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논문 정보​

• 제목: Enhancing Game AI Behaviors with Large Language Models and Agentic AI
• 저자: Ciprian Paduraru (Gameloft & University of Bucharest), Miruna Gabriela Paduraru (University of Bucharest), Alin Stefanescu (University of Bucharest)
• 학회/저널: FSE 2025 (33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering) - Industry Papers
• 발행일: 2025-06-25
• DOI: 10.1145/3696630.3728553
• 주요 연구 내용: LLM과 에이전트 기반 AI를 활용하여 게임 NPC의 복잡한 행동 트리(BT)를 자동 생성하는 프레임워크를 제안하며, 소스 코드와 게임 엔진 시각 도구 간의 간극을 해소
• 주요 결과 및 결론: 소형 로컬 모델로 외부 API 없이 구동 가능하며, 기술/비기술 스테이크홀더 모두 활용 가능한 실용적 접근법을 산학 협력으로 검증
• 기여점: LLM 기반 BT 자동 생성 파이프라인, 게임 엔진 시각 도구 통합, NPC 행동 다양성 및 테스트 가능성 향상, 다양한 게임 엔진에 적응 가능한 확장성 있는 아키텍처