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[NDC25-인공지능] LLM으로 NPC AI Agent 만들기
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AI 핵심 요약
정해진 선택지에 갇히지 않는 NPC 반응을 만들기 위해, 플레이어의 자유 입력을 게임 이벤트로 분석하고 NPC가 관측한 사건에 따라 행동을 정하는 LLM 기반 텍스트 어드벤처 프로토타입을 구현했다. LLM은 행동과 대화의 의미를 분석하고 결과를 서술하지만, 행동의 성공·실패는 별도의 게임 규칙과 확률 판정으로 처리해 게임의 룰을 모델에 맡기지 않았다. 캐릭터별로 알 수 있는 정보만 시스템 프롬프트에 제공하고 YAML 형식과 예시 기반 프롬프트를 활용해 분석·반응 생성을 구성했다. 자유로운 플레이와 상황에 맞는 NPC 반응을 확인했지만, 여러 차례의 API 호출로 비용과 지연이 커지고 기억 관리와 돌발 행동 억제가 남은 과제라고 설명했다.
- NPC가 알 수 있는 정보만 프롬프트에 넣어 정보 누출과 설정 위반을 줄인다.
- 행동 성공 여부는 게임 규칙과 확률 판정으로 결정하고, LLM은 판정 결과를 구체적인 장면으로 풀어낸다.
- 출력 형식을 YAML처럼 구조화하면 게임 로직에서 다루기 쉽고 토큰 사용량도 줄일 수 있다.
- 결론을 먼저 요구하기보다 판단 근거를 단계적으로 작성하게 하고, 결과 생성에는 구체적인 예시를 제공한다.
- NPC 수와 게임 기록이 늘면 API 호출·토큰·응답 시간이 커지므로 비용과 기억 관리가 주요 과제다.
소개
↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 인공지능 ● 발표자: 넥슨코리아 권지용 ● 키워드: #LLM #NPC #AIAgent 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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