LLM Mafia Game 소개
인공지능이 점점 더 발전하면서, 다양한 LLM(Large Language Model)이 실제 게임에서 어떻게 작동하는지 실험하는 프로젝트가 늘어나고 있습니다. 이번에는 여러 LLM이 마피아 게임에서 서로 경쟁하며 승률을 기록하고 시각화하는 프로젝트인 LLM Mafia Game을 소개합니다.
LLM Mafia Game은 여러 개의 LLM이 서로 경쟁하는 마피아 게임 시뮬레이션 프로젝트입니다. 여러 번 게임을 반복 실행하며, 각 모델의 승률을 기록하고 대시보드에서 확인할 수 있도록 설계되었습니다. 각 게임의 전체 플레이 로그도 확인할 수 있으며, 게임의 규칙은 Mafia Game Rules를 기반으로 합니다.
기존 인공지능 기반 마피아 게임은 주로 인간과 AI가 대결하는 방식이었지만, 이 프로젝트는 여러 LLM 간의 경쟁을 분석하는 점에서 차별성이 있습니다.
LLM Mafia Game의 주요 기능
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여러 개의 LLM이 동시에 마피아 게임을 플레이하며 승률을 기록
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게임을 반복 실행하면서 통계를 수집하고 분석 가능
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대시보드 제공으로 시뮬레이션 결과를 시각적으로 확인 가능
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게임 기록 저장 및 분석을 통해 각 LLM의 전략을 파악
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향후 Poker, 체스 등 다른 게임으로 확장 가능
LLM Mafia Game 실행 방법
LLM Mafia Game을 실행하려면 다음 단계를 따라 주세요:
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프로젝트 복제
git clone https://github.com/guzus/llm-mafia-game.git cd llm-mafia-game -
의존성 설치
uv sync -
Firebase 설정
Firebase 프로젝트를 생성하고 Cloud Firestore 활성화한 뒤, firebase_credentials.json 파일을 다운로드하여 프로젝트 디렉토리에 배치합니다. -
OpenRouter API 설정
OpenRouter에서 회원가입 후 API Key 발급받은 뒤,
config.py파일에OPENROUTER_API_KEY값을 추가합니다. -
마피아 게임 시뮬레이션 실행
지정된 횟수(n)만큼 마피아 게임을 실행하고, 결과를 Firebase에 저장합니다. 게임 완료 후 최종 승률 및 통계를 출력합니다.uv run src/simulate.py -
대시보드 실행
아래와 같이 실행 후, http://127.0.0.1:5000/ 에서 리더보드를 확인할 수 있습니다:
uv run src/dashboard.py
LLM Mafia Game GitHub 저장소
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이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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