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Dev.toAI/ML
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Local-first State Machine과 LLM Prefetching을 통한 고성능 생애 시뮬레이션 설계
I Built a Playable Life Sim That Reveals Your Real Climate Impact at the End
AI 요약
Context
기존 기후 변화 앱의 단순 수치 제시 방식이 주는 낮은 정서적 몰입감과 LLM 기반 게임의 고질적인 응답 지연 문제 해결 필요. 무분별한 API 호출로 인한 비용 증가와 서사적 일관성 결여를 극복하기 위한 구조적 설계 요구.
Technical Solution
- Reducer 기반 State Machine 도입으로 게임 상태 관리를 Local-first 구조로 설계하여 결정론적 상태 전이 구현
- Rarity Engine을 통한 이벤트 티어링(Common~Legendary) 적용으로 불필요한 API 호출을 차단하고 로컬 드리프트 연산 처리
- Scenario Category 사전 정의 및 Structured State 전달을 통해 LLM의 환각을 방지하고 좁고 구체적인 프롬프트 범위 유지
- User Choice 직후 다음 시나리오를 Background에서 Prefetching 하여 Request-Loading 사이클의 사용자 체감 대기 시간 제거
- Memory 및 Anti-repeat Logic 구현을 통해 이전 선택 이력을 참조하는 유동적 서사 구조 설계
- Reference Layer 기반의 데이터 매핑으로 추상적 환경 수치를 구체적 인간 중심 결과값으로 변환하는 최종 요약 시스템 구축
실천 포인트
- LLM 기반 인터랙션 설계 시, 모든 로직을 AI에 맡기지 말고 결정론적인 State Machine과 조합하여 일관성 확보 - API 지연 시간 최소화를 위해 사용자 선택 시점과 다음 콘텐츠 소비 시점 사이의 Gap을 활용한 Prefetching 전략 검토 - 프롬프트의 범위를 좁히기 위해 LLM 요청 전 단계에서 카테고리를 먼저 결정하는 Pre-classification 단계 도입