 |
벡터코리아는 27일, 대표 개발 및 테스트 환경인 ‘CANoe’에 차세대 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 기능을 새롭게 적용해 통합 워크플로우 자동화를 구현했다고 밝혔다.
이번 업데이트를 통해 CANoe 사용자는 자연어로 프롬프트(Prompt)를 입력하는 것만으로 신규 개발, 통신 분석, 테스트 작업 등 복잡한 수행 절차를 자동화할 수 있게 되었다. 전문화된 AI 에이전트가 자연어 지시를 분석해 최적의 작업 단계와 워크플로우를 도출하고 실행까지 자동으로 완료하는 방식이다.
사용자는 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이나 클로드(Claude) 등 기존에 활용 중인 거대언어모델(LLM)을 자유롭게 연결해 사용할 수 있다. 벡터는 사용자 고유의 도메인 지식과 최적화된 컴포넌트를 확장 적용할 수 있도록 에이전트, 스킬, MCP 툴로 구성된 오픈형 AI 레이어(Open AI Layer)를 제공한다.
새롭게 출시된 CANoe 20 SP2 버전에는 MCP 서버와 ‘CANoe AI 패키지(CANoe AI Package)’가 탑재되었다. 단 한 번의 자연어 프롬프트 입력만으로 AI 에이전트가 요구사항 정의서에 최적화된 CAPL 테스트 코드를 생성하고, CANoe 환경에서 실시간 테스트 실행, 오류 분석 및 코드 수정, 재테스트까지 전 과정을 알아서 완결한다. 작업이 끝나면 동기화된 CANoe 화면에서 사용자가 결과를 검증하고 최종 승인하기만 하면 된다. 이로써 기존에 수시간에서 며칠씩 걸리던 복잡한 테스트 작업이 불과 단 수분 만에 완료된다.
 |
사용자는 AI 에이전트의 자율성 수준을 직접 설정할 수 있으며, 모든 작업 단계는 CANoe 개발 환경 내에서 실시간으로 투명하게 모니터링할 수 있어 높은 신뢰성과 안전성을 보장한다.
‘CANoe AI 패키지’는 에이전트, 스킬, MCP 툴 기반의 오픈 생태계를 지향한다. 사용자는 자연어 명령어 하나로 설정 조회 및 맞춤 설정, 시뮬레이션 제어, 테스트 케이스 생성, 통신 흐름 분석은 물론 CAPL, C#, 파이썬(Python) 코드 생성 및 최적화를 손쉽게 수행할 수 있다.
특히, 벡터의 검증된 문서 및 기술 자료 검색 시스템인 ‘Vector-RAG(검색 증강 생성)’ 기술이 결합되어, 범용 언어모델 특유의 환각 현상을 방지하고 입증된 전문가 지식에 기반한 정확한 답변과 코드를 생성해낸다. 이를 통해 초보 사용자도 CANoe 환경에 빠르게 적응할 수 있으며, 숙련된 엔지니어는 단순 질의응답부터 고도로 통합된 자동화 프로세스까지 손쉽게 구축할 수 있다.
CANoe 20 SP2 버전 이상 및 사용자 자체 LLM 환경과 호환되는 ‘CANoe AI 패키지’는 현재 벡터 공식 웹사이트에서 무료로 다운로드하여 사용할 수 있다.