제조 현장에서는 AI의 답변이 실제 업무에 영향을 줄 수 있으므로 출처와 근거를 제시해야 합니다.
저는 제조 Multi-Agent 서비스의 핵심이 "AI의 자율성"자체가 아니라"현업이 검증 가능한 방식으로 AI가 업무 단계를 지원하는 구조"라고 생각합니다.
제조 AI 서비스에서는 특히 이런 구조화 능력이 중요하다고 생각합니다.
첫 번째 단계는 포스코DX의 산업현장과 데이터 구조를 빠르게 이해하는 AI 개발자입니다.
글로벌 AI 기업들은 뛰어난 범용 모델과 플랫폼을 보유하고 있지만, 제조 현장의 실제 업무 흐름과 설비 데이터, 품질 데이터, 조업지식, 안전기준을 깊이 이해하는 것은 또 다른 문제입니다.
AI가 틀린 답변을 했을 때 왜 틀렸는지 기록하고, 문서 데이터, 프롬프트, 검색구조, 평가기준을 개선해야 합니다.
저는 AgenticIntelligence를 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 제조 현장의 업무 목표를 이해하고 필요한 문서와 데이터를 검색하며, 여러 도구와 Agent를 활용해 현업의 의사결정을 지원하는 지능형 시스템으로 이해하고 있습니다.
특히 포스코DX의 AgenticIntelligence직무는 제조도메인 특화 AIMulti -Agent 서비스와 RAG/RAG-Fus ion시스템 설계를 다루는 것으로 알고 있으며, 이는 산업현장에서 실제로 쓸 수 있는 AI를 만드는 중요한 역할이라고 생각합니다.

지금까지 많은 AI 서비스가 문서 요약이나 질의응답 중심이었다면, 앞으로는 사용자의 목적을 이해하고, 필요한데이터를 찾고, 여러 시스템을 연결하며, 업무 단계를 실행하는 AIAgent가 중요해질 것이라고 봅니다.
저는 이 직무가 단순 챗봇 개발이 아니라 현장 업무의 맥락을 이해하고, 적절한 지식을 검색하며, 여러 Agent가 역할을 나누어 문제를 해결하도록 설계하는 일이라고 이해했습니다.
포스코DX의 AgenticIntelligence직무가 제조도메인 특화 AIMulti-Agent 서비스와 RAG/RAG-Fus ion시스템 설계를 다룬다는 점에서, 저는 이 직무가 "범용 AI를 제조 현장에 맞게 안전하고 실용적인 업무 수행시스템으로 바꾸는 일"이라고 이해하고 있습니다.
저는 AgenticIntelligence가 포스코DX의 산업DX사업을 한 단계 더 고도화하는 역할을 한다고 생각합니다.
제조도메인 특화 AIMulti-Agent 서비스에서 가장 중요한 요소는 역할 분리, 도메인 지식, 신뢰성, 통제 가능성이라고 생각합니다.
제조 현장에서는 하나의 Agent가 모든 업무를 처리하기보다, 문서 검색 Agent, 데이터 분석 Agent, 설비 진단 Agent, 안전검토 Agent, 보고서 작성Agent처럼 역할을 분리하는 것이 더 적합 할 수 있습니다.
제조도메인에서는 RAG가 특히 중요합니다.
LLM 기반 서비스에서 환각 현상을 줄이기 위해서는 RAG 기반 근거 제공, 도메인데이터 정제, 답변 제약, 불확실성 표현, 평가체계를 함께 적용해야 한다고 생각합니다.
제조현장에서는 자유로운 긴 답변보다 원인 후보, 근거문서, 확인 필요 데이터, 조치 전주의사항, 담당자 승인 필요 여부처럼 구조화된 답변이 더 안전합니다.
AIAgent가 업무를 자율적으로 수행할 때 안전성과 통제 가능성을 확보하려면 권한 분리, 승인 단계, 감사로 그, 정책기반 제약, 테스트 환경 검증이 필요합니다.
문서 검색 Agent는 문서 조회 권한만, 데이터 분석 Agent는 필요한데이터 조회 권한만, 실행 Agent는 승인된 범위 안에서만 작업하도록 제한해야 합니다.
데이터 품질과도메인 지식이 AgenticIntelligence 성능에 중요한 이유는 AIAgent가 결국 데이터와 지식을 기반으로 판단하기 때문입니다.
도메인 지식은 데이터 해석의 기준이 됩니다.
스마트팩토리와 디지털 트윈 환경에서 AIAgent는 데이터를 해석하고, 시뮬레이션 결과를 업무의사결정으로 연결하며, 현업 담당자의 반복적인 분석과정을 줄이는 데 기여할 수 있다고 생각합니다.
포스코DX는 디지털 트윈의 기대효과로 전 공정 시뮬레이션, 자율조업, 품질 불량사전 시뮬레이션, 설비 상태 예측, 긴급대응 시뮬레이션 등을 제시합니다.
또한 AIAgent는 디지털 트윈 시뮬레이션 결과를 현업 언어로 설명할 수 있습니다.
다만 AIAgent가 디지털 트윈 결과를 해석할 때도 과도한 단정은 금물입니다.
시뮬레이션은 모델의 가정에 따라 결과가 달라질 수 있으므로, Agent는 입력 데이터와 가정, 한계, 권장 조치의 근거를 함께 제시해야 합니다.
특히 AgenticIntelligence와 RAG 기반 서비스는 답변의 자연스러움보다 업무 적용 가능성과 안전성이 중요합니다.
저는 제조 AI 서비스 평가 기준을 검색 품질, 답변 정확성, 근거 충실성, 업무유용성, 안전성, 운영안정성으로 나누어야 한다고 봅니다.
근거 충실성입니다.
포스코DX가 추진하는 산업DX와 스마트팩토리, 디지털 트윈 기술에 AgenticIntelligence를 결합해 현장의 의사결정 속도와 정확도를 높이는 데 기여하고 싶습니 다.
문서화와 실험기록에서 기여할 수 있습니다.
글로벌 AI 기업들은 뛰어난 범용 모델과 플랫폼을 보유하고 있지만, 제조 현장의 실제 업무 흐름과 설비 데이터, 품질 데이터, 조업지식, 안전기준을 깊이 이해하는 것은 또 다른 문제입니다.
그래서 포스코DX는 범용 모델을 자체 개발하는 경쟁만이 아니라, 우수한 모델을 산업현장에 맞게 적용하고, RAG와 Multi-Agent 구조, 데이터 거버넌스, 운영시스템, 현업 피드백루프를 결합하는 방향으로 경쟁해야 한다고 봅니다.
따라서 AI 결과를 믿으라고 말로 설득하기보다, 검증 가능한 근거와 반복적인 성공 경험으로 신뢰를 쌓아야 합니다.
AI 시스템의 오류는 모델 하나의 문제가 아닐 수 있습니다.
데이터 품질, 검색 결과, 프롬프트, 도구호출, 권한 설정, 평가 부족, 사용자 입력해석오류 등 여러 요인이 있을 수 있습니다.
오류의 영향 범위를 확인하겠습니다.
중요한 것은 오류가 전혀 없을 것처럼 말하는 것이 아니라, 오류를 빠르게 발견하고 영향 범위를 제한하며 재발을 막는 구조를 설계하는 것입니다.

[hwp/pdf](포스코DX-면접기출) Agentic Intelligence 2026년 5월 신입 면접질문 및 답변