docs: add concrete research command example and comparative table to 0_intro.md

lib/make_slide_for_260724_seminar/paper_draft/SLIDE.md

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-### 💡 구체적 사례 비교: "슬라이드 작성 후 이미지 경로 검증 및 Git 커밋"
+### 💡 구체적 사례 비교: "멀티 에이전트 관련 연구를 조사해줘"
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+* **사용자 명령**: *"멀티 에이전트 관련 최신 연구 동향을 조사하고 보고서로 저장해줘."*
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+- **AI 모델 (LLM)의 반응**
+  - 학습된 내부 지식을 바탕으로 알려진 연구 목록을 **텍스트로 답변하고 설명**하는 수준에 그침 (실시간 웹 검색 및 실제 파일 저장 불가)
+- **AI 에이전트 (Agent)의 반응**
+  - 학술 API(arXiv 등)를 호출해 최신 논문을 **자율 검색 및 다운로드**하고, PDF 본문을 파싱한 뒤 최종 마크다운 보고서 파일을 **디바이스에 실제 저장**
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+### 📊 기능 범주별 작동 방식 비교
 
 | 구분 | AI 모델 (LLM)의 행동 | AI 에이전트 (Agent)의 행동 |
 |---|---|---|
 | **역할** | **인지적 추론 (Thinking)** | **동적 계획 및 실행 (Doing)** |
-| **태스크 해석** | 슬라이드용 텍스트 초안 및 이미지 검증용 파이썬 코드 **작성(생성)** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 태스크 수립 및 계획 제어** |
-| **도구 활용** | "검증 스크립트를 실행하라"고 **텍스트로 권고**만 수행 | OS/터미널에 진입해 스크립트를 **실제 실행 및 결과 수집** |
-| **피드백 대응** | 실행 실패 로그를 붙여넣어 줘야 비로소 오류 인지 가능 | 에러 감지 시, **스스로 수정 코드를 기획(Reflection)하여 루프 재수행** |
-| **상태 반영** | 터미널 명령어(`git commit`)를 화면에 **출력** | `git add/commit` 명령을 **터미널에 실제 집행하여 커밋 완료** |
+| **태스크 해석** | 주어진 질문에 대응하는 답변/코드 **생성** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 계획(Planning) 수립 및 제어** |
+| **도구 활용** | "스크립트나 API를 사용해라"고 **텍스트로 권고** | API, 브라우저, 파일 시스템 등 도구를 **실제 실행 및 결과 수집** |
+| **피드백 대응** | 오류 발생 시 로그를 인간이 입력해줘야 인지 가능 | 예외 발생 시, **자가 성찰(Reflection)을 통해 스스로 계획을 수정** |
+| **상태 반영** | 수행 및 분석 결과를 화면에 **출력(텍스트)** | 최종 보고서 파일을 **실제 로컬 폴더에 생성 및 저장(물리 상태 변경)** |
 
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