“자율제조 위해 4개 AI 에이전트 필요…현행 모델 중심 정책 고도화해야”
생성형 AI를 넘어 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 기반의 자율제조 체계 구축이 제조업 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르고 있다는 분석이 나왔다.
산업연구원(KIET)은 최근 발간한 산업경제이슈 보고서 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI로: 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템과 정책적 시사점’을 통해 제조 AI 정책이 개별 AI 모델 개발 중심에서 여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템 중심으로 고도화될 필요가 있다고 제언했다.
보고서는 최근 CES 2026에서 공개된 휴머노이드 중심의 피지컬 AI와 자율적으로 업무를 수행하는 AI 비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 등을 사례로 들며 AI 기술이 실제 산업 현장의 자율제조 구현 단계로 진입하고 있다고 평가했다.
연구진은 기존 생성형 AI와 에이전틱 AI를 구분했다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 대한 일회성 응답을 생성하는 데 초점을 맞춘다면, 에이전틱 AI는 목표를 스스로 설정하고 계획을 수립한 뒤 외부 도구를 활용해 작업을 수행하고 결과를 검토·수정하는 방식으로 동작한다는 설명이다.
보고서에 따르면, 자율제조 구현을 위해서는 AI 에이전트 도입이 필수적이다. 생산 현장에서는 설비 이상이나 작업 환경 변화가 실시간으로 발생하는 만큼 계획 수립부터 실행, 오류 탐지와 재계획까지 스스로 수행할 수 있는 AI 시스템이 필요하다는 것이다. 이를 위해 제조 현장에는 역할이 다른 4개의 AI 에이전트가 필요하다.
우선 생산 목표를 설정하고 최적의 계획을 수립하는 ’마스터 에이전트(Master Agent)’가 전체 시스템의 두뇌 역할을 수행한다. 이어 작업을 분할하고 자원을 배분하는 ’워크플로 오케스트레이터(Workflow Orchestrator)’가 각 시스템과 설비에 작업을 할당한다. 소프트웨어 영역에서는 ERP, MES, WMS 등 기업 시스템을 제어하는 ’LAM(Large Action Model)’이, 물리적 생산 현장에서는 로봇과 설비를 제어하는 ‘VLA(Vision Language Action)’ 기반 에이전트가 각각 실제 작업을 수행하는 구조다.
멀티 에이전트 기반 자율제조 시스템으로 정책 확대해야
보고서는 이 같은 AI 에이전트가 원활하게 협업하기 위해서는 AI 간 통신 프로토콜과 데이터 정합성 확보, 실시간 피드백 체계, 정보보안 설계도 함께 마련돼야 한다고 전했다.
연구진은 현재 정부의 제조 AI 정책이 제조 특화 파운데이션 모델 개발에 집중돼 있다고 진단하면서, 앞으로는 다양한 공정과 분야의 AI가 협업하는 멀티 에이전트 기반 자율제조 시스템으로 정책을 확대해야 한다고 제안했다. 이를 통해 생산 계획 최적화와 자원 배분 효율 향상, 위험 공정 자동화는 물론 인구 감소와 탄소중립 등 제조업이 직면한 구조적 과제 대응에도 도움이 될 것으로 전망했다.
아울러 AI 에이전트의 정확도와 추론 성능을 확보하기 위해 제조 현장에서 축적된 데이터와 추론 성능이 우수한 오픈소스 AI 모델을 적극 활용할 필요가 있다고 제언했다. AI 환각(Hallucination)이나 잘못된 추론으로 생산 차질이 발생할 수 있는 만큼 높은 신뢰성을 확보하는 것이 자율제조 확산의 핵심 과제라고 덧붙였다.
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