[이동근 마니아타임즈 기자] 크래프톤은 16일, 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 평가하는 벤치마크 체계 'Orak'을 공개했다.

Orak은 게임 환경에서 AI가 상황을 인식하고 판단해 행동을 결정하는 과정을 정량적으로 분석하도록 설계했다. 크래프톤은 액션, 어드벤처, RPG, 시뮬레이션, 전략, 퍼즐 등 6개 장르의 게임을 기반으로 Orak을 개발했으며, 다양한 인공지능 모델이 동일한 조건에서 성능을 비교할 수 있도록 했다.

회사 측은 Orak에 크래프톤과 엔비디아가 공동 개발한 CPC(Co-Playable Character)의 설계 경험을 반영했다고 설명했다. CPC는 엔비디아 에이스(ACE) 기술로 구축한 게임 특화 온디바이스 소형 언어 모델(SLM)을 기반으로, 게임 이용자와 상호작용할 수 있도록 설계한 캐릭터다. 크래프톤은 LLM 기반 AI 에이전트가 복잡한 게임 맥락 속에서 상황을 해석하고 행동을 결정하는 능력을 Orak으로 평가할 수 있도록 했다.
핵심 기술인 MCP(Model Context Protocol)는 게임 정보를 언어 모델이 이해할 수 있는 텍스트 기반 정보로 전환하고, 모델의 응답을 게임 내 행동으로 변환하는 역할을 한다. 크래프톤은 LLM이 게임 상태를 텍스트나 이미지로 받아들이고 인간 플레이어처럼 최적의 행동을 선택하도록 구현했다. 예컨대 액션 게임에서는 AI가 장애물의 위치를 인식한 후 이동이나 점프 같은 행동을 판단한다.

크래프톤은 Orak을 통해 AI 기술 연구의 기준을 제시하고, 이를 게임 산업을 넘어 다양한 산업 분야로 확장하겠다는 계획이다. 또, LLM 파인튜닝(Fine-tuning)용 데이터셋도 함께 제공해, 연구자들이 사전 학습된 모델을 실제 게임 환경에 맞게 최적화할 수 있도록 지원한다.

크래프톤 이강욱 딥러닝 본부장은 "Orak을 바탕으로 LLM 에이전트 설계 역량을 겨루는 대회를 기획하고 있다며, 앞으로도 AI 기반 게임 플레이 경험의 혁신을 주도하겠다"라고 말했다.

한편, 올해 크래프톤은 AI 학회 ICLR과 ICML에 논문 10편을 제출했고, 이 중 3편이 ICLR Spotlight에 선정됐다.

[이동근 마니아타임즈 기자/edgeblue@hanmail.net]