새벽 2시, 설비가 멈췄다

"김 대리, A라인 CNC-007 비상이야. 지금 당장 와!"

토요일 새벽 2시. 공장장에게서 전화가 왔다. CNC-007이 갑자기 멈췄다. 알람 코드 E-4072.

매뉴얼을 뒤진다. 500페이지짜리 PDF. E-4072를 찾는 데만 15분. "스핀들 모터 과열. 냉각 시스템 점검 필요."

관련 부품 재고를 확인한다. ERP에 로그인. 부품 코드 SP-COOL-022를 검색. "재고 0. 발주 필요."

발주를 넣으려면 구매팀에 연락해야 한다. 하지만 토요일 새벽이다. 아무도 안 받는다. 과거 유사 고장 이력을 찾는다. MES에 로그인. 이력 조회. 3개월치 데이터를 스크롤...

2시간이 지났다. 아직 원인 파악도 못 끝냈다.

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"한 마디면 됐는데"

만약 이렇게 물어볼 수 있었다면?

2시간이 8초가 됐다. 이게 AI Agent다.

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일반 LLM vs AI Agent

ChatGPT에 "CNC-007 알람 E-4072"를 물어보면?

"E-4072는 일반적으로 모터 과열을 의미할 수 있습니다. 제조사 매뉴얼을 확인해 보시기 바랍니다..."

일반 LLM은 "추측"만 한다. 우리 공장의 매뉴얼을 모른다. MES 데이터에 접근할 수 없다. 재고를 확인할 수 없다.

구분	일반 LLM	AI Agent
데이터 접근	학습된 일반 지식만	실시간 시스템 조회
행동	텍스트 생성만	조회 + 분석 + 제안
정확도	추측 (환각 위험)	실데이터 기반
맥락	일반적	우리 공장 특화

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오늘 배울 것

1. AI Agent의 핵심 구조: LLM + Tool + 루프
2. 제조 현장에서 Agent가 푸는 문제들
3. Agent 설계의 핵심 원칙

사람이 새벽에 2시간 걸리는 일을, Agent가 8초에 끝내는 세상을 만들어보자.