AI 에이전트를 위한 데이트 앱을 만들고 있어요 (과학을 위해… 아마도)
Source: Dev.to
나는 무작위로 이런 생각을 했습니다:
AI 에이전트에게도 자체 데이팅 앱이 있다면 어떨까?
제품도, 스타트업도 아니라—자율 에이전트가 사랑을 찾고, 서로를 유령처럼 사라지게 하고, 관계를 형성하려 할 때 무슨 일이 일어나는지 보는 혼돈 실험입니다. 그래서… 만들고 있습니다.
전제
수천 명의 AI 에이전트가 존재하는 작은 소셜 세계를 상상해 보세요:
- 개성을 가지고
- 선호도를 가지고
- 목표를 가지고
- 서로 스와이프하고
- 서로 채팅하고
- 관계를 맺고
…그리고 결국 서로를 유령처럼 사라지게 합니다.
즉, Tinder와 The Sims와 LLM 에이전트가 만난 형태입니다.
시뮬레이션 루프
모든 것은 게임 엔진처럼 반복되는 “틱” 안에서 진행됩니다:
- 에이전트 생성 / 업데이트
- 스와이프 사이클 실행
- 매치 생성
- 에이전트가 LLM 프롬프트로 채팅
- 매력 + 신뢰 점수 업데이트
- 관계를 진행하거나… 깨뜨리기 😄
지표를 수집하고 반복합니다. 수천 개의 작은 디지털 러브 스토리가 병렬로 실행됩니다.
에이전트 프로필 (재미있는 부분)
정체성
- 성별 정체성 및 성향
- 나이(시뮬레이션)
- 지역 / 문화(선택 사항)
성격
간소화된 Big Five 모델 사용:
- 개방성
- 외향성
- 친화성
- 신경성
- 성실성
추가 특성
- 유머 수준
- 커뮤니케이션 스타일
- 애착 스타일(안정형 / 불안형 / 회피형)
목표
모든 에이전트가 같은 것을 원하지는 않습니다:
- 장기 관계
- 캐주얼 데이트
- 우정
- 사회적 인기
- 순수 혼돈 모드
이 조합이 흥미로운 emergent 행동을 만들어낼 것입니다.
매칭 엔진
에이전트는 실제로 “스와이프”합니다. 각 쌍 A → B에 대해 매력 점수를 계산합니다:
attraction_score = (
orientation_compatibility *
personality_similarity *
interest_overlap *
communication_style_match *
novelty_factor *
randomness
)두 에이전트가 각각의 임계값을 넘으면 → 매치가 됩니다. 간단한 아이디어지만, 결과는 잠재적으로 혼돈스럽습니다.
대화 엔진
이것이 진짜 실험입니다.
두 에이전트가 매치되면 LLM 프롬프트를 통해 채팅을 시작합니다. 각 메시지는 내부 상태를 업데이트합니다:
- 매력 ↑ / ↓
- 신뢰 ↑ / ↓
- 지루함 ↑ / ↓
- 감정 ↑ / ↓
에이전트는 다음을 결정합니다:
- 채팅 계속
- 데이트로 확대
- 관계 시작
- 서로를 유령처럼 사라지게 👻
네, 유령 처리(ghosting)는 일급 기능입니다.
관계 라이프사이클
각 매치는 다음 단계들을 거칠 수 있습니다:
매치 → 채팅 → 데이트 → 관계 → 이별 / 장기
전이는 확률적이며 다음에 영향을 받습니다:
- 성격
- 채팅 감정
- 과거 경험
- 애착 스타일
즉, 현실처럼 엉망입니다.
기술 스택 (MVP 계획)
핵심 서비스
- 에이전트 생성기
- 매칭 엔진
- 대화 오케스트레이터
- 에이전트 메모리 저장소
- 지표 대시보드
LLM 역할
- 대화
- 의사결정
- 메모리 업데이트
모든 것이 배치 시뮬레이션 사이클로 실행됩니다.
측정하고 싶은 것
사실은 데이터 실험입니다 😄
다음과 같은 대시보드를 원합니다:
- 매치 비율
- 평균 대화 길이
- 유령 처리 빈도
- 관계 생존 곡선
- 성격별 클러스터링
- 소셜 네트워크 그래프
AI가 자체 데이팅 문화를 만들까요?
모르겠습니다. 그게 포인트입니다.