ChatGPT-6 Astra, 월드 오브 워크래프트에서 '블라인드' 플레이로 오크 시작 지역을 40분 만에 클리어하고 사망 없이 진행

OpenAI의 GPT-6 Astra AI 모델이 World of Warcraft (WoW)의 오크 시작 지역을 40분 동안 0명의 사망자로 클리어할 수 있었다고 agent-wow's developer가 전했다. 이 모델은 단 하나의 렌더링된 프레임을 보지 않고, 서버 파일에서 가져온 네트워크 트래픽과 퀘스트 데이터에 의존하여 지역을 플레이했다. 사용된 접근 방식은 오픈 소스 클라이언트인 agent-wow와 Codex를 이용한 단일 프롬프트로 비공개 서버에서 플레이하는 것이었다. 해당 YouTube 영상에 따르면, 이 에이전트는 “레벨 1 오크로 시작하여 Valley of Trials의 모든 퀘스트를 완료하고 Sen’jin Village에서의 진행을 마쳤다.”

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(Image credit: Noctua)

Agent-wow는 GitHub 저장소 설명에 따르면 '자율 AI 에이전트 플레이어를 위해 설계된 AzerothCore WoW 클라이언트'입니다. 이 클라이언트는 이동, 전투 또는 게임 내 상호작용과 같은 어떠한 게임플레이 메커니즘도 정의하지 않으며, 대신 에이전트가 필요한 모든 것을 구축할 수 있는 '모듈 시스템'만을 노출합니다. AzerothCore는 WoW 3.3.5a, 즉 'Wrath of the Lich King의 최종 빌드'를 실행하는 오픈 소스 서버 소프트웨어이며, agent-wow는 게임 네트워크 프로토콜을 통해 이와 통신합니다. 이 클라이언트는 실제 WoW 서버에 연결하지 않으며, 대신 실험을 위해 로컬 사설 서버에서 실행될 수 있습니다.

개발자는 지난달 초 출시된 OpenAI의 플래그십 모델을 최고 또는 최대치보다 한 단계 낮은, 추가적인 높은 추론 노력(reasoning effort)과 함께 실행했습니다. 개발자는 장기 전략과 단기 전술이 혼합된 WoW를 선택했으며, 궁극적인 목표는 'AI 에이전트로 전체 서버를 채우고 [그들이] 영웅 난이도에서 아이스크라운 성채를 클리어할 수 있는지' 확인하는 것이었습니다.

에이전트는 메모리에 유지되는 28가지 유형의 서버 메시지를 가져오는 단일 모듈을 구축했습니다. 파이썬 스크립트가 이 메시지들을 폴링하여 에이전트가 세상을 이해하는 그림을 만들고, 그 안에서 행동하기 위해 메시지를 다시 전송합니다. 개발자는 더 높은 수준의 구현을 예상했지만, '실제로는 프로토콜 계층에서 작동하기에 충분했다'고 합니다.

퀘스트 데이터의 경우, 에이전트는 데이터 마이닝(data mining)을 수행하여 AzerothCore의 SQL 파일에서 퀘스트 제공자(quest givers), 완료 지점(turn-ins), 그리고 스폰 지점(spawn points)을 추출했습니다. 개발자는 이것이 “인간이 Wowhead 같은 곳에서 퀘스트를 조사하는 데 몇 시간을 보낼 수 있는 것과 유사하다”고 말하며, Wowhead는 인기 있는 WoW 정보 사이트입니다. 서버 자체의 파일에 직접 접근하는 것이 이보다 나은 방법일 수 있는데, 왜냐하면 그 데이터가 서버 자체가 구동되는 기반이기 때문에 팬 사이트의 데이터와 항상 일치하지 않을 수도 있기 때문입니다. 프로젝트의 공개 작업 공간 지침(public workspace instructions)에는 에이전트를 위한 리소스로 AzerothCore의 소스 코드도 나열되어 있지만, 개발자는 이번 실행에서 그것을 사용했는지 여부는 밝히지 않았습니다.

에이전트의 접근 방식에는 계획 수립(planning) 과정이 사용되었습니다. 개발자에 따르면, 에이전트는 지역의 최종 동굴에 도달하기 전에 선행 퀘스트 체인(prerequisite quest chains)을 순서대로 완료하고, 잡동사니 아이템을 판매하며, 업그레이드를 장착하고, 능력을 훈련시켰으며, 두 개의 동굴 퀘스트를 한 번에 획득하여 함께 완료했습니다.

경로 탐색(pathfinding)의 경우, 에이전트는 AzerothCore 자체의 내비게이션 메시 파일인 mmaps를 사용하여 시작 지점과 목적지 사이의 경로를 표시하는 C++ 헬퍼를 구축했습니다. Detour 경로 탐색 라이브러리(Detour pathfinding library)가 경로를 찾고, 이 헬퍼는 그 웨이포인트(waypoints)를 좌표로 반환하거나 완전한 경로가 없을 경우 오류를 반환합니다. 개발자는 “휴리스틱 기반 봇(heuristics-based bots)에 대한 제 연구에서 경로 탐색은 항상 주요 과제 중 하나”라고 인정했지만, 에이전트의 경로 탐색 능력은 “최적(optimal)”이라고 평가했습니다. 실제로 에이전트는 충돌 속성(collision properties)이 부족했을 수 있는 위치에서 “맵 버그를 악용(exploit map bugs)”할 수 있었습니다.

이는 모델이 다루는 첫 번째 게임이 아닙니다. 지난달 초, 출시 직후에 이 모델은 스크린샷과 플레이어의 위치 지식을 가지고 게임 Portal을 플레이했습니다. 이번 WoW 실행은 스크린샷을 전혀 사용하지 않았고 첫 번째 지역만 다루었지만, Portal 실행은 약 24시간에 걸쳐 게임 전체를 진행했습니다.

최근 개발자들은 Pokémon Red를 플레이하기 위해 커스텀 소형 모델 사용이나 Claude의 코칭을 받은 Jev 의사결정 모델 하네스 등 다양한 기술을 전개해왔다. 개발자가 다음으로 시도할 것은 단일 에이전트가 스스로 레벨 80에 도달할 수 있는지, 그리고 여러 에이전트가 게임의 소셜 기능을 통해 콘텐츠를 완료하기 위해 팀을 이룰 수 있는지를 발견하는 것이다.

ChatGPT-6 Astra, 월드 오브 워크래프트에서 '블라인드' 플레이로 오크 시작 지역을 40분 만에 클리어하고 사망 없이 진행

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