AI 모델이 2,000개 이상의 실제 레고 조각으로 건축물을 설계하는 오픈 소스 도구

이제 AI 모델은 수천 개의 실제 조각을 사용해 레고 건축물을 설계할 수 있으며, open-source LDraw Nova의 도움을 받아 상세한 CAD 파일을 출력하는 프로그램을 생성합니다. 이 도구는 GPT-6 Astra나 Claude Opus 5.5와 같은 일반 모델을 활용하여, '사쿠라 정원(Sakura Garden)'과 같은 프롬프트 기반의 복잡한 건축물을 설계할 수 있습니다. 이 모델들은 Python 도구를 사용하여 프로그램을 작성하고, 모든 벽돌을 배치하지 않고도 건축물 출력을 생성합니다. 다만, 현재까지는 실제 벽돌로 디자인된 사례는 없습니다. 개발자 Carlos Antelo에 따르면 그는

LDraw Nova는 OpenAI, Anthropic, OpenRouter를 포함한 AI 제공업체와 연동되는 Docker 웹 앱으로 실행됩니다. 이 웹 앱의 갤러리는 각 건축물을 제작한 모델과 해당 프롬프트(prompt)를 기록합니다: 사쿠라 정원(Sakura Garden) 및 미완성 아틀라스 크레인(Atlas Crane)은 Opus 5.5에, 대성당(Cathedral) 및 조수 관측소(Tidal Observatory)는 Astra에, 그리고 구리 빈 아파트(Copper Bean apartments)는 Opus 5에 (5.5가 아닙니다!). 이 프로젝트 자체도 OpenAI의 Astra와 Anthropic의 Claude Opus 5.5의 도움을 받아 구축되었습니다.

실제 더 큰 모델을 구축하려면 수천 개의 부품을 모아야 하는데, Antelo는 이 작업이 어려울 것이라고 추측합니다. 또한 이 프로젝트에는 한계점도 있는데, “물리 모델링(physics modeling)은 Nova가 현재 부족한 부분”이라 충돌(collisions)은 처리되지만 안정성(stability)은 아니라는 의미입니다. 실행 비용도 무료는 아닙니다. Astra가 테크닉 메커니즘 하나를 구축하는 데 대한 그의 ‘대략적인’ 추정치는 토큰 비용으로 약 5달러 정도입니다.

마찬가지로, 그가 지금까지 경험한 바로는 현재 최첨단 모델(frontier models)만이 크고 정확한 건축물을 생성할 수 있으며, 이 과정은 여전히 시간이 많이 걸립니다. Meta Quest 3 헤드셋용 VR 지원 기능이 존재하지만 “많은 문제점, 성능 문제가 있습니다.” 전체 프로젝트는 GitHub의 LegoGPT인 Carnegie Mellon University의 BrickGPT와는 다릅니다. BrickGPT는 47,000개 이상의 레고 구조물로 훈련되었으며, 생성하는 과정에서 디자인의 유효성과 물리적 안정성을 확인합니다.

이 도구는 여러 유형의 모델을 사용할 수 있습니다. Astra의 대성당 건축에는 TypeSafe의 Jev System One AI 모델 기반 '재순위화(re-ranking)가 적용된 시맨틱 검색 도구'인 jev-rerank가 사용되었습니다. Jev 의사결정 모델이 부품 검색을 재순위화하지만, 이는 선택 사항입니다. TypeSafe API 키가 제공되지 않으면 에이전트는 전체 텍스트 검색으로 폴백(fallback)합니다. 이 모델은 최근 여러 자동 Pokémon Red 플레이에서 성공적으로 사용되었습니다.

Antelo는 이 프로젝트에 고성능 AI 모델을 추천하지만, 그의 목표 중 하나는 '저사양 에이전트가 반복적으로 구축할 수 있도록 사용할 수 있는 도구'입니다. 미니피겨와 테크닉 기계 및 엔진 또한 프로젝트의 할 일 목록에 있습니다. AI 에이전트를 사용하여 프로그래밍을 통해 작업을 수행하는 것은 새로운 일이 아니지만, Astra가 단 하나의 프롬프트로 World of Warcraft의 오크 시작 지역을 정리한 금요일 게시물에서 볼 수 있듯이 점점 더 정교해지고 있습니다.

Antelo는 AI 에이전트가 '건축 가능한 물리적인 것'을 설계할 수 있도록 이 프로젝트를 구축했습니다. 현재로서는 브릭들이 CAD에만 존재하지만, 그는 작은 모델을 3D 프린팅하는 것을 고려하고 있습니다.

AI 에이전트들은 Model Context Protocol 서버를 통해 3D 프린팅 작업도 수행할 수 있습니다: Kiln은 파일을 프린터에 업로드하고 인쇄를 시작할 수 있으며, OctoEverywhere의 서버는 에이전트가 인쇄 상태를 확인하고 일시 중지하거나 취소 또는 재개하도록 허용합니다. 이는 AI 모델이 코드 라인을 만드는 것과 실질적인 무언가를 생산하는 것 사이의 격차를 해소할 수 있습니다. 시간이 지나면 로봇을 통한 물리적 AI가 심지어 건축 부분까지 수행할 수도 있겠지만, 그게 재미있겠습니까? 당분간은 머릿속에만 존재하던 레고 세트를 직접 설계해 볼 수 있습니다.