Agentic FDE for Robotics
로봇 팀의 첫 번째
AI Agent FDE
현장 실패 재현부터 진단, 시뮬레이션 검증, 그리고 스킬 축적까지. 가장 시간과 비용이 많이 드는 문제 해결 루프를 에이전트와 함께 혁신하세요.
Why Steerix
현장 실패가 반복되는 이유
시뮬레이션도 있고 에이전트도 있지만, 실패를 재현하고 해결한 노하우가 흩어져 있으면 팀은 계속 같은 현장 문제로 돌아옵니다.
지금 팀을 느리게 만드는 것
같은 현장 실패가 반복되는데, 재현과 진단이 매번 사람 손에 묶여 있습니다
로그, 시뮬, 코드가 따로 놀아 실패 원인을 추적하는 데 시간이 오래 걸립니다
AI 에이전트를 도입하고 싶어도, 현장의 복잡한 제어 루프를 어디까지 맡겨도 될지 불안합니다
현장에서 푼 해결 노하우가 개인 경험으로만 남고 팀 자산이 되지 않습니다
Steerix가 바꾸는 것
현장 실패를 재현 가능한 시뮬레이션 시나리오로 되돌립니다
에이전트가 허가된 권한 안에서 원인을 진단하고 수정안을 제안합니다
증거, 시뮬 결과, 대화, 승인 이력을 하나의 흐름으로 남깁니다
검증된 해결 과정을 스킬로 저장해 다음 문제·다음 고객에 재사용합니다
How it works
현장 실패에서 검증된 수정안까지
Steerix는 실패 재현, 진단·수정안, 시뮬 검증, 팀 승인을 하나의 해결 루프로 묶습니다.
Incident 수집
“이 로봇이 이 상황에서 실패했다”를 로그·맥락과 함께 하나의 케이스로 모읍니다.
실패 재현
로그와 rosbag을 재현 가능한 시뮬레이션 시나리오로 되돌립니다.
진단·수정안
AI 에이전트가 원인 가설을 세우고, 허가된 권한 내에서 안전한 config·코드 수정안을 제안합니다.
검증 런
before/after 시뮬 회귀와 지표, 리스크 리포트로 수정안을 검증합니다.
승인 & 스킬화
팀이 승인한 해결 과정을 재사용 가능한 스킬과 증거로 남깁니다.
Compounding
실패가 쌓일수록 강해지는 해결 루프
현장 문제를 해결할 때마다 스킬, 증거, 수정 패턴이 제품 자산으로 쌓입니다. 같은 실패를 두 번 처음부터 풀지 않고, 다음 문제는 더 빠르게 해결됩니다.
한 번 푼 실패는 회귀 자산으로
해결한 실패는 검증 시나리오로 남아 다음 배포에서 같은 문제를 다시 막아줍니다.
다음 문제·다음 고객에 재사용
축적된 스킬과 수정 패턴이 비슷한 현장 문제에서 그대로 다시 쓰입니다.
실패가 쌓일수록 빨라지는 해결 루프
해결할 때마다 스킬·증거·클레임이 늘어 다음 incident의 재현·진단·검증이 짧아집니다.
Architecture
IDE처럼 보이지만, 안에서는 해결 루프가 돕니다
Inspector로 증거를 확인하고, Chat으로 결정을 내리면, Agent가 허가된 범위 내에서 실행합니다. 익숙한 IDE 표면 아래서 강력한 FDE 루프가 돌아갑니다.
Inspector
관찰시뮬 상태, 텔레메트리, 아티팩트, 리플레이를 한눈에 확인합니다. 제어판이 아니라 검토 화면입니다.
Chat
결정에이전트에게 일을 맡기고, 질문에 답하고, 승인 여부를 결정합니다.
Agent
실행허가된 스킬과 런타임 계약 안에서만 행동해 실행 범위를 예측 가능하게 만듭니다.
IDE형 작업 표면
프로젝트 임포트 & 작업 표면
ROS2 워크스페이스, launch·config, rosbag을 불러와 IDE형 작업 표면에서 다룹니다.
런너 & 리플레이
command runner와 리플레이·로그 뷰어로 시뮬 실행과 증거를 한 화면에서 봅니다.
패치 diff & 스킬
수정안을 patch diff로 검토하고, 검증된 해결을 재사용 스킬로 남깁니다.
Knowledge Layer
현장 해결 노하우를 제품 자산으로
사람이 푼 현장 문제는 보통 머릿속과 문서에 흩어집니다. Steerix는 해결 과정을 Skill, Claim, Evidence 구조로 묶어 팀이 다시 사용할 수 있는 지식 레이어로 남깁니다.
Skill
반복 가능한 개발·검증 절차를 에이전트가 다시 수행할 수 있는 단위로 저장합니다.
Claim
스킬이 어떤 조건에서 무엇을 달성한다고 믿을 수 있는지 명시합니다.
Evidence
시뮬레이션 런, 텔레메트리, 아티팩트, 승인 기록을 근거로 연결합니다.
Principles
신뢰할 수 있는 에이전트 개발을 위한 기본값
로봇 자동화는 빠르게 구축하고 반복해야 하지만, 제어권과 책임은 명확해야 합니다.
Agent-over-loop
에이전트는 문제 진단과 수정안 검증을 주도하지만, 로봇의 실시간 제어 루프(Real-time control loop)에는 직접 개입하지 않습니다.
Local-first
세션, 권한, 이벤트, 아티팩트, 승인 내역은 로컬 중심으로 관리됩니다.
Event-first
모든 실행과 판단은 이벤트로 남습니다. 채팅과 Inspector는 그 기록을 보기 좋게 보여주는 화면입니다.
Skills = trust boundary
스킬은 에이전트가 할 수 있는 일, 필요한 근거, 재사용 범위를 담는 신뢰 경계입니다.
Runtime
같은 계약, 다른 실행 환경
처음에는 로컬 시뮬레이션에서 빠르게 반복하고, 이후 클라우드 시뮬과 실제 로봇으로 확장할 수 있는 실행 계약을 지향합니다.
Get in touch
팀의 현장 실패 해결 루프,
Steerix로 돌려보세요
반복되는 현장 실패를 재현·진단하고, 검증과 승인 과정을 제품화하려는 팀이라면 데모에서 Steerix의 실제 해결 루프를 확인해 보세요.
- 현장 실패 재현과 진단
- 시뮬 검증과 승인 루프
- 스킬로 축적되는 현장 지식