fix: 시작 시 플레이어 접속 확인 + RCON 호환

- check_player() 추가: 30초 대기하며 플레이어 접속 안내
- game.players[1] 사용으로 RCON 호환
- 미접속 시 명확한 에러 메시지

main.py

@@ -1,8 +1,13 @@
 """
 main.py — 순수 AI 플레이 버전
 
-치트 없이 실제 게임 메커닉으로 플레이.
-걷기/채굴/제작에 실제 시간이 걸리므로 ACTION_DELAY를 줄임.
+치트 없이 실제 게임 메커니즘으로 플레이.
+걷기/채굴/제작에 실제 시간이 걸리므로 ACTION_DELAY를 설정.
+
+핵심 변경:
+- 시작 시 플레이어 접속 여부 확인
+- game.player → game.players[1] (RCON 호환)
+- JSON 파싱 실패 시 재시도 (ai_planner 내부)
 """
 import time
 import os
@@ -16,20 +21,54 @@ from action_executor     import ActionExecutor
 RCON_HOST     = os.getenv("FACTORIO_HOST",     "127.0.0.1")
 RCON_PORT     = int(os.getenv("FACTORIO_PORT", "25575"))
 RCON_PASSWORD = os.getenv("FACTORIO_PASSWORD", "factorio_ai")
-ACTION_DELAY  = 0.2   # 행동 자체에 시간이 걸리므로 간격 짧게
+ACTION_DELAY  = 0.2
 LOG_FILE      = "agent_log.jsonl"
 
 # 건물 N개 이상이면 압축 모드로 전환
 COMPRESS_THRESHOLD = 50
 
 
+def check_player(rcon: FactorioRCON) -> bool:
+    """서버에 접속한 플레이어가 있는지 확인하고 안내"""
+    print("\n[초기화] 플레이어 접속 확인 중...")
+
+    for attempt in range(30):  # 최대 30초 대기
+        result = rcon.check_player()
+        if result:
+            info = rcon.lua("""
+local p = game.players[1]
+if p then
+    rcon.print(p.name .. " @ " .. string.format("%.0f, %.0f", p.position.x, p.position.y))
+end
+""")
+            print(f"[초기화] ✅ 플레이어 발견: {info}")
+            return True
+
+        if attempt == 0:
+            print("[초기화] ⚠️  접속한 플레이어가 없습니다!")
+            print("[초기화] 팩토리오 클라이언트로 이 서버에 접속하세요.")
+            print(f"[초기화] 서버 주소: {RCON_HOST}")
+            print(f"[초기화] 대기 중... (최대 30초)")
+
+        time.sleep(1)
+
+    print("[오류] 30초 내에 플레이어가 접속하지 않았습니다.")
+    print("[오류] 팩토리오 클라이언트로 서버에 접속한 후 다시 실행하세요.")
+    return False
+
+
 def run():
     print("=" * 60)
     print("  팩토리오 순수 AI 에이전트 (치트 없음)")
     print("  - 실제 걷기 / 실제 채굴 / 실제 제작 / 건설 거리 제한")
+    print("  - RCON 호환: game.players[1] 사용")
     print("=" * 60)
 
     with FactorioRCON(RCON_HOST, RCON_PORT, RCON_PASSWORD) as rcon:
+        # ── 플레이어 접속 확인 ──
+        if not check_player(rcon):
+            return
+
         reader     = StateReader(rcon)
         compressor = ContextCompressor(rcon)
         planner    = AIPlanner()
@@ -45,7 +84,7 @@ def run():
                     print(f"\n{'='*50}")
                     print(f"[재계획] 총 {total_actions}개 실행 완료")
 
-                    # ── 압축 레벨 자동 선택 ──────────────────────
+                    # ── 압축 레벨 자동 선택 ──
                     if entity_count < COMPRESS_THRESHOLD:
                         print("[상태] 초반 모드 — 상세 상태 수집")
                         state   = reader.get_full_state()
@@ -64,14 +103,14 @@ def run():
                     global_info = compressor._get_global_summary()
                     entity_count = global_info.get("total_entities", entity_count)
 
-                    # ── AI 계획 ──────────────────────────────────
+                    # ── AI 계획 ──
                     queue = planner.decide(summary)
                     if not queue:
                         print("[경고] AI가 행동 반환 안 함. 10초 후 재시도")
                         time.sleep(10)
                         continue
 
-                # ── 행동 실행 ─────────────────────────────────────
+                # ── 행동 실행 ──
                 action = queue.pop(0)
                 total_actions += 1
                 act    = action.get("action", "")