크래프톤(대표 김창한)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)을 기반으로 한 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 평가할 수 있는 벤치마크 Orak을 공개했다.
Orak은 오락에서 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.
이 체계에는 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 CPC(Co-Playable Character) 를 통해 축적한 AI 설계 경험이 반영됐다. 이를 바탕으로 LLM 기반 AI 에이전트가 복잡한 게임 맥락 속에서 상황을 해석하고 결정하는 능력을 평가한다. Orak을 통해 CPC를 포함한 AI 에이전트의 게임 능력을 반복적으로 검증할 수 있어, AI와 함께 플레이하는 새로운 게임 경험의 혁신을 가속화할 것으로 기대된다.
핵심 기술로는 MCP(Model Context Protocol)가 있다. MCP는 게임 정보를 언어 모델이 이해할 수 있는 텍스트 기반의 정보로 전달하고, 모델의 응답을 게임에 적용 가능한 행동으로 변환하는 역할을 한다. 이를 통해 LLM은 게임 플레이어처럼 작동해, 게임의 상태를 텍스트나 이미지로 받아들여 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, LLM파인튜닝(Fine-tuning)용 데이터셋도 함께 제공한다. 연구자들은 이를 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 적용하고 최적화할 수 있다.
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