오락은 게임 환경에서 AI의 상황 인식과 판단, 행동 결정 과정 등에 대한 정량 분석이 가능한 평가 체계다. 액션, 어드벤처, 역할수행게임(RPG), 시뮬레이션, 전략, 퍼즐 등 총 6개 장르의 대중적 게임을 기반으로 설계됐다.
여기엔 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 CPC(공동 플레이가 가능한 캐릭터)로 축적한 AI 설계 경험이 반영됐다.
이를 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트의 복잡한 게임 맥락 속 상황 해석과 결정 능력을 평가한다.
크래프톤 측은 “(오락을 통해) CPC를 포함한 AI 에이전트의 게임 능력을 반복 검증할 수 있다”며 “이는 AI와 함께 하는 새로운 게임 경험 혁신을 가속화 할 것”이라고 기대했다.
핵심 기술로는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)가 있다. MCP는 게임 정보를 언어 모델이 이해할 수 있는 문서 기반 정보로 전달한다. 이후 모델 응답을 게임에 적용 가능한 행동으로 변환하는 역할을 한다. 이를 통해 LLM은 실제 게임 이용자처럼 작동해, 게임 상태를 문서나 시각물로 받아들여 최적의 행동을 할 수 있다. 예컨대 액션 게임에서는 장애물 위치를 인식한 뒤 이동, 점프와 같은 판단을 수행하게 된다.
크래프톤은 오락을 통해 AI 기술 연구의 새로운 기준을 제시하고, 향후 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야로 연구를 확장할 계획이다. LLM 파인튜닝(추가 학습)용 데이터도 함께 제공한다. 연구자들은 이를 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 적용하고 최적화할 수 있다.
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