MyInfo Copilot은 테라다인의 검증된 전문 지식을 엔지니어링 워크플로우에 직접 접목하며, 에이전트 기반 테스트 개발의 토대를 마련합니다.
반도체 테스트 엔지니어링 분야는 그 어느 때보다 까다로워졌습니다. 소자가 점점 더 복잡해지고, 이종 통합, 첨단 패키징, AI 통합 아키텍처와 같은 기술이 활용됨에 따라 테스트 엔지니어들은 점점 더 복잡해지는 환경을 헤쳐 나가야 합니다. 하지만 복잡성만이 유일한 과제는 아닙니다. 테스트 엔지니어들이 업무를 제대로 수행하는 데 필요한 정보는 종종 문서 시스템, 공유 드라이브, 구식 저장소, 그리고 소수의 선임 엔지니어들이 보유한 조직 내 지식 등에 흩어져 있습니다.
과제: 촉박한 일정, 분산된 지식
테스트 엔지니어들은 신속하게 대응해야 합니다. 시스템 가동 준비 기간은 점점 짧아지고, 특성 분석 주기는 압축되며, 양산 단계로의 전환 과정에서 디버깅을 할 여유가 거의 없습니다. 그러나 많은 엔지니어들이 실제로 직면한 현실은, 특정 테라다인(Teradyne) 플랫폼에 대한 올바른 해답을 찾기 위해 서로 다른 시스템 전반에 걸쳐 광범위한 검색을 해야 할 때가 많다는 점입니다. 문서가 불명확하거나 흩어져 있을 경우, 엔지니어들은 필요한 전문 지식을 얻기 위해 차선책에 의존할 수밖에 없습니다. 위험이 큰 환경에서는 이러한 비효율성이 실질적인 결과를 초래합니다.
문제는 지식이 없다는 것이 아닙니다. 진정한 과제는 워크플로우의 적절한 시점에 올바른 지식을 올바른 엔지니어에게 전달하는 것입니다. 이 시스템들은 정교하고 다양한 기능을 갖춘 시스템이며, 이를 효과적으로 활용하려면 범용 AI 도구로는 도저히 제공할 수 없는, 플랫폼별 심층적인 지식에 접근할 수 있어야 합니다.
격차 해소: MyInfo Copilot 소개
MyInfo Copilot은 테스트 엔지니어를 위해 개발된 테라다인(Teradyne) 전용 AI 지식 어시스턴트입니다. 이 도구는 일반적인 답변을 제시하는 대신, 승인된 테라다인 지식 소스를 검색하여 관련 콘텐츠를 찾아내고, 출처를 명시한 간결한 답변을 생성합니다. 테스트 프로그램 개발, 플랫폼 가동, 특성 분석 또는 양산 디버깅 업무를 수행하는 엔지니어들은 자연어 질문을 통해 테라다인의 실제 문서를 기반으로 한 답변을 받을 수 있으며, 출처가 명시되어 있어 권장 사항을 검증하고 양산 환경에서 요구되는 추적성을 유지할 수 있습니다.
IG-XL 및 EV-MST 분야에서 활동하는 팀들에게 MyInfo Copilot은 단순한 일반적인 프로그래밍 패턴뿐만 아니라 테라다인(Teradyne) 플랫폼을 깊이 이해하고 있는, 신뢰할 수 있으며 언제든지 이용할 수 있는 기술 참고 자료 역할을 합니다.
엔지니어들이 실제로 신뢰할 수 있는 출처가 명시된 답변들
테스트 엔지니어링 워크플로우에서 엔지니어들은 그 답변이 어디서 나온 것인지 파악해야 합니다. 프로덕션 환경에서 실행될 테스트 코드를 작성할 때, 제안된 내용을 그 출처까지 추적하여 공식 문서와 대조해 확인할 수 있는 능력은 필수적입니다.
MyInfo Copilot은 답변과 함께 인용 출처를 표시해 주므로, 엔지니어들은 AI가 생성한 결과를 의심하거나 흩어져 있는 출처를 일일이 찾아가며 주장을 검증하는 데 추가 시간을 소비할 필요 없이, 내용을 신속하게 검증하고 확신을 가지고 작업을 진행할 수 있습니다.
팀 간 전문성 확대
테스트의 복잡성이 초래하는 비용 중 잘 언급되지 않는 것 중 하나는 소수의 숙련된 엔지니어에게 지식이 집중된다는 점입니다. 플랫폼이 발전하고 팀이 커짐에 따라, 선임 엔지니어들이 알고 있는 지식과 다른 구성원들이 쉽게 접할 수 있는 지식 사이의 격차는 상당한 장벽이 됩니다. 신입 엔지니어들은 생산적인 성과를 내기까지 더 오랜 시간이 걸립니다. 숙련된 엔지니어들은 더 많은 업무 방해를 겪게 됩니다. 문서 검색은 모든 단계에서 개발 시간을 잠식합니다.
MyInfo Copilot은 조직 전반에 걸쳐 내재화된 전문 지식을 확장할 수 있는 방법을 제공합니다. 테라다인(Teradyne) 고유의 지식을 일상적인 엔지니어링 워크플로우에서 활용할 수 있게 함으로써, 모든 경력 수준의 엔지니어들이 전문가의 도움을 기다리거나 복잡한 문서 계층 구조를 직접 탐색할 필요 없이 플랫폼에 정확히 부합하는 정보에 접근할 수 있게 해줍니다. 테스트 개발 가속화, 조직 내 지식 보존, 그리고 특정 그룹에만 국한된 전문 지식에 대한 의존도 감소를 담당하는 기술 리더들에게 이 기능은 즉각적인 실무적 가치를 제공합니다.
답변 검색에서 에이전트 기반 엔지니어링으로
소프트웨어 개발에서 AI의 역할은 빠르게 변화하고 있습니다. 엔지니어들은 코드를 생성하고, 구현 방안을 제안하며, 복잡한 워크플로우의 디버깅을 지원하는 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 에이전트와 함께 작업하는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다. 하지만 이러한 에이전트가 테라다인(Teradyne) 테스트 환경에서 진정으로 유용하게 활용되려면, 테라다인 플랫폼을 이해해야 합니다.
현재 베타 버전인 Enterprise MCP(Model Context Protocol)는 MyInfo Copilot을 단순한 지식 검색 도구에서 AI 코딩 에이전트를 위한 구조화된 인터페이스로 확장합니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트가 테라다인(Teradyne)의 독점 데이터에 접근할 수 있도록 표준화되고 관리되는 경로를 제공하며, 기업 환경에서 데이터 보안을 위해 필요한 모든 제어 기능을 갖추고 있습니다. 엔지니어링 팀이 AI 코딩 에이전트를 개발 워크플로에 통합함에 따라, 해당 에이전트는 MyInfo Copilot이 이미 제공하는 것과 동일한 테라다인 전용 컨텍스트를 기반으로 작동할 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 재현 가능한 결과를 산출하는 AI 지원 워크플로우 구축에 주력하는 팀을 위해, Enterprise MCP는 고객 환경 밖으로 데이터가 유출되지 않는 상태에서 아키텍처적 기반을 제공합니다.
앞으로의 길
반도체 산업의 변화 속도는 둔화될 기미를 보이지 않습니다. 모든 테라다인(Teradyne) 플랫폼에서 소자의 복잡성이 증가하고 테스트 요구 사항이 더욱 까다로워짐에 따라, 신뢰할 수 있고 정확한 플랫폼별 지식에 신속하게 접근할 수 있는 능력 자체가 경쟁 우위가 되고 있습니다. MyInfo Copilot과 Enterprise MCP는 테라다인이 단순히 성능이 뛰어난 테스트 플랫폼을 제공하는 데 그치지 않고, 해당 플랫폼을 사용하는 엔지니어들이 이를 효과적으로 활용하는 데 필요한 도구와 지식 인프라를 확보할 수 있도록 지원하겠다는 의지를 반영합니다. 테스트 엔지니어링의 속도와 정확성이 시장 출시 기간과 수율에 직접적인 영향을 미치는 이 업계에서, 이러한 기반은 그 어느 때보다 중요합니다.
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리드 액스맨 은 테라다인(Teradyne)의 선임 제품 관리자로, 일반 인공지능(Gen AI) 소프트웨어 제품 전략 및 로드맵을 총괄하고 있습니다. 테라다인에 합류하기 전, 리드는 매스웍스(MathWorks)에서 선임 파트너 비즈니스 매니저로 근무했습니다. 그는 유니언 칼리지(Union College)에서 생체의공학 학사 학위를, 애리조나 주립대학교(Arizona State University)에서 로봇공학 및 인공지능 석사 학위를 취득했습니다.