ML-Agents로 전투 설계의 약점을 찾기
Unity ML-Agents를 본편 NPC AI가 아니라 전투 설계 랩으로 사용한 과정.Attack/Skill spam, Defend 붕괴, ContextPolicy handoff까지.왜 이 글을 쓰는가로그라이크 전투에서 가장 위험한 순간은 버튼이 많아 보이지만 사실상
강화학습 첫 실험기 - 똑바로 서라
Gymnasium + Stable Baselines3 + MuJoCo로 CartPole 완벽 클리어, Humanoid 160% 성능 개선까지.\`게임 AI NPC를 만들고 싶었음. 플레이어 전략에 적응하는 적, 밸런스 테스트를 자동으로 돌리는 시스템, 시뮬레이션 기반
게임을 만들면서 AI QA 도구도 같이 만드는 이유
Unity 로그라이크 본편 개발과 별도로, 결정적 시뮬레이션·밸런스 QA 자동화·RL 실험 환경을 분리한 기록.핵심은 "AI NPC 게임"이 아니라 "게임 완성도를 높이는 AI QA 트랙"이다.처음 이 프로젝트를 소개할 때는 보통 "AI NPC가 있는 모바일 로그라이크
Codex로 1주일 동안 게임을 만든 기록 — 검은 화면에서 APK까지
Unity 모바일 로그라이크 회귀자는 탑을 오른다를 Codex와 함께 데모 상태까지 끌어올린 1주일의 기록. Lobby black screen → 세로형 UI 재구성 → screenshot QA → Android APK 빌드까지. 왜 이 글을 쓰는가 최근 1주일 동안
소형 LLM으로 게임 NPC 만들기 — 3전 4기 기록
2.4B 파라미터 한국어 모델로 캐릭터 일관성을 가진 AI NPC를 만든 과정.HCX-SEED 실패 → Qwen2.5 실패 → EXAONE 성공 → Unity 연동까지.Unity로 모바일 로그라이크 게임을 만들고 있다. NPC가 하나 있는데, 플레이어의 자유 입력에 반