자연어 로봇 제어 — LLM은 번역하고, 알고리즘이 실행한다

"자연어로 로봇을 움직인다"는 그림은 매력적이지만, 로봇 운영은 [시간 + 하드웨어 지정 + 경로 + 물리 동작]이 결합된 고차원 물리 프로세스라 자연어에서 곧바로 도출하기 어렵다. LLM에게 전부를 맡기는 것이 아니라, 역할을 나누는 것이 현실적인 해법이다.

1. 역할 분리 (LLM → DSL) — LLM은 자연어를 구조화된 중간 언어(JSON/DSL)로 변환만 하고, 실제 경로 연산·제어는 신뢰도 높은 알고리즘(Dijkstra, ROS)에 맡긴다. LLM은 번역가이지 조종사가 아니다.
2. 시각적 더블체크 — 명령 즉시 움직이지 않고, 해석된 경로·작업을 지도 위에 시뮬레이션(preview)해 사람의 승인을 받는다.
3. 시나리오 템플릿화 — 자주 쓰는 행동 양식(정기 순찰, 부품 이송)을 템플릿화하고, 에이전트는 매개변수(시간·로봇 번호·목적지)만 채워 트리거한다.

핵심은 "AI가 로봇을 움직인다"가 아니라, 확률적 모델과 결정적 알고리즘 사이에 신뢰 경계를 어디에 긋는가다. 물리 세계로 나가는 명령일수록 그 경계는 보수적이어야 한다.

에이전트 기반 구현이 기본값이 되는 흐름 안에서도, 이 경계 설계는 사라지지 않는 숙제다.