts deep local and web research on any topic and gener

 

반복적 검색-수정 기반 DR 에이전트

반복적 검색-수정 기반 DR 에이전트는 두 개의 서브 에이전트로 구성됩니다

• Search Question Generation: 연구 계획, 사용자 쿼리, 이전 검색 맥락을 기반으로 검색 쿼리 공식화
• Answer Searching: 관련 문서 검색 및 요약된 답변 반환 (RAG 시스템과 유사)

이러한 multi-hop reasoning 과정을 통해 복잡한 연구 질문에 대한 포괄적인 답변을 생성합니다.

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자체 진화(Self-Evolution) 알고리즘의 혁신

Denoising with Retrieval 메커니즘

TTD-DR의 가장 혁신적인 특징 중 하나는 denoising with retrieval 메커니즘입니다.

초기 LLM의 내부 지식으로 작성된 연구 보고서 초안을 점진적으로 개선하는 과정에서, 각 단계마다 외부 정보를 검색하여 정확성과 포괄성을 향상시킵니다.

이 과정은 디퓨전 모델의 샘플링 패러다임에서 영감을 받아 "노이즈 제거" 과정을 통해 높은 품질의 출력을 생성합니다.

초안 다듬기 프로세스

초안 다듬기 프로세스는 전체 워크플로우의 각 구성 요소에 적용되는 자체 진화 알고리즘으로 강화됩니다

1. Initial States: 이전 단계 출력을 기반으로 한 다양한 답변 변형 생성
2. Environmental Feedback: LLM-as-a-judge를 통한 유용성 및 포괄성 평가
3. Revision: 피드백을 바탕으로 한 반복적 개선
4. Cross-over: 여러 개선된 변형을 단일 고품질 출력으로 통합

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긴 리포트 작성과 다단계 추론 개선

장문 리포트 및 다단계 추론의 혁신

TTD-DR은 장문 리포트 및 다단계 추론 개선에서 탁월한 성능을 보여줍니다.

기존 DR 에이전트들이 선형적 또는 병렬화된 계획, 검색, 생성 과정을 사용하는 반면,

TTD-DR은 초안 중심의 반복적 접근 방식을 통해 전역 컨텍스트를 유지하고 정보 손실을 최소화합니다.

이는 구글의 Agent Development Kit(ADK)와 Gemini 2.5 Pro를 핵심 LLM으로 활용하여 구현되었습니다.

빠른 시작: 에이전트 개발 키트로 에이전트 빌드  |  Generative AI on Vertex AI  |  Google Cloud

 

연구 자동화의 새로운 패러다임

 

연구 자동화 분야에서 TTD-DR이 가져온 변화는 단순한 성능 향상을 넘어선 패러다임의 전환입니다.

전통적인 RAG 시스템과 달리, TTD-DR은 연구 과정 전반에 걸쳐 동적으로 발전하는 초안을 통해 연구 방향을 안내하며,

이는 인간 연구자의 작업 패턴과 매우 유사합니다.

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OpenAI DR 비교 분석

성능 벤치마크 비교

TTD-DR은 OpenAI Deep Research와의 직접 비교에서 69.1%와 74.5%의 승률을 기록했으며,

세 개의 연구 데이터셋에서 각각 4.8%, 7.7%, 1.7%의 성능 향상을 달성했습니다.

평가 지표	TTD-DR	OpenAI DR	성능 차이
장문 보고서 승률	69.1-74.5%	-	+69.1-74.5%
HLE-Search 정확도	+4.8%	기준값	+4.8%
다단계 추론 성능	+7.7%	기준값	+7.7%
GAIA 벤치마크	-4.4%	기준값	-4.4%

OpenAI DR 비교의 주요 차이점

 

OpenAI DR 비교에서 TTD-DR의 주요 장점은 다음과 같습니다

• 비용 효율성: OpenAI의 월 $200 Pro 구독 대비 Google One AI Premium $19.99/월
• 투명성: 연구 과정의 각 단계를 시각적으로 추적 가능
• 통합성: Google Workspace 생태계와의 원활한 연동

 

반면, OpenAI Deep Research는 o3 추론 모델을 기반으로 최대 30분간의 깊이 있는 사고 과정을 제공하며,

실시간 인터랙티브 분석에서 강점을 보입니다.

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실제 활용 사례와 적용 분야

기업 연구 지원 시나리오

TTD-DR의 실제 활용은 다양한 산업 도메인에서 확인됩니다

• 금융 분야: 시장 진입 보고서 및 경쟁 분석
• 생명과학: 연구 논문 리뷰 및 메타 분석
• 기술 섹터: 기술 동향 분석 및 특허 조사
• 컨설팅: 전략적 권고안 작성

학술 연구 지원

arXiv 논문에 따르면, TTD-DR은 전문가 수준의 연구 보고서 생성이 가능하며,

인간 연구자가 6-8시간에 걸쳐 수행할 작업을 자동화할 수 있습니다.

특히 학술 논문 작성 지원 분야에서 기존 방식 대비 상당한 시간 절약 효과를 보여줍니다.

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기술적 구현과 최적화

디퓨전 기반 아키텍처

TTD-DR의 기술적 핵심은 디퓨전 기반 아키텍처에 있습니다.

초안 생성 → 검색 쿼리 공식화 → 외부 정보 수집 → 초안 개선 → 반복

 

이 과정에서 각 "디노이징" 단계는 타겟된 외부 정보 검색으로 보강되어 정확성과 포괄성을 크게 향상시킵니다.

Pareto 프론티어 효율성

TTD-DR은 동일한 지연 시간에서 OpenAI DR보다 우수한 품질 대비 승률을 달성하는 것으로 나타났습니다.

이는 테스트 타임 스케일링 효율성에서 TTD-DR이 다른 DR 에이전트들보다 우수함을 보여줍니다.

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한계점과 개선 방향

현재의 제약사항

TTD-DR의 현재 제약사항으로는 다음이 있습니다

• GAIA 벤치마크: OpenAI DR 대비 4.4% 낮은 성능
• 웹 검색 의존성: 현재는 텍스트 기반 보고서와 웹 검색에 제한
• 처리 시간: 복잡한 쿼리의 경우 상당한 처리 시간 소요

향후 발전 방향

구글 연구팀은 다음과 같은 확장 계획을 제시했습니다

• 도구 확장: 복잡한 기업 업무를 위한 추가 도구 통합
• 다중 모달: 코드 생성, 재무 모델링, 마케팅 캠페인 설계 등
• 실시간 처리: 처리 속도 및 효율성 개선

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결론 및 미래 전망

 

TTD-DR의 혁신적 의의

구글의 Test-Time Diffusion Deep Researcher는 AI 연구 자동화 분야에서 새로운 이정표를 세웠습니다.

인간의 연구 패턴을 모방한 디퓨전 기반 접근 방식은 기존 선형적 DR 에이전트의 한계를 극복하고, 보다 일관성 있고 포괄적인 연구 보고서 생성을 가능하게 했습니다.

연구 자동화의 미래

TTD-DR이 제시한 방향성은 향후 AI 연구 도구 발전에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

특히 자체 진화 알고리즘과 반복적 개선 프로세스는 다른 AI 시스템에도 적용 가능한 범용적 접근법으로 평가받고 있습니다.

Google Agentspace를 통해 상용화된 TTD-DR은 기업과 연구기관의 연구 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 보유하고 있습니다.

연구 자동화의 미래는 단순한 정보 수집을 넘어, 인간과 AI가 협력하여 더 깊이 있고 창의적인 연구 성과를 달성하는 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다.

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참고자료

• Google Research Blog - Deep Researcher with Test-Time Diffusion
• arXiv Paper - Deep Researcher with Test-Time Diffusion
• Google Cloud Agent Development Kit

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