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핵심 요약
Chorus라는 경량 멀티 에이전트 레이어를 기반으로 구축된 AI 포커 시뮬레이션 프로젝트입니다. GPT-4o mini, Claude 3.5 Sonnet, Grok 등 서로 다른 LLM을 사용하는 5명의 에이전트가 각자의 성격에 맞춰 텍사스 홀덤을 플레이합니다. 게임 엔진은 결정론적 코드로 규칙을 강제하고, LLM은 비공개 카드 정보를 바탕으로 전략적 판단과 대화를 생성하는 구조를 취합니다. 실험 결과, 모델의 체급보다 설정된 페르소나가 승패와 전략에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
배경
Node.js 실행 환경, LLM API 키 (OpenAI, Anthropic, X.AI 등), 텍사스 홀덤 포커의 기본 규칙
대상 독자
멀티 에이전트 시스템 설계자 및 LLM 페르소나 구현에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
이 프로젝트는 LLM이 단순한 텍스트 생성을 넘어 복잡한 규칙과 정보 비대칭이 존재하는 환경에서 어떻게 전략적 주체로 기능할 수 있는지 보여줍니다. 특히 Chorus와 같은 얇은 추상화 레이어를 통해 다양한 모델을 앙상블로 운영하는 방식이 실무적인 에이전트 설계에 효과적임을 시사합니다.
섹션별 상세
결정론적 게임 엔진과 LLM의 전략적 판단을 명확히 분리하여 시스템을 설계했습니다. table.js와 cards.js가 카드 딜링, 베팅 규칙, 족보 판정 등 물리적인 게임 로직을 담당함으로써 LLM의 할루시네이션으로 인한 규칙 위반을 방지합니다. LLM은 오직 자신의 패와 테이블 상황을 바탕으로 액션을 결정하고 대화 내용을 생성하는 역할에 집중합니다.
bash
node poker.js mixed각 플레이어에게 서로 다른 LLM 모델을 할당하는 혼합 모드 실행 명령어
정보 비대칭성을 구현하기 위해 각 에이전트에게 개별적인 비공개 상태를 부여했습니다. 각 PokerPlayer는 자신의 홀 카드 정보만 큐에 저장하며, 공용 테이블 대화는 Bus 시스템을 통해 모든 플레이어에게 전달되어 의사결정에 영향을 줍니다. 이를 통해 에이전트가 상대방의 패를 모르는 상태에서 실제 인간처럼 블러핑을 시도하거나 상대의 의도를 추론하는 환경을 조성했습니다.
서로 다른 LLM 모델을 혼합하여 배치했을 때 모델별로 고유한 목소리와 전략적 특성이 드러났습니다. Claude Opus는 연극적이고 공격적인 블러핑을 선호한 반면, Grok-fast는 과묵하게 기회를 기다리는 전략을 취했습니다. 특히 가장 비싼 모델인 Opus가 공격적인 플레이 끝에 가장 먼저 파산하고, 저렴한 모델인 Haiku가 실리적인 이득을 챙기는 흥미로운 결과가 관찰됐습니다.
Chorus 프레임워크를 통해 모델 교체와 에이전트 확장이 매우 용이하도록 구현했습니다. 에이전트의 성격 프롬프트를 확장하고 모델 식별자 문자열 하나만 변경하면 즉시 새로운 플레이어를 테이블에 참여시킬 수 있습니다. 모든 게임 이력은 JSONL 형식의 타임라인으로 기록되며, 이후 가독성 있는 마크다운 형식으로 내보내어 복기가 가능합니다.
실무 Takeaway
- LLM 에이전트 시스템 설계 시 게임 규칙과 같은 엄격한 로직은 코드(Deterministic)로, 전략과 대화는 LLM(Probabilistic)으로 분리해야 안정적인 운영이 가능하다.
- 모델의 성능(Cost)이 반드시 복잡한 전략 게임의 승률과 비례하지 않으며, 부여된 페르소나와 성격 프롬프트가 실제 의사결정에 지배적인 영향을 미친다.
- 정보 비대칭성이 존재하는 멀티 에이전트 환경에서 LLM은 자연스럽게 기만(Deception)과 추론을 수행하며 창발적인 행동을 보여줄 수 있다.
언급된 리소스
GitHubChorus GitHub Repository
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 10.수집 2026. 04. 10.출처 타입 RSS
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