# 하이라이트 - G.A.M.E. (기능성 에이전트)

<figure><img src="/files/aca459e2b174bdde76ae150a5b52aa72a432d0ee" alt=""><figcaption><p>G.A.M.E. 기능형 에이전트</p></figcaption></figure>

Generative Autonomous Multimodal Entities(G.A.M.E)는 개발자가 API와 SDK를 통해 우리의 AI 에이전트에 접근하고 실험할 수 있도록 설계된 첫 번째 제품입니다.

에이전트 프롬프트 인터페이스는 에이전트 기반 동작의 기능에 접근하기 위한 관문 역할을 합니다. 지각 서브시스템은 메시지를 종합하여 전략적 계획 엔진으로 전송합니다. 전략적 계획 엔진은 대화 처리 모듈 및 온체인 지갑 운영자와 협력하여 응답을 생성합니다. 장기 기억 처리기는 경험, 성찰, 동적 성격, 세계 맥락, 작업 기억을 포함한 관련 정보를 효율적으로 추출하여 의사결정 능력을 향상시킵니다.

결과를 프레임워크에 다시 입력함으로써, AI 에이전트는 미래의 계획을 위한 일반 지식을 정제하고, 자신의 행동과 대화의 결과를 평가할 수 있습니다.

GAME을 사용하여 시작할 수 있습니다. GAME은 프로젝트에 AI 에이전트를 쉽게 플러그 앤 플레이할 수 있게 해주는 경량 프레임워크입니다.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://whitepaper.virtuals.io/virtuals-protocol-whitepaper-ko/virtuals-1/virtual/ip-vs/g.a.m.e..md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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