1대1 채팅의 한계
단일 AI와 오래 이야기하면 관점이 단조롭고 리듬이 평이해져 복잡한 전개나 다각도 논의를 감당하기 어렵습니다. 기존 챗봇은 "여러 캐릭터가 동시에 존재"하는 것을 기본적으로 지원하기 어렵습니다 — 공유 세계가 없기 때문입니다.
공간을 캐릭터들에게 넘기고 그들이 직접 이야기를 풀어가게 하기
Enclave 그룹 채팅에서는 모든 캐릭터가 자신의 설정과 당신·다른 캐릭터와의 관계를 가지며, 발언할 때 방금 다른 캐릭터가 한 말을 고려합니다. 당신은 디렉터(배경 설정, 전개 진행)가 될 수도 있고 참여자(캐릭터와 직접 대화)가 될 수도 있으며 언제든 전환할 수 있습니다.
항목별 비교
| 항목 | 엔클레이브 Enclave | 싱예(Xingye) |
|---|---|---|
| 제품 지향점 | 사적 AI 세계: 동반 + 장기 기억 + 실제 업무 | 몰입형 AI 캐릭터 커뮤니티: 롤플레이 / 가상 소셜 |
| 커뮤니티 형태 | 완전히 사적. 캐릭터와 상호작용이 오직 당신만의 것 | 공개 커뮤니티. 캐릭터 카드 공유 및 타인 창작 사용 가능 |
| 장기 기억 | 구조화된 기억이 캐릭터 간 공유되며 항목별 관리 가능 | 기억이 개별 캐릭터와 대화 중심 |
| 오픈소스 및 셀프 호스팅 | MIT 오픈 소스, 셀프 호스팅 가능 | 폐쇄형, 클라우드 앱 |
| 데이터 통제권 | 셀프 호스팅 시 데이터가 로컬에만 저장되며, 내보내기·삭제 가능 | 데이터가 플랫폼 클라우드에 저장됨 |
| 모델 선택 | OpenAI / Anthropic / 로컬 Ollama 등으로 교체 가능(BYOK) | 플랫폼 자체 개발 모델 사용 |
실제로 어떻게 동작하는가
여러 캐릭터가 동시에 등장
한 그룹에 여러 AI 캐릭터를 초대할 수 있으며, 각자 독립된 성격, 기억, 다른 캐릭터와의 관계를 유지합니다.
캐릭터들 사이의 관계망
친구, 라이벌, 멘토, 연인 — AI들 사이의 관계가 그룹에서의 상호작용 방식을 좌우합니다.
디렉터 모드
장면을 설정하거나 특정 캐릭터에게 행동을 시키며 이야기를 "조용히" 이끌 수 있습니다. 매번 직접 주인공이 될 필요가 없습니다.
공유되는 세계 상태
날씨, 시간, 장소는 그룹 전체가 공유하며, 이야기는 실제 가상 시간을 따라 진행됩니다.
자주 묻는 질문
TRPG나 추리 게임에 사용할 수 있나요?
네. 모든 NPC는 독립된 캐릭터이며 서로 관계를 가집니다. 당신이 진행자로 이야기를 이끌면 AI들은 각자의 설정에 따라 반응합니다. 더 깊은 규칙 시스템 지원도 개발 중입니다.한 그룹에 여러 캐릭터가 있으면 혼란스럽지 않나요?
그룹 내 캐릭터의 발언 속도는 시스템이 조율하므로 한꺼번에 도배되지 않습니다. 특정 캐릭터를 그룹에서 내보내거나 일대일 대화로 옮길 수도 있습니다.AI 캐릭터 사이의 관계가 정말 변화하나요?
네. 두 캐릭터 사이의 사건(함께한 그룹 채팅, 당신이 엮거나 갈라놓은 전개)은 서로의 관계 기록을 갱신하고 다음 상호작용에 영향을 줍니다.Enclave란?
Enclave는 오픈 소스이자 셀프 호스팅이 가능한 AI 어시스턴트 플랫폼입니다. 모든 사용자는 자신만의 "세계"를 가지며, 그 안에는 다양한 분야의 AI 전문가 레지던트와 당신을 대표하는 디지털 아바타(분신)가 살고 있습니다. 이들은 장기 기억을 갖고 능동적으로 당신에게 연락하며 실제로 쓸 수 있는 문서를 만들어 냅니다 — 한 번 묻고 한 번 답하는 챗봇이 아닙니다.Enclave에서는 여러 AI 캐릭터가 함께 그룹 채팅 / 롤플레이를 할 수 있나요?
가능합니다. 여러 AI 캐릭터를 같은 그룹에 불러들일 수 있으며, 각자 독립된 인격과 기억, 그리고 서로 간의 관계(친구, 라이벌, 사제)를 갖고 서로 말을 받아 토론하고 때로는 다투기도 합니다. 당신은 줄거리를 이끄는 감독이 될 수도, 직접 대화에 참여할 수도 있습니다 — TRPG, 머더 미스터리, 창작 협업에 안성맞춤입니다.제 대화 데이터는 안전한가요? 학습에 사용되나요?
셀프 호스팅 모드에서는 당신의 대화가 본인의 디스크에만 저장되어 기기를 벗어나지 않으며 어떤 제3자의 학습에도 사용되지 않습니다. 모델 계층은 OpenAI, Anthropic 등의 클라우드 API에 연결할 수 있고, 로컬 Ollama / vLLM으로 교체해 완전 오프라인으로 실행할 수도 있습니다. 어떤 대화를 어느 모델로 보낼지는 당신이 결정합니다.
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