AI 채팅 도구의 딥 리서치 UI 디자인 패턴 분석: Perplexity, Manus, ChatGPT, Gemini 비교

핵심 기술: AI 기반 챗 애플리케이션에서 복잡한 딥 리서치 사용자 인터페이스를 효과적으로 설계하기 위한 다양한 전략을 Vercel AI SDK 메시지 스키마와 함께 분석합니다. 정보 밀도와 사용성 간의 균형, 그리고 AI 도구별 UI 결정 사항을 비교하며 인사이트를 제공합니다.

기술적 세부사항:
* Vercel AI SDK 메시지 스키마: UiMessage, Annotation, UiMessagePart (Text, ToolInvocation 등)의 구조 및 활용 방안 제시.
* Perplexity:
* 간결한 리서치 결과 표시 (일반 메시지).
* 소스의 높은 시각적 강조 (인라인 인용, 별도 소스 패널/탭).
* 빌드된 사용자 신뢰 및 쉬운 사실 확인.
* 제안된 후속 질문을 통한 네비게이션 지원.
* Manus:
* 리서치 프로세스 자체를 UI의 중심으로 구성.
* '리서치 단계'에 상당한 화면 공간 할애 (투명성 강조).
* 계획 수립 시 사용자 피드백 없이 진행 (결정 품질에 의존).
* 다중 문서 생성 및 중간 단계 정보 제공.
* 2단 패널 레이아웃 ('컴퓨터 뷰')으로 에이전트 작업 실시간 표시.
* ChatGPT:
* 사용자 제어 및 깔끔한 인터페이스 균형.
* 계획을 TextUIPart로 표시하고 일반 메시지로 피드백 요청.
* 리서치 단계는 확장 가능한 시트에서 실시간 업데이트 후 압축.
* 최종 보고서는 ToolInvocation 파트 (카드 스타일).
* Gemini:
* 최종 결과에 강한 초점, 프로세스 투명성 제공.
* 대화와 리서치 세부 정보를 분리하는 2단 패널 디자인.
* '생각' 패널에서 진행 상황 업데이트.
* 리포트 및 리서치 단계를 대화 스레드 외 별도 UI 컴포넌트로 표시.
* 결과를 프로세스보다 우선시하는 계층 구조.

개발 임팩트:
* 딥 리서치에 특화된 AI 챗 인터페이스 설계 시 고려해야 할 디자인 패턴과 트레이드오프를 이해할 수 있습니다.
* Vercel AI SDK를 활용하여 정보 밀도를 높이면서도 사용자 경험을 저해하지 않는 UI를 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.
* 각 도구의 접근 방식을 통해 사용자 신뢰 구축, 프로세스 투명성 확보, 사용자 제어 강화 등의 전략을 적용할 수 있습니다.

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