Claude AI 에이전트, 게임 알고리즘 최적화로 인간 점수 추월하는 방법

한 개발자가 프로그래밍 게임 'The Farmer Was Replaced'에서 AI 에이전트가 인간을 능가할 수 있는지 테스트했습니다. AI 에이전트는 그래픽 인터페이스를 직접 조작하는 데 어려움을 겪기 때문에, 전략은 Claude 에이전트 팀이 먼저 게임의 메커니즘과 규칙을 완벽하게 반영한 Python 기반 시뮬레이터를 구축하는 것으로 시작했습니다. 시뮬레이터가 준비되면, 두 번째 에이전트 팀이 이를 사용해 해바라기 수확을 위한 최적의 알고리즘을 반복적으로 탐구하고 발견했습니다.

개발 과정과 도전 과제

이 과정은 Claude Code의 '에이전트 팀' 기능을 사용해 간단한 틱택토 게임을 구축하는 실험으로 시작했으며, 이는 성공적이어서 더 복잡한 농사 프로젝트에 대한 자신감을 주었습니다. 그러나 규모를 확대하는 데는 어려움이 있었습니다: 에이전트 팀 리더가 병목 현상이 되어 세션 토큰의 91%를 소비하면서 실제 게임에 맞춰 시뮬레이터를 보정하기 위한 인간의 피드백을 적극적으로 요청하지 못했습니다. 에이전트 팀 인프라가 이 특정 작업에 대해 지나치게 복잡해지고 비용이 많이 든다는 것을 깨닫고, 개발자는 Cursor로 전환하고 더 직접적인 프롬프트 방식을 사용해 시뮬레이터를 성공적으로 완성했습니다.

결과 및 알고리즘 반복

Claude Opus가 밤새 실행되도록 허용되어 해바라기 알고리즘의 10가지 점진적으로 개선된 반복 버전을 생성했습니다. 이는 기본적인 수확부터 최근접 이웃 타일 선택 및 지그재그 탐색과 같은 미세 최적화까지 다양했습니다. 최종 반복에서는 AI가 5분 21초의 기록을 달성하여 공식적으로 개발자의 개인 최고 기록을 넘어섰고, 글로벌 리더보드에서 30위를 기록했습니다.

이 실험은 AI에 문서와 아이디어를 테스트할 샌드박스를 제공하면, 적어도 이 특정 게임 맥락에서 해바라기 수확량을 최적화하는 데 있어 인간 프로그래머를 대체할 수 있음을 보여주었습니다.

이 프로젝트 동안 생성된 시뮬레이터는 다른 사람들이 사용하고 다양한 AI 모델로 테스트할 수 있도록 공개되었습니다.

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