벡터코리아가 ECU와 차량 네트워크, 임베디드 시스템의 통신 분석 및 SIL·HIL 검증 도구인 CANoe의 최신 버전 20 SP2에 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 기능을 적용한 ‘CANoe AI 패키지’를 출시했다. CANoe는 통신 규격과 제어기, 시험 환경이 복잡해질수록 테스트 시나리오 구성과 코드 작성에 드는 시간이 늘어나는 문제를 안고 있었는데, 이번 패키지는 이 과정을 AI 에이전트가 자동으로 처리하도록 설계됐다.
자연어 입력부터 코드 수정까지 자동화
CANoe AI 패키지의 작동 방식은 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 AI 에이전트가 이를 해석해 CAPL 테스트 코드를 생성하는 구조다. 생성된 코드는 CANoe에서 실제로 실행되며, 오류가 발생하면 AI 에이전트가 로그를 분석해 코드를 수정한 뒤 재시험을 진행한다. 이 모든 단계가 끝나면 최종 승인은 사용자가 직접 내리는데, 벡터코리아는 이를 ‘에이전트가 작업하고 사용자가 결정하는 인간 참여형 구조’라는 설계 원칙으로 설명한다.
MCP 서버와 개방형 AI 계층 지원
패키지에는 MCP 서버가 통합돼 깃허브 코파일럿이나 클로드 같은 외부 AI 클라이언트가 CANoe의 기능을 하나의 도구처럼 호출할 수 있다. 특정 모델에 종속되지 않도록 설계된 개방형 AI 계층(Open AI Layer)도 함께 제공되는데, 이는 기업 OpenAI와는 무관한 별도의 기술 구조다. 여기에 벡터의 기술 문서를 검색해 답변의 근거를 보강하는 Vector-RAG 기능이 더해져 정확도를 높이는 역할을 한다. 다만 벡터코리아는 이 기능이 AI의 환각 가능성을 완전히 제거하는 것은 아니라고 밝혔다.
차량 소프트웨어 검증 밸류체인에서의 위치
CANoe는 ECU와 차량 네트워크, 임베디드 시스템의 통신을 분석하고 SIL·HIL 환경에서 검증을 수행하는 도구로, 차량 소프트웨어 개발 파이프라인에서 시험 단계를 담당해왔다. 통신 규격과 제어기가 늘어날수록 검증해야 할 시나리오도 함께 늘어나는 구조여서, 테스트 코드 작성과 오류 수정에 걸리는 시간이 곧 개발 일정에 영향을 미쳐왔다. 벡터코리아는 수분 내 테스트 완료가 가능하다는 활용 사례를 제시하고 있지만, 이는 특정 조건에서의 사례이며 모든 환경에 적용되는 성능 보장치는 아니라고 설명했다.
CANoe AI 패키지는 CANoe 20 SP2 이상 버전과 호환되며 무료로 다운로드할 수 있다. 다만 실제 사용을 위해서는 CANoe 사용권한과 LLM 연결을 별도로 준비해야 한다. 차량 소프트웨어 검증 도구에 AI 에이전트와 MCP를 결합한 이번 업데이트는 복잡해지는 차량용 임베디드 시스템 시험 환경에서 검증 단계의 작업 방식을 바꾸는 시도로 볼 수 있다.