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[NDC22-프로그래밍] 리니지: 거울전쟁
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
리니지의 거울전쟁에서 플레이어처럼 전투하는 AI를 만들려 했지만, 캐릭터 조합과 상태가 복잡하고 장거리 이동·전략 판단까지 강화학습으로 해결하기 어려웠다. 이를 위해 목표 위치를 정하는 상위 정책과 전투를 담당하는 하위 정책을 분리하고, 경로 탐색에는 사전 계산한 거리 정보와 A*를, 이동에는 고수준 액션을 활용했다. 보상 조정과 액션 제한으로 기획 의도를 반영하는 한편, 프로토콜 버퍼 기반 코드 자동 생성과 프록시·윈도우 컨테이너를 도입해 업데이트와 대규모 시뮬레이션을 지원했다. 로그 분석 및 시각화 도구로 오류와 에이전트의 약점을 찾아 대응했으며, 복잡한 문제를 나누고 학습 시스템을 자동화하는 것이 라이브 서비스 운영에 중요하다는 점을 공유했다.
- 장거리 이동과 전투를 한 정책에 맡기기보다, 목표 위치를 정하는 상위 정책과 전투를 수행하는 하위 정책으로 나누면 학습 난도를 낮출 수 있다.
- 이동 경로 탐색처럼 강화학습에 적합하지 않은 문제는 사전 계산한 거리 정보와 A* 등 전통적인 AI 기법으로 처리할 수 있다.
- 기획 의도를 반영할 때 보상 조정과 액션 제한은 실용적이지만, 작은 보상 변경이 행동의 작은 변화로 이어지지 않을 수 있다.
- 대규모 시뮬레이션에서는 모델 배포 트래픽을 프록시로 줄이고, 윈도우 게임 서버를 컨테이너화해 학습 환경을 확장할 수 있다.
- 로그 분석과 시각화 도구를 함께 두면 학습·라이브 서비스의 이상 징후를 찾고, 에이전트의 약점과 문제 발생 경로를 파악하기 쉽다.
소개
● 설문조사: https://ko.surveymonkey.com/r/SVVMSNF ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 프로그래밍 ● 발표자: 엔씨소프트 한태경, 박현수 / NCSOFT Tea Kyung Han, Hyunsoo Park ● 권장 대상: AI Engineer ● 키워드: #포스트모템 #강화학습 #AI_라이브_서비스
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