▲ 제조업 AI 에이전트 시스템 구조

인공지능(AI)이 스스로 계획을 세우고 실행하는 ‘에이전틱(Agentic) AI’가 제조업의 구조적 한계를 극복할 게임 체인저로 부상하고 있다. 단순 기술 도입을 넘어 산업 생태계 전반의 자율화를 통해 생산성 극대화와 탄소중립 대응이라는 거시적 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대된다.

산업연구원(KIET, 원장 권남훈)은 최근 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI로: 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템과 정책적 시사점’ 보고서를 통해 자율제조 구현을 위한 구체적인 기술 체계와 정책 방향을 제시했다.

보고서는 2026년 CES에서 공개된 보스턴 다이내믹스의 ‘아틀라스’와 자율 AI 비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’를 언급하며, AI가 산업 현장에서 실제 작업을 수행하는 ‘실행자’로 진화했음을 시사했다. 

특히 기존 생성형 AI가 일회성 응답에 그쳤다면, 에이전틱 AI는 추론 능력을 바탕으로 생산 현장의 돌발 변수에 실시간으로 대응하며 계획을 수정하는 자율성이 핵심이다.성공적인 자율제조 시스템 구축을 위해 산업연구원은 유기적으로 결합된 ‘4대 AI 에이전트’ 체계를 제안했다. 

우선 ‘마스터 에이전트’가 현장 데이터를 분석해 최적의 목표를 수립하고, ‘워크플로 오케스트레이터’가 작업을 정밀하게 분할 및 배분한다. 이어 디지털 영역의 업무를 수행하는 ‘LAM(Large Action Model)’과 물리적 로봇 제어를 담당하는 ‘VLA(Vision Language Action)’ 기반 에이전트가 자율 실행 단계를 완성하는 구조다.

정부 정책의 변화도 촉구했다. 현재 산업통상자원부의 M.AX(AI 자율제조) 정책이 개별 공정별 파운데이션 모델 개발에 집중되어 있으나, 이를 다양한 AI 간 연계와 협업을 이끄는 ‘멀티 에이전트’ 시스템으로 고도화해야 한다는 지적이다.

특히 글로벌 AI 기술의 진보 속도를 고려할 때, 2027년 말 완료 예정인 독자 모델 개발에만 의존하기보다 검증된 오픈소스 모델을 적극 활용해 현장 적용의 골든타임을 확보해야 한다고 강조했다.

김태영 산업연구원 부연구위원은 “AI 자율제조는 경영 의사결정 최적화와 작업환경 개선은 물론, 인구구조 변화와 같은 제조업의 구조적 문제를 완화할 수 있는 핵심 동력”이라며 “실질적인 업무 수행 능력 확보를 위해 에이전트 간 상호운용성을 지원하는 통신 프로토콜 및 보안 체계 구축이 시급하다”고 강조했다.