새로운 AI agent와 MCP(Model Context Protocol)를 통해 CANoe는 프롬프트를 활용하여 전체 워크플로우를 실행함으로써, 요구사항을 단 몇 분 만에 검증된 테스트로 전환합니다.
Vector는 새로운 AI 및 MCP 기능을 통해 CANoe 개발 및 테스트 환경을 확장하고 있습니다. 이제 사용자는 자연어 프롬프트를 입력하여 개발, 분석 및 테스트 작업을 설명할 수 있습니다. 전문 AI agent가 이러한 지시 사항에서 해당 단계나 전체 워크플로를 도출하여 자동으로 실행합니다. 기반이 되는 언어 모델은 GitHub Copilot이나 Claude의 LLM과 같이 사용자 스스로가 제공합니다. Vector는 agent, skill 및 MCP tool로 구성된 개방형 AI 레이어를 제공하며, 이를 사용자 고유의 구성 요소와 도메인별 지식으로 확장할 수 있습니다.
CANoe에 통합된 MCP 서버와 CANoe AI 패키지가 이제 버전 20 SP2에서 제공됩니다. AI agent는 단 한 번의 명령만으로 요구사항에 따라 적절한 CAPL 테스트를 생성하고, CANoe에서 테스트를 실행하며, 오류를 분석하고, CAPL 코드를 수정하고, 테스트를 다시 실행합니다. 그런 다음 agent는 시나리오를 사용자에게 전달하며, 사용자는 동기화된 CANoe 창을 통해 결과를 검증하고 승인합니다. 이전에는 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 작업을 이제 단 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. 사용자는 에이전트의 자율 운영 수준을 직접 결정할 수 있습니다. 모든 단계는 투명하게 진행되며, development environment과 CANoe 내에서 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
CANoe AI 패키지는 스킬과 MCP tools를 활용하는 AI agent의 개방형 생태계를 기반으로 합니다. 사용자는 프롬프트를 통해 구성을 확인하고 맞춤 설정하며, 시뮬레이션을 제어하고, 테스트를 생성하고, 통신 흐름을 분석할 뿐만 아니라 CAPL, C# 및 Python 코드를 생성하고 최적화할 수 있습니다. Vector-RAG(검색 강화 생성)를 통해 에이전트는 Vector 문서에서 관련 정보가 포함된 지식 기반에 액세스할 수 있습니다. 그 결과, 응답은 언어 모델이 생성한 가정이 아닌 검증된 전문가 지식을 기반으로 합니다. 신규 사용자는 CANoe를 빠르게 익힐 수 있으며, 숙련된 사용자는 간단한 쿼리부터 완벽하게 조율된 프로세스에 이르기까지 자동화된 워크플로우를 자신의 환경에 통합할 수 있습니다.
CANoe AI 패키지는 Vector 웹사이트에서 무료로 내려받을 수 있습니다. 이 패키지는 CANoe 20 SP2 및 이후 버전과 호환되며, 사용자가 제공하는 언어 모델이 요구됩니다.
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