로블록스 AI 어시스턴트, 게임 기획·제작·테스트 에이전트 도입
로블록스가 게임 개발의 전 과정을 돕는 '플래닝 모드'와 새로운 AI 생성 도구들을 도입했습니다. 이를 통해 개발자는 단순 프롬프트 입력을 넘어, AI와 협업하여 구체적인 액션 플랜을 세우고 3D 에셋을 제작 및 테스트할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 창작자의 아이디어가 게임으로 구현되는 속도와 완성도를 대폭 높일 수 있어 실무 게임 개발자들에게 매우 유용한 업데이트입니다.
로블록스는 자사 플랫폼에서 개발자들이 게임을 기획, 제작 및 테스트할 수 있도록 돕는 새로운 에이전트(Agentic) 기능을 도입한다고 테크크런치(TechCrunch)에 단독으로 밝혔다.
로블록스는 게임 개발을 위한 자연어 AI 도구인 '로블록스 어시스턴트(Roblox Assistant)'를 전면 개편하여 창작자가 전체 개발 과정 전반에 걸쳐 도움을 받을 수 있도록 했다. 회사 측은 프롬프트를 입력받아 한 번에 결과를 도출하는 기존 AI 도구들이 창작자의 원래 의도를 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 그래서 어시스턴트를 협업 파트너로 탈바꿈시키는 강화된 "플래닝 모드(Planning Mode)"를 새롭게 선보이게 되었다. 이 모드는 게임의 코드와 데이터 모델을 분석하고, 명확히 하기 위한 질문을 던지며, 프롬프트를 편집 가능한 액션 플랜으로 변환해 준다.
플래닝 모드는 개발자가 게임 계획을 세우고 세부 사항을 다듬기 위한 피드백을 받은 뒤, 접근 방식을 최종 확정하여 그 계획을 실행할 수 있게 도와준다. 창작자는 변경 사항이 적용되기 전에 계획을 미세 조정하고 맥락을 추가하여 자신의 의도가 명확하게 반영되도록 할 수 있다. 예를 들어, 창작자가 어시스턴트에게 "분수대와 식물이 있고 캐릭터가 코인을 수집해야 하는 공원 미니 게임을 만들어 줘"라고 지시하면, 어시스턴트는 공원에 적용할 비주얼 스타일(카툰, 사실적, 판타지 등)이 무엇인지 묻거나, 분수대 및 식물과 같은 에셋을 처음부터 새로 만들지, 크리에이터 스토어의 모델을 사용할지, 아니면 둘을 혼합할지 등 에셋 생성 방식에 대한 옵션을 제시할 수 있다.
일단 계획이 수립되면, 플래닝 모드는 게임을 생성하는 동안 로블록스의 다른 AI 도구들을 활용한다. 여기에는 오늘 발표된 개발 속도 향상을 위한 두 가지 새로운 도구인 '메시 생성(Mesh Generation)'과 '절차적 모델 생성(Procedural Model Generation)'이 포함된다.
메시 생성 기능은 텍스처가 완전히 적용된 메시(3D 객체)를 게임 월드에 직접 쉽게 추가할 수 있게 해준다. 로블록스에 따르면, 개발 초기 단계에서 개발자는 플레이어가 세계와 어떻게 상호작용할지 이해하기 위해 종종 임시(placeholder) 에셋을 만든다. 메시 생성 도구를 사용하면 창작자는 저품질 임시 에셋에 의존할 필요 없이 빠르게 3D 모델을 만들 수 있다. 예를 들어, 창작자는 어시스턴트에게 모닥불을 생성하도록 요청한 다음, 더 사실적으로 보이도록 빛을 추가하고 배경을 밤으로 설정할 수 있다.
또한 로블록스는 개발자가 코드와 어시스턴트를 사용하여 편집 가능한 3D 모델을 만들 수 있도록 '절차적 모델(Procedural Models)' 기능을 조만간 도입할 예정이다. 어시스턴트는 3D 공간과 물리적 관계를 이해하고 있으므로, 창작자는 프롬프트를 사용하여 장면 내의 다른 객체를 기반으로 객체를 배치하고 크기를 조정할 수 있다. 책장의 선반 수나 계단의 높이 같은 속성을 동적으로 조정할 수 있어, 다듬어지고 다른 곳에서 재사용할 수 있는 편집 가능한 빌딩 블록을 만들 수 있다.
엔지니어링 부문 수석 부사장(SVP)인 닉 토르나우(Nick Tornow)는 테크크런치와의 성명에서 "로블록스 스튜디오에 에이전트 기능을 도입함으로써 창작적 비전과 실행 사이의 장벽을 낮추게 되었다. 플래닝 모드와 절차적 생성 도구를 활용한 창작은 창작자가 자신의 콘셉트를 실제 게임플레이로 구현하는 강력한 새로운 방법이다. 어시스턴트는 다중 단계의 협업 개발 파트너로서 기획, 빌드 및 테스트 과정을 가속화하여 창작자가 아이디어를 더 빠르게 현실로 구현할 수 있도록 도와준다"고 말했다.
플래닝 모드가 계획을 실행함에 따라, 플레이테스팅(playtesting) 도구를 사용하여 출력 로그를 읽고, 스크린샷을 캡처하며, 키보드와 마우스 같은 입력을 사용해 디자인과 게임플레이를 확인하고, 버그를 식별하여 어시스턴트에 피드백을 제공함으로써 자동으로 문제를 수정할 수 있다.
로블록스는 블로그 게시물에서 "기획, 빌드 및 테스트에 걸친 새로운 기능을 통해 어시스턴트는 에이전트 루프(agentic loops)를 활용하여 게임의 다양한 측면을 테스트하고, 제안된 솔루션을 표면화한 다음, 그 결과를 향후 기획 루프에 통합하는 데 더욱 능숙해졌습니다. 이는 시간이 지남에 따라 정확도가 향상되는 자가 교정(self-correcting) 시스템을 만들어냅니다"라고 설명했다.
또한 로블록스는 여러 AI 에이전트가 함께 병렬로 작업하고, 클라우드에서 길고 복잡한 워크플로우를 실행하며, 코딩, 테스트 및 더 사실적인 게임 캐릭터 생성과 같은 작업을 처리할 수 있도록 하는 기능을 개발 중이라고 밝혔다.