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생성형 AI에서 에이전틱 AI로 - 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템과 정책적 시사점
산업연구원은 생성형 AI에서 에이전틱 AI로의 전환과 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템 및 정책적 시사점을 분석한 보고서를 발표하였다.
□ 최근 AI 기술 발전에 따라 자율제조 구현 가능성 증대
- CES 2026에서 공개된 휴머노이드 로봇 중심의 피지컬(Physical) AI와 스스로 작업을 수행하는 AI비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’의 등장은 산업 및 사무 현장에서의 AI 자율제조 가능성을 시현
□ 자율제조 구현을 위한 AI 에이전트(Agent) 기술의 중요성
- 일회성 응답에 그치는 생성형 AI와 달리 에이전틱(Agentic) AI는 스스로 계획을 수립하고 외부 도구를 활용하며, 피드백 루프를 통해 변수에 대응하는 기술
- AI 에이전트는 에이전틱 AI 기술 기반의 시스템으로, 생산 현장에서 발생하는 다양한 변화의 실시간 탐지 및 계획 수정을 통해 생산 활동을 지속하는 자율제조를 실현하기 위해서는 AI 에이전트 도입이 필수적
□ 자율제조 시스템 구현을 위해서는 4개 AI 에이전트가 필요
- ‘목표 설정 및 계획 수립’의 ‘마스터 에이전트(Master Agent)’, ‘작업 분할, 분배 및 조정’의 ‘워크플로 오케스트레이터(Workflow Orchestrator)’, 소프트웨어 제어 에이전트인 ‘LAM’과 로봇 등 물리적 조작 및 생산을 담당하는 ‘VLA’ 기반 에이전트 필요
□ 멀티 에이전트(Multi-Agent) 기반 AI 자율제조 정책 고도화 방향으로의 정책 전환 필요
- 현재의 제조 AI 정책은 주로 부문별 파운데이션 모델 개발에 집중
- 다양한 분야·공정에 대한 AI 개발·적용 및 AI 간 연계·협력을 위한 멀티 에이전트 기반 시스템으로의 확대·고도화 추진 필요
□ 최근 AI 기술 발전에 따라 자율제조 구현 가능성 증대
- CES 2026에서 공개된 휴머노이드 로봇 중심의 피지컬(Physical) AI와 스스로 작업을 수행하는 AI비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’의 등장은 산업 및 사무 현장에서의 AI 자율제조 가능성을 시현
□ 자율제조 구현을 위한 AI 에이전트(Agent) 기술의 중요성
- 일회성 응답에 그치는 생성형 AI와 달리 에이전틱(Agentic) AI는 스스로 계획을 수립하고 외부 도구를 활용하며, 피드백 루프를 통해 변수에 대응하는 기술
- AI 에이전트는 에이전틱 AI 기술 기반의 시스템으로, 생산 현장에서 발생하는 다양한 변화의 실시간 탐지 및 계획 수정을 통해 생산 활동을 지속하는 자율제조를 실현하기 위해서는 AI 에이전트 도입이 필수적
□ 자율제조 시스템 구현을 위해서는 4개 AI 에이전트가 필요
- ‘목표 설정 및 계획 수립’의 ‘마스터 에이전트(Master Agent)’, ‘작업 분할, 분배 및 조정’의 ‘워크플로 오케스트레이터(Workflow Orchestrator)’, 소프트웨어 제어 에이전트인 ‘LAM’과 로봇 등 물리적 조작 및 생산을 담당하는 ‘VLA’ 기반 에이전트 필요
□ 멀티 에이전트(Multi-Agent) 기반 AI 자율제조 정책 고도화 방향으로의 정책 전환 필요
- 현재의 제조 AI 정책은 주로 부문별 파운데이션 모델 개발에 집중
- 다양한 분야·공정에 대한 AI 개발·적용 및 AI 간 연계·협력을 위한 멀티 에이전트 기반 시스템으로의 확대·고도화 추진 필요
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