‘산업혁명’ 스팀 엔진이 된 AI… 벡터, CANoe에 에이전트·MCP 탑재해 엔지니어링 패러다임 바꾼다

자연어 명령어 한 줄로 CAPL 코드 작성부터 테스트, 오류 수정까지 ‘자율 실행’

증기기관이 육체노동을 해방시켰듯, AI 에이전트는 엔지니어의 지적 노동을 혁신한다

18세기 산업혁명기, 제임스 와트(James Watt)의 증기기관이 human power(인력)를 기계적 동력으로 전환하며 인류의 생산성을 폭발시켰을 때, 세상은 이를 ‘작업의 패러다임 전이’라 불렀다. 그로부터 약 250년이 지난 2026년 오늘날, 모빌리티 소프트웨어 검증의 최전선인 차량 통신 및 임베디드 개발 현장에서 또 한 번의 거대한 구조적 대전환이 목격되고 있다.

차량용 통신 네트워크 및 임베디드 시스템 개발 분야의 세계적 맹주인 벡터코리아(지사장 장지환)가 자사의 플래그십 테스트·개발 환경인 ‘CANoe’에 차세대 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 기술을 전격 도입했다.

과거 자동차 엔지니어들이 수일에 걸쳐 밤을 지새우며 통신 로그를 분석하고, CAPL(CAN Application Programming Language) 테스트 스크립트를 일일이 타이핑하던 시대는 종식을 고하게 됐다. 이제 단 한 줄의 자연어 프롬프트(Prompt) 입력만으로, AI가 스스로 의도를 파악하고 테스트 워크플로우 전체를 완성하는 ‘지능형 개발 자동화’ 시대가 개막한 것이다.

단 한 번의 프롬프트, 수일 걸리던 테스트를 ‘단 수분’으로 압축

새롭게 출시된 CANoe 20 SP2 버전의 핵심은 단연 ‘CANoe AI 패키지(CANoe AI Package)’와 MCP 서버의 탑재다.

MCP는 거대언어모델(LLM)이 외부 개발 도구 및 환경과 정교하게 데이터를 주고받으며 직접 제어할 수 있도록 돕는 개방형 표준 규격이다. 벡터는 이 MCP를 기반으로 CANoe 내부 생태계를 AI에 완전 개방했다.

1.자연어 요구사항 입력:엔지니어의 의도 전달.

사용자가 natural language(자연어)로 테스트 목표 및 요구사항 정의서를 입력한다.

2.CAPL 스크립트 자동 생성:MCP 기반 AI 에이전트 작동.

전문화된 AI 에이전트가 프롬프트를 분석하여 최적의 CAPL, C#, Python 코드를 즉시 생성한다.

3.시뮬레이션 및 실시간 테스트:CANoe 환경 내 자율 실행.

생성된 스크립트를 CANoe 환경에 이식해 실시간 시뮬레이션을 돌리고 통신 흐름을 검증한다.

4.오류 분석 및 재테스트:Self-Healing 워크플로우.

실행 중 오류가 포착되면 AI가 스스로 원인을 분석해 코드를 수정하고, 합격 판정이 나올 때까지 재테스트를 자율 반복한다.

5.최종 승인 및 모니터링:Human-in-the-Loop.

모든 작업 단계가 투명하게 기록된 동기화 화면에서 엔지니어가 결과를 확인하고 최종 승인한다.

기존에 수일이 소요되던 복잡무쌍한 테스트 검증 절차가 불과 단 수분(Few Minutes) 만에 수렴되는 기적이 현장에서 일어나는 셈이다.

오픈 생태계와 ‘Vector-RAG’가 안겨주는 압도적 신뢰성

일각에서는 생성형 AI 특유의 환각(Hallucination) 현상이 차량의 안전과 직결된 오토모티브 시스템 개발에 치명적인 독이 될 수 있다고 우려한다.

벡터는 이 치명적 약점을 독자적인 ‘Vector-RAG(검색 증강 생성)’ 기술로 돌파했다. 오랜 시간 검증된 벡터의 기술 문서와 표준 아키텍처 데이터베이스를 RAG로 결합하여, LLM이 범용 지식에 의존해 엉뚱한 코드를 짜내는 것을 근원적으로 차단했다. 전문가 수준의 정밀도와 신뢰성을 확보한 배경이다.

또한 사용자는 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이나 클로드(Claude) 등 기존에 도입해 사용 중이던 최신 LLM을 자유롭게 연결해 활용할 수 있다. 벡터가 제공하는 에이전트, 스킬, MCP 툴로 구성된 오픈 AI 레이어(Open AI Layer)를 통해 기업 고유의 도메인 지식과 전용 컴포넌트를 손쉽게 확장 이식하는 것도 가능하다.

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