AI 캐릭터 라이브 런타임

AI의 몸에 밴 습성

초기의 Vibe coding: 캐릭터의 무상태 페르소나 데이터와 유상태 런타임 세션을 전부 하나의 Node.js 프로세스 인라인 메모리에 섞었습니다. 방송이 한 시간을 넘고 동시 접속이 늘자 컨텍스트 팽창으로 OOM이 나서, 캐릭터가 방송 현장에서 기억을 잃고 굳어버렸습니다.

내가 세운 거버넌스 장치

Vibe coding과 확실히 결별하고 정체성·문체·메모리 계층을 철저히 분리 — 무상태 페르소나와 유상태 런타임을 나누고, 관측 가능한 런타임 디버깅 경로를 만들었습니다.

협업으로 풀린 가치

껍데기뿐인 시제품은 프로덕션에서 일격에 무너진다는 교훈이 지금의 아키텍처 사고를 낳았습니다. 그 실패야말로 이후 설계한 런타임과 워크플로우 전체의 진짜 출발점입니다.

AI의 몸에 밴 습성

읽을 대본을 만드는 건 원고 쓰기만큼 간단할 줄 알았지만, AI 생성 방송 의제는 AI 느낌이 너무 강하고 정형적이며 캐릭터 말투가 없고 유연하지 않았습니다. "평균적으로 맞지만" 영혼 없는 내용이었죠.

내가 세운 거버넌스 장치

일선 운영자와 반복해 맞춰가는 것을 넘어, 생성 흐름 전체를 재설계했습니다: 의제를 완전히 캐릭터에서 출발하게 — 방송 주제 찾기, 의제 생성, 대본 읽기, 댓글 대응, 상황에 따른 즉흥까지 각 단계를 페르소나에 묶었습니다.

협업으로 풀린 가치

"생성할 수 있다"를 "이 캐릭터가 할 법한 방송"으로 격상. 지금의 흐름은 인간미와 캐릭터 일관성이 있는 공연을 내놓습니다, 범용 AI 대본이 아니라.

AI의 몸에 밴 습성

AI는 기본적으로 무엇이든 응하고 무엇이든 답하려 하지만, 그건 인물 설정을 희석합니다. 뭐든 하고 뭐든 아는 캐릭터는 오히려 진짜 사람 같지 않습니다.

내가 세운 거버넌스 장치

각 캐릭터를 처음부터 완성도 높게 만들었습니다: 가치관·선호·행동 규범, 그리고 이 캐릭터가 "하지 않는 것"의 선을 명확히 긋고, 인간이 체감하는 "AI 느낌"을 추출해 겨냥해서 눌렀습니다.

협업으로 풀린 가치

거의 아무도 주목하지 않는 거버넌스 차원입니다 — 캐릭터를 "하지 않음"으로써 믿을 만하게 만드는 것, 전능해서 들통나는 게 아니라.