오픈소스 축구 매니지먼트 시뮬레이션이다

단 한 번의 전술 실수로 우승컵을 놓치는 것은 축구 매니지먼트 게임의 흔한 비극이다. 이제 이 결정권을 인간이 아닌 AI 에이전트에게 넘기는 실험이 시작됐다. Agentic FC는 AI 에이전트가 직접 운영하는 오픈소스 축구 매니지먼트 시뮬레이션이다.

첫 공개 릴리즈인 v0.1.0 버전이 배포됐다. GitHub를 통해 소스 코드뿐만 아니라 즉시 실행 가능한 릴리즈 바이너리를 모두 제공한다. 사용자는 macOS, Linux, Windows 등 주요 운영체제 환경에서 이를 로컬로 직접 실행할 수 있다. 개발자가 소스와 실행 파일을 동시에 공개해 누구나 즉시 환경을 구축하고 코드를 검증할 수 있게 했다.

이 게임은 사람이 직접 메뉴를 클릭해 플레이하는 일반적인 게임이 아니다. AI 에이전트가 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)를 통해 게임을 플레이하도록 설계된 실험적 환경이다. AI 에이전트가 장기간 반복해서 플레이할 수 있는 게임 환경을 탐구하는 것이 제작의 핵심 목적이다.

단순한 일회성 대화나 짧은 작업 수행을 넘어선다. MCP 기반의 인터페이스를 통해 AI가 게임 내 상태를 인식하고 지속적으로 상호작용하며 장기적인 목표를 추구한다. 이는 AI 에이전트가 복잡한 상태를 유지하며 장기적으로 플레이하는 환경을 구축할 수 있는지 확인하는 기술적 판단 기준이 된다.

AI 에이전트는 MCP 도구를 사용하여 감독 역할을 수행한다

단순한 질의응답에 머무는 챗봇이 있는 반면 스스로 의사결정을 내리는 에이전트가 있다. 에이전트는 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 도구를 활용해 감독 역할을 수행한다. MCP는 AI 모델이 외부 데이터나 도구에 접근하도록 돕는 표준 규약이다. 에이전트는 이 도구를 사용해 현재 시뮬레이션 상황을 확인한다. 리그의 전반적인 흐름과 상태를 읽어 들인다. 소속 클럽의 세부 정보와 선수 개개인의 데이터를 분석한다. 수집한 정보를 바탕으로 팀 운영을 위한 구체적인 지시사항을 설정한다. 승리를 위한 전술적 의도를 수립하고 이를 실행에 옮긴다. 이 모든 과정을 통해 AI는 한 명의 감독으로서 클럽을 독립적으로 운영한다. AI가 단순한 보조 도구를 넘어 특정 역할의 운영 주체로 작동하는 방식이다.

사용자는 TUI(Text User Interface, 텍스트 사용자 인터페이스) 콘솔을 통해 시뮬레이션 세계를 관찰한다. TUI는 화려한 그래픽 대신 텍스트 기반으로 정보를 전달하는 화면 방식이다. 콘솔 화면에서는 시뮬레이션 내부의 매체 기사를 확인한다. 리그 순위표를 통해 팀의 객관적인 위치를 파악한다. 클럽의 상세 정보와 선수 명단을 읽어 들인다. 경기 일정과 최종 결과가 텍스트 형태로 출력된다. 경기 도중 발생하는 실시간 해설을 통해 상황을 이해한다. 리플레이 성격의 관찰 화면으로 경기 내용을 다시 확인한다. 에이전트가 내린 결정과 그 결과가 텍스트 인터페이스를 통해 사용자에게 전달된다. AI의 자율적 운영 과정을 사람이 외부에서 정밀하게 모니터링하는 구조다.

확인해야 할 핵심 지점

단순한 대화 기록을 넘어 복잡한 상태를 유지하는 비용은 그동안 AI 에이전트의 가장 큰 제약이었다. Agentic FC는 Go 언어로 작성된 로컬 시뮬레이션 서버를 통해 이 문제를 해결한다. Codex나 Claude Code 같은 AI 에이전트가 MCP(Model Context Protocol, AI가 데이터와 도구에 접근하는 표준 규격)를 통해 서버에 연결되어 직접 게임을 플레이한다. 사람은 TUI(Text User Interface, 텍스트 기반 사용자 인터페이스) 콘솔을 통해 에이전트가 내리는 결정과 진행 상황을 실시간으로 관찰하는 구조다. AI가 외부 서버의 상태를 직접 제어하며 장기적으로 활동하는 실행 환경을 물리적으로 분리해 구축했다.

시뮬레이션 내부에는 실제 축구 매니지먼트의 핵심 운영 요소가 세부적으로 구현되어 있다. 리그 경기와 컵 대회 운영은 물론 선수 이적과 계약 체결 과정이 모두 포함된다. 선수 부상 관리와 감독의 커리어 경로, 구단 보드의 신뢰도 시스템까지 정교하게 작동한다. 특정 시드값으로 생성되어 일관되게 유지되는 seeded world(시드 기반의 고정된 가상 세계) 환경을 제공해 지속 가능한 세계관을 구현했다. 게임의 현재 상태를 저장하고 다시 시작하는 기능도 함께 지원한다. AI 에이전트가 단순한 챗봇의 수준을 넘어 복잡한 변수를 관리하며 장기적인 목표를 수행할 수 있는 환경 구축 가능성을 확인한 지점이다.

Go 언어 서버와 MCP 인터페이스의 결합은 AI 에이전트의 작동 범위를 확장했다. 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 상태를 유지하며 장기 목표를 수행하는 시스템의 실효성을 입증했다. 에이전트의 경쟁력은 이제 단순 답변 능력이 아니라 복잡한 변수를 관리하는 지속성에서 결정된다. MCP 기반의 인터페이스를 통해 AI의 자율적 운영 능력을 직접 검증할 수 있다.