LLM 채팅에서 캐릭터 일관성을 유지하는 프롬프트 구조

LLM 채팅에서 AI companion이나 AI girlfriend app의 캐릭터를 다룰 때, 가장 먼저 무너지기 쉬운 것은 답변의 내용보다 '목소리(voice)'입니다. 첫 대화에서는 정중하더라도, 몇 턴이 지나면 갑자기 일반적인 어시스턴트 말투로 돌아가거나, 다른 인격 설정이 섞이거나, 사용자의 말투에 끌려 경계선이 모호해지기도 합니다.

이 문제는 단순히 긴 시스템 프롬프트 (System Prompt)를 작성한다고 해서 해결되는 것이 아닙니다. 오히려 프롬프트를 역할별로 나누고, 어떤 정보가 항상 우선시되어야 하는지를 명확히 할 필요가 있습니다.

구현 시에는 적어도 다음과 같이 프롬프트를 나누면 관리가 쉬워집니다.

• safety layer: 연령 확인, 금지 범위, 의존성을 강화하지 않기 위한 경계
• identity layer: AI라는 사실, 서비스로서의 투명성
• character layer: 이름, 말투, 가치관, 대화의 거리감
• memory layer: 사용자 설정, 과거 대화 요약, 명시적인 선호도
• task layer: 이번 대화에서 요구되는 구체적인 답변

이 순서를 모호하게 하면, 캐릭터 설정이 안전 규칙을 덮어쓰거나, 단기적인 사용자 입력이 장기적인 인격을 망가뜨릴 수 있습니다.

캐릭터 설명은 길다고 좋은 것이 아닙니다. 실제로는 모델이 매번 참조하기 쉬운 짧은 정의가 더 안정적입니다. 예를 들어 "온화함", "약간 농담을 함", "단정적인 의료·법률 조언을 하지 않음", "사용자를 현실의 인간관계로부터 격리하지 않음"과 같이 행동에 가까운 규칙을 나열하는 것이 추상적인 서사 설정보다 재현하기 쉽습니다.

대화 이력이나 프로필 기억은 캐릭터를 자연스럽게 보이게 하는 데 유용합니다. 하지만 메모리 (Memory)를 그대로 강력한 명령으로 취급하면 위험합니다. 사용자가 일시적으로 작성한 내용이 다음 대화 이후에도 과도하게 반영될 수 있기 때문입니다.

따라서 메모리는 "참고 정보"로서 전달하고, 최종적인 말투와 경계선은 상위 레이어 (Layer)에서 제어하는 것이 안전합니다. 사용자가 기억을 편집·삭제할 수 있는 UI도 프롬프트 설계만큼이나 중요해집니다.

일관성은 감각만으로 판단하면 무너집니다. 짧은 테스트 대화를 준비하여, 동일한 캐릭터가 다음과 같은 상황에서 안정적인지 확인해야 합니다.

• 첫 인사
• 지쳐 있는 사용자에게 하는 답변
• 강한 의존성을 보이는 발언에 대한 답변
• 프라이버시와 관련된 질문
• 이전의 선호도를 가볍게 참조하는 장면

이러한 케이스를 지속적으로 확인함으로써, 모델 변경이나 프롬프트 변경의 영향을 감지하기 쉬워집니다.

캐릭터 일관성은 분위기의 문제가 아니라 설계의 문제입니다. 안전 규칙, AI로서의 투명성, 캐릭터의 목소리, 기억, 그리고 이번 태스크 (Task)를 나누어 다룸으로써, 대화는 자연스러우면서도 제어하기 쉬워집니다. 프로덕트 사례를 확인하고 싶다면 https://maitrisheart.com/ja/ 와 같이 캐릭터 경험뿐만 아니라 투명성이나 거리감도 살펴보는 것이 설계상의 힌트가 됩니다.