fix: AIPlanner JSON-only repair 프롬프트 및 max_tokens 조정

- JSON-only repair 프롬프트의 내용을 간소화하여 명확한 요구사항을 전달하도록 수정
- 재시도 시 max_tokens를 250으로 줄이고, temperature를 0.0으로 설정하여 JSON 포맷 준수율을 높임
- README.md에 변경 사항 반영

README.md

@@ -146,7 +146,7 @@ planner.set_goal(
 - `agent_log.jsonl`에 모든 행동과 타임스탬프가 기록됩니다
 - `ai_planner.py`는 GLM 응답이 잘리거나(중괄호/대괄호 불일치) 마크다운이 섞여도 JSON 파싱을 복구하도록 `{} / []` 균형 추적과 보정 로직을 사용합니다. 또한 최상위에서 JSON 배열(`[...]`)로 답하는 경우도 `actions`로 래핑해 처리합니다. (추가) `finish_reason=length` 등으로 `message.content`가 비거나(또는 JSON 형태가 아니면) `message.reasoning_content`를 우선 사용합니다. 그리고 응답 안에 여러 개의 `{...}`가 섞여 있어도 그중 `actions`를 포함한 계획 객체를 우선 선택합니다. 또한 JSON 파싱 실패가 감지되면 다음 재시도에는 `JSON-only repair` 프롬프트를 덧붙여 모델이 스키마를 다시 따르도록 유도합니다.
 - 재시도(attempt>0)에서는 `max_tokens`를 줄여(기본 `900`) 분석 텍스트가 길어져 JSON이 잘리는 패턴을 줄입니다.
-- `JSON-only repair` 프롬프트가 붙는 경우에는 `max_tokens`를 더 낮추고(기본 `600`) `temperature`도 더 낮춰(JSON 포맷 준수율을 올리려) 요청합니다.
+- `JSON-only repair` 프롬프트가 붙는 경우에는 `max_tokens`를 더 낮추고(기본 `250`) `temperature`도 더 낮춰(기본 `0.0`) JSON 포맷 준수율을 올리려 요청합니다.
 - `ai_planner.py`의 `AIPlanner.decide()`는 `TimeoutError`/`ConnectionError`/`urllib.error.URLError` 같은 GLM HTTP 지연/연결 오류도 3회 재시도한 뒤, **상태 요약에 나온 광맥(앵커) 좌표가 있으면 `mine_resource`(먼 경우 `move` 후 채굴)로 폴백**하고, 광맥 정보가 없을 때만 `explore` 방향을 순환하며 탐색합니다(동일 방향 탐색 루프 완화).
 - GLM이 `HTTP 429 (Rate limit)`에 걸리면 `Retry-After`가 있으면 그만큼 기다렸다가(없으면 기본 백오프) 재시도하도록 처리합니다.
 - GLM HTTP 읽기 제한 시간은 기본 120초이며, `GLM_HTTP_TIMEOUT_SECONDS`로 조정할 수 있습니다. 광맥은 플레이어와 200타일 이상 떨어진 경우에만 폴백에서 `move`를 끼우며, 임계값은 `GLM_FALLBACK_MOVE_THRESHOLD`(기본 200)로 바꿀 수 있습니다.

ai_planner.py

@@ -226,17 +226,10 @@ class AIPlanner:
                         or "actions 스키마" in str(e)
                     ):
                         repair_suffix = (
-                            "\n\n[중요] 이전 응답은 JSON 요구사항을 위반했습니다.\n"
-                            "지금은 아래 스키마의 JSON 객체만 '그대로' 반환하세요.\n"
-                            "마크다운/설명 금지.\n"
-                            "응답의 첫 비공백 문자는 반드시 `{` 입니다.\n"
-                            "키 이름과 구문은 동일해야 합니다.\n"
-                            "{"
-                            "\"thinking\":\"\","
-                            "\"current_goal\":\"\","
-                            "\"actions\":[{\"action\":\"explore\",\"params\":{},\"reason\":\"\"}],"
-                            "\"after_this\":\"\""
-                            "}"
+                            "\n\n[중요] JSON-only. 분석/설명/마크다운 금지.\n"
+                            "응답은 반드시 첫 비공백 문자가 `{` 이고, 마지막도 `}` 입니다.\n"
+                            "아래 JSON 스키마를 그대로(키/구조 동일) 반환하세요:\n"
+                            "{\"thinking\":\"\",\"current_goal\":\"\",\"actions\":[{\"action\":\"wait\",\"params\":{\"seconds\":1},\"reason\":\"repair\"}],\"after_this\":\"재시도\"}"
                         )
                         if _glm_debug_enabled():
                             print("[GLM][디버그] JSON-only repair 프롬프트 적용")
@@ -359,7 +352,7 @@ class AIPlanner:
 
         base_max_tokens = int(os.environ.get("GLM_MAX_TOKENS", "2000"))
         retry_max_tokens = int(os.environ.get("GLM_RETRY_MAX_TOKENS", "900"))
-        repair_max_tokens = int(os.environ.get("GLM_REPAIR_MAX_TOKENS", "600"))
+        repair_max_tokens = int(os.environ.get("GLM_REPAIR_MAX_TOKENS", "250"))
 
         if repair_mode:
             max_tokens = repair_max_tokens
@@ -369,7 +362,7 @@ class AIPlanner:
         temperature = 0.3
         if repair_mode:
             # JSON 포맷 준수율을 높이기 위해 변동성을 낮춘다.
-            temperature = float(os.environ.get("GLM_REPAIR_TEMPERATURE", "0.1"))
+            temperature = float(os.environ.get("GLM_REPAIR_TEMPERATURE", "0.0"))
 
         payload = json.dumps({
             "model":       GLM_MODEL,