로블록스 크리에이터 상위 1,000명 중 44%가 이미 AI로 게임을 만들고 있어요. 그런데 이번 업데이트 이후 그 숫자는 훨씬 더 올라갈 것 같아요. Roblox가 AI 어시스턴트를 단순한 코드 제안 도구에서 기획, 빌드, 테스트를 스스로 반복하는 에이전틱 개발 파트너로 바꿔놨거든요.
이게 뭔데?
기존의 Roblox Assistant는 이런 식이었어요. 프롬프트를 넣으면 바로 코드를 뱉거나, 3D 오브젝트를 하나 생성하는 방식. 근데 이게 문제였어요. "공원 미니게임 만들어줘"라고 하면, AI가 알아서 해석하고 만들어버리는데 — 개발자가 원했던 방향과 전혀 다른 결과가 나오는 거예요.
그래서 Roblox가 꺼낸 게 Planning Mode예요. AI가 즉시 실행하는 게 아니라 먼저 질문을 해요. "공원 스타일은 카툰 느낌? 사실적? 판타지?"처럼. 그런 다음 세부 실행 계획을 보여주고, 개발자가 검토하고 수정한 뒤에야 본격적으로 작업을 시작해요. 이 계획서가 일종의 미니 게임 디자인 문서가 되는 거예요.
Roblox 엔지니어링 SVP Nick Tornow는 이렇게 말했어요.
"Roblox Studio에 에이전틱 기능을 도입함으로써 창의적 비전과 실행 사이의 장벽을 낮추게 됐습니다. Planning Mode와 절차적 생성 도구로 창작하는 것은 개발자가 아이디어를 현실로 바꾸는 강력한 새 방법입니다."
— Nick Tornow, Roblox SVP of Engineering
이번에 함께 공개된 핵심 도구는 세 가지예요.
- Planning Mode
기존 게임 코드와 데이터 모델을 분석하고, 개발자에게 명확화 질문을 던진 뒤, 편집 가능한 실행 계획을 생성합니다. 계획을 수정하고 승인하면 그때부터 구현이 시작돼요. - Mesh Generation + Procedural Models
텍스트 프롬프트로 질감이 있는 3D 메쉬를 바로 게임 세계에 삽입할 수 있어요. 곧 출시될 Procedural Models는 코드로 제어 가능한 파라미터 기반 3D 모델을 제공해요. 계단 높이, 책장 칸수처럼 속성을 동적으로 조절 가능하죠. - Playtesting Agent (베타)
게임을 만들고 나면 AI가 직접 플레이어가 되어 게임을 실행하고, 로그를 읽고, 스크린샷을 캡처하며 버그를 찾아내요. 발견된 버그는 자동으로 수정되고, 이 결과가 다음 기획 루프에 반영되는 자가 수정 시스템이에요.
뭐가 달라지는 건데?
중요한 맥락이 하나 있어요. Roblox의 월간 활성 사용자는 2025년 기준 3억 8천만 명이고, 이 중 상당수는 프로그래밍 경험이 없는 청소년 창작자들이에요. 지금까지는 그들이 게임을 만들려면 Lua 스크립트를 배우거나 커뮤니티에서 기성 모듈을 갖다 쓰는 수밖에 없었어요.
| 기존 Roblox Assistant | 새로운 에이전틱 Assistant | |
|---|---|---|
| 작업 방식 | 프롬프트 → 즉시 코드 출력 | 프롬프트 → 계획 검토 → 단계별 실행 |
| 3D 에셋 | 임시 플레이스홀더 사용 | Mesh Generation으로 즉시 생성 |
| 테스트 | 개발자가 직접 수동 테스트 | Playtesting Agent가 자동 QA |
| 오류 수정 | 에러 복붙 후 재프롬프트 | 자가 수정 루프 (자동) |
| 외부 AI 연동 | 지원 안 됨 | Claude, Cursor, Codex MCP 연동 |
게임 개발의 가장 큰 마찰이 뭐였냐면 — 의도를 코드로 번역하는 과정이었어요. 아이디어는 있는데 스크립트로 표현하는 법을 몰라서 포기하거나, AI에게 말했는데 의도와 다른 결과가 나와서 반복 수정하거나. 이 에이전틱 루프는 그 번역 비용을 드라마틱하게 줄여요.
TNW가 주목한 포인트도 이거예요. Lemonade, SuperbulletAI, BloxBot 같은 외부 Roblox AI 도구들이 이미 등장했는데, Roblox가 직접 에이전틱 기능을 스튜디오 안으로 끌어들인 건 — 창작 경험이 플랫폼 밖으로 파편화되는 걸 막으려는 전략이기도 해요.
Medium에서 직접 실험한 결과
CTO Josh English는 MCP 서버로 Roblox Studio에 Codex CLI를 연결했더니 30분 만에 10스테이지 장애물 코스 게임(Skyline Sprint)이 완성됐다고 해요. AI가 환경을 직접 검사하고, 코드를 작성하고, 런타임 에러를 읽고 수정하는 전 과정을 자율적으로 수행했습니다.
핵심만 정리: 시작하는 법
현재 Planning Mode는 Roblox Studio 베타에서 사용 가능해요. 외부 AI 도구(Claude, Cursor 등)와 연동하려면 Roblox Studio의 내장 MCP 서버를 활용하면 됩니다.
- Planning Mode 활성화
Roblox Studio의 Assistant 패널에서 드롭다운을 열고 "plan"을 선택하거나, 입력창에/plan을 입력합니다. - 복잡한 프롬프트로 시작하기
"코인을 모아야 하는 공원 미니게임 만들어줘 — 분수대와 나무 배치, 카툰 스타일로" 같이 구체적으로 설명하세요. Assistant가 명확화 질문을 하고 계획서를 제시해요. - 계획 검토 및 수정
제시된 실행 계획을 보고 필요한 부분을 수정하세요. 각 단계를 재배열하거나 제거할 수 있어요. 수정이 끝나면 실행을 승인합니다. - Mesh Generation으로 에셋 추가
씬에 3D 에셋이 필요하면/generate_mesh 캠프파이어같은 명령으로 바로 생성 가능해요. 이미지 프롬프트도 지원해요 (BYOK 설정 시). - Playtesting Agent로 QA
게임이 어느 정도 완성되면 Playtesting Agent를 실행하세요. AI가 직접 게임을 플레이하며 버그를 찾고 수정 방안을 제시합니다. 발견된 문제는 자동으로 다음 기획 루프에 반영돼요.
현재 제한 사항
이미지를 계획서에 첨부하려면 BYOK(Bring Your Own Key) 설정이 필요해요. Planning Mode는 현재 베타 상태로 "계속 실행하겠다"는 루프에 빠지는 버그가 보고되고 있어요. 이 경우 생성을 일시정지(Pause)하면 빠져나올 수 있습니다.
