# Exa, 에이전트 웹 검색 벤치마크 ATLAS 공개

> 새 ATLAS 벤치마크는 AI 에이전트가 실제 웹 검색에서 완전하고 정확한 결과를 얼마나 잘 찾아내는지 평가해, 현재 비용과 성능의 격차를 보여준다.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ko/exa-launches-atlas-benchmark-for-agentic-web-search

Exa AI가 웹 검색을 활용하는 AI 에이전트의 정확성과 완전성을 측정하는 벤치마크 ATLAS를 발표했다. 익명화된 검색 수요를 바탕으로 실제 연구 과제 547개를 사용한다. 벤치마크 결과, 가장 비싼 에이전트조차 정답의 약 3분의 1을 놓치며, 과제당 비용이 $1 미만인 시스템 중 행 F1 점수가 0.5를 넘는 것은 없는 것으로 나타났다.

## 팩트

- 심층 조사와 폭넓은 조사를 아우르는 과제 547개
- 과제당 비용이 $1 미만인 에이전트는 행 F1 점수 0.5를 넘지 못한다

## 왜 중요한가

개발자는 ATLAS를 활용해 어떤 검색 백엔드와 에이전트 구성이 비용 대비 효과가 가장 좋은지 파악하고, 이를 바탕으로 더 신뢰할 수 있는 AI 기반 조사 도구를 만들 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Introducing ATLAS: A new benchmark for agentic search](https://exa.ai/blog/atlas-benchmark) – Exa

최종 업데이트: 2026-10-08