LLM 기반 게임 AI 평가…6개 장르 게임 기반 설계
엔비디아와 공동 개발한 CPC 노하우 이식
MCP 활용…AI, 게임 정보 텍스트·이미지로 인식
엔비디아와 공동 개발한 CPC 노하우 이식
MCP 활용…AI, 게임 정보 텍스트·이미지로 인식
Orak은 '오락'에서 착안한 이름으로 게임 환경에서 AI의 상황 인식과 판단, 행동 결정 과정을 정량적으로 분석할 수 있는 평가 체계다. 액션, 어드벤처, RPG, 시뮬레이션, 전략, 퍼즐 등 총 6개 장르의 대중적인 게임을 기반으로 설계됐다.
크래프톤은 엔비디아와 공동 개발한 게임 이용자와 상호작용할 수 있는 새로운 개념의 캐릭터인 'CPC'를 설계한 경험을 녹여냈다. 이 벤치마크는 LLM 기반 AI 에이전트가 복잡한 게임 맥락을 해석하고 결정하는 능력을 평가한다. Orak을 통해 CPC를 포함한 AI 에이전트의 능력을 반복 검증할 수 있어 새로운 게임 경험의 혁신을 가속화할 것으로 기대된다.
이번 벤치마크의 핵심 기술은 모델문맥프로토콜(MCP)이다. MCP는 게임 정보를 언어 모델이 이해할 수 있는 텍스트 기반 정보로 전달하고 모델의 응답을 게임에 적용 가능한 행동으로 변환한다.
이를 통해 LLM은 게임 플레이어처럼 행동하고 게임의 상태를 텍스트나 이미지로 인식해 최적의 행동을 선택할 수 있다. 액션 게임에서는 장애물의 위치를 인식한 뒤 이동이나 점프와 같은 판단을 수행하게 된다.
크래프톤은 Orak을 통해 AI 기술 연구의 새로운 기준을 제시하고, 향후 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야로 연구를 확장할 예정이다. 또한 LLM 파인튜닝용 데이터셋도 제공한다. 연구자들은 이를 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 적용하고 최적화할 수 있다.
이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 "Orak은 크래프톤의 선행 연구와 노하우가 집약된 게임 특화형 LLM 벤치마크로 이를 기반으로 향후 LLM 에이전트 설계 역량을 겨루는 대회도 기획 중"이라며 "앞으로도 게임 분야에 최적화된 LLM 기술을 지속적으로 고도화해 AI를 통한 게임 플레이 경험의 혁신을 주도해 나가겠다"고 밝혔다. 김영욱기자 wook95@dt.co.kr
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