에이전트 기반 엔지니어링: AI 에이전트를 활용하여 고급 모델링 및 시뮬레이션 워크플로우를 가속화하는 방법

엔지니어링 분야에서 자동화의 가능성은 항상 매력적이었습니다. 반복적인 작업을 줄이고, 프로젝트 기간을 단축하며, 엔지니어들이 물류보다는 혁신에 집중할 수 있도록 해주기 때문입니다. 수년간 프로세스 자동화와 최근의 생성형 AI 분야에서 상당한 발전이 있었음에도 불구하고, 엔지니어링 팀은 여전히 ​​수동 작업으로 인해 병목 현상을 겪고 있습니다. 하지만 에이전트 기반 엔지니어링의 등장으로 이러한 상황이 빠르게 변화하고 있습니다. 에이전트 기반 엔지니어링은 AI 기반 시스템이 복잡한 추론 작업을 해결하고, 특수 도구를 사용하며, 인간이 지정한 목표를 달성하기 위해 순차적인 작업을 실행하는 접근 방식입니다. 단순히 답변이나 권장 사항만 제공하는 대화형 AI 비서와 달리, 에이전트는 엔지니어링 워크플로의 다양성에 적응하면서 스스로 행동을 취할 수 있습니다.

엔지니어링 팀과 실무자들은 엄격한 정확성, 특정 방법론에 대한 일관된 준수, 그리고 혁신을 이끄는 변화에 대한 유연성을 제공하기 위해 점점 더 에이전트 기반 접근 방식을 채택하고 있습니다. 새로운 설계 영역을 탐색하는 엔지니어는 매개변수를 조정하고, 대안적인 접근 방식을 테스트하고, 예상치 못한 통찰력을 따를 수 있는 자유가 필요합니다. 이러한 탐색과 다양성이 혁신과 돌파구를 이끌어냅니다. 

미래지향적인 기업들 사이에서 에이전트형 AI가 점차 주목받으면서, 특히 모델링 및 시뮬레이션 팀을 위해 특별히 개발된 에이전트들이 생산성 향상에 큰 잠재력을 보여주며 초기 성공 사례를 보여주고 있습니다. 특수화되고 내장된 에이전트는 일상적인 속도 및 생산성 향상부터 더 많은 설계 가능성 탐색에 이르기까지 연구 개발 활동에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 기업 리더들은 또한 연구 개발에 AI를 도입함으로써 연구 개발 비용을 20% 절감하고 제품 출시 기간을 10~20% 단축하는 등 의미 있는 비즈니스 성과를 기대하고 있습니다.BCG). 

디지털 엔지니어링 워크플로우용 에이전트 구축의 고유한 과제

에이전트 기반 자동화가 엔지니어링에 어떤 이점을 가져다주는지 이해하기 전에, 에이전트가 기존 자동화 방식의 단점을 어떻게 해결하는지 살펴보는 것이 좋습니다.

대부분의 엔지니어링 워크플로는 입력 데이터 준비, 시뮬레이션 매개변수 구성, 분석 실행, 결과 후처리, 요구 사항과의 출력 비교, 결과 문서화 등 일련의 상호 연결된 작업으로 구성됩니다. 이 과정에서 종종 방대한 테스트 보고서, 모델링 지침 및 요구 사항 문서를 참조하게 됩니다. 각 단계는 간단해 보일 수 있지만, 구체적인 순서, 선택된 매개변수, 그리고 과정 중의 의사 결정 지점은 각 단계에서 엔지니어가 발견하는 내용에 따라 달라집니다.

구조 해석 워크플로우를 생각해 봅시다. 엔지니어는 초기 유한 요소 메쉬를 생성하고, 해석을 실행하고, 결과 응력 분포를 검토한 후, 특정 영역의 메쉬를 세분화하거나, 경계 조건을 조정하거나, 특정 솔버 설정을 미세 조정할지 여부를 결정할 수 있습니다. 이러한 적응적이고 반복적인 의사 결정 과정은 효과적인 엔지니어링 작업의 핵심입니다.

기존 자동화 방식은 이러한 변화를 제대로 처리하지 못합니다. 탐색을 제한하는 경직되고 미리 정해진 워크플로우를 요구하거나, 새로운 시나리오가 발생할 때마다 결정론적인 수동 구성을 해야 합니다. 이는 유지 관리가 어렵거나 대부분의 해당 분야 전문가가 보유하지 못한 소프트웨어 엔지니어링 기술을 필요로 하는 경우가 많습니다. 더 큰 문제는 이러한 경직된 시스템에 조직의 지식이 갇히게 된다는 점입니다. 선임 엔지니어가 팀을 옮기거나 회사를 떠나면 축적된 전문 지식도 함께 사라지는 경우가 많습니다. 새로운 엔지니어는 시행착오를 통해 이러한 통찰력을 재구축하고 재발견해야 하므로 불필요한 업무 중복과 프로젝트 일정 지연을 초래하는 장애물이 발생합니다. 

시뮬레이션 및 모델링을 위한 에이전트 기반 엔지니어링

지능형 에이전트는 엔지니어링 자동화에 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 에이전트 시스템은 정확한 단계별 순서를 미리 스크립트로 작성하는 대신, 워크플로의 의도를 이해하고 중간 결과, 사용 가능한 도구, 이전 작업에서 학습한 패턴을 기반으로 실행 방식을 조정할 수 있습니다. 시뮬레이션 및 모델링 워크플로의 맥락에서 에이전트 자동화는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 시스템을 의미합니다.

• 엔지니어의 의도를 이해하십시오: 에이전트는 엄격한 단계별 지침을 따르는 대신, "열 설계 최적화" 또는 "구조 성능 검증"과 같은 상위 목표를 해석하고 이를 달성하는 데 필요한 적절한 일련의 조치를 결정합니다.
• 실시간 적응: 중간 결과에서 다른 접근 방식이 더 효과적일 수 있음을 시사하는 경우(메시 수렴 불량, 예상치 못한 응력 집중 등), 에이전트는 엔지니어의 개입이나 워크플로 재구성 없이 실행 경로를 조정할 수 있습니다.
• 병렬 워크플로 실행: 에이전트는 기존에 순차적으로 실행되던 여러 작업 흐름을 동시에 조율하여 엔지니어가 다양한 설계 변형 및 테스트 조건에 걸쳐 분기 시뮬레이션을 동시에 탐색할 수 있도록 합니다. 이러한 병렬 실행을 통해 설계 공간 탐색 시간이 몇 주에서 며칠로 단축됩니다.
• 전문 지식을 습득하고 적용하세요: 에이전트는 이전 워크플로에서 학습하여 최적의 메시 설정, 검증된 초기 및 경계 조건, 솔버 설정과 같은 모범 사례 및 조직 지식을 실행 로직에 통합합니다.
• 여러 도구를 조화롭게 활용하기: 에이전트는 단일 애플리케이션 내에서 작동하는 대신 시뮬레이션 소프트웨어, CAD 시스템, 전/후처리 도구, 데이터 저장소, 분석 플랫폼 및 문서 시스템 전반에 걸쳐 작업을 조정합니다.
• 인간의 감독을 유지하십시오: 핵심은 에이전트가 엔지니어를 대체하는 것이 아니라 협력하여 업무를 수행한다는 점입니다. 에이전트는 일상적인 실행(설정, 제출, 데이터 전송)을 처리하는 동시에 엔지니어링 판단이 필요한 결정 지점(설계상의 절충, 결과 검증)을 표시합니다.
• 조직 정책을 유지 관리하십시오: 에이전트는 조직에서 접근 제어, 실행 매개변수 및 승인 요구 사항을 정의하는 엔터프라이즈 거버넌스 프레임워크를 따를 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 확립된 보안 정책 및 규정 준수 요구 사항 내에서 운영되는 동시에 규제 추적성을 위한 감사 로그를 보존할 수 있습니다.

에이전트 기반 접근 방식은 엔지니어링 워크플로에 필요한 다양성과 유연성을 유지하면서 생산성을 저해하는 시간 소모적인 부분을 자동화합니다. 엔지니어링 자동화에서 공통적으로 요구되는 사항은 방법론을 유지하고 정확성을 보장하는 것입니다. 에이전트 기반 엔지니어링은 두 가지 수준에서 작동함으로써 이러한 요구 사항을 충족합니다. 기술적 계산 및 분석의 경우, 에이전트는 검증된 솔버, 확립된 분석 방법, 인증된 계산 절차와 같은 결정론적 엔지니어링 도구를 사용하여 결과가 엔지니어링 엄격성 기준을 충족하도록 보장합니다. 워크플로 조정 및 물류 작업의 경우, 에이전트는 AI 추론을 활용하여 작업 순서를 정하고, 데이터를 전송하고, 이상 징후를 표시하며, 엔지니어는 중요한 시점에서 결정을 확인합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 엔지니어링 정확성을 유지하면서 AI의 맥락 이해 및 추론 능력을 활용합니다.

MCP를 활용한 엔지니어링 워크플로우 오케스트레이션

최근 엔지니어링 분야에서 에이전트 기반 자동화를 가능하게 한 핵심 기술 중 하나는 대규모 언어 모델이 엔지니어링 도구 및 시스템과 직접 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. MCP 이전에는 AI 시스템이 엔지니어링 워크플로에 대해 추론하고 권장 사항을 제시할 수는 있었지만, 실제 작업을 실행하려면 특정 플랫폼에 긴밀하게 연결된 맞춤형 통합이 필요했습니다.

MCP는 AI 에이전트가 사용 가능한 도구를 검색하고, 해당 기능을 이해하고, 적절한 매개변수를 사용하여 호출할 수 있는 표준화된 방식을 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 엔지니어가 에이전트에게 "이 설계에 대한 열 분석을 실행하고 이전 버전과 결과를 비교하라"고 지시하면, 에이전트의 추론 엔진은 관련 시뮬레이션 도구를 식별하고, 필요한 입력 파일을 찾고, 분석을 구성 및 실행하고, 비교 결과를 컴파일하는 데 필요한 단계를 결정합니다. MCP는 이러한 도구를 검색하고 호출할 수 있도록 하는 공통 프로토콜을 제공하므로, 사용자 지정 통합을 구성하거나 엔지니어가 각 단계를 개별적으로 스크립트로 작성할 필요가 없습니다.

무엇보다 중요한 것은 MCP가 특정 플랫폼에 국한되지 않는다는 점입니다. MCP를 통해 에이전트는 상용 시뮬레이션 도구, 범용 LLM, 사용자 지정 분석 스크립트 등 다양한 도구를 아우르는 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. Rescale은 AI 및 에이전트 도구 생태계를 연결하는 MCP 서버를 제공하여 조직의 기술 스택 전반에 걸쳐 전문화된 하위 에이전트 및 도구에 작업을 위임할 수 있도록 지원합니다. 이러한 상호 운용성은 다양한 툴체인을 사용하고 현재 및 미래의 워크플로우에서 원활하게 작동하는 자동화가 필요한 엔지니어링 팀에게 매우 중요합니다.

에이전트 자동화를 위한 실질적인 기회

엔지니어링 워크플로우에서 에이전트 기반 자동화를 실제로 구현하려면 일반적으로 여러 계층의 기능이 필요합니다.

• 워크플로 캡처 및 표준화: 에이전트 시스템은 사전에 프로세스를 정의할 필요 없이 엔지니어의 실제 작업 방식(CFD 설정 순서, 메시 생성 패턴, 솔버 구성)을 관찰하여 패턴과 반복되는 순서를 식별합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 관찰 결과는 재사용 가능한 워크플로 템플릿이 되어 수동으로 다시 만들 필요 없이 간단한 명령만으로 호출할 수 있게 됩니다.
• 지능형 작업 분해: 상위 목표가 주어지면 에이전트는 이를 실행 가능한 하위 작업(기하학적 준비, 메시 생성, 솔버 설정, 후처리)으로 분해하고, 학습된 패턴과 엔지니어링 방법론에 따라 적절한 도구를 선택하고 논리적으로 순서를 정합니다.
• 동적 실행 및 오류 처리: 워크플로가 실행되는 동안 에이전트는 중간 결과(수렴 동작, 메시 품질 지표, 솔버 안정성)를 모니터링하고, 이상 또는 오류를 감지하며, 실행 전략을 조정하거나 사람의 판단이 필요한 경우 엔지니어에게 알릴 수 있습니다.
• 지식 통합: 에이전트는 설계 지침, 검증 기준(요구 사항, 수렴 임계값, 안전 계수) 및 규제 요구 사항과 같은 도메인별 엔지니어링 지식을 통합하여 자동화된 워크플로가 품질 및 규정 준수 표준을 유지하도록 보장합니다.
• 지속적인 학습 : 각 워크플로 실행은 에이전트가 효과적인 패턴(최적의 솔버 설정, 메시 세분화 전략, 시간 단계 구성), 일반적인 오류 모드 및 최적화 기회를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 데이터를 제공합니다.

에이전트 기반 자동화는 엔지니어의 실제 업무 방식에 맞춰 학습하며, 그들의 패턴과 의사 결정을 통해 적응합니다. 조직의 지식은 워크플로 템플릿에 인코딩되어 전체 조직에서 접근 가능하며, 엔지니어가 프로젝트나 팀을 이동하더라도 전문성을 보존합니다.

주도적인 이니셔티브를 추진하는 리더를 위한 관점

연구 개발 및 제품 개발 조직을 총괄하는 리더들은 에이전트 기반 자동화가 중요한 구현 고려 사항과 잠재적인 비즈니스 영향력을 모두 내포하고 있음을 알게 될 것입니다. 조직이 이러한 변화하는 환경에 적응해 나가는 과정에서 다음과 같은 몇 가지 전략적 요소를 염두에 두는 것이 중요합니다.

구현 고려 사항

• 상향식 표준화실제 엔지니어링 작업에 적합하지 않을 수 있는 프로세스 표준을 강요하는 대신, 에이전트 기반 시스템은 관찰된 패턴에서 표준화가 자연스럽게 나타나도록 합니다. 조직이 공통 워크플로 및 모범 사례를 파악하는 동시에 엔지니어가 유연성을 유지할 수 있도록 지원하는 데 집중하십시오.
• 프로세스 인텔리전스 및 추적성에이전트 시스템은 워크플로 실행을 조율하고 문서화하기 때문에, 리더는 엔지니어링 작업이 실제로 어떻게 진행되는지 파악해야 합니다. 이는 엔지니어링 팀에 과도한 문서화 요구 사항을 부과하지 않으면서 증거 기반 프로세스 개선 및 규제 추적성을 위한 토대를 제공합니다.
• 테스트 및 거버넌스 프레임워크: 에이전트는 자율적으로 작동하고 비결정적인 결과를 생성하기 때문에 조직은 정확성과 효율성을 보장하기 위해 체계적인 테스트 방법론이 필요합니다. 이를 위해서는 에이전트가 적절한 도구를 올바르게 사용하는지, 추론 방식이 엔지니어링 방법론과 일치하는지, 그리고 품질 표준을 충족하는지를 평가하는 평가 프레임워크를 구축해야 합니다. 

비즈니스 영향 

• 확장 가능한 생산성 향상기존 자동화 방식은 선형적인 개선만을 제공합니다. 에이전트 기반 자동화는 여러 워크플로우를 병렬로 실행하여 확장성을 혁신적으로 향상시키며, 엔지니어들이 수십 가지 설계 변형을 동시에 탐색할 수 있도록 지원합니다. 동일한 워크플로우 로직을 여러 팀에 배포함으로써, 순차적이고 몇 주씩 걸리던 설계 공간 탐색 작업을 동시 분석을 통해 며칠 만에 결과를 도출하는 방식으로 전환할 수 있습니다.
• 엔지니어링에 대한 집중력 유지아마도 가장 중요한 점은 에이전트 기반 자동화가 엔지니어링 시간을 물류 작업에서 실질적인 기술적 의사 결정으로 전환시킨다는 것입니다. 엔지니어는 데이터 세트를 준비하고, 시뮬레이션 매개변수를 구성하고, 도구 간에 결과를 전송하는 데 시간을 덜 쓰고, 결과를 해석하고, 대안을 탐색하고, 설계 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애합니다.
• 가속화된 의사결정에이전트 시스템은 일상적인 분석 및 비교 실행을 자동화함으로써 질문에서 답변까지 걸리는 시간을 단축합니다. 이러한 시간 단축 효과는 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 누적되어 팀이 더 많은 설계 대안을 탐색하고 최적의 솔루션을 향해 더 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

에이전트 기반 엔지니어링 시작하기

에이전트 기반 엔지니어링을 효과적으로 구현하려면 기존 자동화 방식과는 다른 사고방식이 필요합니다. 성공은 하향식 프로세스 재설계보다는 엔지니어링 팀이 자신의 전문성을 활용하고 확장할 수 있도록 지원하는 도구를 제공하는 데 더 크게 좌우됩니다.

이는 에이전트 기능을 지원하는 플랫폼에 투자하고, 엔지니어들이 워크플로 패턴을 문서화하고 공유하도록 장려하며, 가장 효과적인 자동화 방식이 팀마다 다른 문제를 해결하는 과정에서 다를 수 있음을 인정하는 것을 의미합니다. 또한 비즈니스 프로세스 자동화에서 흔히 볼 수 있는 워크플로 표준화 지표가 아닌, 엔지니어링 성과, 즉 프로젝트 납기 단축, 더 많은 설계 대안 탐색, 실행 오류 감소, 그리고 궁극적으로 더 나은 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 것으로 성공을 측정해야 함을 의미합니다.

최신 AI 기술과 에이전트 기반 자동화를 결합하면 엔지니어링 업무의 효율성을 높이는 유연성을 유지하면서 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 에이전트는 개별 엔지니어의 작업 패턴을 학습하여 개인화된 워크플로와 반복적인 작업을 간소화하는 동적 인터페이스를 구축합니다. 엔지니어링 워크플로의 다양성과 탐색은 엔지니어링 혁신의 핵심 요소이며, 이제 이러한 요소를 포착, 확장 및 개인화할 수 있습니다. 시스템 효율성이 시간이 지남에 따라 향상됨에 따라 생산성 향상 효과도 누적됩니다.

Rescale의 데이터 인텔리전스 기능을 통해 엔지니어링 팀이 에이전트 기반 자동화를 어떻게 구현하는지 알아보세요. 엔지니어링 워크플로우를 위해 설계된 플랫폼이 AI 에이전트를 통합하여 시뮬레이션을 가속화하고, 조직 내 지식을 수집하며, 엔지니어링 팀이 원하는 방식으로 작업을 자동화할 수 있는 도구를 제공하는 방법을 살펴보세요. Rescale의 데이터 인텔리전스 기능을 통해 구현되는 에이전트 기반 엔지니어링 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요. 데이터 인텔리전스 재조정.