아젠트 컨트롤

게임에서 에이전트는 플레이어가 직접 조종하는 주인공 캐릭터나, 플레이어의 명령을 받아 움직이는 비플레이어 캐릭터(NPC)를 포괄적으로 지칭하는 개념이다. 아젠트 컨트롤 시스템의 핵심은 바로 이러한 하나 이상의 에이전트를 효율적으로 지시하고 관리하는 데 있다.

에이전트는 단순한 명령 수행자에서부터 고도의 인공지능을 갖춘 반자율적 존재에 이르기까지 그 수준이 다양하다. 실시간 전략 게임에서는 다수의 유닛이, 롤플레잉 게임에서는 파티 멤버들이 대표적인 에이전트에 해당한다. 라이엇 게임즈의 발로란트와 같은 전술 슈팅 게임에서는 플레이어 자신이 조종하는 특수 요원 캐릭터 자체가 가장 핵심적인 에이전트가 된다.

에이전트의 정의는 게임의 장르와 목적에 따라 확장될 수 있다. 시뮬레이션 게임에서는 관리하는 가상의 주민이나 직원, 건설 및 전투에 동원되는 다양한 유닛들도 에이전트로 간주된다. 따라서 아젠트 컨트롤은 플레이어의 의도를 게임 세계 내 에이전트들에게 전달하여 원하는 결과를 만들어내는 상호작용의 핵심 매커니즘이라 할 수 있다.

아젠트 컨트롤의 방식은 크게 직접 컨트롤과 간접 컨트롤로 나뉜다. 직접 컨트롤은 플레이어가 에이전트를 마치 자신의 신체의 연장선처럼 즉각적으로 조종하는 방식을 말한다. 대표적으로 1인칭 슈팅 게임이나 3인칭 슈팅 게임에서 캐릭터의 이동, 시점 조절, 공격 행위를 실시간으로 입력하는 것이 이에 해당한다. 이 방식은 플레이어의 숙련도와 반응 속도가 게임 플레이의 핵심이 되며, 높은 몰입감을 제공한다.

간접 컨트롤은 플레이어가 에이전트에게 명령을 내리고, 에이전트가 그 명령을 해석하여 자율적으로 행동을 수행하는 방식을 의미한다. 실시간 전략 게임에서 유닛을 목표 지점으로 이동시키거나 특정 적을 공격하라는 명령을 내리는 것이 대표적인 예이다. 이 경우 플레이어는 명령을 내리는 지휘관의 역할을 하며, 명령을 받은 유닛은 내장된 인공지능에 따라 경로를 찾고 전투를 수행한다.

두 방식은 종종 하나의 게임 내에서 혼합되어 사용된다. 예를 들어, 라이엇 게임즈의 발로란트는 기본적으로 직접 컨트롤 방식을 채택한 전술 슈팅 게임이지만, 특정 캐릭터의 고유 능력으로 소환되는 에이전트나 장비는 간접 컨트롤의 성격을 띤다. 플레이어는 이러한 능력이 배치될 위치를 지정하면, 해당 능력은 자동으로 작동하여 적을 탐지하거나 공격한다.

게임 설계에서 컨트롤 방식을 선택하는 것은 핵심적인 결정 사항이다. 직접 컨트롤은 정밀한 조작과 빠른 반응을 요구하는 액션에 적합한 반면, 간접 컨트롤은 한 번에 다수의 유닛을 관리하거나 복잡한 전략을 구사해야 하는 장르에 더 적합하다. 최적의 컨트롤 방식은 게임의 장르, 목표, 그리고 제공하고자 하는 플레이어 경험에 따라 결정된다.

아젠트 컨트롤 시스템에서 인공지능과의 연동은 플레이어의 명령을 해석하고 이를 수행할 에이전트의 행동을 결정하는 핵심 요소이다. 이 연동은 단순한 명령 전달을 넘어, 게임 내 상황을 분석하고 에이전트에게 적절한 행동 패턴을 부여하는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 초기 게임에서는 미리 정의된 스크립트에 기반한 단순한 반응이 주를 이루었지만, 현대 게임에서는 머신 러닝이나 행동 트리와 같은 복잡한 인공지능 기법을 활용하여 더욱 역동적이고 예측하기 어려운 에이전트 행동을 구현한다.

특히 전술 슈팅 게임이나 실시간 전략 게임과 같은 장르에서는 인공지능 연동의 중요성이 두드러진다. 플레이어가 복수의 유닛이나 캐릭터에게 내리는 고수준의 전략적 명령(예: "해당 지역을 방어하라" 또는 "적 후방을 기습하라")은 인공지능 시스템에 의해 하위의 수많은 미시적 행동(이동 경로 탐색, 적 대상 선정, 교전 거리 유지 등)으로 분해되어 실행된다. 이 과정에서 인공지능은 지형, 적의 위치와 강도, 아군의 상태 등 실시간 게임 상태를 지속적으로 평가하여 최적의 행동 방안을 모색한다.

이러한 연동은 플레이어의 부담을 줄이고 게임 플레이의 흐름을 원활하게 하는 데 기여한다. 예를 들어, 라이엇 게임즈의 발로란트에서는 플레이어가 직접 조작하는 요원 외에도 특정 능력을 통해 소환되는 에이전트(예: 사이퍼의 감시 카메라, 킬조이의 경보 봇)들이 존재하며, 이들은 제한적이나마 자율적인 인공지능을 통해 플레이어를 보조한다. 사용자는 정밀한 위치 지정이나 공격 명령보다는 배치와 활성화라는 상위 명령만 내리면, 해당 에이전트는 설계된 인공지능 로직에 따라 자동으로 감시 또는 공격 행동을 수행한다.

결국, 효과적인 아젠트 컨트롤은 직관적인 사용자 인터페이스와 정교한 백엔드 인공지능 시스템의 조화에 달려 있다. 인공지능은 플레이어의 의도를 정확히 이해하고, 맥락에 맞게 해석하며, 게임 세계의 규칙 안에서 현실적이고 유용한 행동으로 구현함으로써, 플레이어가 복잡한 가상 세계를 손쉽게 통제할 수 있는 감각을 제공한다.

실시간 전략 게임은 아젠트 컨트롤의 핵심이 되는 장르이다. 플레이어는 보통 하나의 사령부를 중심으로 다수의 유닛을 생산하고, 이들을 전장 곳곳에 배치하며 자원을 관리해야 한다. 이러한 게임플레이 특성상, 플레이어는 다수의 에이전트를 효율적으로 통제할 수 있는 체계적인 컨트롤 방식을 필요로 한다. 대표적으로 스타크래프트나 에이지 오브 엠파이어 시리즈가 이에 해당한다.

이 장르에서의 아젠트 컨트롤은 크게 단일 유닛 컨트롤과 그룹 컨트롤로 나뉜다. 플레이어는 마우스를 이용해 개별 유닛을 선택하거나 드래그로 다수를 선택할 수 있으며, 선택된 유닛들을 컨트롤 그룹에 할당하여 빠르게 재호출할 수 있다. 또한, 미니맵을 통한 대규모 이동 명령이나 특정 지역에 대한 공격 명령과 같은 고급 명령 체계가 필수적이다.

실시간 전략 게임에서의 성공은 플레이어의 전략적 판단과 더불어 이러한 다수 에이전트를 얼마나 정교하고 빠르게 컨트롤하는지에 크게 좌우된다. 이를 위해 핫키와 커맨드 카드를 활용한 빠른 명령 입력, 유닛들의 지능형 경로 탐색과 자동 교전 규칙 설정 등이 중요한 설계 요소로 작용한다. 복잡한 전투 상황에서도 유닛들이 플레이어의 의도를 정확히 이해하고 반응하는 것이 게임의 핵심 과제이다.

밸런스를 맞추기 위해 개발사들은 종족이나 진영별로 유닛의 컨트롤 난이도와 미세 조작의 필요성을 차별화하기도 한다. 이는 게임의 전략 깊이를 더하며, 상위권 플레이어들 사이에서는 아젠트 컨트롤의 숙련도가 승패를 가르는 결정적 요소가 된다.

롤플레잉 게임에서 아젠트 컨트롤은 플레이어가 자신의 캐릭터나 동료 캐릭터를 조종하는 핵심 메커니즘이다. 전통적인 롤플레잉 게임에서는 플레이어가 직접 조종하는 단일 캐릭터에 초점을 맞추지만, 파티 기반 RPG에서는 여러 동료 캐릭터를 동시에 관리하는 것이 중요해진다. 이 경우 플레이어는 파티 리더를 직접 조종하면서도, 다른 파티원들에게 간접적인 명령을 내리는 방식으로 아젠트 컨트롤을 수행한다. 명령은 주로 메뉴를 통해 특정 스킬 사용, 아이템 소비, 전투 위치 이동 등을 지시하는 형태로 이루어진다.

전술적 깊이를 제공하는 CRPG나 전략 RPG에서는 아젠트 컨트롤의 복잡성이 크게 증가한다. 플레이어는 실시간 또는 턴제 전투에서 각 캐릭터의 직업, 스킬, 장비를 고려하여 세밀한 전술을 펼쳐야 한다. 예를 들어, 발더스 게이트 시리즈나 디비니티: 오리지널 신과 같은 게임에서는 각 파티원에게 공격 대상, 방어 위치, 지원 마법 시전 타이밍 등을 개별적으로 지시할 수 있다. 이러한 세밀한 컨트롤은 게임의 전략적 요소를 풍부하게 만드는 동시에, 플레이어에게 높은 수준의 멀티태스킹을 요구하기도 한다.

최근의 많은 롤플레잉 게임은 사용자 편의성을 높이기 위해 아젠트의 인공지능을 발전시켜, 플레이어가 모든 세부 사항을 직접 컨트롤하지 않아도 되도록 보조 시스템을 도입한다. 예를 들어, 동료 캐릭터의 전투 AI를 '공격적', '방어적', '지원형' 등으로 사전 설정하거나, 특정 조건에서 자동으로 발동하는 스킬을 지정할 수 있다. 이는 플레이어가 파티 리더의 조작에 더 집중할 수 있게 하면서도, 전투의 흐름을 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 결과적으로 현대 RPG의 아젠트 컨트롤은 직접적인 미시 관리와 자동화된 매크로 관리 사이의 균형을 찾는 방향으로 진화하고 있다.

시뮬레이션 게임에서의 에이전트 컨트롤은 플레이어가 복잡한 시스템 내 다수의 개체를 효율적으로 관리하고 조정하는 데 중점을 둔다. 시뮬레이션 게임은 경영 시뮬레이션, 도시 건설 게임, 생명체 시뮬레이션 등 다양한 하위 장르를 포함하며, 플레이어는 종종 한 명의 직접적인 캐릭터보다는 시스템 전체의 관리자 역할을 수행한다. 이 경우 에이전트는 게임 내 시민, 직원, 군인, 동물 등 자율성을 가진 개체들을 의미하며, 플레이어는 이들에게 정책, 규칙, 광역 명령을 내려 간접적으로 컨트롤한다.

에이전트 컨트롤의 핵심은 매크로 관리와 마이크로 관리의 균형에 있다. 플레이어는 상위 수준의 목표(예: 도시의 번영, 회사의 이익 극대화)를 설정하고, 개별 에이전트들은 자신에게 주어진 인공지능 규칙에 따라 반응하며 작업을 수행한다. 예를 들어, 심시티 시리즈에서는 플레이어가 구역 지정, 세금, 공공 서비스 예산 등 광역 명령을 내리면, 시민 에이전트들은 주거, 상업, 공업 구역으로 이동하고, 교통 시스템을 이용하며 자율적으로 생활한다. 이처럼 시뮬레이션 게임의 에이전트 컨트롤은 직접적인 세부 조작보다는 시스템 설계와 간접적 조정을 통해 게임 세계의 생태계를 운영하는 데 특화되어 있다.

전술 슈팅 게임에서 에이전트 컨트롤은 플레이어가 직접 조종하는 주인공 캐릭터 외에도, 팀원이나 지원 병력과 같은 다른 에이전트에게 명령을 내리고 그들의 행동을 통제하는 방식을 의미한다. 이는 단순한 총격전 이상의 전략적 깊이를 게임에 부여하는 핵심 요소이다. 플레이어는 전장의 지휘관 역할을 수행하며, 개별 유닛이나 분대에게 이동, 엄폐, 공격 대상 지정, 특수 능력 사용 등의 명령을 내려 전투의 흐름을 주도한다.

이러한 컨트롤은 주로 컨텍스트 메뉴와 핫키를 통해 이루어진다. 플레이어는 화면상의 특정 지점이나 적을 지정한 후, 상황에 맞는 명령 메뉴를 호출하거나 미리 지정된 단축키를 눌러 명령을 전달한다. 예를 들어, 분대원에게 특정 건물로 이동해 진지를 구축하도록 하거나, 저격수에게 우선적으로 처리해야 할 고위험 목표를 지시할 수 있다. 발로란트와 같은 게임에서는 캐릭터 고유의 기술을 활용한 전술적 플레이가 강조되며, 팀원 간의 능력 조합과 위치 선정을 위한 간접적인 협력 명령이 중요하게 작용한다.

전술 슈팅 게임에서의 에이전트 컨트롤 설계는 사용자 편의성과 전투의 긴박함 사이의 균형을 찾는 것이 주요 과제이다. 복잡한 명령 체계는 전술적 선택지를 넓혀주지만, 빠르게 변화하는 전장 속에서 즉각적인 반응을 요구하는 게임 특성상, 명령 입력이 너무 번거로워서는 안 된다. 따라서 개발사들은 직관적인 인터페이스와 반응성 높은 에이전트 인공지능을 구현하여, 플레이어의 의도를 정확히 이해하고 신속하게 실행하도록 노력한다. 이를 통해 플레이어는 전투의 개별 참전자이자 동시에 전체 작전을 꾸려나가는 지휘관의 역할을 모두 체험할 수 있게 된다.

아젠트 컨트롤에서 명령 체계는 플레이어가 하나 이상의 에이전트에게 의도를 효과적으로 전달하는 핵심 구조이다. 이 체계는 크게 단일 에이전트 명령, 그룹 명령, 그리고 대형 명령으로 구분된다. 단일 명령은 개별 유닛이나 캐릭터를 정밀하게 조작할 때 사용되며, 실시간 전략 게임에서 특정 유닛을 미세하게 컨트롤하거나 롤플레잉 게임에서 파티원 한 명에게 구체적인 지시를 내릴 때 유용하다. 이는 플레이어의 직접적인 통제력을 최대화하는 방식이다.

그룹 명령은 여러 에이전트를 하나의 집단으로 간주하여 동일한 명령을 일괄적으로 내리는 방식이다. 스타크래프트와 같은 게임에서 다수의 유닛을 선택해 한 지점으로 이동시키거나 공격 명령을 내리는 것이 대표적이다. 이때 그룹을 형성하는 방법에는 드래그로 영역을 지정하는 방법이나 특정 유형의 유닛만을 선별하는 필터링 기능이 포함된다. 그룹 명령은 전투 효율을 높이고 관리 부담을 줄이는 데 필수적이다.

더 발전된 형태로는 대형 명령이 있다. 이는 다수의 에이전트가 특정 배열이나 진형을 유지하며 행동하도록 하는 고급 명령 체계이다. 토탈 워 시리즈와 같은 게임에서 보병, 궁병, 기병이 각각의 위치를 지키며 진격하거나 방어하는 것이 그 예시이다. 대형 명령은 단순한 그룹 이동을 넘어 전술적 깊이를 더하며, 복잡한 시뮬레이션 게임이나 대규모 전투를 다루는 장르에서 중요한 역할을 한다.

이러한 명령 체계의 설계는 게임의 장르와 복잡성에 따라 달라진다. 간단한 아케이드 게임에서는 단일 명령만으로 충분할 수 있지만, 복잡한 실시간 전략 게임이나 전술 슈팅 게임에서는 세 체계를 유기적으로 결합한 다층적인 명령 시스템이 요구된다. 효과적인 명령 체계는 직관적인 사용자 인터페이스와 반응성 있는 에이전트 행동을 바탕으로 플레이어의 의도를 정확하게 구현한다.

마우스와 키보드는 아젠트 컨트롤을 구현하는 가장 보편적이고 핵심적인 입력 장치이다. 마우스는 주로 화면 상의 에이전트를 지정하거나 명령할 위치를 선택하는 데 사용되며, 키보드는 다양한 명령을 빠르게 실행하기 위한 핫키 할당에 주로 활용된다. 이 두 장치의 조합은 플레이어가 복잡한 게임 상황에서도 다수의 에이전트에게 신속하고 정확한 명령을 내릴 수 있는 기반을 제공한다.

마우스 컨트롤의 기본은 클릭과 드래그를 통한 선택 및 명령이다. 왼쪽 클릭으로 단일 에이전트를 선택하거나 드래그로 다수의 에이전트를 그룹으로 지정할 수 있다. 이후 목표 지점이나 대상에 오른쪽 클릭을 하면 이동, 공격, 상호작용 등의 기본 명령이 수행된다. 많은 게임에서는 마우스 휠이나 추가 버튼을 이용해 카메라 시점을 조절하거나 명령 대기열을 관리하는 기능도 제공한다.

키보드는 마크로 기능과 빠른 명령 실행의 핵심이다. 숫자 키는 미리 지정한 에이전트 그룹을 선택하는 데 사용되며, Q, W, E, R 등의 알파벳 키는 자주 사용하는 특수 능력이나 명령에 할당된다. 컨트롤 키나 시프트 키와 같은 모디파이어 키를 조합하면 명령을 대기열에 추가하거나, 강제 공격, 정지 명령 등 고급 컨트롤이 가능해진다. 라이엇 게임즈의 전술 1인칭 슈팅 게임에서는 이러한 전통적인 RTS식 컨트롤이 캐릭터의 특수 능력 사용에 적용되기도 한다.

이러한 인터페이스의 정밀도와 반응성은 게임 플레이의 숙련도에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 개발자들은 플레이어의 손이 키보드의 홈 위치에서 크게 벗어나지 않도록 핫키 배치를 최적화하고, 마우스 클릭 한 번으로 명확한 의도가 전달되도록 피드백을 설계하는 데 주력한다.

컨텍스트 메뉴는 마우스 우클릭을 통해 활성화되는 명령 선택 창으로, 플레이어가 현재 커서 위치나 선택된 에이전트에게 수행 가능한 다양한 액션을 직관적으로 지시할 수 있게 한다. 이 방식은 특히 실시간 전략 게임에서 유닛의 이동, 공격, 스킬 사용, 건물 건설 등 복잡한 명령을 빠르게 내리는 데 필수적이다. 메뉴는 상황에 따라 동적으로 변화하여, 지형이나 대상에 따라 다른 명령 옵션을 제공함으로써 사용자의 의도를 명확히 전달하는 역할을 한다.

핫키는 키보드의 특정 키를 할당하여 컨텍스트 메뉴를 거치지 않고도 즉시 명령을 실행할 수 있는 단축키 시스템이다. 숙련된 플레이어는 핫키를 통해 마우스 이동과 클릭 횟수를 최소화하면서 초고속의 명령 입력이 가능해진다. 대부분의 게임에서는 핫키 설정을 사용자 맞춤형으로 변경할 수 있어, 개인의 플레이 스타일과 손에 익은 키 배열에 최적화된 컨트롤 환경을 구축할 수 있다.

이 두 기법은 상호 보완적으로 작동한다. 컨텍스트 메뉴는 초보자가 게임의 명령 체계를 쉽게 익히고 복잡한 지시를 내리는 데 유용하며, 핫키는 고수준의 플레이에서 빠른 반응과 정교한 전술 실행을 가능하게 한다. 많은 게임에서는 컨텍스트 메뉴에 각 명령 옆에 해당 핫키가 표시되어, 사용자가 점진적으로 단축키 사용법을 습득하도록 유도하기도 한다. 효과적인 인터페이스 설계는 이 두 요소의 균형과 접근성을 고려하여 이루어진다.

아젠트 컨트롤 시스템의 설계에서 사용자 편의성은 핵심적인 고려사항이다. 플레이어가 복잡한 전투 상황에서도 직관적이고 신속하게 다수의 에이전트에게 명령을 내릴 수 있어야 게임 플레이의 몰입도와 전략적 깊이가 보장된다. 이를 위해 게임 인터페이스는 명령의 종류와 범위를 명확히 시각화하고, 불필요한 클릭이나 메뉴 탐색을 최소화하는 방향으로 발전해왔다. 예를 들어, 롤플레잉 게임에서 파티원을 관리할 때는 각 캐릭터의 상태와 현재 수행 중인 명령을 HUD에 지속적으로 표시하는 것이 일반적이다.

사용자 편의성을 높이는 주요 기법으로는 컨텍스트 메뉴와 핫키의 활용이 있다. 컨텍스트 메뉴는 마우스 오른쪽 버튼 클릭 등으로 상황에 맞는 가능한 명령 목록을 즉시 호출하여, 플레이어가 광범위한 명령어를 외울 필요 없이 직관적으로 선택할 수 있게 한다. 반면, 핫키는 숙련된 플레이어가 반복적이거나 긴급한 명령을 키보드의 특정 키에 할당해 순간적으로 실행할 수 있도록 하여 조작 속도를 극대화한다. 많은 실시간 전략 게임에서는 이 두 방식을 결합해 초보자와 고수 모두에게 최적의 컨트롤 경험을 제공한다.

또한, 에이전트의 반응과 명령 해석의 투명성도 사용자 편의성에 큰 영향을 미친다. 플레이어가 내린 명령에 대해 에이전트가 즉각적인 시각적 또는 청각적 피드백을 제공해야 플레이어는 자신의 의도가 정확히 전달되었는지 확인할 수 있다. 명령을 수행할 수 없는 상황에서는 그 이유를 플레이어가 이해할 수 있는 방식으로 알려주는 것이 중요하다. 이러한 피드백 루프가 명확하지 않으면, 플레이어는 에이전트의 행동을 통제하지 못한다는 좌절감을 느끼게 되어 게임 경험에 악영향을 끼칠 수 있다.

에이전트 반응성과 지능은 아젠트 컨트롤 시스템의 핵심 설계 요소이다. 이는 플레이어가 내린 명령을 에이전트가 얼마나 빠르고 정확하게 이해하고 실행하는지를 결정하며, 게임의 전술적 깊이와 플레이어의 몰입감에 직접적인 영향을 미친다. 높은 반응성은 명령 입력과 캐릭터의 즉각적인 움직임 사이의 지연을 최소화하여 컨트롤의 직관성을 보장한다. 동시에, 에이전트의 인공지능은 단순한 명령 수행을 넘어 주변 환경을 인지하고, 위협을 판단하며, 동료 에이전트와의 협동 행동을 가능하게 한다.

에이전트의 지능 수준은 게임 장르에 따라 크게 달라진다. 실시간 전략 게임에서는 다수의 유닛이 복잡한 경로 찾기 알고리즘을 통해 장애물을 피하고 목표 지점에 효율적으로 도달해야 한다. 롤플레잉 게임의 동료 캐릭터는 플레이어의 전투 스타일에 맞춰 자동으로 공격하거나 치유하는 등 상황에 맞는 판단을 내리는 자율성이 요구된다. 라이엇 게임즈의 발로란트와 같은 전술 슈팅 게임에서는 캐릭터의 특수 능력 사용 시점과 위치 선정에 대한 에이전트의 판단이 승패를 가를 수 있다.

설계상의 주요 도전 과제는 반응성과 지능 사이의 균형을 찾는 것이다. 지나치게 복잡하고 현실적인 인공지능은 명령 처리 속도를 저하시켜 반응성을 떨어뜨릴 수 있다. 반대로, 반응성만을 강조한 단순한 인공지능은 에이전트가 예측 불가능한 어리석은 행동을 하게 만들어 플레이어의 좌절감을 유발할 수 있다. 따라서 개발자들은 명령의 우선순위를 설정하거나, 맥락을 이해하는 제한된 인공지능 프레임워크를 도입하는 등 기술적 해결책을 모색한다.

최근 게임에서는 머신 러닝 기법을 접목하여 에이전트가 플레이어의 플레이 패턴을 학습하고 적응하도록 하는 시도도 이루어지고 있다. 이를 통해 에이전트는 더욱 개인화되고 효율적인 보조 역할을 수행할 수 있게 되며, 아젠트 컨트롤 시스템의 진화 가능성을 보여준다.

복잡한 상황에서의 명령 수행은 아젠트 컨트롤 시스템 설계의 핵심 도전 과제 중 하나이다. 게임 내에서 플레이어가 다수의 에이전트에게 내린 명령은 이상적인 환경이 아닌, 역동적이고 예측 불가능한 전장에서 실행되어야 한다. 적의 공격, 지형 장애물, 예상치 못한 사건 등 다양한 변수들이 명령 수행 과정에 개입하게 된다. 따라서 시스템은 단순히 명령을 전달하는 것을 넘어, 에이전트가 주변 환경을 인지하고 상황에 맞게 명령을 해석하거나 일부 수정할 수 있는 지능을 갖추어야 한다. 예를 들어, "저 건물로 이동하라"는 명령은 적의 포화를 피해 안전한 경로를 스스로 찾아 이동하거나, 도중에 위급한 아군을 발견하면 임시로 지원하는 등의 유연한 대처가 필요하다.

이러한 복잡성을 해결하기 위해 많은 게임에서는 계층적 인공지능 구조와 상황 판단 알고리즘을 도입한다. 에이전트는 최상위 목표(예: 지점 점령)를 받으면, 이를 달성하기 위한 하위 작업(경로 탐색, 적 교전, 장애물 회피)을 상황에 맞게 생성하고 우선순위를 부여한다. 특히 전술 슈팅 게임이나 실시간 전략 게임에서는 집단 간의 협동 행동이 중요해지는데, 한 에이전트의 행동이 다른 에이전트의 명령 수행에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 그룹 내에서 역할 분담, 화력 지원, 포위 기동 등 협조적인 명령 수행 로직이 필수적이다.

발로란트와 같은 전술 1인칭 슈팅 게임에서는 이러한 복잡한 명령 수행이 플레이어의 직접적인 캐릭터 조작에 더 초점을 맞추지만, 팀 기반 전술이라는 맥락에서 간접적인 아젠트 컨트롤의 개념이 녹아들어 있다. 플레이어는 자신의 캐릭터를 직접 조종하면서도, 팀원(다른 플레이어 또는 봇)과의 협력을 통해 효과적인 전술을 수행해야 한다. 게임 내 커뮤니케이션 핑 시스템이나 간단한 명령어는 팀원들에게 의도를 전달하고 복합적인 작전을 실행하는 데 사용되며, 이는 제한된 조건 하에서 그룹을 컨트롤하는 한 형태로 볼 수 있다. 결국, 복잡한 상황에서의 효과적인 명령 수행은 뛰어난 개별 에이전트 인공지능과 함께, 그것들이 조화를 이루는 집단 행동 체계의 설계에 달려 있다.