AI Agent 아키텍처를 통한 역할 수행(Role-playing) 경험의 재구성: 기억 장부, 결정 카드, 자체 구축 패널 및 세계선 저장을
요약
AI Agent 아키텍처를 활용해 역할 수행(Role-playing)의 문맥 중복과 줄거리 통제 문제를 해결하는 새로운 방식을 제안합니다. Liyuan 시스템은 기억 장부와 결정 카드 등을 통해 문맥 효율을 최대 63% 개선하며 몰입감 있는 경험을 제공합니다.
핵심 포인트
- 기억 장부와 결정 카드를 통한 문맥(Context) 효율성 극대화
- 문맥 사용량을 53%~63% 절감하여 더 긴 줄거리 유지 가능
- 사용자 개입을 통한 결정 카드 기반의 줄거리 통제 기능
- 에이전트가 직접 생성하고 업데이트하는 동적 패널 시스템
AI Agent 아키텍처를 통해 역할 수행(Role-playing) 경험을 재구성하며, 기억 장부(Memory Ledger), 결정 카드(Decision Card), 자체 구축 패널(Self-built Panel) 및 세계선 저장(World-line Save)을 통해 전통적인 역할 수행에서 발생하는 문맥(Context) 중복, 줄거리 통제 불능, 단조로운 결말 문제를 해결합니다.
Liyuan(梨园)은 AI Agent 중심의 역할 수행 애플리케이션으로, harness 계층에서 과정적 콘텐츠를 직접 편집하여 매 라운드마다 문맥(Context)을 53%–63% 절감하며, 동일한 윈도우(Window) 크기에 두 배의 줄거리를 담을 수 있습니다.
핵심적인 줄거리 노드에서 agent는 동작을 멈추고 결정 카드(Decision Card)를 띄워 사용자가 방향을 결정하도록 합니다. 장비 창(Equipment Library), SVG 지도와 같은 패널은 agent가 직접 생성하며 줄거리에 따라 업데이트됩니다.
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