README 순수 플레이 모드 설명으로 전체 업데이트

README.md

@@ -1,7 +1,19 @@
-# 팩토리오 AI 에이전트
+# 팩토리오 AI 에이전트 (순수 플레이)
 
-Claude API를 이용해 팩토리오를 자율적으로 플레이하는 에이전트입니다.
-캐릭터 이동, 채굴기 배치, 제련소 건설, 벨트 연결까지 AI가 직접 판단하고 실행합니다.
+AI가 팩토리오를 **치트 없이** 자율적으로 플레이하는 에이전트입니다.
+실제 걷기, 실제 채굴, 실제 제작, 건설 거리 제한 등 모든 게임 메커닉을 준수합니다.
+
+---
+
+## 순수 플레이 모드란?
+
+| 항목 | 치트 모드 | 순수 모드 (현재) |
+|------|----------|-----------------|
+| 이동 | 텔레포트 | 실제 걷기 (walking_state) |
+| 채굴 | 인벤토리 직접 삽입 | 자원 패치에서 실제 채굴 (mining_state) |
+| 제작 | 무조건 지급 | 재료 소모 실제 제작 (begin_crafting) |
+| 건설 | 어디서든 create_entity | 건설 거리 내에서 build_from_cursor |
+| 삽입 | 무한 아이템 | 플레이어 인벤토리에서 차감 |
 
 ---
 
@@ -9,12 +21,13 @@ Claude API를 이용해 팩토리오를 자율적으로 플레이하는 에이
 
 ```
 factorio_ai/
-├── main.py            ← 메인 루프 (여기서 실행)
-├── factorio_rcon.py   ← RCON 연결 (게임과 통신)
-├── state_reader.py    ← 게임 상태 읽기 (자원, 인벤토리, 건물)
-├── ai_planner.py      ← Claude AI 행동 계획
-├── action_executor.py ← 실제 게임 조작 (이동, 건설, 채굴)
-└── agent_log.jsonl    ← 행동 로그 (자동 생성)
+├── main.py               ← 메인 루프 (여기서 실행)
+├── factorio_rcon.py       ← RCON 연결 (게임과 통신)
+├── state_reader.py        ← 게임 상태 읽기 (자원, 인벤토리, 건물)
+├── context_compressor.py  ← 중반 이후 상태 압축
+├── ai_planner.py          ← AI 행동 계획 (순수 플레이 제약 반영)
+├── action_executor.py     ← 실제 게임 조작 (순수 메커닉)
+└── agent_log.jsonl        ← 행동 로그 (자동 생성)
 ```
 
 ---
@@ -29,7 +42,7 @@ factorio_ai/
 
 ## 팩토리오 RCON 설정
 
-### 방법 1: 싱글플레이 (가장 간단)
+### 방법 1: 싱글플레이
 1. 팩토리오 실행
 2. 게임 시작 후 콘솔 열기 (` 키 또는 ~)
 3. 아래 입력:
@@ -38,7 +51,7 @@ factorio_ai/
    /rcon-password factorio_ai
    ```
 
-### 방법 2: 서버 모드 실행 (권장)
+### 방법 2: 서버 모드 (권장)
 ```bash
 # Windows
 factorio.exe --start-server saves/mysave.zip --rcon-port 25575 --rcon-password factorio_ai
@@ -52,19 +65,40 @@ factorio.exe --start-server saves/mysave.zip --rcon-port 25575 --rcon-password f
 ## 실행
 
 ```bash
-# Z.ai API 키 설정 (https://z.ai 에서 Coding Plan 구독 후 발급)
+# Z.ai API 키 설정
 export ZAI_API_KEY="your-key-here"
 
 # 기본 실행
 python main.py
 
-# 커스텀 서버 연결
+# 커스텀 서버
 FACTORIO_HOST=192.168.1.10 FACTORIO_PORT=25575 FACTORIO_PASSWORD=mypass python main.py
 ```
 
 ---
 
-## AI 목표 변경 (main.py)
+## 동작 원리
+
+```
+1. RCON → 팩토리오에서 현재 상태 읽기
+   (플레이어 위치, 인벤토리, 자원 패치, 건물 목록)
+
+2. 상태 → AI API로 전송
+   "다음에 뭘 해야 하나요?" (순수 플레이 제약 포함)
+
+3. AI → JSON 행동 시퀀스 반환
+   [move → mine_resource → craft_item → place_entity ...]
+
+4. RCON → 팩토리오에서 실제 게임 메커닉으로 실행
+   - 캐릭터가 실제로 걸어감
+   - 실제로 곡괭이질해서 채굴
+   - 재료를 소모해서 제작
+   - 건설 거리 내에서만 배치
+```
+
+---
+
+## AI 목표 변경
 
 ```python
 planner.set_goal(
@@ -72,36 +106,10 @@ planner.set_goal(
 )
 ```
 
-다른 목표 예시:
-- `"구리 채굴 + 전선 생산 자동화"`
-- `"자동화 연구 달성을 위한 빨간 과학팩 생산"`
-- `"방어선 구축: 포탑 배치 + 탄약 보급"`
-
----
-
-## 동작 원리
-
-```
-매 2초마다:
-  1. RCON → 팩토리오에서 현재 상태 읽기
-     (플레이어 위치, 인벤토리, 자원 패치, 건물 목록)
-  
-  2. 상태 → Claude API로 전송
-     "다음에 뭘 해야 하나요?" 질문
-  
-  3. Claude → JSON 행동 반환
-     {"action": "place_mining_drill", "params": {"x": 10, "y": 20, ...}}
-  
-  4. RCON → 팩토리오에서 Lua 명령으로 실행
-     (실제로 게임 내에서 채굴기가 배치됨)
-```
-
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 ## 주의사항
 
-- RCON을 통한 Lua 명령은 **치트 없이는 불가능한 것도 실행 가능** (텔레포트 등)
-  - 순수 AI 플레이를 원한다면 `move()` 함수를 텔레포트 대신 실제 걷기로 교체
-- `agent_log.jsonl`에 모든 행동이 기록됩니다
-- Claude API 비용: 스텝당 약 $0.001 (Sonnet 기준)
-  - 하루 8시간 실행 시 약 $14 수준
+- 순수 플레이이므로 **걷기, 채굴, 제작에 실제 시간이 소요**됩니다
+- AI가 "move 먼저 → 작업" 패턴을 학습하도록 프롬프트가 설계되어 있습니다
+- `agent_log.jsonl`에 모든 행동과 타임스탬프가 기록됩니다