로봇이 커피를 배달합니다. 픽업존으로 이동하고, 수령자에게 도착 알림을 보내고, 수령자 앞에서 적재함을 열고, 다시 복귀합니다.
로봇은 적재함을 여는 방법을 알고 있습니다. 하지만 언제 열어야 하는지는 모릅니다. 언제 알림을 보내야 하는지, 일정 시간이 지나도 사용자가 나타나지 않으면 어떻게 처리해야 하는지도 마찬가지입니다. 이런 판단들 — 로봇이 어떤 순서로, 어떤 조건에서 움직여야 하는지와 같은 서비스의 흐름은 누가 정할까요.
이것이 서비스 로직입니다. 로봇 서비스가 어떤 순서와 조건으로 실행될지를 정의하는 규칙입니다. 기존에는 이 로직을 개발자가 코드로 직접 구현해야 했습니다. 주문을 조회하고, 조건을 확인하고, 로봇을 특정 위치로 이동시키고, 도착 상태를 업데이트하는 과정을 모두 코드로 작성했습니다.
FLOW는 이 방식을 바꿉니다. "주문 접수", "로봇 이동", "수령 확인"과 같은 동작을 카드 형태로 배치하고, 카드와 카드를 조건으로 연결해 서비스 흐름을 만듭니다. 카드 하나는 로봇 이동, 서랍 개폐, 상태 변경, 알림 발송 같은 기능과 연결된 실행 단위입니다. 코드를 몰라도 카드를 읽으면 로봇이 어떻게 일하는지 보이고, 흐름을 바꾸고 싶으면 카드를 추가하거나 조건을 수정하면 됩니다.
누구나 서비스 로직을 읽고, 수정하고, 확장할 수 있게 만드는 것. 이것이 FLOW가 바꾸는 서비스 저작 방식입니다.
FLOW 저작 화면 개념도
ARC brain의 로봇 서비스 구축을 더 쉽고, 빠르게
FLOW의 가장 큰 가치는 ARC brain 기반의 로봇 서비스를 더 빠르게 만들고, 더 쉽게 바꾸고, 더 넓은 공간으로 확장할 수 있게 한다는 점입니다.
카페 서비스, 택배 배송, 개인 간 배달은 모두 다른 흐름을 가집니다. 주문을 받는 방식이 다르고, 로봇이 이동해야 하는 위치가 다르고, 사용자가 물건을 넣고 꺼내는 방식도 다릅니다. FLOW는 이런 차이를 코드가 아니라 흐름으로 정의합니다. 공간이 바뀌어도 전체를 새로 개발할 필요 없이, 달라진 조건에 맞게 카드를 조정하면 됩니다. 기존 흐름을 기반으로 주문 시스템, 수령 방식, 출입 정책, 알림 타이밍 등 달라진 조건만 조정할 수 있습니다.
이는 ARC brain이 외부 리전으로 확장될 때 특히 중요합니다. 1784에서 검증된 개인 간 배달과 로봇 서비스 운영 경험은 FLOW 기반 서비스 로직의 출발점이 됩니다. 사우디아라비아에서는 스마트 빌딩 내 로봇 서비스의 비즈니스 로직이 FLOW 기반으로 구현되어 ARC brain과 연결되었고, 일본 야에스 로봇 빌딩 프로젝트 역시 FLOW 기반 구조로 전환·적용이 추진되고 있습니다.
결국 FLOW는 단순한 내부 개발 편의 도구가 아닙니다. ARC brain을 외부에 솔루션으로 제공할 때, 서비스 구축과 현지화를 빠르게 하기 위한 기술입니다. 빌딩 관리자, 현지 운영사, 서드파티 구축 파트너가 모든 코드를 이해하지 않아도 서비스 흐름을 파악하고 필요한 부분을 수정할 수 있도록 접근성을 높입니다.
AI 에이전트 시대의 FLOW
FLOW의 다음 단계는 자연어입니다. 현재는 사람이 직접 카드를 배치하고 순서와 조건을 연결하지만, 앞으로는 자연어 기반 AI 에이전트가 이 과정을 대신할 수 있습니다.
“카페 주문이 들어오면 로봇을 픽업존으로 보내고, 도착하면 주문자에게 알림을 보내줘.” 이런 자연어 요청만으로 서비스 흐름의 초안이 자동으로 만들어집니다. 관리자는 생성된 흐름을 확인하고 필요한 부분만 손보면 됩니다. 로봇 서비스 로직을 저작하는 데 더 이상 전문 지식이 필요하지 않습니다.
이러한 AI의 적용은 새로운 흐름을 만드는 것뿐 아니라, 이미 운영 중인 서비스 로직을 점검하고 개선하는 데에도 활용됩니다. 운영 중인 FLOW에 문제가 생겼을 때, 관리자는 AI 에이전트를 활용해 문제가 발생한 지점과 수정이 필요한 조건을 빠르게 찾아내 쉽게 개선할 수 있습니다.
자연어 기반 FLOW 저작 화면 예시
여기서 중요한 것은 AI가 모든 것을 대신한다는 점이 아닙니다. 로봇 서비스는 실제 공간에서 실행됩니다. 따라서 사람이 이해하고 검증할 수 있는 구조가 필요합니다. 나아가 AI 에이전트가 로봇 서비스를 자율적으로 운영하는 시대가 오면, FLOW는 핵심적인 중재 레이어가 됩니다.
에이전트가 어떤 판단을 내리고 어떤 순서로 로봇을 움직이는지, 그 흐름이 사람이 읽을 수 있는 구조로 시각화되어야 합니다. 텍스트로만 표현된 로직은 오류를 찾기 어렵고, 무엇이 실행되는지 확인하기도 힘듭니다. FLOW는 에이전트의 의사결정을 검증하고, 문제가 생겼을 때 디버깅할 수 있는 구조를 제공합니다.
Powered by FLOW
로봇이 더 많은 공간에서 일하려면, 서비스를 쉽게 만들고 빠르게 바꿀 수 있어야 합니다. 그리고 AI가 그 서비스를 자율적으로 운영하는 시대일수록, 사람이 흐름을 이해하고 통제할 수 있는 구조가 필요합니다.
FLOW는 그 전환을 위한 기술입니다. 코드로만 가능했던 로봇 서비스 저작을 흐름으로 바꾸고, 나아가 자연어와 AI 에이전트로 확장하는 것. 그것이 FLOW가 바꾸고 있는 로봇 서비스 구축 방식입니다.