AI agents를 엔지니어링 역량으로 전환하기

개별 AI 실험부터 확장 가능하고 체계적으로 관리되는 엔지니어링 워크플로우에 이르기까지 – 기존 소프트웨어 플랫폼 및 툴체인과 통합되어 안전하고 보안이 보장된 임베디드 시스템을 개발할 수 있습니다.
당사의 접근 방식 살펴보기

작게 시작하세요 - 시작을 위한1일 준비 워크숍을 거친 후, 단계적으로 확장해 나가세요

투자를 보호하세요 - MCP를 통해연결되어 플랫폼 전환이 필요 없습니다

독립성을 유지하세요 - 고객만의 LLM, 고객만의 인프라 – 락인 없음

표준 준수 - 안전 표준 – 예: ISO 26262, IEC 62304, DO-178C 및 EU AI 법

엔지니어링 분야에서 ‘agentic workflow’란 무엇인가요?
Agentic workflows are development processes in which AI agents do not just make suggestions but plan and execute tasks on their own – for example, writing test cases, running them, and analyzing failures. To do so, they use your engineering tools via standardized interfaces such as the Model Context Protocol (MCP). Humans set the goals, review the results, and give approval. AI agent는 ‘에이전트 = LLM + 하네스’라는 두 부분으로 구성됩니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어 및 추론 능력을 제공합니다. 여기서 하네스 엔지니어링이란 에이전트를 엔지니어링 지식, 도구, 기술, 파이프 라인 및 안전 장치와 연결하여, 단순히 콘텐츠를 생성하는 데 그치지 않고 실제 엔지니어링 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 당사는 귀사의 기존 툴체인 위에 이 하네스를 귀사와 함께 구축합니다.

에이전트 기반 엔지니어링을 성공적으로 구현하기 위해 필요한 것

차별화 요소는 AI 그 자체가 아닙니다. 바로 AI를 둘러싼 엔지니어링 환경, 즉 지식, 도구, 워크플로우, 거버넌스, 그리고 확장성입니다. Vector는 엔지니어링 기술부터 조직 내 도입에 이르기까지 이 네 가지 차원을 모두 결합합니다.

지식

당면한 과제: 기본 agents는 일반적인 수준에 머물러 있으며, 엔지니어링 및 제품 지식이 부족합니다.

필요한 조치: 에이전트가 적절한 엔지니어링 및 제품 지식을 활용할 수 있도록하십시오 .

저희는 Vector의 제품 노하우와 귀사의 프로세스 지식을 결합한 agent 스킬을 개발합니다.

도구 및 워크플로우

당면 과제: 툴체인이 연결되어 있지 않아 에이전트가 도구, 데이터 및 파이프 라인에 접근할 수 없습니다.

해결 방안: 스킬, 도구 통합 및 파이프 라인을 통해 엔지니어링 도구, 워크플로우 및 자동화 시스템에 agents를 embedding하십시오.

당사는 에이전트 지원이 가능한 도구와 기존 툴체인(Vector 및 외부 업체 개발 도구)과의 MCP 연결을 제공합니다.

프로세스 및 거버넌스

당면 과제: 안전, 표준 및 거버넌스가 불분명함 – 신뢰성, 데이터 보호, 지적 재산권, EU AI법.

필요한 조치: agent 기반 엔지니어링을 추적 가능하고, 규정을 준수하며, 안전하고, 보안이 보장되며, 효과적으로 거버넌스가 적용되도록 만드십시오.

당사는 프로젝트 초기 단계부터 기능 안전, cybersecurity 및 프로세스 분야의 전문 지식을 공유합니다.

규모

당면 과제: 파일럿 프로젝트가 확장되지 않고 있습니다. 초기 실험은 진행되었으나, 광범위한 이점이 실현되지 않고 있습니다.

필요한 조치: 성공적인 파일럿 프로젝트를 재사용 가능하고, 유지 관리가 용이하며, 확장 가능한 엔지니어링 역량으로 전환합니다.

당사는 로드맵을 디자인하고, 귀사의 팀을 대상으로 시스템 도입, 교육 및 코칭을 수행합니다.

Vector는 엔지니어링 기술부터 조직 내 도입에 이르기까지 네 가지 차원을 모두 아우릅니다.

고객님과의 협력 방식

저희는 귀사의 엔지니어들이 사용하는 도구를 개발할 뿐만 아니라, agents가 이를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 방법도 잘 알고 있습니다.

0단계: 준비 워크숍

1일 / 사용사례 아이디어 수집, 성숙도 평가, 체계 조건 명확화.

  • 우선순위가 지정된 사용사례 후보 목록

1단계: 평가 및 로드맵

2~4주 / 프로세스 및 툴체인 분석, 이점 및 위험 평가, 거버넌스 정의.

  • 로드맵 및 비즈니스 케이스

2단계: 시범 운영

6~12주 / MCP를 통해 도구 연결, agent 역량 강화, 성과 측정.

  • KPI를 반영한 실전 시범 운영

3단계: 본격 도입 및 운영

요구사항에 맞춰 조정 / 툴체인 및 CI와의 통합, 승인 절차, 운영.

  • 생산적인 에이전트 기반 agentic workflow

이와 함께: AI agent 활용 입문부터 개인 역량 개발까지, 귀사 팀을 위한 교육 및 코칭을 제공합니다.

왜 Vector인가

저희는 귀사의 엔지니어들이 사용하는 도구를 개발할 뿐만 아니라, agents가 이를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 방법도 잘 알고 있습니다.

  • 투자를 보호하세요: 당사는 플랫폼 전환 없이 귀사의 기존 인증 가능한 툴체인에 agents를 도입합니다.
  • 도구 및 제품 지식: 당사가 도구를 개발하며, 그 노하우를 agent의 스킬로 통합합니다.
  • 표준 및 거버넌스: 기능 안전, cybersecurity 및 EU AI 법안을 개발 초기 단계부터 고려합니다.
  • 독립성을 유지하세요: 특정 공급업체에 얽매이지 않습니다. 사용자가 언어 모델과 실행 방식을 직접 선택하며, 승인 권한은 여전히 사람이 갖습니다.
  • 원스톱 서비스: 컨설팅, 구현, agent용 도구 및 교육까지모두 제공합니다.
  • 당사의 약속: 지속 가능성, 유지 관리 용이성, 그리고 미래 대비.

당사의 전문성이 어떻게 고객 가치로 이어졌는지

산업 자동화 분야의 글로벌 시장 선도 기업의 고객 사례

도전 과제

AI agents were proliferating across the organization – without a coherent architecture or governance.

우리가 한 일

당사는 IBM, NVIDIA 및 자체 개발 방식 등 다양한 플랫폼 옵션을 대상으로 아키텍처 적합성, 확장성 및 장기적 실행 가능성을 평가했습니다. 또한 거버넌스 체계를 구축하고, 회사의 기술 환경 및 비즈니스 요구 사항에 부합하는 발전 전략을 수립했습니다.

결과

분산 현상, 거버넌스 위험 및 벤더 종속성을 줄이면서 확장 가능한 AI 도입을 가능하게 하는, 명확하고 아키텍처 중심의 플랫폼 전략.

제품, 교육 및 지식

Vector의 AI

깊은 분야 전문 지식을 바탕으로 한 Vector AI는 엔지니어링 워크플로우에 진정한 이해를 불어넣어, 더 빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있게 해줍니다.

CANoe AI 기능

Agentic AI를 통해 CANoe의 엔지니어링 워크플로우 가속화

다빈치 컨피규레이터 6세대

내장된 AI 어시스턴트를통해 ‘as-code’ 및 AI 기반 워크플로우로 전환하세요.

VectorCAST + AI

요구사항을 기반으로 한 AI 기반 단위 테스트 생성기

진단 문안 작성 및 엔지니어링 분야의 AI

AI를 활용한 진단 데이터 사양 정의 및 agentic workflow를 통해 더 일관성 있는 데이터와 향상된 품질을 확보하고, 재작업량을 줄일 수 있습니다.

AI 전환을 위한 컨설팅

요구사항, 사양서, test 케이스, 안전성 분석, cybersecurity 작업 산출물, 검증 증거 등 다양한 산출물에 걸쳐 일관성, 품질 및 추적성을 향상시킵니다.

AI 실습 – 생성형 AI, agent 및 AI 전환

생성형 AI와 AI agent가 엔지니어링 업무를 자동화하고, 의사결정을 가속화하며, 조직 전반에 걸쳐 가시적인 생산성 향상을 이끌어내는 방법을 확인해 보세요.

AI 마스터클래스 (웨비나 기록 영상)

AI 및 MCP를 활용하여 CANoe에서 워크플로우를 가속화하세요

자주 묻는 질문