게임 개발에서 AI를 제대로 쓰는 법

핵심 요약

• 저자는 LLM이 웹 개발에는 뛰어나지만 게임 개발에는 약한 이유를 분석했다. 게임은 코드뿐 아니라 그래픽, 게임플레이, 물리 등 코드로 표현되지 않는 요소가 많아서 LLM이 이해하기 어렵기 때문이다.
• LLM과의 상호작용은 시스템 프롬프트, 어시스턴트 프롬프트, 사용자 프롬프트로 구성되며, 대화가 이어질수록 이전 메시지들이 계속 재제출되면서 컨텍스트가 쌓인다.
• 컨텍스트 오염(context pollution)을 줄이고 게임을 AI가 이해할 수 있게 만드는 '하네스(harness)' 개념을 도입해야 한다. 하네스는 AI 에이전트가 특정 작업을 더 잘 수행하도록 설계된 패턴과 도구의 집합이다.
• 게임을 AI에 투명하게 만들기 위해 먼저 고정된 시드값으로 난수를 생성해야 하며, 특정 게임 상태를 정확히 재현할 수 있어야 한다.
• 스크린샷을 찍되, AI가 변화를 정확히 인식하도록 odiff 같은 이미지 diffing 도구를 사용해 변경 전후 사진의 정확한 차이를 수치화해서 제공해야 한다.
• 게임의 모든 객체를 단일 'Thing' 타입으로 통일하고 enum 값으로 구분하는 '씬 드리븐 아키텍처'를 도입하면 AI가 코드 구조를 쉽게 이해할 수 있다.
• 저장/로드를 게임 초반부터 설계하면 게임 상태를 쉽게 직렬화/역직렬화할 수 있고, AI가 특정 상태로 빠르게 이동해서 테스트할 수 있다.
• 커맨드 패턴을 사용해 게임 상태 변화를 직렬화된 객체로 캡처하면, AI가 텍스트 명령만으로(컴파일 없이) 게임 상태를 조작할 수 있다.
• AI가 게임 상태에 빠르게 접근하고 컴파일 없이 변경을 테스트할수록 agentic 루프가 더 빠르게 움직일 수 있다.