Sibyl

AI 기반 심층 연구 에이전트. 질문을 입력하면 Sibyl이 여러 소스에 걸쳐 웹을 검색하고, 수십 개의 페이지를 읽고, 결과를 교차 검증한 뒤 분석, 예측 및 인용이 포함된 임원급 연구 보고서를 생성합니다.

단순한 검색 요약 도구가 아닙니다. Sibyl은 연구 분석 플랫폼으로서 구조화된 비교, SWOT 분석, Google Trends 추적, 이벤트 타임라인, 금융 데이터 시각화 기능을 제공합니다. 이 모든 것이 단 하나의 질문에서 시작됩니다.

Sibyl의 차별점

	기존 검색	ChatGPT/Perplexity	GPT Researcher	Sibyl
웹 검색 + 요약	예	예	예	예
다중 소스 (뉴스, Reddit, Wikipedia)	아니요	부분적	부분적	예 (4개 엔진)
하위 질문 분해	아니요	아니요	예	예
반복적 정보 격차 해소 (검색 → 분석 → 격차 식별 → 재검색)	아니요	아니요	부분적	예
교차 소스 분석 (감성, 합의, 의견 불일치)	아니요	아니요	아니요	예
구조화된 비교 표	아니요	아니요	아니요	예
SWOT 분석	아니요	아니요	아니요	예
Google Trends 데이터	아니요	아니요	아니요	예
이벤트 타임라인	아니요	아니요	아니요	예
금융 데이터 + 차트	아니요	아니요	아니요	예
MCP 서버 (Claude Code, Cursor)	아니요	아니요	아니요	예
다중 LLM (DeepSeek, Gemini, GLM, OpenAI)	아니요	아니요	제한적	예 (자동 감지)
차트가 포함된 PDF 보고서	아니요	아니요	기본	예

빠른 시작

MCP 서버 (Claude Code / Cursor용)

pip install sibyl-research
claude mcp add sibyl -e DEEPSEEK_API_KEY=sk-... -- sibyl-mcp

그다음 Claude Code에서:

"향후 5년간 AI가 소프트웨어 엔지니어링 직무에 미치는 영향 조사"

"AI 워크로드를 위한 NVIDIA vs AMD vs Intel 비교"

"2026년 Tesla에 대한 SWOT 분석"

CLI

pip install sibyl-research
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...   # or OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, etc.

# Standard research
sibyl "Canadian housing market outlook 2026"

# Deep research with predictions + market data + PDF
sibyl "Will NVIDIA maintain AI chip dominance?" -d 3 --symbols NVDA,AMD,INTC --pdf

# Chinese output
sibyl "加拿大移民政策变化" -l zh --pdf -o reports/

작동 원리

You ask a question
  │
  ├─ Step 1: Decompose into 3-5 focused sub-questions
  ├─ Step 2: Generate 15-20 diverse search queries
  ├─ Step 3: Search across 4 engines (DuckDuckGo, Google News, Reddit, Wikipedia)
  ├─ Step 4: Scrape 15-20 sources (realistic browser headers, retry, Google Cache fallback)
  ├─ Step 5: Filter sources by relevance (LLM-scored)
  ├─ Step 6: Analyze each sub-question independently
  ├─ Step 7: Identify knowledge gaps → auto-search for missing info
  ├─ Step 8: Cross-reference sources (sentiment, consensus, disagreements)
  ├─ Step 9: Section-by-section synthesis (Summary, Findings, Analysis, Predictions)
  ├─ Step 10: Review and refine draft
  └─ Output: PDF/Markdown report with Table of Contents, citations, charts

연구 도구 (11개 MCP 도구)

핵심 연구

도구	기능
`research(query, depth, language)`	전체 연구 주기: 검색 → 스크랩 → 분석 → 보고서. 깊이 1-3.
`quick_search(query)`	빠른 웹 검색, 원시 결과 반환
`read_url(url)`	모든 URL에서 깔끔한 텍스트 추출
`analyze(text, question)`	LLM을 사용하여 제공된 텍스트 분석

분석 도구 (Sibyl 고유)

도구	기능
`compare(items)`	지표와 권장 사항이 포함된 구조화된 비교 표
`swot(subject)`	증거 기반의 강점 / 약점 / 기회 / 위협 분석
`trends(keywords)`	실제 Google Trends 데이터: 관심도, 추세, 급상승 검색어
`timeline(topic)`	날짜와 영향 평가가 포함된 연대순 이벤트 표

금융 데이터

도구	기능
`fetch_market_data(symbols)`	실제 주식/ETF 가격, 추세, 이동 평균, 52주 범위
`chart(symbols)`	가격 추세 차트 생성 (PNG)

출력

도구	기능
`save_report(format)`	PDF(차트 포함) 및/또는 Markdown으로 저장

연구 깊이

깊이	진행 과정	LLM 호출	시간
1 (빠름)	2-3개 검색 쿼리, 기본 합성	~3	20-30초
2 (표준)	하위 질문 분해, 질문별 분석, 교차 검증, 검토	~10	60-90초
3 (심층)	+ 지식 격차 해소, 낙관/비관/기본 시나리오 예측, 신뢰도 평가	~13	90-120초

다중 공급자 지원

Sibyl은 모든 LLM과 작동합니다. 환경 변수에서 자동으로 감지합니다:

공급자	환경 변수	모델
DeepSeek	`DEEPSEEK_API_KEY`	`deepseek/deepseek-chat`
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	`gpt-4o-mini`
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`	`claude-sonnet-4-20250514`
Gemini	`GEMINI_API_KEY`	`gemini/gemini-2.5-flash`
GLM (ZhipuAI)	`ZHIPUAI_API_KEY`	`glm-4-flash`

또는 역할을 지정하여 여러 공급자를 구성할 수 있습니다:

# sibyl.yaml
providers:
  - model: deepseek/deepseek-chat
    api_key: sk-xxx
    role: analysis

  - model: gemini/gemini-2.5-flash
    api_key: xxx
    role: fast

  - model: openai/glm-4-flash
    api_key: xxx
    api_base: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    role: chinese

보고서 예시

Sibyl이 실제 주제에 대해 생성한 보고서:

2026-2027년 연준 금리 전망 — 5페이지, 12개 발견 사항, 6개 소스, "고금리 장기화" vs "점진적 완화" 논쟁 분석
2026년 트럼프 관세가 무역에 미치는 영향 — 5페이지, 10개 발견 사항, 4개 소스, 스무트-홀리 관세법과의 역사적 비교, AI 노동 대체에 대한 2차 효과
2026년 AI 산업 지형 — 시장 규모($538B), 투자 동향($2.9T 인프라), 규제 전망, NVDA/GOOGL/META 주가 차트 포함

요구 사항

Python 3.10 이상
최소 1개의 LLM API 키
다른 API 키 불필요 (모든 검색 엔진은 무료)

라이선스

MIT

Sibyl

Sibyl

Sibyl의 차별점

빠른 시작

MCP 서버 (Claude Code / Cursor용)

CLI

작동 원리

연구 도구 (11개 MCP 도구)

핵심 연구

분석 도구 (Sibyl 고유)

금융 데이터

출력

연구 깊이

다중 공급자 지원

보고서 예시

요구 사항

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