docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
최상위 10_Wiki/Topic_*였던 4개 카테고리 폴더를 10_Wiki/Topics/Topic_* 로 재배치. 콘텐츠 변경 없음(순수 폴더 이동) — Topics/ 하위 나머지 폴더는 이미 지난 커밋에서 전부 정리된 상태(잔존 항목은 에이전트 운영 상태 및 사용자가 보존을 요청한 업데이트0615/무제 3.canvas 뿐).
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,428 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-ai-exploitation
|
||||
title: AI Exploitation (Game AI 공략)
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [AI 공략, baiting, kiting, AI manipulation, exploit AI behavior, game AI weakness]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: B
|
||||
confidence_score: 0.85
|
||||
verification_status: conceptual
|
||||
tags: [game-ai, baiting, kiting, rts, tactics, exploit, behavior-tree, fsm, npc-design]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-09
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (manual cleanup 2026-05-09)
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: game design / process
|
||||
applicable_to: [Game Design, Combat AI, RTS, FPS, MMO]
|
||||
---
|
||||
|
||||
# AI Exploitation (Game AI 공략)
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> **Game AI 의 deterministic behavior 의 player exploit**. Baiting / kiting / pathing trick. RTS / FPS / MMO 의 player skill 의 큰 부분. **Game design 의 책임 = 매 exploit 의 fun + fair 의 design**.
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
|
||||
### 정의
|
||||
"AI Exploitation" = player 의 game AI 의 weakness / predictability 의 strategic 활용.
|
||||
- 매 AI behavior tree / FSM 의 limit.
|
||||
- 매 pathfinding 의 brittleness.
|
||||
- 매 aggro / threat 시스템 의 manipulation.
|
||||
- 매 line-of-sight / cover 의 exploit.
|
||||
|
||||
→ Player skill 의 큰 portion. 매 game design 의 의도 또는 unintended.
|
||||
|
||||
### 매 common technique
|
||||
|
||||
#### 1. Baiting (미끼)
|
||||
- 매 weak unit 의 lure → enemy 가 pursue.
|
||||
- 매 ambush / kill zone 의 enemy.
|
||||
- War Commander, RTS, MMO 의 흔함.
|
||||
|
||||
#### 2. Kiting (낚시)
|
||||
- 매 ranged unit 의 attack → 매 melee 의 retreat.
|
||||
- Cycle: attack → kite → attack.
|
||||
- Aoe damage 의 minimize.
|
||||
|
||||
#### 3. Aggro pulling (위협)
|
||||
- 매 enemy 의 attention 의 grab.
|
||||
- Tank / decoy 의 use.
|
||||
- 매 boss fight 의 mechanic.
|
||||
|
||||
#### 4. Path exploit
|
||||
- 매 narrow choke 의 bottleneck.
|
||||
- 매 navigation mesh 의 hole.
|
||||
- 매 enemy 의 stuck position.
|
||||
|
||||
#### 5. Stealth / detection
|
||||
- 매 sight cone 의 limit 의 exploit.
|
||||
- 매 audio range 의 stay outside.
|
||||
- 매 patrol pattern 의 predict.
|
||||
|
||||
#### 6. State exploit
|
||||
- 매 enemy 의 state transition 의 abuse.
|
||||
- "Stuck in animation" 의 free hit.
|
||||
- "Reset 후 full HP" 의 grief.
|
||||
|
||||
### 매 game 의 example
|
||||
|
||||
#### RTS (StarCraft, War Commander)
|
||||
- 매 weak unit 의 bait → enemy 가 chase.
|
||||
- 매 ambush 의 setup.
|
||||
- 매 split control 의 micro.
|
||||
|
||||
#### MMO (WoW, FFXIV)
|
||||
- 매 boss 의 aggro 시스템.
|
||||
- 매 mob 의 leash range.
|
||||
- 매 line-of-sight 의 pull.
|
||||
- 매 environmental kill (cliff push).
|
||||
|
||||
#### FPS (Halo, Doom)
|
||||
- 매 enemy 의 AI rush 의 corner exploit.
|
||||
- 매 grenade 의 flush out.
|
||||
- 매 spawn pattern 의 predict.
|
||||
|
||||
#### Souls-like (Dark Souls, Elden Ring)
|
||||
- 매 boss 의 attack pattern 의 dodge timing.
|
||||
- 매 cheese strategy (range from safe spot).
|
||||
- 매 backstab 의 specific angle.
|
||||
|
||||
#### Stealth (Splinter Cell, Hitman)
|
||||
- 매 patrol route 의 timing.
|
||||
- 매 distraction 의 placement.
|
||||
- 매 disguise / blend.
|
||||
|
||||
### Game design 의 perspective
|
||||
|
||||
#### 매 exploit 의 spectrum
|
||||
1. **Intended skill expression**: 매 master player 의 advantage. 매 designer 의 OK.
|
||||
2. **Emergent gameplay**: 의도 X 가, fun.
|
||||
3. **Cheese / unfun**: trivialize 매 challenge.
|
||||
4. **Bug / exploit**: 매 designer 의 fix 필요.
|
||||
|
||||
#### 매 design choice
|
||||
- **Deterministic AI**: predictable, exploitable, low compute.
|
||||
- **Stochastic AI**: 매 action 의 random factor, less exploit, less predictable.
|
||||
- **Adaptive AI**: 매 player behavior 의 learn, exploit-resistant, complex.
|
||||
- **Scripted encounter**: 매 designer 의 control.
|
||||
|
||||
→ 매 game 의 mix.
|
||||
|
||||
#### "AI Director" approach (Left 4 Dead, Vampire Survivors)
|
||||
- 매 AI 의 단순 behavior + dynamic spawning.
|
||||
- 매 player 의 skill 의 difficulty 조정.
|
||||
- 매 exploit 의 less fragile.
|
||||
|
||||
### Game AI design pattern
|
||||
|
||||
#### Behavior Tree
|
||||
```
|
||||
Selector:
|
||||
- IF enemy_visible AND health > 30%:
|
||||
Sequence: aim, fire
|
||||
- IF health < 30%:
|
||||
Sequence: flee, heal
|
||||
- ELSE:
|
||||
patrol
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 condition 의 exploit (corner 의 enemy 의 invisible → enemy 의 patrol → free shot).
|
||||
|
||||
#### FSM (Finite State Machine)
|
||||
```
|
||||
States: Patrol → See Player → Pursue → In Range → Attack → ...
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 transition 의 exploit (line-of-sight break → reset to Patrol).
|
||||
|
||||
#### Utility AI
|
||||
```
|
||||
매 action 의 utility score.
|
||||
- Attack player: 80 (player visible) / 0 (invisible).
|
||||
- Heal: 60 (low HP) / 0 (full HP).
|
||||
- Flee: 90 (very low HP).
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 score 의 dynamic — less exploit.
|
||||
|
||||
#### GOAP (Goal-Oriented Action Planning)
|
||||
```
|
||||
Goal: Kill player.
|
||||
Plan:
|
||||
1. Reach player (precondition: visible).
|
||||
2. Attack.
|
||||
|
||||
If precondition fail → re-plan.
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 plan 의 emergent — less exploit.
|
||||
|
||||
#### Reinforcement Learning (modern)
|
||||
- 매 AI 의 train 의 player behavior 와 의 self-play.
|
||||
- AlphaStar, OpenAI Five.
|
||||
- 매 exploit 의 emergent counter.
|
||||
- Cost ↑ (training).
|
||||
|
||||
### Designer 의 trade-off
|
||||
|
||||
#### "Easy to learn, hard to master"
|
||||
- 매 player 의 매 exploit 의 discover 의 fun.
|
||||
- 매 mastery 의 reward.
|
||||
- 매 cheese 의 unfun.
|
||||
|
||||
#### Counter-design
|
||||
매 exploit 의 fix:
|
||||
1. **Pattern variation**: 매 random factor.
|
||||
2. **Adaptive learning**: 매 player exploit 의 detect.
|
||||
3. **State validation**: 매 cheap exploit 의 block.
|
||||
4. **Dynamic spawn**: 매 corner 의 ambush 의 prevent.
|
||||
5. **Reset cooldown**: 매 leash 의 abuse 의 limit.
|
||||
|
||||
### 매 player learning curve
|
||||
1. **Discovery**: 매 first encounter 의 confused.
|
||||
2. **Pattern recognition**: 매 enemy 의 pattern 의 learn.
|
||||
3. **Optimization**: 매 efficient play 의 develop.
|
||||
4. **Mastery**: 매 exploit 의 fluent use.
|
||||
|
||||
→ 매 game 의 "skill expression" 의 핵심.
|
||||
|
||||
## 💻 패턴 (Game AI 의 implementation)
|
||||
|
||||
### Behavior Tree (Unity)
|
||||
```csharp
|
||||
public class EnemyAI : MonoBehaviour {
|
||||
public BehaviorTree tree;
|
||||
|
||||
void Start() {
|
||||
tree = new BehaviorTree(
|
||||
new Selector(
|
||||
// Flee if low HP
|
||||
new Sequence(
|
||||
new Condition(() => health < 30),
|
||||
new Action(Flee)
|
||||
),
|
||||
// Attack if visible
|
||||
new Sequence(
|
||||
new Condition(() => CanSeePlayer()),
|
||||
new Action(Attack)
|
||||
),
|
||||
// Otherwise patrol
|
||||
new Action(Patrol)
|
||||
)
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Update() { tree.Tick(); }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Aggro / threat system
|
||||
```csharp
|
||||
public class ThreatTable {
|
||||
Dictionary<Player, float> threats = new();
|
||||
|
||||
public void AddThreat(Player p, float amount) {
|
||||
threats[p] = (threats.GetValueOrDefault(p, 0) + amount);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public Player GetTopThreat() {
|
||||
return threats.OrderByDescending(x => x.Value).First().Key;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void Decay(float deltaTime) {
|
||||
foreach (var key in threats.Keys.ToList()) {
|
||||
threats[key] *= Mathf.Pow(0.5f, deltaTime / 10f); // 10s half-life
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 player 의 매 action 의 threat. 매 highest 의 attention.
|
||||
|
||||
### Anti-cheese: leash + reset
|
||||
```csharp
|
||||
public class EnemyLeash {
|
||||
Vector3 spawnPoint;
|
||||
float maxDistance = 30f;
|
||||
|
||||
void Update() {
|
||||
if (Vector3.Distance(transform.position, spawnPoint) > maxDistance) {
|
||||
// Player kited too far - reset.
|
||||
Reset();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
void Reset() {
|
||||
FullHeal();
|
||||
ReturnToSpawn();
|
||||
ClearAggro();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ "Run + reset" cheese 의 prevent.
|
||||
|
||||
### Adaptive difficulty (AI Director)
|
||||
```csharp
|
||||
public class AIDirector {
|
||||
float playerSkill = 0.5f;
|
||||
|
||||
void OnPlayerDeath() {
|
||||
playerSkill -= 0.1f;
|
||||
}
|
||||
|
||||
void OnPlayerVictory() {
|
||||
playerSkill += 0.1f;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int GetSpawnCount() {
|
||||
return Mathf.RoundToInt(Mathf.Lerp(2, 10, playerSkill));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 difficulty 의 dynamic.
|
||||
|
||||
### Stochastic action
|
||||
```csharp
|
||||
public Action ChooseAction() {
|
||||
var attack = AttackUtility();
|
||||
var defend = DefendUtility();
|
||||
var flee = FleeUtility();
|
||||
|
||||
var total = attack + defend + flee;
|
||||
var roll = Random.Range(0, total);
|
||||
|
||||
if (roll < attack) return Attack;
|
||||
if (roll < attack + defend) return Defend;
|
||||
return Flee;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 player 의 "always X" prediction 의 break.
|
||||
|
||||
### Cooperative AI (squad)
|
||||
```csharp
|
||||
public class SquadAI {
|
||||
List<Enemy> members = new();
|
||||
|
||||
void CoordinatedAttack(Player target) {
|
||||
// Member 1: flank left
|
||||
members[0].Move(target.position + Vector3.left * 5);
|
||||
|
||||
// Member 2: flank right
|
||||
members[1].Move(target.position + Vector3.right * 5);
|
||||
|
||||
// Member 3: cover fire
|
||||
members[2].SuppressionFire(target);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 1 vs 1 의 weak. 매 squad coordination 의 challenge.
|
||||
|
||||
### Boss state machine
|
||||
```csharp
|
||||
public enum BossState {
|
||||
Phase1, Transition, Phase2, Enraged, Defeated
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class Boss {
|
||||
BossState state = BossState.Phase1;
|
||||
|
||||
void OnDamage(float dmg) {
|
||||
health -= dmg;
|
||||
|
||||
if (health < maxHealth * 0.5f && state == BossState.Phase1) {
|
||||
state = BossState.Transition;
|
||||
PlayCutscene();
|
||||
// 매 player 의 transition 의 cheese 의 prevent
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Anti-exploit telemetry
|
||||
```csharp
|
||||
public class AnomalyDetector {
|
||||
void OnPlayerKillBoss(float duration, int deaths) {
|
||||
if (duration < expectedMin || duration > expectedMax) {
|
||||
log.Warning($"Anomalous kill: {duration}s");
|
||||
// 매 designer 의 review.
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 production 의 cheese 의 detect.
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
|
||||
| 상황 | 추천 AI design |
|
||||
|---|---|
|
||||
| RTS 단일 unit | Behavior Tree (predictable, scriptable) |
|
||||
| MMO boss | Phase-based FSM + adaptive |
|
||||
| FPS enemy | Utility AI + cover seeking |
|
||||
| Stealth game | Patrol + sight cone (predictable) |
|
||||
| Roguelike | AI Director + procedural |
|
||||
| Souls-like boss | Pattern + tells (skill expression) |
|
||||
| MOBA / strategy | RL self-play |
|
||||
|
||||
**기본값**: Predictable enough for skill expression + variable enough to prevent cheese.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
|
||||
- **Predictable vs surprising**: 매 player 의 mastery 가 fun, 매 over-predictable 의 boring.
|
||||
- **Exploit vs skill**: 매 designer 의 perspective 의 difference.
|
||||
- **AI 의 budget**: 매 sophisticated AI 의 compute / dev cost.
|
||||
- **Multi-player AI vs vs human**: 매 RL self-play 의 emergent strategy 가 unintended.
|
||||
- **Adaptive AI 의 player frustration**: 매 매 try 의 different 가 unfair feel.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- 부모: [[Game-Mechanics]]
|
||||
- 변형: [[Behavior-Tree]]
|
||||
- 응용: [[Baiting Tactics]]
|
||||
- 매 게임: [[War-Commander-Combat]]
|
||||
- Adjacent: [[Adaptive-Difficulty]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
|
||||
|
||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
|
||||
- 매 game 의 enemy / NPC AI design.
|
||||
- 매 boss fight 의 pattern + counter.
|
||||
- 매 RTS / FPS / MMO 의 combat encounter.
|
||||
- 매 player exploit 의 review / fix.
|
||||
- 매 difficulty curve 의 design.
|
||||
|
||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
|
||||
- Single-player turn-based (different paradigm).
|
||||
- Walking simulator (no combat).
|
||||
- LLM agent (different domain — though some overlap).
|
||||
- Specific game 의 modding (game-specific).
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
- **Pure deterministic AI**: 매 첫 try 후 trivialize.
|
||||
- **No leash + open world**: 매 cheese 의 enable.
|
||||
- **No state validation**: 매 stuck-in-animation 의 free kill.
|
||||
- **AI 가 perfect**: 매 player 의 frustration.
|
||||
- **Adaptive AI 가 too aggressive**: 매 try 의 different + unfair.
|
||||
- **No exploit detection**: 매 production 의 cheese 의 dominant strategy.
|
||||
- **Pattern 가 same 매 boss**: skill expression 의 X.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
|
||||
- **정보 상태:** verified (concept-level).
|
||||
- **출처 신뢰도:** B (Game AI Programming Wisdom series, GDC talks, "AI for Games" Millington).
|
||||
- **검토 이유:** Manual cleanup. Concept 가 안정. 매 game 의 specific implementation 가 design choice.
|
||||
|
||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
|
||||
- **기존 유사 문서:** [[Game-AI-Behavior-Tree]] (subset), [[Boss-Fight-Design]] (related), [[Combat-AI]] (parent).
|
||||
- **처리 방식:** KEEP (player perspective + designer perspective 둘 다).
|
||||
- **처리 이유:** Exploitation 가 distinct lens (vs design 의 builder perspective).
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 | UPDATE | A |
|
||||
| 2026-05-09 | Manual cleanup — game AI design pattern + Unity code + 매 game example + 안티패턴 추가 | UPDATE | B |
|
||||
Reference in New Issue
Block a user