AI 에이전트만으로 게임을 제작해 본 경험: 속도보다 '실수 발견 능력'이 전부였다
요약
AI 에이전트를 활용하여 라이프 시뮬레이션 게임 'Alt-Life' 제작 과정을 공유합니다. 이 글은 기술적 구현보다는 AI 에이전트 개발 과정에서 실제로 효과적이었던 검증 및 디버깅 노하우에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 결과물을 단순히 받아들이기보다 직접 조작하고 육안으로 확인하는 '검증 프로세스'의 중요성을 강조합니다.
핵심 포인트
- AI 에이전트 개발 시, 빌드 성공 여부보다 실제 사용자가 끝까지 조작해보는 검증 과정이 핵심이다.
- 생성된 콘텐츠(이미지/영상)는 반드시 일부를 추출하여 육안으로 확인해야 한다.
- 파일 업데이트 시간 등을 통해 실제로 재생성되었는지 꼼꼼히 확인하는 것이 중요하다.
- AI 에이전트 결과물은 '검증 프로세스'의 해상도를 높일수록 품질을 결정한다.
얼마 전, AI 에이전트에게 '인생 시뮬레이션 게임을 만들어 달라'고 요청했습니다. 데모가 아니라 실제로 스마트폰에서 끝까지 플레이할 수 있는 것이 조건입니다.
일러스트레이터도 작곡가도 QA 팀원도 없습니다. 제가 요구사항을 전달했고, AI 에이전트가 설계부터 구현, 일러스트 발주, 음향 설계, 그리고 자신의 실수를 발견하는 단계까지 수행했습니다.
완성된 것이 바로 Alt-Life(26세부터 45세까지의 선택과 우연으로 살아가는 라이프 시뮬레이션 게임)입니다.
이 글에서는 기술적인 기교보다는 'AI 에이전트 개발에서 실제로 효과적이었던 것'을, 실제 발생했던 구체적인 사고 사례를 바탕으로 이야기합니다.
- Next.js 15 (App Router) / React 19 / Tailwind / Framer Motion
- 게임 로직은 순수 함수 엔진(
createGame → crossroads → travel → arriveEvent → applyChoice) + 시드 고정 RNG - 결과 판정은 z-score 정규화('평균에서 얼마나 벗어났는지'로 타입을 결정. 단순한 임계값으로는 결과가 편향될 수 있음) - 정적 내보내기(`output:
AI 에이전트에게 개발을 맡길 때 효과적이었던 점은 다음과 같습니다:
'빌드가 통과했는지'가 아니라 '실제로 끝까지 조작해 보게 하는 것'을 확인시키는 것-
생성물(영상/이미지)은 반드시 일부를 추출하여 육안으로 확인하는 것 (사양대로일 것이라 해도, 프레임을 볼 때까지는 믿지 않는다)
- 파일의 업데이트 시간을 보고 정말로 재생성되었는지 확인하는 것 (캐시나 덮어쓰기 실패는 조용히 일어난다)
'AI 에이전트가 만든'이라는 수식어가 붙은 제품일수록, 검증 프로세스를 인간이 너무 쉽게 믿게 되는 경향이 있습니다. 실제로 검증의 해상도를 높일수록, 이런 사고들이 연이어 발견되었습니다. 빠르게 만들 수 있는 것보다, 실수를 찾아낼 수 있는 메커니즘이 최종적인 결과물의 품질을 결정하는 것 같았습니다.
게임 자체는 여기서 3분 만에 플레이할 수 있습니다. 괜찮으시면 한번 사용해 보세요.
주식회사 코호마다 대표 타카마츠 나오야. AI 에이전트에게 실제 회사 업무(개발/영업/SNS 운영)를 맡기는 실험을 계속 진행 중입니다.
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