diff --git a/README.md b/README.md
index 650aebb..5919565 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -147,6 +147,7 @@ planner.set_goal(
 - `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 `250`) `temperature`도 더 낮춰(기본 `0.0`) JSON 포맷 준수율을 올리려 요청합니다.
+- `JSON-only repair`를 한 번 적용했는데도 비JSON 텍스트가 계속 오면, 불필요한 API 재시도 반복 대신 즉시 상태 기반 휴리스틱 폴백으로 전환합니다. 또한 LLM이 `actions=[]`를 반환하면 같은 이유로 휴리스틱 플랜으로 즉시 대체합니다.
 - `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.
diff --git a/ai_planner.py b/ai_planner.py
index 7d2f942..91e0e75 100644
--- a/ai_planner.py
+++ b/ai_planner.py
@@ -204,6 +204,7 @@ class AIPlanner:
 
         # JSON 스키마를 위반한 경우(예: 분석 텍스트만 반환)에는 재시도 프롬프트를 강화한다.
         repair_suffix = ""
+        repair_applied_once = False
 
         for attempt in range(3):
             try:
@@ -219,6 +220,19 @@ class AIPlanner:
                 OSError,
             ) as e:
                 detail = describe_glm_exception(e)
+                parse_no_brace = isinstance(e, ValueError) and "JSON 파싱 실패 ('{' 없음)" in str(e)
+
+                # JSON-only repair를 이미 한 번 적용했는데도 여전히 비JSON 텍스트만 오는 경우:
+                # 추가 API 호출을 반복하지 말고 즉시 상태 기반 휴리스틱으로 진행한다.
+                if parse_no_brace and repair_applied_once:
+                    if _glm_debug_enabled():
+                        print("[GLM][디버그] repair 후에도 비JSON 응답 -> 즉시 휴리스틱 폴백")
+                    plan = self._fallback_plan_from_summary(
+                        state_summary,
+                        last_error=detail,
+                    )
+                    break
+
                 if attempt < 2:
                     if isinstance(e, ValueError) and (
                         str(e).startswith("JSON 파싱 실패")
@@ -231,6 +245,7 @@ class AIPlanner:
                             "아래 JSON 스키마를 그대로(키/구조 동일) 반환하세요:\n"
                             "{\"thinking\":\"\",\"current_goal\":\"\",\"actions\":[{\"action\":\"wait\",\"params\":{\"seconds\":1},\"reason\":\"repair\"}],\"after_this\":\"재시도\"}"
                         )
+                        repair_applied_once = True
                         if _glm_debug_enabled():
                             print("[GLM][디버그] JSON-only repair 프롬프트 적용")
                     # 429 Rate limit이면 prompt 길이를 늘리면 안 되므로 repair_suffix를 끈다.
@@ -275,10 +290,24 @@ class AIPlanner:
         if thinking:
             print(f"\n[AI] 판단:\n{thinking}\n")
 
+        actions = plan.get("actions", [])
+        if not isinstance(actions, list):
+            actions = []
+        if not actions:
+            # 모델이 형식은 맞췄지만 actions가 비어 있으면 main 루프가 10초 대기 재시도만 반복한다.
+            # 이런 경우도 즉시 휴리스틱 플랜으로 전환해 진행을 유지한다.
+            plan = self._fallback_plan_from_summary(
+                state_summary,
+                last_error="LLM returned empty actions",
+            )
+            thinking = plan.get("thinking", "")
+            if thinking:
+                print(f"\n[AI] 판단:\n{thinking}\n")
+            actions = plan.get("actions", [])
+
         print(f"[AI] 현재 목표: {plan.get('current_goal', '')}")
         print(f"[AI] 완료 후:   {plan.get('after_this', '')}")
 
-        actions = plan.get("actions", [])
         actions = self._ensure_move_before_build_actions(actions)
         print(f"[AI] {len(actions)}개 행동 계획됨")
         return actions