에이전트형 요구사항 엔지니어링 소개

새로운 Agentic Requirements Engineering 기능은 요구사항 작업 시 발생하는 불필요한 마찰을 없애고, 머릿속의 멘탈 모델과 팀 전체가 함께 사용하는 공유 모델 사이의 간극을 줄여줍니다.

효과는 무엇일까요? 단순 반복 업무는 줄고, 팀 정렬은 높아지며, 실수는 줄고, 반복 속도는 빨라집니다.

아래 동영상을 통해 실제 작동 모습을 확인해 보세요.

핵심 요약

• AI 에이전트가 요구사항 데이터에 직접 작동하므로 관리 업무에 쓰는 시간이 줄어듭니다.
• 요구사항은 더 이상 정적인 문서에 머무르지 않고, 살아 있는 공유 모델이 됩니다.
• 지금 바로 Requirements Portal에서 사용할 수 있으며, 모든 Altium Develop 및 Agile Teams 구독에 포함됩니다.

왜 더 많은 엔지니어가 요구사항과 함께 작업하지 않을까요?

모든 엔지니어는 제품 개발 과정에서 좋은 요구사항이 중요하다는 것을 알고 있습니다.

• 요구사항은 팀의 정렬을 유지해 주는 공통의 멘탈 모델입니다.
• 또한 관련된 모든 사람이 문제를 이해하도록 도와 최적의 해결책에 도달할 수 있게 해줍니다.
• 하드웨어 설계, 소프트웨어 개발, 검증은 모두 요구사항으로부터 추적됩니다.

즉, 요구사항은 전체 하드웨어 개발 프로세스의 핵심에 있습니다. 명세를 제대로 정의하면 팀 전체가 더 빠르게 반복하고 더 나은 제품을 만들 수 있습니다.

하지만 실제로는 많은 엔지니어링 팀이 더 요구사항 중심으로 일하고 싶어 하면서도, 사용 가능한 도구가 만들어내는 마찰 때문에 어려움을 겪습니다.

한쪽 끝에는 문서와 메모가 있습니다. 시작은 쉽지만 복잡성이 커질수록 금방 한계에 부딪힙니다. 정보가 흩어지고, 서로 연결되지 않으며, 프로젝트 전반에 걸쳐 추적하기가 불가능해집니다.

다른 한쪽 끝에는 전용 요구사항 관리 시스템이 있습니다. 이론상으로는 강력하지만, 엔지니어링보다는 문서화와 컴플라이언스를 위해 만들어졌습니다. 실제 엔지니어링 워크플로와 동떨어진, 무겁고 양식 중심의 관리 플랫폼처럼 느껴집니다.

어느 쪽도 프로젝트가 발전해 가는 동안 엔지니어가 요구사항을 쉽게 관리할 수 있게 해주지 못합니다. 그래서 요구사항은 한 번 작성되고 잊히거나, 회의록과 스프레드시트를 통해 비공식적으로 전달되곤 합니다.

바로 그래서 Requirements Portal에 Agentic AI를 구축했습니다. 엔지니어가 요구사항과 함께 작업하지 못하게 만드는 마찰을 제거하기 위해서입니다.

Agentic Requirements Engineering의 등장

Agentic Requirements Engineering은 요구사항 데이터에 직접 작동하는 AI 에이전트를 제공합니다. 이 에이전트는 전체 맥락을 바탕으로 질문에 답하고, 변경 사항을 제안하며, 지속적인 품질 검사를 수행합니다. 

이제 Requirements Portal에는 네 가지 새로운 기능이 제공됩니다.

Engineering Assistant

질문하고, 바꾸고 싶은 내용을 설명하고, UI에서 미리보기를 확인한 뒤, 검토하고 적용하세요. 커밋하기 전에 모든 AI 작업을 직접 승인할 수 있습니다.

AI-Assisted Importer

어디에서든 요구사항을 가져올 수 있습니다. 스프레드시트, PDF, 문서, 메모 등 어떤 형식이든 가능합니다. AI가 이를 구조화되고 잘 정리된 요구사항으로 변환합니다.

AI Skills

여러분의 프로세스를 AI 에이전트가 프로젝트 전반에서 재사용할 수 있는 지침으로 바꾸세요. 이를 팀과 공유해 워크플로를 표준화할 수 있습니다.

Background Agents

AI가 백그라운드에서 지속적으로 실행되도록 하여 요구사항을 스캔하고, 위험 요소, 추적성 문제, 커버리지 공백을 찾아 검토할 수 있게 해줍니다. (곧 제공 예정)

Agentic 워크플로 예시

실제 프로젝트 하나를 따라가 보겠습니다. 결함 감지를 위한 온보드 AI를 탑재한 쿼드 드론 프로젝트를 통해 Agentic Requirements Engineering이 실제 업무에 어떻게 들어맞는지 살펴보겠습니다.

흩어진 입력을 구조화된 요구사항으로 전환하기

모든 새 프로젝트는 흩어진 입력에서 시작합니다. 요구사항이 처음부터 완성된 형태로 주어지는 경우는 드뭅니다. 고객 이메일, 회의 메모, 표준이 담긴 PDF, 이전 프로젝트의 스프레드시트 같은 형태로 들어옵니다. 

프로젝트 리드는 AI-Assisted Importer를 사용해 고객이 제공한 스프레드시트에서 요구사항을 가져온 다음, Engineering Assistant를 열고 다음과 같이 입력합니다. "고객 미팅 메모를 요구사항으로 바꿔줘."

그러면 식별자, 제목, 본문, 근거, 유형을 각각 갖춘 구조화된 요구사항이 반환되며, 검토 후 바로 적용할 수 있습니다. 첫 번째 설계 결정이 내려지기 전에 팀 전체가 공유할 출발점을 갖게 됩니다. 

직접 사용해 보세요: 이 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “이 메모를 구조화된 요구사항으로 바꿔줘: 쿼드 드론, 결함 감지용 온보드 AI, 카메라: 스테레오 RGB + 열화상 페이로드, 최대이륙중량 4kg”.

새로운 명세를 빠르게 이해하기

프로젝트가 진행되는 중에 전자 엔지니어 한 명이 팀에 합류했다고 가정해 보겠습니다. 보드 설계와 관련된 내용을 찾기 위해 120개의 요구사항을 모두 읽는 대신, 다음과 같이 직접 질문할 수 있습니다.

• “MC 선택에 가장 관련성이 높은 요구사항은 무엇인가요?”
• “전력 예산 제약은 무엇인가요?”
• “EMC 또는 ESD 요구사항이 있나요?"

각 답변은 전체 프로젝트 데이터를 기반으로 하므로, 엔지니어는 몇 분 안에 자신에게 관련된 내용을 파악할 수 있습니다. 

직접 사용해 보세요: 샘플 Drone_Example_Project를 열고, 이 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “저는 FMU를 설계하고 있습니다. MC 선택에 가장 관련성이 높은 요구사항은 무엇인가요? 우선순위가 반영된 목록으로 반환해 주세요.”

변경의 영향 평가하기

프로젝트 중간에 고객이 비행 시간을 30% 늘려 달라고 요청합니다. 단순해 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

엔지니어는 이렇게 묻습니다: "비행 시간을 30% 늘리면 어떤 영향이 있나요? 검토가 필요한 모든 요구사항을 식별하고, 우선순위가 반영된 목록으로 반환해 주세요."

직접적인 영향을 받는 요구사항이 먼저 표시되고, 그다음으로 하위 전력 및 전기적 제약이 이어지며, 각각 무엇을 변경해야 하는지 명확한 설명이 함께 제공됩니다. 수작업으로 추적했다면 몇 시간이 걸렸을 작업이 몇 분으로 줄어듭니다.

직접 사용해 보세요: 샘플 Drone_Example_Project를 열고, 이 프롬프트를 Engineering Assistant에 붙여 넣으세요: “요구사항 D-005의 비행 시간을 30% 늘리면 어떤 영향이 있나요? 그 결과 검토 또는 수정이 필요한 모든 요구사항을 식별해 주세요. 구조화되고 우선순위가 반영된 목록으로, 간결하고 실행 가능하게 반환해 주세요.”

팀이 시작하는 방법

우리는 팀이 Agentic Requirements Engineering을 이렇게 도입할 것으로 보고 있습니다. 먼저 단순하게 시작하고, 도구가 실제 업무 방식의 일부가 되면서 점차 확장하는 것입니다.

시작: 요구사항 수집 및 공유

새 프로젝트를 만들고 요구사항을 가져오세요.

• AI-Assisted Importer를 사용해 PDF나 스프레드시트에서 고객 요구사항을 가져옵니다. 
• 그다음 Engineering Assistant를 사용해 이를 다듬고 세분화하세요. 

준비가 되면 프로젝트를 팀과 공유하세요. 동료들은 같은 AI 도구를 사용해 자신의 업무와 관련된 내용을 이해하고, 질문하고, 피드백을 제공한 뒤, 실제 구현을 시작할 수 있습니다.

확장: 팀의 프로세스 구축

Engineering Assistant는 요구사항과 직접 상호작용할 수 있는 방법을 제공하고, AI Skills는 팀의 프로세스를 재사용 가능한 지침으로 인코딩할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 요구사항을 작성하고, 검사를 수행하고, 검증을 계획하는 방식이 모든 프로젝트에서 반복 가능하고 일관되게 유지됩니다.

각 스킬은 팀에 특화된 프로세스를 담고 있습니다. 즉, 여러분의 템플릿, 용어, 표준을 반영합니다. 예를 들어 다음과 같은 사용자 정의 스킬을 정의할 수 있습니다.

• 팀의 역량과 템플릿을 기반으로 각 요구사항에 대한 테스트 케이스 초안을 작성합니다.
• 선호하는 프레임워크와 회사의 용어 체계를 사용해 요구사항을 작성합니다.
• 각 요구사항이 해당 종속성, 검증 활동, 설계 항목에 올바르게 연결되도록 추적성 검사를 수행합니다.

자동화: 항상 켜져 있는 선제적 검사

Background Agents는 요구사항을 지속적으로 모니터링하고 문제를 선제적으로 드러내므로, 문서 작업에 머무는 시간은 줄고 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 일정에 따라 실행되도록 설정하거나, 요구사항이 변경될 때 자동으로 트리거되도록 할 수 있습니다.

그 이유는 어떤 엔지니어도 무언가가 바뀔 때마다 연결된 모든 요구사항, 설계 항목, 검증 활동을 일일이 수동으로 추적할 시간이 없기 때문입니다. Background Agents는 이 작업을 항상 작동하는 검사로 대체하여, 실수가 확산되기 전에 잡아냅니다.

단순 반복 업무는 줄이고. 정렬은 높이고. 반복은 더 빠르게.

요구사항은 팀의 모든 사람과 관련이 있지만, 모두에게 같은 방식으로 적용되지는 않습니다. 역할마다 요구사항과 맺는 관계가 다르기 때문입니다.

• Requirements Owners 는 구조화된 요구사항을 빠르게 수집하고 팀의 정렬을 유지합니다. 관리 업무는 AI 에이전트에 위임되므로, 엔지니어는 문서를 유지하는 데 드는 시간은 줄이고 실제 엔지니어링 의사결정에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
• Implementation Engineers 는 요구사항과 직접 대화하여 자신의 전문 분야와 관련 있고 전체 프로젝트 맥락에 기반한 정확한 답변을 자연어로 얻을 수 있습니다. 맥락을 쫓는 시간은 줄고, 구축하는 시간은 늘어납니다.
• Technical Leadership 은 요구사항 상태, 검증 커버리지 공백, 컴플라이언스 리스크를 지속적으로 가시화할 수 있습니다. 문제는 나중에 보고서에서 발견되는 것이 아니라, 초기 신호로 선제적으로 드러납니다.

요구사항 엔지니어링에 AI를 처음 도입한 팀이 만들었습니다

Agentic Requirements Engineering을 만든 팀은 2023년에 처음으로 요구사항 엔지니어링에 AI를 도입했습니다. 원래는 Valispace였으며, 인수를 통해 Altium에 합류한 뒤 Requirements Portal이 되었습니다. 

이러한 선제적인 출발은 중요합니다. 이번 릴리스의 핵심 인사이트는 실제 엔지니어링 팀과 함께 제품을 만들고, 출시하고, 반복적으로 개선해 온 수년간의 경험에서 나왔습니다. 엔지니어는 자율적인 변경이 아니라 검토 가능한 제안을 원하며, 단순한 채팅만으로는 충분하지 않고, AI는 프로젝트 데이터에 대해 답변만 하는 것이 아니라 그 데이터에 직접 작동해야 한다는 점입니다.

왜 지금일까요?

AI 도구는 이제 하드웨어 개발 워크플로 안에서 진정으로 유용한 일을 수행하기 시작하고 있습니다. 하지만 AI는 자신이 작업하는 맥락만큼만 유용하며, 그 맥락이 바로 요구사항입니다. 좋은 요구사항은 팀의 정렬을 돕는 데 그치지 않습니다. AI 지원 설계, 검증, 테스트를 가능하게 만드는 기반입니다. 요구사항이 제대로 갖춰지면, 그 이후 단계의 모든 AI 도구도 더 잘 작동합니다.

그래서 지금이야말로 요구사항을 진지하게 다뤄야 할 시점이며, 바로 그 이유로 이것을 만들었습니다.

제품 리드의 오피니언 글 읽기 → 

Agentic Requirements Engineering 시작하기

Agentic Requirements Engineering은 현재 Requirements Portal에서 사용할 수 있습니다.

• 이미 Altium Develop 또는 Agile Teams를 사용 중이라면 Requirements Portal이 구독에 포함되어 있으므로, 클라우드 워크스페이스에서 직접 액세스를 요청하세요.
• 깔끔한 환경에서 이 도구를 테스트해보고 싶다면 30일 무료 평가를 시작하세요. 신용카드는 필요하지 않습니다. 

접속하면 바로 살펴볼 수 있는 샘플 데이터가 준비되어 있어, 실제 프로젝트에 사용하기 전에 에이전트가 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

무료 평가 시작하기 →

FAQ

AI에 엔지니어링 요구사항을 맡겨도 믿을 수 있나요?

바로 그 점이 핵심입니다. Requirements Portal의 AI 에이전트는 사용자의 명시적인 승인 없이 변경 사항을 절대 반영하지 않습니다. 모든 제안은 UI에서 미리 보기로 제공되며, 원본과 나란히 비교해 검토하고, 필요하면 수정한 뒤 적용할 수 있습니다. AI는 제안하고, 최종 결정은 엔지니어가 내립니다.

이것은 요구사항 도구에 AI 채팅을 추가한 것과 어떻게 다른가요?

대부분의 도구는 기존 인터페이스에 채팅 창만 덧붙여 놓고 AI라고 부릅니다. Agentic Requirements Engineering은 그보다 더 나아가, AI가 프로젝트 데이터에 직접 작용해 구조화된 변경 제안을 UI에 표시하고 사용자가 이를 검토할 수 있게 합니다. 당사의 AI 에이전트는 기술 요구사항을 다루도록 특별히 설계되어, 출력 결과가 정확하고 구조화되어 있으며 프로젝트와 긴밀히 연결됩니다.

우리 팀은 정형화된 요구사항 엔지니어링을 하지 않습니다. 그래도 우리에게 적합한가요?

네, 시작하는 데 정형 요구사항 엔지니어링에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 대부분의 엔지니어링 팀은 요구사항의 중요성을 알고 있지만, 기존 도구가 전문 지식과 경직된 프로세스를 전제로 하기 때문에 정형 워크플로는 피하곤 합니다. Agentic Requirements Engineering은 엔지니어가 원래 생각하는 방식에 맞춰 동작하므로, 요구사항 전문가가 되지 않아도 의도를 빠르게 정리하고 캡처할 수 있습니다.

Agentic Requirements Engineering은 어떻게 시작하나요?

Agentic Requirements Engineering은 현재 Requirements Portal에서 사용할 수 있습니다. 회사에서 이미 Altium 제품을 사용하고 있다면 Altium Develop 및 Agile Teams 구독에 포함되어 있어, 새로운 벤더를 추가하거나 별도의 구매 절차를 거칠 필요가 없습니다. 아래 링크에서 30일 무료 평가를 시작하세요.