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[Unite Seoul 2026] Unity AI를 활용한 개발: 실제 사용 사례
Unite Seoul 2026 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
Unity AI를 실제 개발에 적용할 때 게임의 재미와 맥락을 판단하는 작업은 사람과 주고받는 대화형 방식으로, 메시 절단처럼 자동 검증할 수 있는 기술 작업은 MCP 서버와 자율 에이전트로 나누어 진행했습니다. Mirror Mage와 Dungeon Match Heroes에서는 Unity AI 어시스턴트와 제너레이터로 코드와 에셋을 만들고, 플랜 모드로 큰 기능을 구성한 뒤 짧은 요청을 반복해 게임을 다듬었습니다. Drift May에서는 생성형 3D 모델과 Unity의 GLTFast를 활용했으며, URP 셰이더는 AI 생성 결과의 문제를 확인한 뒤 셰이더 그래프로 직접 구현했습니다. Mesh Slicer는 테스트 러너를 갖춘 기능을 MCP 서버와 Opus 4.8로 자율 개발하고 성능을 개선했지만, 절단 오류는 재현 조건을 찾아 절단면 오프셋으로 우회했으며, 자동화와 인간의 검증을 적절히 나누는 것이 핵심이라는 점을 보여줬습니다.
- 게임의 재미와 사회적 맥락처럼 사람의 감각적 판단이 필요한 일은 대화형 개발로, 자동 검증 가능한 기술 작업은 자율 에이전트에 맡기는 식으로 나누세요.
- 큰 기능은 플랜 모드와 구체적인 요구사항을 담은 긴 프롬프트로 시작하고, 이후 짧은 요청을 반복해 세부 동작을 다듬을 수 있습니다.
- 생성형 이미지·애니메이션·효과음은 스타일 통일과 후처리까지 고려해야 하며, 원하는 결과를 얻는 데 시간과 생성 크레딧이 많이 들 수 있습니다.
- URP 셰이더처럼 최신 API와 보일러플레이트 지식이 필요한 작업은 AI 결과를 검증하고, 간단한 경우 셰이더 그래프 등 수동 구현을 선택하세요.
- 자율 개발을 지속하려면 테스트 러너 같은 자동 검증 수단이 필요하며, 발견된 예외 조건은 재현 도구로 좁혀 우회책까지 검증하는 것이 유용합니다.
소개
🔹 [Unite Seoul 2026] Unity AI를 활용한 개발: 실제 사용 사례 🔹 📽️ 7월 21일 진행되었던 Unite Seoul 2026 세션 레코딩 영상을 공개합니다! 🎤 연사 Keijiro Takahashi | Senior Advocate, Unity Unity AI 어시스턴트, 제너레이터, MCP 서버를 포함한 Unity AI 기능을 일련의 실제 사용 사례를 통해 Unity 프로젝트 개발에 활용하는 방법을 보여드립니다.
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