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차량 소프트웨어와 전자 시스템의 복잡성이 높아지는 가운데 AI 에이전트를 활용해 개발·테스트 과정을 자동화하는 기술이 확대되고 있다. 벡터코리아는 자사의 개발 및 테스트 환경 ‘CANoe’에 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 기능을 적용해 자연어 기반의 통합 워크플로우 자동화를 지원한다고 밝혔다. 

새롭게 출시된 CANoe 20 SP2 버전에는 MCP 서버와 ‘CANoe AI 패키지(CANoe AI Package)’가 탑재됐다. 사용자가 자연어로 작업을 지시하면 전문화된 AI 에이전트가 요구사항을 분석해 필요한 작업 단계와 워크플로우를 구성하고 실행한다. 

특히 요구사항 정의서를 기반으로 CAPL 테스트 코드를 생성하는 것에서 그치지 않고 CANoe 환경에서 테스트를 실행한 뒤 오류를 분석하고, 코드를 수정해 다시 테스트하는 과정까지 자동으로 수행한다. 벡터에 따르면 기존 수시간에서 수일이 소요되던 복잡한 테스트 작업을 수분 내 완료할 수 있으며, 작업이 끝나면 사용자는 동기화된 CANoe 화면에서 결과를 검증하고 최종 승인할 수 있다. 

MCP·오픈 AI 레이어로 LLM 연결…도메인 맞춤형 자동화 지원 

CANoe AI 패키지는 에이전트와 스킬, MCP 툴을 기반으로 한 개방형 구조를 채택했다. 사용자는 깃허브 코파일럿이나 클로드 등 기존에 활용하는 거대언어모델(LLM)을 연결할 수 있으며, 벡터가 제공하는 ‘오픈 AI 레이어(Open AI Layer)’를 통해 자체 도메인 지식과 최적화된 컴포넌트를 적용할 수 있다. 

자연어 명령만으로 CANoe 설정 조회와 맞춤 설정, 시뮬레이션 제어, 테스트 케이스 생성, 통신 흐름 분석 등을 수행할 수 있으며 CAPL과 C#, 파이썬 코드 생성 및 최적화도 지원한다. 사용자가 AI 에이전트의 자율성 수준을 직접 설정할 수 있고, 에이전트가 수행하는 각 단계는 CANoe 개발 환경에서 실시간으로 확인할 수 있다. 

신뢰성 강화를 위해 벡터의 ‘Vector-RAG(검색 증강 생성)’ 기술도 적용했다. 범용 LLM의 답변에만 의존하지 않고 벡터가 검증한 문서와 기술 자료를 검색해 전문 지식을 제공함으로써 보다 정확한 답변과 코드 생성을 지원한다. 

이를 통해 초보 사용자는 CANoe 환경과 관련 기술에 보다 빠르게 접근할 수 있으며, 숙련된 엔지니어는 단순 질의응답부터 여러 개발·테스트 작업을 연결한 자동화 프로세스까지 구축할 수 있다. 

CANoe AI 패키지는 CANoe 20 SP2 이상 버전 사용자를 대상으로 벡터 공식 웹사이트에서 무료로 제공된다.