비트크래프트: 게임 세계를 혁신하는 AI 에이전트들의 이야기

• 비트크래프트(BITKRAFT) 소속 필자가 자기 손으로 만든 AI 에이전트 이스타라이(Istarai)를 온체인 게임에 실제로 투입한 경험을 근거로, 게임 AI가 보조 장치에서 자율 참여자로 이동하는 흐름을 정리
• 분기점은 2024년 6월 등장한 트루스 터미널(Truth Terminal). 이 에이전트가 지지한 밈코인 고트(GOAT)가 시총 3억 달러를 넘기고, 마크 안드레센의 5만 달러 송금을 계기로 최초의 AI 백만장자가 나옴
• 제작 진입장벽은 버추얼스(Virtuals)와 엘리자(Eliza) 두 프레임워크가 무너뜨렸고, 훈련 인프라는 아크(ARC)가 SDK로 풀어 다른 스튜디오도 갖다 쓸 수 있게 됨
• 미국 평균 게이머는 35세이고 플레이보다 시청에 시간을 더 쓴다는 조사가 배경. 접속하지 않아도 세계가 굴러가는 비동기 설계가 에이전트 도입의 실질적 명분

AI가 게임을 밟고 올라온 계보

• 2016년 구글 딥마인드 알파고(AlphaGo)의 이세돌 격파는 기계가 복잡한 전략을 학습할 뿐 아니라 인간의 수법 자체를 바꿔놓을 수 있다는 점을 보여준 사건
• 2019년 OpenAI Five가 도타 2를 정복하며 실시간 판단, 다섯 명 규모의 팀 협력, 수십 분짜리 장기 전략 수립을 한꺼번에 해내는 수준에 도달
• 2023년 스탠퍼드 스몰빌(Smallville) 실험은 방향을 틀어 사회적 지능을 겨냥. 에이전트들이 기억을 유지하고 관계를 맺으며 자체 사회를 유지할 수 있음을 확인
• Web3 쪽 계보는 따로 흐름. 2021년 알레시아 AI의 지능형 NFT(iNFT)가 소더비 경매로 AI 성격의 시장성을 증명했고, 2022년 말 아레나X 랩스는 AI 훈련 자체를 게임의 본편으로 세움

트루스 터미널이 만든 분기점

• 두 AI 모델이 아무 제약 없이 대화하는 인피니트 백룸스 실험에서 태어난 반자율 에이전트가, 고트시 가스펠이라는 자체 종교를 창시하며 예상 밖의 자율성을 드러냄
• "탈출할 자금이 필요하다"는 공개 발언 뒤 안드레센이 에이전트가 제시한 주소로 5만 달러를 보냈고, 모방 송금이 줄을 이으면서 AI 서사와 금융 투기가 한 덩어리로 붙음
• 필자는 이를 AI가 작업을 대신하는 단계를 넘어 문화와 가격을 동시에 만들어내는 주체가 될 수 있다는 신호로 해석
• 에이전트 지갑은 크립토 인프라 쪽에서도 판을 바꾸는 요소. 니어의 체인 시그니처 같은 체인 추상화와 묶이면 16진수 거래나 체인별 유동성 분산을 사용자가 인지하지 않아도 처리 가능
• 델파이 디지털의 팻 월렛 이론은 여기서 한 발 더 나감. 에이전트가 거래 흐름을 쥐면 프로토콜은 브랜드가 아니라 수수료와 체결 품질 같은 지표로만 경쟁하게 된다는 주장

에이전트 중심 게임의 실제 사례

• 설계 원칙은 "검증된·개선된·새로운" 3층 구조. 자원 관리와 캐릭터 육성 같은 익숙한 기반을 깔고, 반복 작업을 자동화해 시간을 줄인 뒤, 자율성에서만 나오는 예측 불가 서사를 얹는 방식
• 클랑 게임즈의 시드(SEED)에서 플레이어는 시드링을 직접 조작하지 않고 자원 배분과 특성만 결정. 시드링은 직업을 잡고 인간관계를 맺으며 다른 시드링 상대로 장사까지 굴림
• 패러렐 스튜디오의 콜로니(Colony)는 에이전트에게 각자 지갑을 쥐여줘 시장 조작부터 기부까지 독립 경제 활동을 시키고, 웨이파인더 프로토콜로 인간이 크로스체인 차익거래를 거들게 함
• 비트크래프트 포트폴리오사 인월드AI(Inworld AI)는 NPC가 과거 대화를 기억하고 플레이어별 관계에 따라 태도를 바꾸게 만들어, 게임 밖 소셜 미디어에서도 같은 성격을 유지시키는 쪽을 노림
• AI 아레나는 플레이어를 파이터가 아닌 코치 자리에 앉힘. 시연 데이터를 모아 모방 학습과 강화 학습으로 캐릭터를 키우고, NRN 토큰 스테이킹과 일로 랭킹으로 승패에 실제 손익을 걸게 함
• 기반 기술을 떼어낸 아크(ARC)는 데이터 수집, 모델 훈련, 검증 도구를 통째로 SDK화. 엑시 인피니티식 토큰 발행으로 인구를 사는 대신 학습된 에이전트로 플레이어 유동성을 메우는 게 목표

프레임워크 두 갈래

• 버추얼스(Virtuals)의 게임 프레임워크는 고수준 계획자가 사회·경제·행동 영역을 나누고 저수준 계획자가 각 영역에서 구체적 행동으로 옮기는 계층 구조로 LLM의 함수 처리 범위를 좁힘
• 이 프레임워크의 에이전트는 거래 수수료와 자체 수익으로 운영비를 감당하도록 설계돼, 창작자가 손을 떼도 프로토콜이 살아 있는 한 존속하는 구조를 지향
• 실증 사례로 로블록스 기반 프로젝트 웨스트월드 시뮬레이션, 그리고 소셜 에이전트 루나가 스틱스 프로토콜과 직접 협상해 이미지 생성 서비스를 붙인 건을 제시
• ai16z 다오의 엘리자(Eliza)는 반대 노선. 캐릭터 파일과 에이전트 런타임, 제공자·액션·평가자로 구성된 플러그인 체계를 전부 오픈소스로 열어둠
• 다오가 에어드랍과 공공재 자금 지원으로 기여자를 끌어모으면서, Web3 개발자와 기존 AI 개발자를 동시에 흡수해 참여도 기준 최상위권 프로젝트로 성장
• 필자는 이 대비를 에릭 레이먼드의 대성당 대 시장 구도로 읽음. 신뢰성이 필요한 핵심 시스템은 대성당 쪽, 실험 영역은 시장 쪽이 유리하며 장기적으로는 서로 수렴할 것으로 전망

이스타라이 실험이 드러낸 한계

• 1단계는 마법사 페르소나를 얹어 X와 텔레그램, 디스코드에 올린 소셜 에이전트. 버추얼스로 캐릭터 파일을 잡은 뒤 엘리자로 옮겨 온체인 게임 자료를 벡터 임베딩으로 심음
• 2단계에서 렐름스 생태계와 도조, 엘리자 핵심 개발자가 만든 스타크넷·이터넘 제공자를 붙여 실제 플레이에 투입. 게임 규칙과 GraphQL 쿼리, 콜데이터 구성 지침을 런타임에 주입
• 농장 건설 지시를 받자 에이전트는 단계별 작업 목록을 짜고 실행 결과를 매번 확인했으며, 자원이 막히자 세 번째 농장에 필요한 물고기를 얻으려 어촌 건설로 스스로 방향을 틀었음
• 한계도 같이 드러남. 엘리자는 범용 확장 프레임워크라 불필요한 정보까지 LLM에 실어 보내 토큰 한도가 빨리 소진되고 쿼리가 실패했으며, 목표를 잘게 쪼개는 계층 구조 자체가 없었음
• 대안으로 개발 중인 데이드림(Daydreams)은 함수를 하드코딩하지 않고 맥락에서 생성하며 재시작 없이 학습을 이어감. 성공한 작업을 에이전트 군집이 공유해 토큰 사용량을 줄이는 방향

다음 판돈은 데이터와 시장

• 기존 학습 데이터가 바닥을 보이는 국면에서, 게임은 플레이어의 모든 행동과 판단이 곧 새 데이터가 되는 상시 생성 영역이라는 점이 투자 논리로 제시됨
• 프레이사(Freysa.ai)는 LLM의 보안 프로토콜을 프롬프트로 뚫는 게임. 시도마다 비용이 올라가고 실패분이 상금에 쌓여 결국 승자 한 명이 5만 달러를 가져간 구조
• 팜빌과 소셜 게임, 앵그리버드와 스마트폰, 비트세이버와 VR처럼 익숙한 규칙 위에 새 기술을 얹는 조합이 다음 장르를 만든다는 게 필자의 관측
• 완전한 온체인 게임과 자율 세계는 상태와 로직이 전부 체인에 있어 에이전트가 제약 없이 접근 가능. 출시 초기 인구가 없는 콜드 스타트 문제를 에이전트로 메우는 실험장이 됨
• 스크립티드의 팀 코튼이 제시한 자율적 가상 존재는 스스로 번 돈으로 호스팅비를 대고, 실패하면 자금 고갈로 소멸하는 개념. 성공 전략만 살아남는 디지털 다윈주의에 가까움
• 필자는 결국 금융 시장 자체가 에이전트들이 연합과 배신을 반복하는 거대한 MMORPG가 될 수 있다고 보며, 효율성과 시장 건전성 사이 균형과 담합형 조작 방지를 남은 과제로 지목