MS, 코파일럿 리서처에 멀티 모델 협업 '크리틱·카운슬' 기능 추가

심층 보고서를 작성할 때 가장 큰 걸림돌은 정보 부족이 아니라 작성자 본인의 확증 편향입니다. AI 모델 역시 마찬가지여서, 하나의 모델이 자료 조사부터 초안 작성, 자체 검토까지 모두 도맡으면 스스로 만든 논리적 오류를 좀처럼 짚어내지 못합니다.

마이크로소프트는 마이크로소프트 365 코파일럿의 심층 조사 에이전트인 리서처에 멀티 모델 협업 기능인 '크리틱'과 '카운슬'을 추가했다고 발표했습니다. 단일 모델에 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 오픈AI와 앤스로픽 등 여러 최전선 모델을 같은 작업 테이블에 올려놓은 셈입니다.

초안 작성과 교정을 분리한 '크리틱'

크리틱의 핵심은 생성과 평가의 역할을 물리적으로 분리한 데 있습니다.

기존 리서처 워크플로는 한 모델이 계획, 검색, 종합, 작성을 모두 처리했습니다. 반면 크리틱은 두 개의 AI가 파트너로 일합니다. 첫 번째 모델이 탐색과 종합을 맡아 초안을 작성하면, 두 번째 모델은 집필에 관여하지 않고 전문 검토자로서 오류를 잡아내고 문맥을 다듬습니다.

검토 모델은 사전에 정해진 기준에 맞춰 출처의 신뢰성, 보고서의 완성도, 근거 일치 여부를 꼼꼼하게 따집니다. 특히 모든 주요 주장이 신뢰할 만한 출처와 정확히 연결되어 있는지를 보수적으로 검증합니다. 모델 선택기에서 Auto를 선택하면 크리틱이 기본 모드로 동작합니다.

검증 결과도 구체적입니다. 퍼플렉시티와 학계 연구진이 2026년 2월 발표한 심층 연구 벤치마크 'DRACO'를 통해 테스트한 결과, 리서처의 종합 점수는 단일 모델 대비 13.8% 올랐습니다. 평가는 오픈AI의 GPT-5.2를 심사 모델로 활용해 문제당 5회씩 측정한 평균치를 기준으로 삼았습니다.

세부 항목별로는 분석의 폭과 깊이가 3.33점, 전달 품질이 3.04점, 사실 정확도가 2.58점 상승하며 모든 지표에서 통계적으로 유의미한 개선을 보였습니다.

모델별 시각을 한눈에 보는 '카운슬'

백그라운드에서 교차 검증을 수행하는 크리틱과 달리, 프론트엔드에서 여러 모델의 답을 직접 견주어 볼 수 있는 기능이 '카운슬'입니다.

복잡한 비즈니스 질문에는 단 하나의 정답만 존재하지 않는 경우가 많습니다. 카운슬은 여러 모델의 답변을 화면에 나란히 띄우고, 각 모델이 어디에서 동의하고 어디에서 엇갈렸는지, 각자 제시한 고유한 통찰은 무엇인지를 커버 레터 형식으로 정리해 줍니다.

마이크로소프트는 이날 클로드 코워크의 기반 기술을 도입한 '코파일럿 코워크'도 프론티어 프로그램을 통해 공개했습니다. 다단계의 장기 업무를 조율하는 기능으로, 캐피털 그룹 같은 금융 기업이 임원 보고 준비와 일상 업무 자동화에 조기 도입해 활용하고 있습니다.

왜 중요한가

시장 조사나 경영진 보고용 자료를 자주 만들어야 하는 실무자에게 리서처의 가장 큰 걸림돌은 신뢰성이었습니다. AI가 그럴듯하게 지어낸 출처나 오류를 검증하느라 들이는 시간이 직접 자료를 찾는 시간보다 더 길어지는 일이 잦았기 때문입니다. 작성 모델과 검토 모델을 분리해 서로를 견제하게 만든 구조는 이러한 환각 현상을 실질적으로 줄여 주며, AI 보고서의 완성도를 사내 의사결정 참고용 수준까지 끌어올렸습니다.

업계 전반으로 봐도 마이크로소프트의 선택은 실용적입니다. 오픈AI의 최대 투자자임에도 불구하고, 실제 기업용 솔루션에는 앤스로픽을 비롯한 여러 연구소의 모델을 유연하게 조합하기 시작했습니다. 거대 단일 모델 하나로 모든 문제를 해결하던 시기를 지나, 성격이 다른 복수의 모델이 역할을 나누고 상호 검증하는 멀티 모델 에이전트 구조가 대세로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.

다만 속도와 비용 부담은 감수해야 할 숙제입니다. 여러 첨단 모델을 순차적으로 호출하고 교차 검토하는 과정을 거치면 답변 대기 시간이 길어지고 추론 비용도 곱절로 늘어날 수밖에 없습니다. 정확도가 생명인 중대형 프로젝트 조사에는 충분히 투자할 가치가 있지만, 일상적인 단순 질의응답이라면 굳이 이 시스템을 켤 필요 없이 가벼운 단일 모델을 쓰는 편이 합리적입니다.