대규모 언어 모델 (LLMs) 기반의 대화형 인터페이스는 아이디어 구상 및 분석에 널리 사용되고 있지만, 그 선형적인 구조는 대안 탐색과 장기적인 상호작용 관리를 제한합니다. 우리는 선형적인 채팅을 공간적 캔버스 (spatial canvas)에 내장된 분기형 대화 트리 (branching conversation tree)로 변환하는 대화형 인터페이스 개념인 CanvasConvo를 제시합니다. CanvasConvo는 사용자가 대화 내용에서 직접 분기함으로써 '만약에 (what-if)' 시나리오를 탐색할 수 있게 하며, 대안적인 방향의 병렬적 발전을 지원합니다. 이러한 분기들은 익숙한 채팅 인터페이스와 통합된 상태로 캔버스 위에 시각화되어, 사용자가 선형적 상호작용과 비선형적 상호작용 사이를 전환할 수 있도록 합니다. 타임라인 기반 탐색, 자동 태깅 및 요약, 그리고 문맥 인식 제어 (예: 목표, 재사용 가능한 프롬프트)와 같은 기능들은 구조화된 상호작용과 연속성을 지원합니다. 우리는 24명의 참가자를 대상으로 5~7일간의 현장 연구 (field study)를 통해 CanvasConvo를 평가했습니다. 우리의 연구 결과는 비선형적 대화 구조가 LLM 기반 작업에서 어떻게 탐색적 워크플로 (exploratory workflows)와 다양한 상호작용을 지원하는지 강조합니다.