ACCESS MODEL
공개 지식을 읽는 세 단계
Karon Web Access API는 빠른 캐시, 경량 요청, 브라우저 fallback을 조합해 AI 에이전트가 쓸 수 있는 본문을 만듭니다.
지원 대상
| 대상 | 권장 엔드포인트 | 상태 | 메모 |
|---|---|---|---|
| 공식 문서 | /v1/agent/browse | 권장 | AI 에이전트의 기술 문서 검색에 가장 적합합니다. |
| 표준 / RFC | /v1/agent/browse | 권장 | 본문 중심 markdown 추출을 우선 사용합니다. |
| 오픈액세스 논문 | /v1/agent/browse | URL별 상이 | 사이트 구조와 PDF 제공 방식에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. |
| 기술 레퍼런스 | /v1/fetch 또는 /v1/agent/browse | 권장 | 원문 HTML이 필요하면 fetch, LLM 입력이면 browse를 씁니다. |
| 릴리스 노트 변경 감지 | /v1/watch/snapshot, /v1/watch/diff | 권장 | 문서 변경을 주기적으로 추적할 때 사용합니다. |
| 로그인 뒤 데이터 | - | 비권장 | 공개 웹 지식 접근 API의 주 대상이 아닙니다. |
처리 경로
요청마다 가장 가벼운 경로부터 시도하고, 필요할 때 더 무거운 경로로 올라갑니다.
Cache
이미 처리된 공개 페이지는 빠르게 재사용합니다.
- 비용: cache/curl 1
- 반복 조회에 적합
- 응답의 cache_hit으로 확인
Curl
정적 페이지나 단순 공개 문서는 경량 요청으로 읽습니다.
- 비용: cache/curl 1
- 낮은 latency
- HTML 또는 본문 추출
Browser
렌더링이 필요한 페이지는 브라우저 기반 fallback을 사용합니다.
- 비용: browser 10
- wait_selector 지원
- 세션 연속성 유지 가능
브라우저 fallback은 강력하지만 비용과 시간이 더 듭니다. 새 통합은
/v1/agent/browse 기본값으로 시작하고, 필요한 URL에만 wait_selector를 추가하는 방식이 안정적입니다.AI 에이전트 관점
URL 입력 ->
cache/curl/browser 선택 ->
본문 정리 ->
품질 신호와 cost_credits 반환
검색 결과를 그대로 믿는 것이 아니라, 공식 문서와 신뢰 가능한 공개 출처를 읽고 AI가 사용할 수 있는 형태로 정리하는 것이 Karon의 중심 역할입니다.