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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Telnyx AI Inference를 활용하여 Python과 Flask로 텍스트 기반의 '선택형 어드벤처 게임'을 만드는 방법을 소개합니다. LLM이 게임 마스터 역할을 수행하며 장면 생성과 상태 관리를 지원하는 구조를 구현합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기대부분의 LLM (Large Language Model) 데모는 하나의 프롬프트와 하나의 답변으로 이루어집니다.
이 데모는 조금 더 재미있습니다. 바로 텍스트 기반의 '당신의 선택에 따라 진행되는(choose-your-own-adventure)' 게임입니다.
플레이어는 장르를 선택하고, 캐릭터 이름을 정하고, 생성된 장면을 읽은 뒤, 옵션 1, 2 또는 3 중 하나를 선택합니다. Telnyx AI Inference가 다음 장면을 생성하는 동안 앱은 게임 상태를 추적합니다.
코드: https://github.com/team-telnyx/telnyx-code-examples/tree/main/adventure-game-python
Flask API는 다음을 노출합니다:
POST /game/start
POST /game/<id>/choose
GET /game/<id>
...
각 게임은 다음 항목을 추적합니다:
상태는 다음과 같을 수 있습니다:
ongoing (진행 중)
won (승리)
lost (패배)
...
앱은 다음을 호출합니다:
POST /v2/ai/chat/completions
기본 모델:
AI_MODEL=moonshotai/Kimi-K2.6
시스템 프롬프트는 모델에게 게임 마스터 (game master) 역할을 수행하고 JSON만 반환하도록 요청합니다:
{
"scene": "장면 설명",
"choices": ["선택지 1", "선택지 2", "선택지 3"],
...
이러한 구조가 이 예제를 유용하게 만듭니다. 모델이 장면을 작성하지만, 앱은 여전히 결과를 파싱하고, 상태를 저장하며, 선택지를 검증하고, 게임을 계속할지 여부를 결정할 수 있습니다.
저장소를 클론(Clone)하세요:
git clone https://github.com/team-telnyx/telnyx-code-examples.git
cd telnyx-code-examples/adventure-game-python
.env 파일을 생성하세요:
cp .env.example .env
Telnyx API 키를 추가하세요:
TELNYX_API_KEY=your_telnyx_api_key
AI_MODEL=moonshotai/Kimi-K2.6
HOST=127.0.0.1
...
설치 및 시작:
pip install -r requirements.txt
python app.py
상태 확인 (Health check):
curl http://localhost:5000/health
판타지 어드벤처 시작:
curl -X POST http://localhost:5000/game/start \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
...
다음 행동을 선택하세요:
curl -X POST http://localhost:5000/game/game-<id>/choose \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"choice":1}' | python3 -m json.tool
다른 장르 시도하기:
curl -X POST http://localhost:5000/game/start \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"genre":"cyberpunk","player_name":"Void"}'
사용 가능한 장르:
fantasy (판타지)sci-fi (공상과학)mystery (미스터리)horror (공포)cyberpunk (사이버펑크)post-apocalyptic (포스트 아포칼립스)이 게임은 유희적이지만, 애플리케이션 패턴은 실용적입니다.
이 패턴은 다음과 같은 방법을 보여줍니다:
동일한 패턴을 훈련 시뮬레이션, 지원 흐름 (support flows), 온보딩 튜토리얼 (onboarding tutorials), 가이드형 문제 해결 (guided troubleshooting) 또는 대화형 학습 도구에 적용할 수 있습니다.
모델은 창의적인 생성 (generation)을 담당합니다. 여러분의 애플리케이션은 규칙을 소유합니다.
코드: https://github.com/team-telnyx/telnyx-code-examples/tree/main/adventure-game-python
Telnyx AI 기술 및 툴킷 (toolkits): https://github.com/team-telnyx/ai
Telnyx AI 추론 (Inference) 문서: https://developers.telnyx.com/docs/inference
Chat Completions API: https://developers.telnyx.com/api/inference/chat-completions
Telnyx 포털 (Portal): https://portal.telnyx.com/