자율제조, 개별 AI론 한계…산업硏 “멀티 에이전트로 고도화해야”

[더파워 한승호 기자] 제조업 현장에 인공지능을 접목하는 흐름이 생성형 AI를 넘어 스스로 계획을 세우고 실행하는 ‘에이전틱 AI’ 단계로 옮겨가고 있다.

산업연구원은 14일 발표한 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI로: 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템과 정책적 시사점’ 보고서에서 자율제조 실현을 위해서는 개별 모델 개발을 넘어 멀티 에이전트 기반 시스템으로 정책을 고도화해야 한다고 밝혔다.

보고서에 따르면 최근 AI 기술 발전은 자율제조 구현 가능성을 한층 키우고 있다. 올해 CES 2026에서 공개된 휴머노이드 로봇 중심의 피지컬 AI와 스스로 작업을 수행하는 AI 비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 사례는 산업과 사무 현장에서 AI가 단순 응답을 넘어 실제 실행 주체로 활용될 수 있음을 보여준 사례로 제시됐다.

특히 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스’는 32kg 이상 물체를 들어 올릴 수 있는 조작 능력과 넓은 관절 가동 범위, 균형 제어 능력을 바탕으로 산업 현장 적용 가능성을 드러냈다.

산업연구원은 자율제조 구현을 위해서는 기존 생성형 AI와 구별되는 에이전틱 AI 기술이 중요하다고 봤다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 즉각 답변하는 수준에 머무는 반면, 에이전틱 AI는 목표를 세우고 각종 도구를 활용해 작업을 수행한 뒤 결과를 검토하고 계획을 수정하는 방식으로 작동한다는 것이다. 생산 현장처럼 변수와 예외 상황이 많은 환경에서는 오류를 실시간으로 탐지하고 계획을 바꿔 생산을 지속할 수 있는 자율성이 핵심이라는 설명이다.



보고서는 자율제조 시스템 구축을 위해 4개의 핵심 AI 에이전트가 필요하다고 분석했다. 먼저 생산 목표와 계획을 수립하는 ‘마스터 에이전트’, 작업을 나누고 배분·조정하는 ‘워크플로 오케스트레이터’, ERP·MES·WMS 등 소프트웨어와 연동해 실제 업무를 처리하는 ‘LAM’, 물리적 생산 환경을 인식하고 로봇이나 기계의 동작으로 연결하는 ‘VLA’ 기반 에이전트가 유기적으로 협력해야 한다는 것이다. 산업연구원은 이런 에이전트 시스템이 원활하게 작동하려면 통신 프로토콜과 정보보안 설계도 함께 마련돼야 한다고 짚었다.

정책 방향도 바뀌어야 한다는 지적이 나왔다. 산업연구원은 현재 정부가 산업통상자원부의 M.AX를 중심으로 AI 자율제조 정책을 추진하고 있지만, 여전히 제조 특화 파운데이션 모델 개발 중심으로 구성돼 있다고 진단했다. 이에 따라 개별 공정별 AI 적용을 넘어 다양한 분야와 공정을 연결하고 AI 간 협업이 가능한 멀티 에이전트 기반 시스템으로 확대·고도화할 필요가 있다고 제언했다.

보고서는 GS칼텍스가 원유 증류 공정에 AI 제어 시스템을 도입해 공정 효율을 약 20% 높였고, HD현대중공업은 AI 로봇을 활용한 용접 검사로 작업 시간을 12.5% 줄이는 등 가시적 성과도 나타나고 있다고 설명했다.

산업연구원은 제조 현장의 빠른 AI 전환을 위해 오픈소스 모델 활용도 적극 검토해야 한다고 밝혔다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 2027년 말 완료 예정이지만, 글로벌 AI 기술 발전 속도가 워낙 빨라 이를 기다리기에는 현장 적용의 골든타임을 놓칠 수 있다는 판단에서다. 보고서는 이미 검증된 오픈소스 모델에 국내 제조 현장 데이터를 결합해 AI 에이전트 시스템을 개발하는 것이 정확도와 성능, 정책 추진 속도 측면에서 유리하다고 진단했다.

김태영 산업연구원 부연구위원은 “AI 자율제조는 단순한 기술 도입을 넘어 산업 생태계와 구조를 바꾸는 과정”이라며 “AI 에이전트 간 상호운용성을 확보하기 위한 통신 프로토콜과 보안 체계 구축 등이 병행돼야 한다”고 말했다.

한승호 더파워 기자 hansh1975@thepowernews.co.kr