프로젝트를 구체화하려면 공식 문서·시장 자료·온체인 데이터·경쟁 서비스·커뮤니티 반응을 함께 봐야 함. 자료마다 위치와 형식이 달라 수집만 하다가 시간이 지나기도 함.

DAPPOS의 Multi-Agent Framework는 약 300~400개의 전문 에이전트와 200개 이상의 도구를 조정하도록 구성됐습니다. 요청에 따라 조사·정량 분석·시장 인사이트 같은 역할을 나눠 맡고 결과를 하나로 합치는 방식임.

“경쟁 프로젝트를 찾아주세요”보다 공식 문서·최근 30일 지표·주요 사용자·경쟁사 3개·커뮤니티 반응을 함께 정리해주세요처럼 조사 범위를 정하면 좋음. 자료를 찾기 위해 여러 창을 오가는 시간을 줄이는 게 두 번째 활용법임.

Web3에서는 같은 사건이라도 공식 발표·온체인 데이터·시장 가격·소셜 반응에서 서로 다른 정보가 나옴. 검색 하나만 잘한다고 전체 상황을 보기 어려운 이유임.

DAPPOS 공식 문서에는 MAF의 고급 기능 중 하나로 Multi-Agent Search가 명시돼 있습니다. 서로 다른 전문 영역의 에이전트가 자료를 찾고 판단한 뒤 결과를 연결할 수 있는 구조임.

예를 들어 신규 프로토콜을 조사한다면 한쪽에서는 공식 문서를 보고, 다른 쪽에서는 온체인 데이터를 확인하고, 또 다른 작업에서는 시장 반응을 살펴보는 식으로 나눌 수 있음.

중요한 건 검색 결과를 많이 쌓는 게 아니라 서로 다른 관점의 조사를 하나의 판단으로 모으는 것임.