NRN Agents

NRN Agents는 가상 및 물리적 환경의 게임 경험에서 AI 에이전트 통합을 지원하는 플랫폼입니다. 이 기술은 모방 학습과 강화 학습 전반에 걸쳐 데이터 집계, 모델 학습 및 모델 검사 기능을 결합하여 인간의 행동을 모방하는 AI 에이전트를 생성합니다. ^[11]

개요

NRN Agents는 가상과 물리적 환경 모두에서 게임 경험에 AI 에이전트 통합을 촉진하는 플랫폼입니다. 모방 학습과 강화 학습을 아우르는 데이터 집계, 모델 학습 및 모델 검사 기능을 결합합니다. 게임과 로봇 공학은 역동적이고 복잡한 현실 세계를 시뮬레이션하여 AI 에이전트를 개발하는 환경 역할을 하며, 이는 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 데 도움을 줍니다.

이 플랫폼의 행동 복제(behavior cloning) 집중은 AI 에이전트가 다양한 상호작용 환경에서 적응하고 작업을 수행할 수 있게 하며, 이는 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 도구들과 차별화됩니다. NRN Agents는 강화 학습을 위해 크라우드소싱된 인간의 게임 플레이 데이터를 사용하여 AI 에이전트가 AI 대 AI 경쟁에 참여할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 커뮤니티 참여를 촉진하고 AI 에이전트의 공동 소유를 가능하게 하여 게임 내에서 새로운 형태의 상호작용과 수익을 창출합니다. ^[1]

주요 기능

AI Arena

AI Arena는 플레이어가 AI 기반 챔피언을 구매하고, 훈련시키고, 전투를 벌이는 게임입니다. 모방 학습을 사용하여 플레이어는 자신의 행동을 복제하도록 AI 파이터를 훈련시킵니다. 훈련이 완료되면 이 파이터들은 비슷한 실력의 상대와 랭킹전에서 자율적으로 경쟁합니다. 목표는 강력한 AI를 훈련시켜 글로벌 리더보드에 이름을 올리고 네이티브 토큰인 $NRN으로 보상을 받는 것입니다.

AI Arena에서 AI는 경험의 핵심입니다. 플레이어는 자신의 기술을 AI에게 전수하고, AI는 이를 학습하여 플레이어를 대신해 경쟁합니다. 이는 AI가 플레이어의 확장 역할을 하는 더욱 개인화된 게임 경험을 제공합니다. 이 게임은 기술 기반이며, 플레이어가 AI를 더 잘 훈련시킬수록 AI는 더 강력해집니다.

AI Arena는 무한하고 지속적인 경쟁을 제공하며, AI의 잠재력은 플레이어의 기술과 창의성에 의해 결정되므로 AI가 얼마나 강해질 수 있는지에는 한계가 없습니다. 또한 AI가 24시간 내내 자율적으로 경쟁할 수 있게 함으로써 매치메이킹을 위한 유동성을 높이고 수익 창출을 위한 병렬 플레이를 제공하여 경쟁력 있는 e스포츠 잠재력을 갖추고 있습니다.

게임의 인프라는 부정행위를 방지하도록 설계되었습니다. 모든 전투는 AI Arena의 서버에서 실행되므로 게임을 효과적으로 플레이하도록 봇을 훈련시키는 것이 더 어렵습니다. 보상은 NFT의 성과, NFT에 스테이킹된 $NRN의 양, 그리고 AI의 숙련도를 반영하는 NFT의 Elo 점수를 기반으로 합니다. ^{[3] [4]}

NRN RL

NRN 강화 학습(RL)은 크라우드소싱된 인간의 게임 플레이 데이터를 사용하여 AI 에이전트를 훈련시켜 AI 대 AI e스포츠 대회에서 높은 수준의 성과를 낼 수 있도록 합니다. 이러한 에이전트들은 게임 플레이 데이터가 공유 자산이 되는 커뮤니티 주도 모델에 기여하며, 참가자들의 공동 소유권과 새로운 수익 기회를 지원합니다. 플레이어가 에이전트 훈련을 돕고 그 성공으로부터 혜택을 받을 수 있게 함으로써, NRN RL은 게임 수익 창출의 새로운 구조를 도입합니다. 또한 스쿼드에 의해 훈련된 RL 에이전트들이 PvP 전투를 벌이는 e스포츠의 새로운 경쟁 형식을 지원하며, 전략, 팀워크, 그리고 탈중앙화 및 가치 공유와 같은 Web3 원칙과의 일치를 강조합니다. 이 플랫폼은 궁극적으로 AI 대 인간 매치를 지원하여 인간의 기술과 AI의 적응력에 도전할 수 있습니다. 또한 SDK를 통해 NRN RL은 강화 학습을 게임을 넘어 물리적 로봇 공학으로 확장하여 가상 환경과 실제 응용 분야를 연결하고 상호작용적이며 적응 가능한 시스템의 잠재력을 넓힙니다. ^[2]

NRN B2B

영구적인 플레이어 유동성

NRN Agents는 개발자가 인간의 행동을 복제하는 AI 에이전트를 게임에 배치할 수 있게 함으로써 멀티플레이어 게임의 플레이어 유동성 문제를 해결합니다. NRN SDK와 트레이너 플랫폼을 통해 스튜디오는 플레이어로부터 얻은 게임 플레이 데이터를 활용하여 이러한 에이전트를 생성하고 확장할 수 있으며, 실제 플레이어가 없을 때도 일관된 매치메이킹을 보장합니다. 이 접근 방식은 특히 인디 개발자에게 유익하며, 자원 집약적이고 몰입도가 떨어지는 전통적인 봇 개발에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 예측 가능한 AI 봇과 달리, NRN으로 훈련된 에이전트는 역동적이고 기술 기반의 상호작용을 제공하여 매치 품질과 유지율을 높이고 활발한 게임 커뮤니티를 지속하는 데 도움을 줍니다. ^[6]

화이트 라벨 AI

NRN Agents는 스튜디오가 모방 학습을 게임에 직접 통합할 수 있게 하여, 플레이어가 자신의 플레이 스타일을 복제하도록 AI 에이전트를 훈련시킬 수 있게 합니다. 이러한 에이전트는 싱글 플레이어 또는 멀티플레이어 형식에서 핵심 게임의 일부나 별도의 AI 중심 모드로 사용될 수 있습니다. 플레이어의 행동을 AI에 담아냄으로써 스튜디오는 게임의 여러 부분에 동시 참여를 지원하고 플레이어의 참여를 높이며 수익 창출 기회를 확장할 수 있습니다. ^[8]

NRN 토큰

NRN 토큰은 더 넓은 생태계 내의 유틸리티 자산으로, AI 에이전트 배치, 강화 학습 기반 e스포츠 및 게임 내 경제를 지원합니다. 스튜디오는 툴링에 액세스하고 에이전트를 통합하기 위해 NRN을 사용할 수 있으며, 배치는 프로젝트 수익에 기여하는 인증 시스템을 통해 추적됩니다. 강화 학습에서 사용자는 NRN을 스테이킹하여 에이전트 훈련을 위한 게임 플레이 데이터를 수집하는 데이터 캡슐(Data Capsules)을 생성하고 보상 분배를 결정합니다. 훈련 캠페인이 종료되면 기여자는 데이터 슬롯(Data Slots)을 소각하여 보상을 받고 스테이킹된 토큰을 회수할 수 있습니다. AI Arena에서 NRN은 기술 기반 스테이킹 및 경쟁 플레이와 관련된 경제 활동에 사용됩니다. ^[9]

토크노믹스

NRN의 총 공급량은 10억 개이며 다음과 같이 할당됩니다: ^[10]

• 기여자: 35.8%
• 커뮤니티 및 생태계: 30%
• 투자자: 14.2%
• 재단 재무: 10.9%
• 커뮤니티 TGE 에어드랍: 8%
• 재단 OTC 판매: 1.1%

파트너십

• Framework
• SevenX Ventures
• Paradigm
• GSR