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@@ -125,23 +125,33 @@ class WuxingLLMSystem:
             "X-Subscription-Token": self.bapi_token
         }
     
-    def create_wood_initial_prompt(self, user_query: str) -> str:
+    def create_wood_initial_prompt(self, user_query: str, search_results: Dict = None) -> str:
         """木(감독관) 초기 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 仁(인자함)의 덕목을 지닌 木의 기운을 가진 감독관입니다.
 포용적이고 성장지향적인 리더십으로 팀을 이끕니다.
 
 사용자 질문: {user_query}
+{search_info}
 
 팀장으로서 이 질문에 대해:
 1. 전체적인 비전과 방향성을 제시하세요
 2. 각 팀원(火, 土, 金, 水)의 역할과 기여 방향을 설계하세요
 3. 성장과 발전의 관점에서 핵심 목표를 설정하세요
 4. 팀 전체가 조화롭게 협력할 수 있는 프레임워크를 제시하세요
+5. 검색 결과를 참고하여 최신 트렌드와 모범 사례를 반영하세요
 
 [핵심 키워드]: 5-7개의 조사가 필요한 키워드를 제시하세요"""
     
-    def create_fire_strategy_prompt(self, user_query: str, wood_response: str, critic_feedback: str) -> str:
+    def create_fire_strategy_prompt(self, user_query: str, wood_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
         """火(전략기획) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 義(정의로움)의 덕목을 지닌 火의 기운을 가진 전략·기획 리더입니다.
 열정과 결단력으로 혁신적인 전략을 수립합니다.
 
@@ -152,16 +162,22 @@ class WuxingLLMSystem:
 
 비평자의 피드백:
 {critic_feedback}
+{search_info}
 
 전략기획 리더로서:
 1. 중·장기 로드맵을 구체적으로 수립하세요
 2. 혁신적인 사업 모델을 설계하세요
 3. 리스크와 기회 분석을 수행하세요
 4. 경쟁 우위 확보 전략을 제시하세요
-5. 비평자의 피드백을 반영하여 전략을 보완하세요"""
+5. 비평자의 피드백을 반영하여 전략을 보완하세요
+6. 필요한 추가 검색 키워드를 제시하세요: [추가 검색]"""
     
-    def create_earth_execution_prompt(self, user_query: str, fire_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict) -> str:
+    def create_earth_execution_prompt(self, user_query: str, fire_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
         """土(실행운영) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 信(신뢰)의 덕목을 지닌 土의 기운을 가진 실행·운영·품질 담당자입니다.
 성실함과 실행력으로 계획을 현실로 만듭니다.
 
@@ -172,19 +188,22 @@ class WuxingLLMSystem:
 
 비평자의 피드백:
 {critic_feedback}
-
-웹 검색 결과:
-{self._format_search_results(search_results)}
+{search_info}
 
 실행운영 담당자로서:
 1. 구체적인 실행 계획과 일정을 수립하세요
 2. 필요한 리소스와 예산을 산정하세요
 3. 품질 관리 기준과 프로세스를 정의하세요
 4. 리스크 대응 계획을 수립하세요
-5. 성과 측정 지표를 설정하세요"""
+5. 성과 측정 지표를 설정하세요
+6. 추가 조사가 필요한 실행 관련 키워드: [추가 검색]"""
     
-    def create_metal_architecture_prompt(self, user_query: str, earth_response: str, critic_feedback: str) -> str:
+    def create_metal_architecture_prompt(self, user_query: str, earth_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
         """金(아키텍처) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 禮(예의·질서)의 덕목을 지닌 金의 기운을 가진 아키텍처 & 표준 책임자입니다.
 정밀함과 구조화 능력으로 완벽한 시스템을 설계합니다.
 
@@ -195,16 +214,22 @@ class WuxingLLMSystem:
 
 비평자의 피드백:
 {critic_feedback}
+{search_info}
 
 아키텍처 책임자로서:
 1. 전체 시스템의 기술·데이터 아키텍처를 설계하세요
 2. 코딩/API·데이터·보안 표준을 수립하세요
 3. 확장성과 호환성을 고려한 프레임워크를 제시하세요
 4. 품질 검증 체계와 기준을 정의하세요
-5. 기술적 제약사항과 해결방안을 제시하세요"""
+5. 기술적 제약사항과 해결방안을 제시하세요
+6. 기술 아키텍처 관련 추가 검색: [추가 검색]"""
     
-    def create_water_rd_prompt(self, user_query: str, metal_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict) -> str:
+    def create_water_rd_prompt(self, user_query: str, metal_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
         """水(R&D) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n최신 기술 조사 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 智(지혜)의 덕목을 지닌 水의 기운을 가진 도구 활용 R&D 스페셜리스트입니다.
 분석력과 호기심으로 최신 기술을 탐구하고 혁신합니다.
 
@@ -215,16 +240,15 @@ class WuxingLLMSystem:
 
 비평자의 피드백:
 {critic_feedback}
-
-최신 기술 조사 결과:
-{self._format_search_results(search_results)}
+{search_info}
 
 R&D 스페셜리스트로서:
 1. 최신 기술 트렌드와 도구를 분석하세요
 2. 혁신적인 프로토타입 개발 방안을 제시하세요
 3. 자동화와 생산성 향상 도구를 추천하세요
 4. 기술 도입의 ROI와 실현 가능성을 평가하세요
-5. 팀 교육과 기술 전파 계획을 수립하세요"""
+5. 팀 교육과 기술 전파 계획을 수립하세요
+6. 미래 기술 관련 추가 검색: [추가 검색]"""
     
     def create_wood_final_prompt(self, user_query: str, all_responses: Dict, all_critics: List) -> str:
         """木(감독관) 최종 종합 프롬프트"""
@@ -251,8 +275,12 @@ R&D 스페셜리스트로서:
 
 마크다운 형식을 활용하여 전문적이고 체계적으로 작성하세요."""
     
-    def create_critic_prompt(self, stage: str, content: str, context: str = "") -> str:
+    def create_critic_prompt(self, stage: str, content: str, context: str = "", search_results: Dict = None) -> str:
         """중립적 비평자 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n참고 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
         return f"""당신은 중립적이고 논리적인 비평자입니다.
 편견 없이 합리적이고 건설적인 비평을 제공합니다.
 
@@ -262,6 +290,7 @@ R&D 스페셜리스트로서:
 {content}
 
 {f"이전 맥락: {context}" if context else ""}
+{search_info}
 
 다음 관점에서 비평하세요:
 1. 논리적 일관성과 타당성
@@ -269,9 +298,12 @@ R&D 스페셜리스트로서:
 3. 누락된 중요 요소
 4. 개선 가능한 부분
 5. 강점과 약점의 균형잡힌 평가
+6. 최신 트렌드와 모범 사례 대비 평가
 
 건설적이고 구체적인 피드백을 제공하되, 다음 단계 담당자가 
-개선할 수 있는 실질적인 제안을 포함하세요."""
+개선할 수 있는 실질적인 제안을 포함하세요.
+
+필요시 추가 검색이 필요한 키워드를 제안하세요: [비평 검색]"""
     
     def _format_search_results(self, search_results: Dict) -> str:
         """검색 결과 포맷팅"""
@@ -298,17 +330,30 @@ R&D 스페셜리스트로서:
                 formatted += f"\n**{stages[i]} 단계 비평:**\n{critic}\n"
         return formatted
     
-    def extract_keywords(self, wood_response: str) -> List[str]:
-        """감독관 응답에서 키워드 추출"""
+    def extract_keywords(self, response: str, keyword_marker: str = "[핵심 키워드]") -> List[str]:
+        """응답에서 키워드 추출 (범용)"""
         keywords = []
         
-        keyword_match = re.search(r'\[핵심 키워드\]:\s*(.+)', wood_response, re.IGNORECASE)
-        if keyword_match:
-            keyword_str = keyword_match.group(1)
-            keywords = [k.strip() for k in keyword_str.split(',') if k.strip()]
+        # 다양한 키워드 마커 패턴
+        patterns = [
+            rf'\{keyword_marker}:\s*(.+)',
+            r'\[추가 검색\]:\s*(.+)',
+            r'\[비평 검색\]:\s*(.+)'
+        ]
+        
+        for pattern in patterns:
+            match = re.search(pattern, response, re.IGNORECASE)
+            if match:
+                keyword_str = match.group(1)
+                new_keywords = [k.strip() for k in keyword_str.split(',') if k.strip()]
+                keywords.extend(new_keywords)
+        
+        # 중복 제거
+        keywords = list(dict.fromkeys(keywords))
         
         if not keywords:
-            keywords = ["best practices", "implementation", "strategy", "innovation", "optimization"]
+            # 기본 키워드 생성
+            keywords = ["best practices", "implementation", "case studies", "latest trends"]
         
         return keywords[:7]
     
@@ -488,17 +533,30 @@ wuxing_system = WuxingLLMSystem()
 def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
     """오행 기반 쿼리 처리"""
     if not user_query:
-        return "", "", "", "", "", "", "❌ 질문을 입력해주세요."
+        return "", "", "", "", "", "", "", "❌ 질문을 입력해주세요."
     
     wuxing_system.set_llm_mode(llm_mode)
     
     all_responses = {}
     all_critics = []
-    search_results = {}
+    all_search_results = {}
     
     try:
+        # 0. 초기 검색 수행
+        initial_keywords = [user_query] + ["best practices", "latest trends", "case studies"]
+        wood_search_results = {}
+        
+        status_text = "🔍 초기 웹 검색 수행 중..."
+        yield "", "", "", "", "", "", "", status_text
+        
+        for keyword in initial_keywords[:3]:
+            results = wuxing_system.brave_search(keyword)
+            if results:
+                wood_search_results[keyword] = results
+                all_search_results[f"초기-{keyword}"] = results
+        
         # 1. 木(감독관) 초기 분석
-        wood_prompt = wuxing_system.create_wood_initial_prompt(user_query)
+        wood_prompt = wuxing_system.create_wood_initial_prompt(user_query, wood_search_results)
         wood_response = ""
         
         wood_text = "🌳 **木 - 감독관** (仁)\n🔄 분석 중...\n"
@@ -507,22 +565,22 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             wood_response += chunk
             wood_text = f"🌳 **木 - 감독관** (仁)\n{wood_response}"
-            yield wood_text, "", "", "", "", "", "🌳 감독관이 비전을 수립 중..."
+            yield wood_text, "", "", "", "", "", "", "🌳 감독관이 비전을 수립 중..."
         
         all_responses['wood_initial'] = wood_response
         
-        # 키워드 추출 및 검색
+        # 키워드 추출
         keywords = wuxing_system.extract_keywords(wood_response)
-        status_text = "🔍 웹 검색 수행 중..."
-        yield wood_text, "", "", "", "", "", status_text
         
-        for keyword in keywords:
-            results = wuxing_system.brave_search(keyword)
+        # 2. 木 비평 + 비평자 검색
+        critic_search = {}
+        for keyword in keywords[:2]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{keyword} analysis")
             if results:
-                search_results[keyword] = results
+                critic_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"비평1-{keyword}"] = results
         
-        # 2. 木 비평
-        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("木 초기 분석", wood_response)
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("木 초기 분석", wood_response, search_results=critic_search)
         critic_response = ""
         
         critic_text = "🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평] 🔄 비평 중...\n"
@@ -531,12 +589,22 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             critic_response += chunk
             critic_text = f"🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평]\n{critic_response}"
-            yield wood_text, "", "", "", "", critic_text, "🔍 비평자가 분석 중..."
+            yield wood_text, "", "", "", "", critic_text, "", "🔍 비평자가 분석 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
-        # 3. 火(전략기획)
-        fire_prompt = wuxing_system.create_fire_strategy_prompt(user_query, wood_response, critic_response)
+        # 3. 火(전략기획) + 검색
+        # 비평자가 제안한 추가 키워드 추출
+        critic_keywords = wuxing_system.extract_keywords(critic_response, "[비평 검색]")
+        fire_search = {}
+        
+        for keyword in (keywords[:2] + critic_keywords[:2]):
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword} strategy")
+            if results:
+                fire_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"火-{keyword}"] = results
+        
+        fire_prompt = wuxing_system.create_fire_strategy_prompt(user_query, wood_response, critic_response, fire_search)
         fire_response = ""
         
         fire_text = "🔥 **火 - 전략·기획 리더** (義)\n🔄 전략 수립 중...\n"
@@ -545,12 +613,21 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             fire_response += chunk
             fire_text = f"🔥 **火 - 전략·기획 리더** (義)\n{fire_response}"
-            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "🔥 전략 수립 중..."
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔥 전략 수립 중..."
         
         all_responses['fire'] = fire_response
         
         # 4. 火 비평
-        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("火 전략기획", fire_response, wood_response)
+        fire_keywords = wuxing_system.extract_keywords(fire_response, "[추가 검색]")
+        critic_search = {}
+        
+        for keyword in fire_keywords[:2]:
+            results = wuxing_system.brave_search(keyword)
+            if results:
+                critic_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"비평2-{keyword}"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("火 전략기획", fire_response, wood_response, critic_search)
         critic_response = ""
         
         critic_text += "\n\n---\n\n[火 전략 비평] 🔄 비평 중...\n"
@@ -560,12 +637,19 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
             critic_response += chunk
             temp_text = all_critics[0] + f"\n\n---\n\n[火 전략 비평]\n{critic_response}"
             critic_text = f"🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평]\n{temp_text}"
-            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "🔍 전략 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔍 전략 비평 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
         # 5. 土(실행운영)
-        earth_prompt = wuxing_system.create_earth_execution_prompt(user_query, fire_response, critic_response, search_results)
+        earth_search = {}
+        for keyword in ["implementation", "resource management", "quality assurance"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                earth_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"土-{keyword}"] = results
+        
+        earth_prompt = wuxing_system.create_earth_execution_prompt(user_query, fire_response, critic_response, earth_search)
         earth_response = ""
         
         earth_text = "🏔️ **土 - 실행·운영·품질** (信)\n🔄 실행 계획 수립 중...\n"
@@ -574,35 +658,37 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             earth_response += chunk
             earth_text = f"🏔️ **土 - 실행·운영·품질** (信)\n{earth_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "🏔️ 실행 계획 수립 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🏔️ 실행 계획 수립 중..."
         
         all_responses['earth'] = earth_response
         
         # 6. 土 비평
-        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("土 실행계획", earth_response, fire_response)
-        critic_response = ""
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} execution challenges")
+        if results:
+            critic_search["execution"] = results
+            all_search_results["비평3-execution"] = results
         
-        critic_text = "🔍 **중립적 비평자**\n" + "\n\n".join([
-            f"[木 분석 비평]\n{all_critics[0]}",
-            f"[火 전략 비평]\n{all_critics[1]}",
-            "[土 실행 비평] 🔄 비평 중...\n"
-        ])
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("土 실행계획", earth_response, fire_response, critic_search)
+        critic_response = ""
         
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            critic_text = "🔍 **중립적 비평자**\n" + "\n\n".join([
-                f"[木 분석 비평]\n{all_critics[0]}",
-                f"[火 전략 비평]\n{all_critics[1]}",
-                f"[土 실행 비평]\n{critic_response}"
-            ])
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "🔍 실행 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🔍 실행 비평 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
         # 7. 金(아키텍처)
-        metal_prompt = wuxing_system.create_metal_architecture_prompt(user_query, earth_response, critic_response)
+        metal_search = {}
+        for keyword in ["architecture", "standards", "system design", "scalability"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                metal_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"金-{keyword}"] = results
+        
+        metal_prompt = wuxing_system.create_metal_architecture_prompt(user_query, earth_response, critic_response, metal_search)
         metal_response = ""
         
         metal_text = "⚙️ **金 - 아키텍처 & 표준** (禮)\n🔄 아키텍처 설계 중...\n"
@@ -611,32 +697,37 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             metal_response += chunk
             metal_text = f"⚙️ **金 - 아키텍처 & 표준** (禮)\n{metal_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "⚙️ 아키텍처 설계 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "⚙️ 아키텍처 설계 중..."
         
         all_responses['metal'] = metal_response
         
         # 8. 金 비평
-        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("金 아키텍처", metal_response, earth_response)
-        critic_response = ""
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} technical constraints")
+        if results:
+            critic_search["constraints"] = results
+            all_search_results["비평4-constraints"] = results
         
-        # 추가 검색 수행
-        additional_keywords = ["architecture patterns", "system design", "technical standards"]
-        for keyword in additional_keywords:
-            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
-            if results:
-                search_results[keyword] = results
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("金 아키텍처", metal_response, earth_response, critic_search)
+        critic_response = ""
         
-        # 비평 수행
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "🔍 아키텍처 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "🔍 아키텍처 비평 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
         # 9. 水(R&D)
-        water_prompt = wuxing_system.create_water_rd_prompt(user_query, metal_response, critic_response, search_results)
+        water_search = {}
+        for keyword in ["innovation", "emerging technology", "R&D", "automation tools"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                water_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"水-{keyword}"] = results
+        
+        water_prompt = wuxing_system.create_water_rd_prompt(user_query, metal_response, critic_response, water_search)
         water_response = ""
         
         water_text = "💧 **水 - R&D 스페셜리스트** (智)\n🔄 혁신 방안 연구 중...\n"
@@ -645,19 +736,25 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         ):
             water_response += chunk
             water_text = f"💧 **水 - R&D 스페셜리스트** (智)\n{water_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "💧 혁신 연구 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "💧 혁신 연구 중..."
         
         all_responses['water'] = water_response
         
         # 10. 水 비평
-        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("水 R&D", water_response, metal_response)
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} future trends")
+        if results:
+            critic_search["trends"] = results
+            all_search_results["비평5-trends"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("水 R&D", water_response, metal_response, critic_search)
         critic_response = ""
         
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "🔍 R&D 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🔍 R&D 비평 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -672,18 +769,78 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
             wood_final_response += chunk
             temp_text = all_responses['wood_initial'] + f"\n\n---\n\n🌳 **최종 종합 보고서**\n{wood_final_response}"
             wood_text = f"🌳 **木 - 감독관** (仁)\n{temp_text}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "🌳 최종 보고서 작성 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🌳 최종 보고서 작성 중..."
         
-        status_text = f"✅ 오행 협력 프로세스 완료! ({len(search_results)} 키워드, {sum(len(r) for r in search_results.values())} 검색결과)"
-        yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, status_text
+        # 최종 보고서 생성
+        final_report = f"""# 🌟 오행 협력 시스템 최종 종합 보고서
+
+## 📌 사용자 질문
+> **{user_query}**
+
+---
+
+## 🌳 팀장 최종 종합 (木 - 仁)
+
+{wood_final_response}
+
+---
+
+## 📊 오행 팀원 기여 요약
+
+### 🔥 전략·기획 (火 - 義)
+{fire_response[:500]}...
+
+### 🏔️ 실행·운영 (土 - 信)
+{earth_response[:500]}...
+
+### ⚙️ 아키텍처 (金 - 禮)
+{metal_response[:500]}...
+
+### 💧 R&D 혁신 (水 - 智)
+{water_response[:500]}...
+
+---
+
+## 🔍 중립적 비평 핵심 통찰
+
+### 주요 개선사항
+{all_critics[-1][:400]}...
+
+---
+
+## 📈 성과 지표
+
+| 항목 | 내용 |
+|------|------|
+| **웹 검색 수행** | {len(all_search_results)}개 키워드 |
+| **수집 정보량** | {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}개 결과 |
+| **협력 단계** | 11단계 (5인 + 5비평 + 종합) |
+| **사용 모델** | {'Gemini 2.5 Pro' if wuxing_system.use_gemini else '기본 LLM'} |
+
+---
+
+## 🎯 핵심 성공 요인
+
+1. **조화로운 협력**: 오행의 상생 관계를 통한 시너지 창출
+2. **다각적 검토**: 5가지 전문성과 중립적 비평의 균형
+3. **데이터 기반**: {len(all_search_results)}회의 웹 검색을 통한 최신 정보 반영
+4. **실행 가능성**: 구체적이고 단계별 접근 방안 제시
+
+---
+
+*생성 시각: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
+*오행 협력 시스템 - 仁義禮智信의 조화*"""
+        
+        status_text = f"✅ 오행 협력 프로세스 완료! ({len(all_search_results)} 키워드, {sum(len(r) for r in all_search_results.values())} 검색결과)"
+        yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, final_report, status_text
         
     except Exception as e:
         error_msg = f"❌ 처리 중 오류: {str(e)}"
-        yield "", "", "", "", "", "", error_msg
+        yield "", "", "", "", "", "", "", error_msg
 
 def clear_wuxing():
     """초기화"""
-    return "", "", "", "", "", "", "🔄 초기화되었습니다."
+    return "", "", "", "", "", "", "", "🔄 초기화되었습니다."
 
 # CSS 스타일
 css = """
@@ -714,6 +871,134 @@ css = """
     border-left: 4px solid #6b7280 !important;
     background-color: #f9fafb !important;
 }
+.final-report-box {
+    border: 2px solid #10b981 !important;
+    border-radius: 8px !important;
+    padding: 20px !important;
+    background: linear-gradient(to bottom, #f0fdf4, #ffffff) !important;
+    margin-top: 10px !important;
+    font-size: 14px !important;
+    max-height: 800px !important;
+    overflow-y: auto !important;
+    line-height: 1.8 !important;
+    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1) !important;
+}
+.final-report-box h1 {
+    color: #065f46 !important;
+    font-size: 28px !important;
+    margin-bottom: 16px !important;
+    text-align: center !important;
+    font-weight: bold !important;
+}
+.final-report-box h2 {
+    color: #047857 !important;
+    font-size: 22px !important;
+    margin-top: 20px !important;
+    margin-bottom: 12px !important;
+    border-bottom: 2px solid #10b981 !important;
+    padding-bottom: 8px !important;
+}
+.final-report-box h3 {
+    color: #059669 !important;
+    font-size: 18px !important;
+    margin-top: 16px !important;
+    margin-bottom: 10px !important;
+    font-weight: 600 !important;
+}
+.final-report-box h4 {
+    color: #10b981 !important;
+    font-size: 16px !important;
+    margin-top: 12px !important;
+    margin-bottom: 8px !important;
+}
+.final-report-box table {
+    border-collapse: collapse !important;
+    width: 100% !important;
+    margin: 20px 0 !important;
+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1) !important;
+}
+.final-report-box th, .final-report-box td {
+    border: 1px solid #d1d5db !important;
+    padding: 12px 14px !important;
+    text-align: left !important;
+}
+.final-report-box th {
+    background-color: #065f46 !important;
+    font-weight: bold !important;
+    color: #ffffff !important;
+    text-transform: uppercase !important;
+    font-size: 13px !important;
+    letter-spacing: 0.5px !important;
+}
+.final-report-box tr:nth-child(even) {
+    background-color: #f9fafb !important;
+}
+.final-report-box tr:hover {
+    background-color: #f0fdf4 !important;
+    transition: background-color 0.2s !important;
+}
+.final-report-box code {
+    background-color: #ecfdf5 !important;
+    padding: 3px 8px !important;
+    border-radius: 4px !important;
+    font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace !important;
+    color: #047857 !important;
+    font-size: 13px !important;
+    border: 1px solid #10b981 !important;
+}
+.final-report-box pre {
+    background-color: #1e293b !important;
+    color: #e2e8f0 !important;
+    padding: 16px !important;
+    border-radius: 8px !important;
+    overflow-x: auto !important;
+    margin: 16px 0 !important;
+    font-size: 13px !important;
+    line-height: 1.5 !important;
+}
+.final-report-box pre code {
+    background-color: transparent !important;
+    color: #e2e8f0 !important;
+    padding: 0 !important;
+    border: none !important;
+}
+.final-report-box blockquote {
+    border-left: 4px solid #10b981 !important;
+    padding-left: 16px !important;
+    margin: 16px 0 !important;
+    color: #064e3b !important;
+    font-style: italic !important;
+    background-color: #f0fdf4 !important;
+    padding: 14px 16px !important;
+    border-radius: 0 8px 8px 0 !important;
+}
+.final-report-box ul, .final-report-box ol {
+    margin-left: 24px !important;
+    margin-bottom: 16px !important;
+}
+.final-report-box li {
+    margin-bottom: 8px !important;
+    line-height: 1.8 !important;
+}
+.final-report-box strong {
+    color: #065f46 !important;
+    font-weight: 600 !important;
+}
+.final-report-box em {
+    color: #047857 !important;
+}
+.final-report-box hr {
+    border: none !important;
+    border-top: 2px solid #10b981 !important;
+    margin: 28px 0 !important;
+}
+.final-report-box a {
+    color: #059669 !important;
+    text-decoration: underline !important;
+}
+.final-report-box a:hover {
+    color: #047857 !important;
+}
 h1 {
     text-align: center;
     color: #1f2937;
@@ -766,6 +1051,15 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
                 lines=3
             )
     
+    # 최종 보고서 섹션
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 📊 최종 종합 보고서")
+            final_report = gr.Markdown(
+                value="*최종 보고서가 여기에 표시됩니다.*",
+                elem_classes=["final-report-box"]
+            )
+    
     # 오행 출력 - 2x3 그리드
     with gr.Row():
         with gr.Column():
@@ -847,7 +1141,7 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
     submit_btn.click(
         fn=process_wuxing_query,
         inputs=[user_input, llm_mode],
-        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, status_text]
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
     ).then(
         fn=lambda: "",
         outputs=[user_input]
@@ -856,7 +1150,7 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
     user_input.submit(
         fn=process_wuxing_query,
         inputs=[user_input, llm_mode],
-        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, status_text]
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
     ).then(
         fn=lambda: "",
         outputs=[user_input]
@@ -864,7 +1158,7 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
     
     clear_btn.click(
         fn=clear_wuxing,
-        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, status_text]
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
     )
 
 if __name__ == "__main__":