Unity AI는 Unity 6 이상을 사용하는 개발자를 위해 Unity 에디터에 빌트인된 도구 모음입니다. 여기에는 Unity Assistant(에디터 내에서 실행되는 프로젝트 인식 AI 에이전트), 제너레이터(플레이스홀더 머티리얼, 사운드, 큐브맵 및 기타 개발 단계용 에셋을 생성하는 기능), AI 게이트웨이(개발자가 Claude, Codex, Gemini와 같은 타사 에이전트를 Unity로 가져올 수 있게 해주는 기능), 그리고 공식 Unity MCP 서버(외부 도구 및 IDE가 Unity 에디터를 제어할 수 있게 해주는 기능)가 포함됩니다.
이 페이지에서는 다음 내용을 다룹니다:
• 4가지 Unity AI 도구
• Unity AI를 사용할 때(그리고 사용하지 말아야 할 때)
• Unity AI와 일반적인 AI 코딩 도구의 비교
• AI 에셋 태깅 및 추적성
• 데이터 처리
• Unity AI 시작하기
Unity AI를 구성하는 네 가지 도구
Unity AI는 Unity 에디터 내에서 실행되는 Unity의 에이전트 기반 AI 도구들을 통칭하는 이름입니다. 이것은 네 가지 컴포넌트로 구성되어 있습니다.
Unity Assistant는 에디터 내 패널 형태로 실행되는 프로젝트 기반 AI 에이전트입니다. 이 모델은 프로젝트의 씬 계층 구조, 설정, 패키지, 코드, 에셋 라이브러리, 플랫폼 대상 및 직렬화된 인스펙터 데이터와 직접적으로 연결되어 있으며, 이는 범용 대규모 언어 모델(LLM)이 갖추지 못한 컨텍스트 정보입니다.
제너레이터는 에디터 내에서 직접 플레이스홀더 큐브맵, 머티리얼, 사운드, 3D 모델 및 이와 유사한 개발 단계용 에셋을 생성합니다. 생성된 모든 에셋에는 AI로 생성된 것임을 식별하는 메타데이터 식별자가 지정되므로, 배포 전에 검토 및 교체할 수 있습니다.
AI 게이트웨이를 통해 개발자는 Claude, Codex, Gemini 등 검증된 타사 AI 에이전트를 Unity 에디터에 직접 연결할 수 있습니다. 이 에이전트는 Unity AI 크레딧을 소모하지 않고 Unity의 프로젝트 컨텍스트를 사용하며, 해당 제공업체와 맺은 개발자의 기존 구독을 통해 실행됩니다.
공식 Unity MCP 서버를 사용하면 개발자가 외부 도구 및 IDE에서 Unity 에디터를 제어할 수 있습니다. 이곳은 ‘도구를 직접 가져오기(BYOT)’ 환경으로, 주로 커서, Claude Code 또는 기타 IDE 기반 워크플로에서 작업하며 Unity를 함께 활용하고자 하는 개발자들에게 유용합니다.
Unity AI는 출시된 게임 내에서 신경망 모델을 실행하기 위한 런타임 엔진인 Unity Sentis와는 별개의 것입니다. Unity AI는 개발자의 저작 워크플로를 위한 것이며, Sentis는 플레이어의 런타임 경험을 위한 것입니다.
또한 Unity AI는 완성된 게임을 단숨에 만들어내는 프롬프트 도구입니다. 코딩 및 저작을 돕는 도구입니다. 개발자는 여전히 게임을 설계하고, 아키텍처 관련 결정을 내리며, 게임을 출시합니다. Unity AI는 그 과정에서 작업을 지원합니다.
Unity AI를 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있을까요?
이 네 가지 컴포넌트는 각각 개발자의 워크플로에서 서로 다른 부분을 담당합니다.
Unity Assistant는 에디터 내부의 패널로 열립니다. 대부분의 개발자는 인라인 문제 해결, 리팩터링, 그리고 콘솔 오류 해결, 프롬프트를 통해 연결된 GameObject 생성, 애니메이션 전환 조정, 혹은 간단한 커스텀 에디터 도구 제작과 같은 일회성 작업에 이를 활용합니다.
제너레이터는 에디터의 에셋 임포트 파이프라인과 함께 작동합니다. 출력물은 AI로 생성된 것임을 식별하는 메타데이터와 함께 프로젝트의 에셋 폴더에 저장되며, 다른 에셋과 마찬가지로 바로 레퍼런스할 수 있습니다. 이 기능은 최종 아트 작업이 진행되는 동안 신뢰할 수 있는 큐브맵이나 텍스처 플레이스홀더로 사용할 수 있는 개발 단계용 임시 자료로 설계되었습니다.
AI 게이트웨이는 프로젝트 설정에서 설정됩니다. 설정이 완료되면, 타사 에이전트도 Unity Assistant와 동일한 방식으로 Unity 프로젝트 컨텍스트를 사용할 수 있습니다. Claude Code를 구독 중인 팀은 기존 구독을 유지하면서 Unity 내에서 더 원활하게 사용할 수 있습니다.
Unity MCP 서버는 외부에서 내부로 작동하는 제어 평면입니다. 이를 통해 외부 IDE, CLI 에이전트 또는 MCP를 지원하는 다른 도구가 Unity 에디터를 제어할 수 있습니다. 이미 다른 도구를 주로 사용하는 개발자들에게 Unity MCP Server는 개발자들이 도구를 바꾸도록 강요하지 않고, 기존 워크플로에 Unity를 자연스럽게 통합해 줍니다.
에디터 전용 AI 어시스턴트가 범용 AI 코딩 도구와 다른 이유는 무엇인가
범용 AI 코딩 도구는 사용자가 붙여넣은 내용뿐만 아니라 (경우에 따라) 에디터에 열려 있는 파일도 확인합니다. Unity Assistant는 Unity 프로젝트의 실시간 상태를 확인합니다. 여기에는 씬 계층 구조, 설정, 패키지, 코드, 에셋 라이브러리, 플랫폼 대상 및 직렬화된 인스펙터 데이터가 포함됩니다. 파일에 담긴 내용뿐만 아니라, 실제 씬에 무엇이 있는지 파악할 수 있습니다.
그 차이가 중요한 이유는 대부분의 Unity 작업이 소스 파일만으로는 표현할 수 없기 때문입니다. GameObject의 동작은 해당 객체에 부착된 컴포넌트, 인스펙터에서 설정된 값, 인스턴스화되는 씬, 그리고 프로젝트가 빌드되는 대상 플랫폼에 따라 달라집니다. 그런 것들을 감지하지 못하는 코딩 에이전트는 ‘재생’ 버튼을 눌렀을 때 제대로 작동하는 변경 사항을 적용할 수 없습니다.
Unity Assistant에는 세 가지 상호작용 모드가 있습니다:
'질문 모드'는 대화 형식으로 진행됩니다: 안내, 문제 해결, 설명 등이 포함됩니다. 개발자들이 가장 먼저 선택하는 모드입니다.
에이전트 모드는 여러 단계로 구성된 작업을 실행하는 모드로, 에디터 자체를 작업 공간으로 전환하여 GameObjects를 생성하고, 컴포넌트를 연결하며, 씬을 수정할 수 있게 해줍니다.
‘계획 모드’를 사용하면 빌드에 앞서 설계를 할 수 있습니다. 플랜 모드는 게임 개발을 위해 설계되었습니다. 이것은 막연한 아이디어를 명확한 실행 계획으로 구체화하는 데 도움이 됩니다. 실행 단계에 이르렀을 때, 단계를 건너뛰거나 아직 완료되지 않은 작업을 끝낸 것처럼 호출하지 않고, 완전한 게임 디자인 문서를 포함한 긴 전 과정 명령어를 따릅니다.
게이트웨이 모델은 Unity AI가 개발자들에게 이미 사용하고 있는 IDE를 포기하라고 요구하지 않는다는 것을 의미합니다. 커서를 구독 중인 팀은 AI 게이트웨이를 통해 Unity에 커서를 연동할 수 있으며, 이 경우 Unity Assistant와 동일한 프로젝트 컨텍스트를 사용할 수 있습니다.
제너레이터는 자신이 생성한 모든 에셋에 AI가 생성한 것임을 식별하는 식별자를 태그로 부여합니다. 이 태그는 스튜디오가 출시 전에 반드시 묻는 구체적인 질문에 대한 답변입니다. 즉, 이 프로젝트에서 AI로 생성된 에셋은 어디에 있으며, 검토가 완료되었는지 여부입니다. 메타데이터 덕분에 그 질문에 답할 수 있습니다.
다음과 같은 경우 Unity AI가 적합한 도구입니다:
• 프로젝트가 Unity 6 이상 버전입니다. (이는 필수 조건입니다. Unity AI는 이전 버전에서는 실행되지 않습니다.)
• 에디터 내에서 작업하고 있습니다 — 씬 구성, 애니메이션 조정, GameObject 연결, 커스텀 에디터 도구, 디버깅 등.
• 프로토타이핑을 진행하거나 반복 개선 작업을 진행할 때, 최종 아트웍이 완성되기를 기다리는 것보다 플레이스홀더 에셋을 활용하면 게임 메커니즘을 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
• 이미 Claude Code, 커서 또는 다른 에이전트에 비용을 지불하고 있으며, Unity 내에서 더 원활하게 작동하기를 원하신다면. (AI 게이트웨이를 사용하세요.)
• 지원, Unity의 로드맵과의 얼라인먼트, 또는 조달상의 이유로 타사 개발사의 Unity 전용 도구보다는 Unity 공식 도구를 사용하고 싶은 경우.
다음과 같은 경우에는 Unity AI가 적합하지 않습니다:
• 프롬프트를 바탕으로 완성된 게임을 만들고자 합니다. Unity AI는 코딩 및 저작 보조 도구일 뿐, 게임 제너레이터는 아닙니다. C#을 작성할 줄 모르는 개발자도 혜택을 볼 수 있습니다. Unity AI가 프로젝트를 자동으로 구성해 주고 생성된 코드를 설명해 주기 때문이죠. 하지만 Unity의 기초를 익히는 것은 여전히 필수 경로입니다.
• 아키텍처에 대해서는 선임 엔지니어의 판단이 필요합니다. Unity AI는 실행과 설명에 능합니다. “이 프로젝트에서 ECS를 사용할지, 아니면 GameObjects를 사용할지”와 같은 결정은 여전히 장단점을 이해하는 사람이 내려야 합니다.
• Unity 이외의 게임 엔진에서 작업하고 계신가요? Unity AI는 Unity를 위한 것입니다.
• 당신의 작업은 Unity 작업이 전혀 아닙니다. Unity AI는 Unity와 무관한 작업에는 도움이 되지 않습니다.
Unity AI와 다른 AI 도구들의 비교
Unity AI는 Unity 전용 타사 도구인 Bezi와, 커서, Claude Code, Copilot과 같은 일반적인 AI 코딩 도구들과 가장 유사한 기능을 제공합니다. Unity AI가 이 두 가지 솔루션보다 갖는 주요 장점은 에디터에 빌트인되어 있고, Unity에서 직접 개발했으며, 씬 계층 구조, 인스펙터 값, 직렬화 데이터, 플랫폼 대상 등 프로젝트의 전체 상태에 직접 접근할 수 있다는 점입니다.
Unity AI 대 Bezi
Bezi는 Unity 관련 작업에 가장 적합한 대안입니다. 이 기능은 에디터 내부에서 작동하는 것이 아니라 에디터와 함께 플러그인 형태로 실행되므로, 씬에 대한 인식 범위가 다소 제한적입니다. 이 기능은 코드에 중점을 두고 있으며, Unity AI의 에이전트 모드처럼 씬이나 공간 작업을 위해 에디터를 기본적으로 제어하지는 않습니다. 재생 모드 검증에는 더 많은 반복 작업이 필요합니다. 자체적인 3D 에셋 생성 파이프라인을 갖추고 있습니다. MCP 지원은 로드맵에 포함되어 있습니다. 요금은 월 20달러, 60달러, 200달러이며, 엔터프라이즈 플랜의 경우 커스텀 요금 옵션이 제공됩니다.
Unity AI 대 일반 AI 코딩 도구
커서, Claude Code, Copilot은 IDE나 터미널에서 실행됩니다. 이들은 사용자가 열어둔 파일을 볼 수 있고 Unity MCP 서버를 통해 프로젝트 파일을 읽을 수 있지만, Unity의 직렬화된 상태나 씬에 실제로 무엇이 들어 있는지 자체적으로는 파악하지 못합니다. 사용자는 MCP 서버를 통해 에디터를 실행할 수 있지만, 이는 간접적인 방식입니다. 플레이 모드에서는 변경 사항을 확인하지 않으며 게임 에셋을 생성하지 않습니다. 이 도구들은 Unity AI의 진정한 대안은 아닙니다. 서로 보완하는 관계입니다. 해당 요금제를 이용 중인 개발자의 경우, AI 게이트웨이를 통해 Unity AI 크레딧을 소모하지 않고도 기존 커서 또는 Claude Code 구독을 Unity 프로젝트 컨텍스트에 연결할 수 있습니다.
Bezi에 대한 경쟁사들의 주장은 공개된 문서를 근거로 하고 있습니다. 비교 기능은 빠르게 변화합니다. 최종 업데이트: 2026년 4월.
태깅 및 추적성: Unity AI가 AI 생성 에셋을 처리하는 방식
제너레이터가 생성한 모든 에셋에는 AI로 생성된 것임을 식별하는 메타데이터가 태그로 지정됩니다. 태그는 생성 시점에 설정되며, 해당 에셋과 함께 이동합니다.
해당 메타데이터 덕분에 생성된 에셋을 감사 시점에 쉽게 찾을 수 있습니다. 개발자나 규정 준수 검토자는 프로젝트 내에서 AI가 생성한 에셋을 검색하고 검토한 후, 출시할 의도가 없는 에셋은 교체할 수 있습니다. Unity는 기본적으로 제너레이터의 출력을 플레이스홀더 콘텐츠로 취급할 것을 권장합니다. 정비사의 자격을 확인할 만큼 신뢰할 수 있지만, 출하 전에 교체될 예정인 부품입니다.
제1자 제너레이터는 저작권이 있는 콘텐츠가 생성될 위험을 줄여주는 필터를 사용하지만, 완벽한 필터는 없습니다. AI 게이트웨이를 통해 가져온 타사 모델은 해당 제공업체의 정책이 적용되며, Unity는 여기에 별도의 필터를 추가하지 않습니다.
상용 출시를 준비하는 스튜디오의 경우 워크플로는 간단합니다. 반복 작업을 신속하게 진행하기 위해 플레이스홀더를 생성하고, 출시 전에 메타데이터를 통해 생성된 에셋을 찾아낸 뒤, 교체해야 할 에셋을 교체하면 됩니다. 메타데이터 덕분에 감사 단계를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Unity가 데이터를 처리하는 방식
기본적으로 개발자가 Unity AI를 사용하면서 생성된 데이터는 AI 모델 훈련에 사용되지 않습니다.
훈련용 데이터를 공유하고자 하는 개발자는 Unity Dashboard에서 사전 동의를 할 수 있습니다. 사전 동의 / 옵트인은 사용자당 적용되는 것이 아니라 조직 단위로 적용됩니다.
AI 게이트웨이를 통해 연결된 제3자 에이전트는 해당 데이터 공급자의 데이터 정책이 적용됩니다. 팀이 게이트웨이를 통해 클로드 코드를 사용하는 경우, 해당 트래픽에는 클로드 코드의 데이터 처리 방식이 적용됩니다.
가격, 액세스, 접근 및 시작하기
크레딧의 작동 방식, 각 등급별 액세스 권한, 그리고 지금 바로 Unity AI를 시작하는 방법.
크레딧의 작동 방식
Unity AI 크레딧은 Unity Assistant 및 제너레이터의 사용량을 측정합니다. 크레딧은 매월 초기화되며 이월되지 않습니다. 크레딧 모델에 대한 자세한 내용은 Unity AI 크레딧 가이드를 참조하세요.
액세스 권한 등급
Access는 Unity 라이선스 유형과 Unity의 기본 에이전트를 사용할지, 아니면 자체 에이전트를 사용할지에 따라 세 가지 방식으로 작동합니다:
• 개인 사용자: 1,000 크레딧이 포함된 14일 무료 체험을 통해 Unity AI를 사용해 보실 수 있습니다(신용카드 등록 필요; 취소하지 않을 경우 월 10달러의 Unity Personal 구독으로 자동 전환됩니다).
• Pro, Enterprise 및 Industry 구독자: 이미 라이선스에 Unity AI가 포함되어 있습니다. 매월 제공되는 크레딧 할당량에는 Assistant 및 제너레이터 사용이 포함되며, 이 요금제에는 AI 게이트웨이 및 공식 Unity MCP 서버 접근 권한이 제공됩니다. 이 기능을 활성화하려면 에디터 내에서 Assistant 패키지를 설치하세요.
실시간 요금 정보는 요금 페이지를 참조하십시오.
Unity AI 시작하기
1. Unity 6를 설치하세요. 릴리스 아카이브나 Unity Hub에서 Unity 6 이상 버전을 다운로드하세요. 이전 버전에서는 Unity AI가 실행되지 않습니다.
2. Assistant 패키지를 설치하세요. 에디터에서 AI 버튼을 클릭하고 Assistant 패키지를 설치하세요.
3. 이 프로젝트를 Unity Cloud에 연결하세요. Unity AI를 사용하려면 프로젝트가 Unity Cloud에 연결되어 있어야 합니다.
시작하는 방법에 대한 자세한 명령은 전체 시작 가이드를 참조하세요.