feat: implement action aliasing and parameter normalization in AIPlanner to enhance compatibility with LM Studio responses

README.md

@@ -145,6 +145,7 @@ planner.set_goal(
 - `ai_planner.py`의 Ollama/LM Studio 호출은 서버 스키마 차이를 자동으로 맞추기 위해 payload 후보를 순차 재시도합니다. 먼저 `messages` 기반(legacy chat)으로 시도하고, 400(`unrecognized_keys`/`input required`)이면 `input` 중심 최소 payload로 재시도합니다.
 - LM Studio `input-only` 모드에서 `output[].type=reasoning` 형태로 응답이 오는 경우도 파서가 처리하며, 응답 텍스트에 JSON 앞뒤 설명이 섞이면 `{...}` 구간을 복구 추출해 파싱을 시도합니다(복구 불가 시 기존 휴리스틱 폴백).
 - 파싱된 계획은 `actions` 스키마와 지원 action 화이트리스트를 통과한 경우에만 채택합니다. 유효 액션이 없거나 형식이 깨지면 LLM 출력을 버리고 상태 기반 휴리스틱 폴백으로 전환해 `알 수 없는 행동` 루프를 줄입니다.
+- LM Studio가 표준과 다른 동의어를 반환할 때(예: `place_building`, `target_x/target_y`, `position_x/position_y`), planner가 표준 스키마(`place_entity`, `x/y`, `name`)로 자동 정규화한 뒤 검증합니다.
 - `ai_planner.py`는 LLM이 move 순서를 놓쳐 `place_entity`/`insert_to_entity`/`set_recipe`가 건설 거리 제한으로 실패하는 경우를 줄이기 위해, 해당 액션 직전에 최근 `move`가 같은 좌표가 아니면 자동으로 `move`를 끼워 넣습니다
 - `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.

ai_planner.py

@@ -37,6 +37,12 @@ ALLOWED_ACTIONS = {
     "start_research",
     "wait",
 }
+ACTION_ALIASES = {
+    "place_building": "place_entity",
+    "build_entity": "place_entity",
+    "mine": "mine_resource",
+    "research": "start_research",
+}
 
 
 SYSTEM_PROMPT = """당신은 팩토리오 게임을 순수하게 플레이하는 AI 에이전트입니다.
@@ -466,11 +472,15 @@ class AIPlanner:
             if not isinstance(a, dict):
                 continue
             act = a.get("action")
-            if not isinstance(act, str) or act not in ALLOWED_ACTIONS:
+            if not isinstance(act, str):
+                continue
+            act = ACTION_ALIASES.get(act, act)
+            if act not in ALLOWED_ACTIONS:
                 continue
             params = a.get("params")
             if not isinstance(params, dict):
                 params = {}
+            params = AIPlanner._normalize_params(act, params)
             reason = a.get("reason")
             if not isinstance(reason, str):
                 reason = ""
@@ -482,6 +492,23 @@ class AIPlanner:
             "after_this": str(plan.get("after_this", "")),
         }
 
+    @staticmethod
+    def _normalize_params(action: str, params: dict) -> dict:
+        p = dict(params)
+        if action == "move":
+            if "x" not in p and "target_x" in p:
+                p["x"] = p.get("target_x")
+            if "y" not in p and "target_y" in p:
+                p["y"] = p.get("target_y")
+        elif action == "place_entity":
+            if "name" not in p and "item" in p:
+                p["name"] = p.get("item")
+            if "x" not in p and "position_x" in p:
+                p["x"] = p.get("position_x")
+            if "y" not in p and "position_y" in p:
+                p["y"] = p.get("position_y")
+        return p
+
     @staticmethod
     def _ensure_move_before_build_actions(actions: list[dict]) -> list[dict]:
         """

docs/plan.md

@@ -69,6 +69,24 @@
 
 ---
 
+## 2026-03-27 LM Studio action/params 동의어 정규화 계획
+
+### 문제 요약
+- LM Studio가 JSON은 지키지만 프로젝트 스키마와 다른 action/params를 반환함.
+- 예: `place_building` vs `place_entity`, `target_x`/`target_y`, `position_x`/`position_y`.
+
+### 구현 계획
+1. `ai_planner.py`에서 action alias를 표준 action으로 매핑한다.
+2. params alias를 표준 키로 정규화한다.
+3. 정규화 후 화이트리스트 검증을 적용해 실행 가능한 액션만 남긴다.
+4. README에 동의어 자동 정규화 동작을 반영한다.
+
+### 검증 계획
+- `python -m py_compile ai_planner.py`
+- 런타임에서 `move`/`place_entity`로 정상 변환되는지 확인
+
+---
+
 ## 채굴 시 mining_state 반복 설정 제거 (우클릭 유지)
 
 ### 문제