feat: AIPlanner JSON 파싱 로직 개선 및 다중 JSON 객체 처리 추가
- `_parse_json()` 메서드에서 응답 내 여러 JSON 객체 중 `actions`를 포함한 계획 객체를 우선 선택하도록 로직 개선 - JSON 파싱 실패 시 잘림 복구 로직을 추가하여 안정성 향상 - 관련 단위 테스트 추가 및 README.md에 변경 사항 반영
This commit is contained in:
kswdev0
@@ -143,7 +143,7 @@ planner.set_goal(
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- 순수 플레이이므로 **걷기, 채굴, 제작에 실제 시간이 소요**됩니다
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- AI가 "move 먼저 → 작업" 패턴을 학습하도록 프롬프트가 설계되어 있습니다
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- `agent_log.jsonl`에 모든 행동과 타임스탬프가 기록됩니다
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- `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.
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- `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.
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- `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).
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- 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.
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- `ai_planner.py`의 `_call_glm()`에서 GLM 지연 원인 분석을 위한 타이밍 로그가 출력됩니다.
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@@ -451,55 +451,46 @@ class AIPlanner:
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+ "\n"
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+ raw[:300]
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)
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brace_depth = 0
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bracket_depth = 0
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in_string = False
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escape = False
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end = start
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for i in range(start, len(text)):
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c = text[i]
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if escape:
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escape = False
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continue
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if c == '\\' and in_string:
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escape = True
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continue
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if c == '"' and not escape:
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in_string = not in_string
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continue
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if in_string:
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continue
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if c == '{':
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brace_depth += 1
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elif c == '}':
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brace_depth -= 1
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elif c == '[':
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bracket_depth += 1
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elif c == ']':
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bracket_depth -= 1
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# 응답 안에 { ... }가 여러 개(예: 인벤토리 하위 객체, 분석용 JSON)가 섞일 수 있다.
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# decide() 파이프라인은 "actions" 스키마를 가진 계획 객체가 필요하므로,
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# candidates 중 actions를 포함하는 것을 우선 선택한다.
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search_pos = start
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for _ in range(10):
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next_start = text.find("{", search_pos)
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if next_start == -1:
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break
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candidate = self._extract_balanced_json_candidate(text, next_start)
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if candidate:
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try:
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loaded = json.loads(candidate)
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if (
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isinstance(loaded, dict)
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and isinstance(loaded.get("actions"), list)
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):
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return loaded
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except json.JSONDecodeError:
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# candidate가 중간에 잘려 실패한 경우 다음 '{'를 시도
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pass
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search_pos = next_start + 1
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if brace_depth == 0 and bracket_depth == 0:
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# 최상위 JSON 객체가 종료된 지점으로 추정
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if i > start:
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end = i + 1
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break
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if brace_depth != 0 or bracket_depth != 0:
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partial = text[start:]
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partial = self._repair_truncated_json(partial)
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try:
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return json.loads(partial)
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except json.JSONDecodeError:
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raise ValueError(f"JSON 파싱 실패 (잘린 응답 복구 불가):\n{raw[:400]}")
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candidate = text[start:end]
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# 그래도 actions 스키마를 찾지 못하면, 잘림 복구 로직으로 마지막 수습을 시도한다.
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partial = text[start:]
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repaired = self._repair_truncated_json(partial)
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try:
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return json.loads(candidate)
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||||
loaded = json.loads(repaired)
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||||
if isinstance(loaded, dict):
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||||
return loaded
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except json.JSONDecodeError:
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# 중괄호는 맞지만 배열/후행 속성이 잘려 파싱 실패하는 케이스 복구
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repaired = self._repair_truncated_json(candidate)
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||||
try:
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||||
return json.loads(repaired)
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||||
except json.JSONDecodeError:
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||||
raise ValueError(f"JSON 파싱 실패:\n{raw[:400]}")
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||||
pass
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first_non_ws = next((c for c in text if not c.isspace()), "")
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||||
raise ValueError(
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||||
"JSON 파싱 실패: actions 스키마를 포함한 후보를 찾지 못함 "
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"(first_non_ws="
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+ repr(first_non_ws)
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+ ")\n"
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+ raw[:400]
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)
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@staticmethod
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def _extract_balanced_json_candidate(text: str, start: int) -> str:
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@@ -69,3 +69,19 @@ class TestAIPlannerParseJson(unittest.TestCase):
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extracted = self.planner._extract_glm_assistant_text(fake)
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self.assertIn('"current_goal":"g"', extracted)
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def test_parse_json_selects_actions_object_when_multiple_json_objects_exist(self):
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# 분석 텍스트 안에 먼저 나오는 하위 JSON({ "foo": 1 })이 있고,
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# 뒤에 실제 계획 JSON({ "actions": [...] })이 있는 경우를 검증한다.
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raw = (
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"1. Analyze...\n"
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'{"foo": 1}\n'
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"2. Continue...\n"
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'{"thinking":"t","current_goal":"g",'
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'"actions":[{"action":"explore","params":{"direction":"east","max_steps":1},"reason":"x"}],'
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'"after_this":"a"}'
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)
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plan = self.planner._parse_json(raw)
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self.assertEqual(plan["current_goal"], "g")
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self.assertEqual(len(plan["actions"]), 1)
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self.assertEqual(plan["actions"][0]["action"], "explore")
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