데이터 큐레이션 및 상태 관리로 5B 모델의 NPC 성능을 20B급으로 구현

Context

기존 AI NPC는 단순한 성격 설정(Mood Dial) 기반으로 모든 정보를 즉시 노출하는 일반 어시스턴트 형태의 한계 노출. 이로 인해 유저가 관계를 구축하며 정보를 획득하는 '발견의 재미'와 서사적 깊이가 결여된 평면적 캐릭터 구현 문제 발생.

Technical Solution

• Ecological Systems Theory 기반의 6단계 계층적 캐릭터 명세(Specification) 설계를 통한 다차원적 정체성 부여
• Trust Tiers 및 Disclosure Gates 도입을 통해 사용자 관계 수준에 따른 정보 공개 범위 제어
• 모델의 추론 부담을 줄이기 위해 사회적 판단 로직을 LLM 외부의 State Machine으로 분리한 Dialog Engine 설계
• 현재 신뢰도와 대화 주제에 최적화된 Depth Fragments만 동적으로 로드하는 Context Curation 적용
• 단순 성격 묘사가 아닌 '계약(Contract)' 형태의 기계적 규칙을 System Prompt에 주입하여 소형 모델의 일관성 유지
• 모델을 배우(Actor), 명세를 캐릭터(Character), 엔진을 감독(Director)으로 분리한 역할 기반 아키텍처 채택