[삼성전자] 가전제품 MCU 펌웨어, AI가 100% 개발하는 시나리오 가능한가

제목: 가전제품 MCU 펌웨어, AI가 100% 개발하는 시나리오 가능한가

원문: 삼성 테크 블로그 - https://techblog.samsung.com/blog/article/90

• 삼성전자가 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'을 가전제품(레인지 후드) MCU 펌웨어 개발에 적용해, 사람의 코딩 개입 없이 AI 에이전트가 계획-구현-검증을 자율 반복하며 펌웨어를 100% 만들 수 있는지 검증함

• 여기서 '하네스'는 모델을 더 똑똑하게 만드는 일이 아니라, AI가 의도한 결과를 내도록 작업 환경(필요 정보, 금지 사항, 자가 검증 루프, 폴더 구조, 사양서, 코딩 표준, 빌드/린터)을 설계하는 일. 개발자 역할이 '코드 작성자'에서 '사양 및 하네스 설계자'로 전환됨

• 핵심 원칙은 "AI가 확인할 수 없는 사양은 존재하지 않는 사양". 문서화되지 않은 요구사항은 구현 기준도 검증 기준도 될 수 없어 '존재하지 않는 요구사항'과 같음(예: 풍량을 Low-Mid-High로 할지 On-Off로 할지 알려주지 않으면 AI가 임의 판단). 출발점은 레거시 사양서와 개발자의 '암묵지'를 AI가 활용 가능한 형태로 체계화하는 '사양 설계'

• 흩어져 있던 사양을 docs/ 폴더 중심으로 재정비. 제품 동작은 behavior/에, 설계 근거는 design/에, 하드웨어 구성·초기화 정보는 hardware/에 담고, 통신 사양·상태 머신·통신 프로토콜도 각각의 폴더로 정리. 여기에 AI 작업 규칙을 담은 AGENTS.md와 레이어 구조·의존성 규칙을 정의한 ARCHITECTURE.md를 더해 하네스 기반을 완성. 결과적으로 문서가 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)' 역할을 함

• 사양/구현/검증 3종 하네스에 더해, 삼성 전용 MCU 사양서, MCU 디버거 사용법, 220V 전원을 물리적으로 껐다 켜는 USB Switch 등을 '스킬'로 제공. SDD/TDD/BDD로 구현 범위를 통제하고, Build/Test/Lint 품질 게이트를 통과해야 다음 단계로 진행

• AUTOPILOT 루프가 Zero-Base 코드에서 시작해 계획-구현-검증을 자율 반복. 이때 '생성하는 에이전트'와 '평가/검증하는 에이전트'를 분리해, AI가 자기 결과물을 후하게 평가하는 상황을 차단

• 가장 어려운 과제는 AI가 결과물을 '실제 MCU'에서 직접 확인하는 환경 구축하는 것. 검증 환경은 PC의 Codex AI + JTAG 기반 MCU 디버거 + 전원 제어용 USB Switch로 구성되며, Codex AI가 디버거와 스위치를 제어. 디버거는 MCU 상태를 직접 읽고 쓰고, USB Switch는 220V 전원을 켜고 꺼 복구 불능 상태에서도 AI가 스스로 세트를 초기화

• AI에게 제품 사양, 프로토콜·패킷 정보, MCU 데이터시트, 디버거 사용법, 소스 코드·변수 구조, 전원 On/Off 방법을 제공. AI는 사양서를 분석해 '자율 의지'로 테스트 시나리오를 도출하고, 디버거로 실제 세트에 키 입력을 주입(메모리 Write)한 뒤 상태 값을 변수로 읽어(메모리 Read) 시나리오별 Pass/Fail을 스스로 판정. 즉 '동작 시나리오 + 메모리 Write + 메모리 Read' 세 요소가 연동될 때 자율형 자동 검증이 성립

• 결과: 5회 모두 사람 개입 없이 자율 완성(회당 약 4.5~5.5시간), 기본 동작 완성도 약 95%. 부족한 약 5%는 주로 HAL(UART, Timer, WatchDog, Clock 등 실제 HW 검증 영역)에서 발생했고, 사람과 1~4시간 디버깅으로 보완 가능

• 개발 기간 평균 50~70% 단축 가능성 확인. 단, 승인/리뷰/릴리스를 제외한 순수 개발 시간 기준 AI 추정치이며, 초기 투자와 '사람이 코드를 리뷰하지 않아도 되는 수준의 완벽한 검증 기준' 정립이 확산의 과제