[LLM 로그라이크] 1. LLM과 로그라이크, 두 랜덤성의 만남

로그라이크(Roguelike)는 1980년대 초반에 등장한 Rogue라는 게임에서 시작된 장르로, 단순한 규칙과 ASCII 기반 그래픽으로도 깊은 몰입감을 제공했습니다. 이 장르가 지금까지 사랑받는 이유는 단순히 던전을 탐험하는 것이 아니라, 예측 불가능한 환경을 극복하는 과정에 재미가 있기 때문입니다.

핵심 특징을 조금 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

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랜덤성(Randomness)

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맵, 적, 아이템이 매번 무작위로 생성됩니다. 같은 던전 이름이라도 플레이마다 전혀 다른 구성을 경험하게 되죠. 이는 매번 새로운 긴장감과 학습 곡선을 제공합니다.

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퍼머데스(Permadeath)

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한 번의 실수가 곧 게임 오버로 이어집니다. 죽으면 모든 진행 상황을 잃고 다시 처음부터 시작해야 합니다. 이 긴장감은 매 순간의 선택을 신중하게 만들고, 실패조차도 학습의 일부로 남습니다.

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점진적 탐험(Progressive Exploration)

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플레이어는 어둠 속 던전을 조금씩 밝혀가며 불확실성을 극복합니다. 이는 단순한 전투뿐 아니라, 불확실한 세계를 이해하고 서서히 정복해가는 경험을 제공합니다.

결국 로그라이크의 본질은 “무작위성과 불확실성을 즐기는 구조”라고 할 수 있습니다.

LLM

LLM(Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 문장을 이해하고 생성하는 모델입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 모델들이 대표적이며, 이미 다양한 서비스와 제품에서 활용되고 있습니다.

LLM의 특징을 게임적 관점에서 보면 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

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맥락 기반 생성(Contextual Generation)

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단순한 키워드 매칭이 아니라 대화의 흐름(컨텍스트)을 파악해 이어지는 문장을 만들어냅니다.

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확률적 출력(Stochastic Output)

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동일한 질문에도 매번 조금씩 다른 답변이 나옵니다. 이는 LLM의 본질적인 랜덤성이며, 생성 파라미터(온도, 탑-k 등)를 조절해 다양성과 일관성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.

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개방적 상호작용(Open-ended Interaction)

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기존 게임의 대본(dialogue script)처럼 한정된 반응이 아니라, 끝없는 경우의 수를 만들어낼 수 있습니다.

즉, LLM은 언제나 동일하지 않은 결과를 내놓는 불확실성을 본질적으로 가지고 있으며, 이는 로그라이크가 추구하는 “매번 새로운 경험”과 정확히 맞닿아 있습니다.

로그라이크와 LLM의 접점

로그라이크와 LLM은 언뜻 보면 전혀 다른 기술적 맥락에 있지만, 깊게 들여다보면 공통된 핵심 원리를 공유합니다.

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랜덤 맵 생성  비결정적 텍스트 생성

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로그라이크는 무작위 맵과 아이템으로 매번 새로운 세계를 제공

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LLM은 동일한 입력에도 확률적 샘플링을 통해 서로 다른 이야기를 생성

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퍼머데스(Permadeath)  컨텍스트 리셋

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로그라이크에서 죽음은 다시 처음부터 시작을 의미

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LLM도 컨텍스트를 잃으면 기존 대화를 이어가지 못하고 새로운 상태에서 다시 응답을 시작

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매번 다른 경험  프롬프트와 샘플링 기반 서사

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로그라이크의 반복적 플레이가 매번 다른 여정을 보장

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LLM도 입력 프롬프트와 확률적 샘플링 조합에 따라 전혀 다른 이야기를 생성

즉, 두 시스템 모두 “불확실성을 통해 매번 새로운 서사를 창출한다”는 점에서 놀라운 유사성을 보여줍니다.

내가 만들고자 하는 게임의 기획

제가 구상하는 게임은 단순히 대화를 주고받는 AI 챗봇이 아니라, 로그라이크 장르의 긴장감과 LLM의 창의적 무작위성을 결합한 텍스트 기반 로그라이크 게임입니다.

구체적인 방향은 다음과 같습니다.

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텍스트 기반 플레이

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그래픽 대신 자연어를 통한 서사 전개. 모든 상황, NPC, 전투, 아이템이 텍스트로 묘사됩니다.

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LLM 생성 던전

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플레이할 때마다 완전히 새로운 던전과 기믹이 등장. 매 판이 다른 게임이 됩니다.

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플레이어 선택 반영

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플레이어의 입력은 단순한 명령이 아니라, 이야기 전개의 핵심 동력으로 작동합니다. 선택지는 곧 세계를 바꾸는 규칙이 됩니다.

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죽음과 반복

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캐릭터가 죽으면 끝. 하지만 그 순간 다시 새로운 이야기가 열리고, 이는 LLM이 만들어내는 무한한 변주와 연결됩니다.

마무리

이 프로젝트는 LLM의 확률적 창의성과 로그라이크의 구조적 랜덤성을 엮어 새로운 실험을 해보려는 시도입니다. 단순히 하나의 게임을 구현하는 것을 넘어, 과정 속에서 프롬프트 엔지니어링, 샘플링 전략, 컨텍스트 관리 같은 다양한 기법을 직접 적용해보고, 더 나아가 이를 에이전트 구조로 확장하는 가능성도 함께 탐색할 생각입니다.

다음 글에서는 이러한 기획을 바탕으로, 실제 게임이 어떤 흐름으로 진행될지 전체적인 시나리오를 구상하는 과정을 다뤄보겠습니다.