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[Unite Seoul 2026] Unity의 AI 도구를 활용한 프로덕션 규모 확장
Unite Seoul 2026 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
AI로 빠르게 만든 게임 프로토타입을 대규모 Unity 프로젝트의 프로덕션으로 확장할 때는 아키텍처 불일치, 검증 환경의 복잡성, 반복적인 생성 결과와 유지보수 비용이 문제가 됩니다. 연사들은 ScriptableObject와 Addressables를 활용한 데이터 중심 설계, 작은 테스트 씬, Git worktree를 통한 병렬 에이전트 작업을 제안하고, Unity Hub에 프로젝트 컨텍스트와 에디터·헤드리스 실행, CLI를 연결하는 AI 도구를 소개했습니다. 에셋 생성과 2D·3D 모델·애니메이션 제작을 시퀀스로 묶고 사람이 중간 결과를 확인하는 방식으로 게임 프로토타입을 구현했으며, 이후 플레이테스트와 밸런스 조정, Unity Gaming Services 연동까지 이어지는 흐름을 시연했습니다. 핵심 교훈은 AI에 방향과 검토 지점을 제공하고, 기존 도구와 자산을 재사용하며, 작은 단위로 반복해야 프로토타입을 유지 가능한 프로덕션으로 발전시킬 수 있다는 것입니다.
- 게임의 업데이트 방식과 팀 구조에 맞춰 ScriptableObject·Addressables 같은 데이터 중심 설계를 선택하고, 에이전트가 따를 구조를 스킬이나 도구로 명시하세요.
- Git worktree와 작은 테스트 씬을 활용하면 기능별 에이전트를 격리해 병렬 작업하고 결과를 검증하기 쉽습니다.
- AI가 만든 프로토타입의 마지막 완성도와 유지보수까지 고려해, 이미 검증된 패키지나 라이브러리가 있으면 재구현보다 재사용을 우선하세요.
- 단순 작업에는 작은 모델을 쓰고, 작업별 대화를 분리해 지침은 문서나 전용 스킬로 관리하면 비용과 응답 지연을 줄일 수 있습니다.
- 생성형 에셋은 시퀀스로 단계를 연결하되 중간 결과를 사람이 검토·승인하고, 그레이박스 상태에서 먼저 플레이테스트하세요.
소개
🔹 [Unite Seoul 2026] Unity의 AI 도구를 활용한 프로덕션 규모 확장 🔹 📽️ 7월 21일 진행되었던 Unite Seoul 2026 세션 레코딩 영상을 공개합니다! 🎤 연사 Maxime Plantady | Principal AI Engineer, Unity Hugo van Heuven | Principal Product Designer, Unity 새로운 Unity AI 기능이 팀이 아이디어를 탐색하고, 개발 작업을 분할하고, Unity 프로젝트에 변경 사항이 적용되기 전에 안전한 검토 지점을 확인하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요. 이 세션에서는 개발자가 AI 에이전트를 병렬로 사용하여 제어권을 유지하면서 더 빠르게 개발하는 방법을 보여줍니다.
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