생성형 AI가 텍스트를 넘어 전문 분야의 시각 자료 제작까지 영역을 넓히고 있다. 특히 논문과 연구보고서에 필요한 수식과 회로도, 분자 구조처럼 높은 정확도가 요구되는 이미지 생성 시장에서도 AI 에이전트를 활용한 자동화 경쟁이 본격화되는 모습이다.
추론 AI 에이전트 개발사 튜링은 이공계 특화 AI 에이전트 ‘GPAI’의 이미지 생성 기능인 ‘비주얼 에이전트(Visual Agent)’를 업데이트했다. 이번 업데이트는 AI가 이미지를 한 번에 생성하는 기존 방식에서 벗어나 스스로 결과를 검토하고 수정하는 에이전틱(AI Agentic) 방식을 적용한 것이 핵심이다.
GPAI ‘비주얼 에이전트’ 업데이트 (자료 제공: 튜링)
AI가 코드 작성부터 오류 수정까지 수행
이번 업데이트로 GPAI에는 수학·물리 다이어그램을 생성하는 ‘TikZ 에이전트’, 전기·전자 회로도를 제작하는 ‘CircuitikZ 에이전트’, 화학 분자 구조식을 생성하는 ‘Chemistry 에이전트’ 등 전문 에이전트 3종이 추가됐다.
사용자가 자연어로 원하는 이미지를 설명하면 AI가 직접 코드를 작성해 이미지를 생성하고, 오류를 확인한 뒤 수정하는 과정을 반복하며 결과물을 완성한다. 생성 과정은 실시간으로 확인할 수 있으며, “선을 더 굵게 해달라”와 같은 자연어 명령으로 세부 수정도 가능하다.
튜링은 범용 이미지 생성 AI와 달리 GPAI가 LaTeX 기반의 TikZ·CircuitikZ 패키지와 RDKit 등 과학 분야에서 검증된 라이브러리를 활용한다는 점을 차별점으로 제시했다. 기존 생성형 AI가 한 번에 이미지를 만드는 방식이라 수식이나 회로 연결 오류를 수정하기 어려웠다면, GPAI는 코드를 기반으로 결과를 검증하고 반복적으로 수정해 정확성을 높인다는 설명이다.
현재 GPAI를 통해 생성된 이미지는 누적 380만 건을 넘어섰다. 이번 업데이트 이후 사용자당 이미지 생성 건수는 약 10% 증가했으며, 실제 한 연구기관에서는 논문용 이미지 제작 시간을 기존 3시간에서 10분으로 단축한 사례도 나왔다.
튜링은 앞으로 전문 비주얼 에이전트를 다양한 이공계 분야로 확대하고, 생성한 이미지와 연구 내용을 자동으로 발표 자료 형태로 구성하는 기능도 추가할 계획이다. 이를 통해 문제 이해와 데이터 분석, 결과 시각화까지 연구 전 과정을 하나의 환경에서 지원하는 연구 플랫폼으로 발전시킨다는 목표다. 현재는 학교와 연구기관을 중심으로 도입 및 협력도 확대하고 있다.
생성형 AI는 문서 작성 지원을 넘어 연구자의 전문 업무를 자동화하는 단계로 진화하고 있다. 특히 코드 기반으로 정확성을 검증하는 AI 에이전트가 등장하면서 연구 생산성을 높이는 AI 도구 경쟁도 더욱 치열해질 것으로 전망된다.
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