Reactive Graph Sequencing 기반의 Local LLM NPC 인터랙티브 시스템 구현

Context

정적 Dialogue Tree 기반의 기존 챗봇 구조는 사용자의 비선형적 입력과 상태 변화에 유연하게 대응하지 못하는 한계 존재. 단순 텍스트 출력 중심의 설계로 인해 AI 모델이 게임 메카닉의 핵심 요소가 아닌 보조적 수단으로 활용되는 문제 발생.

Technical Solution

• Reactive Graph Sequencing 시스템을 통한 상태 기반 인터랙티브 플로우 설계
• 상태 변화 발생 시 그래프가 스스로를 지속적으로 재구성하는 Dynamic Re-sequencing 로직 적용
• Chrome 환경의 On-device LLM을 활용하여 서버 지연 없는 실시간 NPC 상호작용 구현
• Local AI 모델을 단순 텍스트 생성기가 아닌 게임 진행을 위한 필수 Gatekeeper 메카닉으로 통합
• 논리 회로(OR, AND, XOR) 기반의 퍼즐 시퀀스를 그래프 노드와 결합하여 게임 진행 제어
• 사용자 결정과 대화 내용에 따른 분기 및 Backtracking을 지원하는 유연한 그래프 구조 채택