안녕하세요. KT IT Ops본부에서 K RaaS Physical AI Agent를 개발하고 있는 사봉준 선임입니다.
MWC 2026 K RaaS Edge R2R Agent Booth
Edge R2R Agent Digital Twin
최근 LLM(대형언어모델)을 넘어, 물리적인 실체를 가지고 현실 세계에서 과업을 수행하는 Physical AI에 대한 관심이 어느 때보다 뜨겁습니다. 하지만 실험실이 아닌 실제 서비스 현장에 로봇을 투입하는 것은 여전히 높은 벽이 존재합니다. 단 한 대의 로봇이 모든 상황을 완벽히 처리하기란 불가능에 가깝고, 다양한 기종의 로봇을 기존 서비스 시나리오에 자연스럽게 녹여내는 것 또한 쉽지 않은 과제이기 때문입니다.
오늘은 개별 로봇의 한계를 넘어, "Enabling Robots to Work as One" 이라는 슬로건처럼 현장의 수많은 로봇과 시스템을 하나의 유기체로 통합하는 'Edge R2R(Robot-to-Robot) Agent' 솔루션을 소개합니다.
MWC 2026 K RaaS Edge R2R Agent Booth
1. 단일 로봇에서 '멀티 에이전트'로의 전환
복잡한 서비스 환경에서 단일 로봇은 마치 '모든 악기를 혼자 연주해야 하는 1인 밴드'와 같습니다. 하지만 실제 현장은 드럼, 피아노, 바이올린 등 각기 특화된 연주자가 협력하는 '오케스트라'와 더 닮아 있습니다. 특정 분야에 특화된 여러 대의 로봇이 협력할 때 비로소 완결성 있는 서비스가 가능해집니다.
Edge R2R Agent는 로봇 하나하나를 독립적인 에이전트로 정의하고, 이들을 A2A(Agent-to-Agent) Orchestration 하는 Physical AI 생태계의 지휘자 역할을 수행합니다. 단순히 명령을 전달하는 수준을 넘어, 현장의 실시간 상황에 맞춰 에이전트 간의 협업을 최적으로 조율하는 것이 이 솔루션의 핵심입니다.
2. 왜 'Edge'인가? Edge R2R Agent의 필요성
Physical AI가 현장에서 맞닥뜨리는 문제는 크게 세 가지입니다. 바로 리소스의 한계, 실시간성, 그리고 네트워크의 안정성입니다.
① On-Device의 한계와 연산 오프로딩
현장은 수많은 변수로 가득합니다. 이 모든 데이터를 로봇 내부(On-Device)에서만 처리하기에는 연산 리소스가 턱없이 부족합니다. Edge R2R Agent는 고난도 추론이나 대규모 연산이 필요한 과업을 대신 처리(Offloading)하여 로봇의 부담을 획기적으로 줄여줍니다.
② '저지연' 실시간 제어: 0.1초가 결정하는 안전
충돌 직전의 긴급 정지나 동적인 장애물 회피는 클라우드를 거쳐올 여유가 없습니다. 0.1초의 지연이 사고로 이어질 수 있기 때문입니다. Edge R2R Agent는 현장에 근접한 에지 서버에서 동작하며, 물리적 환경의 제어 명령을 저지연(Low-Latency)으로 수행하여 안전을 보장합니다.
③ 보안 강화 및 폐쇄망 기반의 서비스 안정성
산업 현장이나 공공 기관은 보안을 위해 외부 인터넷과 차단된 폐쇄망(On-premise) 환경에서 운용되는 경우가 많습니다. Edge R2R Agent는 로컬 에지 단에서 데이터를 처리하므로 다음과 같은 강점을 가집니다.
- 데이터 보안 및 민감 정보 보호: 민감한 영상이나 센서 데이터가 외부 클라우드로 유출되지 않아 기업 보안 가이드라인을 완벽히 준수합니다.
- 네트워크 독립성 및 서비스 안정성: 외부 망 상태와 관계없이 로컬 네트워크 내에서 서비스 플로우를 완결합니다. 서비스 수행 결과 등 필수 정보만 클라우드 플랫폼으로 전달함으로써, 일원화된 운영 환경과 강력한 서비스 연속성을 동시에 확보합니다.
3. Edge R2R Agent의 핵심 기능
다음은 Edge R2R Agent의 아키텍처 다이어그램입니다. 솔루션이 실제 현장에서 어떻게 에이전트들을 통합하고 운영하는지, 그 구체적인 메커니즘을 살펴보겠습니다.
Edge R2R Agent Architecture Diagram
① 계층적 오케스트레이션 (Hierarchical Orchestration)
현장 내 모든 에이전트의 Capability(역량)를 실시간으로 관리합니다. 임무 수행 중 특정 로봇이 처리할 수 없는 상황이 발생하면, 즉시 최적의 대안 에이전트를 찾아 태스크를 재할당합니다.
💡 Scenario: "물건을 집어 선반 위에 올려라"
- 바퀴형 모바일 로봇(Mobile Agent): 이동은 가능하나 팔이 없어 임무 수행 불가 판단.
- Edge R2R Agent: 해당 태스크를 수행할 수 있는 역량을 가진 휴머노이드 에이전트를 식별하여 즉시 Task 하달.
② 레거시 시스템과의 에이전트 연계
로봇만 에이전트가 아닙니다. 기존 현장에서 사용하던 WMS(창고관리시스템), ERP 등 레거시 시스템 역시 하나의 에이전트로 통합됩니다. 이를 통해 기존 시스템의 자산을 활용하면서, 사람의 행동 영역만 로봇으로 자연스럽게 대체할 수 있습니다.
💡 Scenario: "물품 확인 및 적재 임무"
- 휴머노이드 로봇: 물품 스캔은 완료했으나 정확한 적재 위치를 알 수 없어 탐색에 시간이 소요되는 상황.
- Edge R2R Agent: 로봇의 요청을 받아 WMS 에이전트에 쿼리를 날려 위치 정보를 획득, 이를 로봇에게 전달하여 탐색 시간 없이 즉시 적재 수행.
③ 디지털 트윈 기반 추적 관찰 (Observability)
관리자는 Edge R2R Agent가 내리는 모든 의사 결정 흐름을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 디지털 트윈으로 구성된 대시보드를 통해 로봇의 상태를 시각적으로 확인하고, 이례적인 상황 발생 시 즉시 원격 제어로 개입할 수 있는 완벽한 가시성을 제공합니다. 이를 통해 의사 결정 중 잘못된 부분을 실시간 확인 및 사용자가 직접 수정할 수 있습니다.
Edge R2R Agent Digital Twin
4. 마치며: 현장 중심의 Physical AI를 향해
Edge R2R Agent는 단순히 로봇을 연결하는 기술적 도구를 넘어, '현실의 서비스'와 'Physical AI 기술' 사이의 끊어진 고리를 잇는 솔루션입니다.
실험실의 AI가 현실의 복잡함을 견뎌내고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는, 현장의 에이전트들을 하나로 묶어주는 강력한 에지 오케스트레이터가 필수적입니다. Edge R2R Agent가 Physical AI 시대를 앞당기는 든든한 징검다리가 될 수 있기를 기원합니다.
Edge R2R Agent 외에도, 아래 링크를 통해 K RaaS Physical AI 생태계를 구성하는 주요 서비스들을 확인하실 수 있습니다.