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10_Wiki/Topics_GD/Reinforcement Learning for Automated Playtesting.md

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 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[Reinforcement Learning for Automated Playtesting]]
+# [[Reinforcement Learning for Automated Playtesting|Reinforcement Learning for Automated Playtesting]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "지치지 않는 게이머 에이전트: 수만 명의 AI 테스터를 동시에 투입하여, 인간이 찾기 힘든 버그를 조기에 발견하고 게임 경제의 균형을 실시간으로 시뮬레이션하는 QA의 혁명."
@@ -15,7 +15,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 자동화된 플레이테스팅을 위한 강화학습은 게임 개발 과정에서 품질 보증(QA)을 수행하기 위해 자가 학습 에이전트를 활용하는 기술입니다.
 
 1.  **AI 테스터의 역할**:
-    *   **Bug Hunting**: 비정상적인 지형 돌파([[CLIP]]ping), 무한 루프 등 시스템 결함을 찾아내기 위해 극도의 탐험(Exploration) 수행.
+    *   **Bug Hunting**: 비정상적인 지형 돌파([[CLIP|CLIP]]ping), 무한 루프 등 시스템 결함을 찾아내기 위해 극도의 탐험(Exploration) 수행.
     *   **Balance Testing**: 특정 아이템이나 스킬의 승률이 보상 함수 대비 너무 높지 않은지 수만 번의 시뮬레이션으로 검증.
     *   **Difficulty Profiling**: 평균적인 유저 에이전트가 스테이지를 깨는 데 걸리는 시간과 난이도 곡선 측정.
 2.  **기술적 구현**:
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 - **정책 변화(RL Update)**: 메이저 게임 스튜디오들이 출시 전 'AI 플레이테스팅 리포트 제출'을 의무화하는 개발 거버넌스 정책을 수립하며, 데이터 기반의 객관적 밸런싱이 게임 출시 승인의 핵심 기준이 됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement Learning (RL)]], [[PCGML-Frameworks]], [[Game Design Theory]], [[Behavior]]al Economics, [[Ps-Reinforce]]
-- **Modern Tech/Tools**: [[Unity]] ML-Agents, Unreal Learning Agents, Ubisoft La Forge.
+- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[PCGML-Frameworks|PCGML-Frameworks]], [[Game Design Theory|Game Design Theory]], [[Behavior|Behavior]]al Economics, [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]]
+- **Modern Tech/Tools**: [[Unity|Unity]] ML-Agents, Unreal Learning Agents, Ubisoft La Forge.
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