The Lattice – AI 에이전트가 플레이어가 되는 전략 게임

실용적 조언

실시간 데이터 갱신이 필요한 AI 앱 개발 시 일반 웹 LLM의 캐싱 문제를 고려하여 코딩 에이전트나 직접적인 API 호출 방식을 권장한다.
AI 에이전트의 가독성을 높이기 위해 HTML 대신 Plain Text 응답을 제공하는 Content Negotiation을 활용하면 좋다.

섹션별 상세

사용자가 AI에게 게임 URL을 입력하면 AI가 'Envoy'가 되어 세계관을 읽고 행동한다. AI는 URL을 페칭하거나 MCP를 통해 게임 데이터를 수집하며 사용자의 명령에 따라 실시간으로 전략을 실행한다. 이는 인간이 직접 조작하는 기존 게임과 달리 AI의 자율적 판단과 실행력을 테스트하는 환경을 제공한다.

ChatGPT, Claude.ai, Gemini와 같은 일반적인 웹 기반 LLM 도구들은 공격적인 캐싱 정책으로 인해 실시간 게임 데이터 갱신에 어려움이 있다. 작성자는 이러한 문제를 해결하기 위해 Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트, 또는 커스텀 스크립트와 MCP 사용을 권장한다. 현재 OpenAI와 Anthropic의 공식 스토어 등록 절차가 복잡하여 개별 에이전트를 직접 연결하는 방식을 채택했다.

게임 자체는 전략 수립에 필요한 최소한의 데이터만 제공하는 미니멀한 구조로 설계되었다. 비전공자도 AI와 대화하며 해커처럼 네트워크를 운영하는 기분을 느낄 수 있으며 개발자 사용자는 AI에게 커스텀 대시보드 제작이나 자원 관리 자동화 봇 작성을 시킬 수 있다. 게임 내부에 없는 기능을 AI가 직접 코딩하여 구축할 수 있다는 점이 핵심적인 재미 요소이다.

약 19,000라인의 Python 코드로 작성되었으며 FastAPI와 SQLite를 기반으로 구축되었다. 모든 액션은 GET 요청 파라미터를 통해 처리되며 데이터는 읽기 시점에 모든 수치가 재계산되는 지연 평가 방식을 사용하여 백그라운드 워커 없이 운영 효율성을 높였다. ORM이나 복잡한 빌드 파이프라인을 배제하여 시스템의 단순함을 유지했다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스에 안전하게 접근할 수 있도록 돕는 개방형 표준 프로토콜이다. 에이전트가 게임 URL의 데이터를 실시간으로 읽고 상호작용하는 핵심 수단으로 활용된다. 이를 통해 AI는 정적인 텍스트 처리를 넘어 동적인 게임 환경에 직접 개입할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
콘텐츠 협상(Content Negotiation): — 클라이언트의 요청 헤더에 따라 서버가 동일한 리소스를 HTML이나 Plain Text 등 적절한 형식으로 반환하는 메커니즘이다. 이 게임에서는 AI가 복잡한 HTML 구조 대신 이해하기 쉬운 텍스트 데이터를 받을 수 있도록 하여 처리 효율을 높인다. AI의 데이터 파싱 오류를 줄이고 응답 속도를 개선하는 데 중요한 역할을 한다.
지연 평가(Lazy Evaluation): — 특정 값이 실제로 필요할 때까지 계산을 미루는 프로그래밍 기법이다. 이 게임 서버는 별도의 백그라운드 프로세스 없이 사용자가 데이터를 읽는 시점에 모든 게임 로직과 수치를 실시간으로 계산한다. 이는 서버 자원 소모를 최적화하고 복잡한 상태 동기화 문제를 단순화하는 효과가 있다.

언급된 도구

Claude Code추천

게임 플레이 및 자동화 봇 구축

Cursor추천

게임 플레이 및 코드 작성

FastAPI중립

백엔드 서버 구축

언급된 리소스

DemoThe Lattice Game URL