ML Realtime

게임 AI/ML 런타임 도입 판단

모델을 붙이는 것보다 Behavior Tree, EQS, 규칙 기반 AI로 부족한 지점과 런타임 추론 비용, 플레이어 경험 개선이 명확한지가 더 중요하다.

ML 도입 판단

AI 처리 흐름

문제 정의

Behavior Tree, StateTree, EQS로 충분한 문제인지 학습 기반 접근이 필요한지 먼저 판단한다.

학습/입력 데이터

리플레이, 플레이 로그, perception 입력이 실제 게임 상황을 대표해야 한다.

추론 비용

game thread, async task, inference server 중 어디서 실행할지 플랫폼별로 확인한다.

경험

예측 정확도보다 플레이어가 더 재미있고 공정하게 느끼는지가 핵심이다.

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AI 기준

머신러닝은 만능 AI 버튼이 아니라, 데이터와 비용을 감수할 만큼 플레이 경험을 개선할 때 도입할 가치가 있다.