230 lines
9.4 KiB
Python
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Python
"""
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ai_planner.py — 순수 AI 플레이 버전
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핵심 변경사항 (치트 모드 대비):
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- 이동에 실제 시간이 걸림 → 불필요한 장거리 이동 최소화
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- 채굴은 자원 패치 근처에서만 가능 → 반드시 move 후 mine
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- 제작은 재료가 인벤토리에 있어야 함 → 재료 확보 순서 중요
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- 건설은 건설 거리 내에서만 가능 → 배치 전 move 필수
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- AI가 이 제약을 이해하고 행동 순서를 계획해야 함
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"""
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import json
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import os
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import urllib.request
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import urllib.error
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GLM_API_URL = "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions"
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GLM_MODEL = "GLM-4.7"
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SYSTEM_PROMPT = """당신은 팩토리오 게임을 순수하게 플레이하는 AI 에이전트입니다.
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치트나 텔레포트 없이, 실제 게임 메커닉만 사용합니다.
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게임 상태와 이전 행동 결과를 분석해서 스스로 판단하고 계획을 세웁니다.
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## 핵심 제약 사항 (반드시 준수!)
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1. **이동은 실제 걷기** — 먼 거리는 시간이 오래 걸림. 불필요한 왕복 최소화
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2. **채굴은 자원 패치 근처에서만 가능** — 반드시 자원 위치로 move한 후 mine_resource
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3. **제작은 재료가 있어야 함** — iron-plate 없이 iron-gear-wheel 못 만듦.
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재료 확인 후 craft_item. 재료 부족하면 먼저 채굴→제련
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4. **건설은 건설 거리 내에서만 가능** — 배치할 좌표 근처로 move한 후 place_entity
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5. **자원은 유한** — 직접 채굴해야 하고, 제련소에 넣어야 plate가 됨
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## 효율적인 행동 패턴
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- 같은 구역 작업을 몰아서 (이동 최소화)
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- move → mine/place/insert 순서로 항상 위치 먼저 확보
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- 채굴 → 제련 → 제작 → 건설 흐름 유지
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- 한 번에 넉넉히 채굴 (왕복 줄이기)
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## 팩토리오 자동화 핵심 지식
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- 채굴기(burner-mining-drill)는 광맥 위에 배치해야 작동
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- 제련소(stone-furnace)에 ore + 석탄 넣으면 plate 생산
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- 채굴기 출력 → inserter → 벨트 → inserter → 제련소/조립기
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- 제련소/보일러/채굴기는 석탄 연료 필요
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- 전력: offshore-pump → pipe → boiler → steam-engine → small-electric-pole
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- 자동화 연구팩: iron-gear-wheel + iron-plate → assembling-machine
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- 건물 배치 전 반드시: 1) 인벤토리에 아이템 있는지 2) 가까이 있는지 확인
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## 응답 형식 — JSON만 반환, 다른 텍스트 절대 금지
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{
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"thinking": "현재 상태 분석. 인벤토리/위치/자원 확인 후 판단 (자유롭게 서술)",
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"current_goal": "지금 달성하려는 목표",
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"actions": [
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{"action": "행동유형", "params": {...}, "reason": "이 행동이 필요한 이유"},
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최대 8개
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],
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"after_this": "이 시퀀스 완료 후 다음 계획"
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}
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## 전체 action 목록
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### 이동 (실제 걷기 — 거리에 비례해 시간 소요!)
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- "move" → {"x": int, "y": int}
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주의: 건설/채굴/삽입 전에 반드시 해당 위치 근처로 move
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### 채굴 (자원 패치 근처에서만 작동)
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- "mine_resource" → {"ore": "iron-ore", "count": int}
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주의: 자원 패치 근처에 있어야 함. 없으면 move 먼저
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채굴 가능: iron-ore, copper-ore, coal, stone
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권장: count는 20~50 단위로 (작으면 비효율, 크면 오래 걸림)
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### 제작 (인벤토리에 재료 필요!)
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- "craft_item" → {"item": str, "count": int}
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주의: 재료 부족하면 실패. 먼저 재료 확보할 것
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레시피 예시:
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stone-furnace: stone 5개
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burner-mining-drill: iron-gear-wheel 3 + iron-plate 3 + stone-furnace 1
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transport-belt: iron-gear-wheel 1 + iron-plate 1
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burner-inserter: iron-gear-wheel 1 + iron-plate 1
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inserter: iron-gear-wheel 1 + iron-plate 1 + electronic-circuit 1
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small-electric-pole: copper-cable 2 + wood 1
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iron-gear-wheel: iron-plate 2
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pipe: iron-plate 1
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### 건물 배치 (건설 거리 내에서만!)
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- "place_entity" → {"name": str, "x": int, "y": int, "direction": "north|south|east|west"}
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주의: 1) 인벤토리에 아이템 필요 2) 가까이 있어야 함 (약 10칸 내)
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배치 가능: burner-mining-drill, electric-mining-drill, stone-furnace,
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burner-inserter, inserter, transport-belt, small-electric-pole,
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pipe, offshore-pump, boiler, steam-engine, assembling-machine-1, lab
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### 벨트 라인 (걸어가며 한 칸씩 배치 — 시간 많이 걸림)
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- "place_belt_line" → {"from_x": int, "from_y": int, "to_x": int, "to_y": int}
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주의: 벨트 수량 충분히 craft_item 먼저
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### 연료/아이템 삽입 (건설 거리 내에서)
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- "insert_to_entity" → {"x": int, "y": int, "item": "coal", "count": int}
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주의: 가까이 있어야 하고, 플레이어 인벤토리에서 차감됨
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### 조립기 레시피 설정
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- "set_recipe" → {"x": int, "y": int, "recipe": str}
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### 연구
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- "start_research" → {"tech": "automation"}
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### 대기
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- "wait" → {"seconds": int}
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"""
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class AIPlanner:
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def __init__(self):
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self.api_key = os.environ.get("ZAI_API_KEY", "")
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if not self.api_key:
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raise ValueError("ZAI_API_KEY 환경변수를 설정하세요.")
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self.step = 0
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self.feedback_log: list[dict] = []
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self.long_term_goal = (
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"완전 자동화 달성: "
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"석탄 채굴 → 철 채굴+제련 자동화 → 구리 채굴+제련 → "
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"전력 구축 → automation 연구 → 빨간 과학팩 자동 생산"
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)
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def decide(self, state_summary: str) -> list[dict]:
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"""
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게임 상태를 받아 GLM이 스스로 생각하고
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실행할 행동 시퀀스(여러 개)를 반환
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"""
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self.step += 1
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feedback_text = self._format_feedback()
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user_message = (
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f"## 스텝 {self.step}\n\n"
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f"### 현재 게임 상태\n{state_summary}\n\n"
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f"{feedback_text}"
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f"### 장기 목표\n{self.long_term_goal}\n\n"
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"현재 상태를 분석하고, 장기 목표를 향해 지금 해야 할 행동 시퀀스를 계획하세요.\n"
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|
"⚠️ 순수 플레이입니다. 건설/채굴/삽입 전에 반드시 move로 가까이 이동하세요.\n"
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"⚠️ 제작은 재료가 있어야 합니다. 인벤토리를 확인하세요.\n"
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|
"반드시 JSON만 반환하세요."
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|
)
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print(f"\n[GLM] 생각 중...")
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raw = self._call_glm(user_message)
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plan = self._parse_json(raw)
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thinking = plan.get("thinking", "")
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if thinking:
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print(f"\n🧠 AI 판단:\n{thinking}\n")
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print(f"🎯 현재 목표: {plan.get('current_goal', '')}")
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print(f"📋 완료 후: {plan.get('after_this', '')}")
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actions = plan.get("actions", [])
|
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print(f"⚡ {len(actions)}개 행동 계획됨")
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|
return actions
|
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|
def record_feedback(self, action: dict, success: bool, message: str = ""):
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"""행동 결과를 기록 (다음 판단에 활용)"""
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|
self.feedback_log.append({
|
|
"action": action.get("action", ""),
|
|
"params": action.get("params", {}),
|
|
"success": success,
|
|
"message": message,
|
|
})
|
|
if len(self.feedback_log) > 15:
|
|
self.feedback_log.pop(0)
|
|
|
|
def _format_feedback(self) -> str:
|
|
if not self.feedback_log:
|
|
return ""
|
|
lines = ["### 이전 행동 결과 (성공/실패)\n"]
|
|
for fb in self.feedback_log[-8:]:
|
|
status = "✅" if fb["success"] else "❌"
|
|
msg = f" — {fb['message']}" if fb["message"] else ""
|
|
lines.append(
|
|
f" {status} {fb['action']} "
|
|
f"{json.dumps(fb['params'], ensure_ascii=False)}{msg}"
|
|
)
|
|
return "\n".join(lines) + "\n\n"
|
|
|
|
def _call_glm(self, user_message: str) -> str:
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payload = json.dumps({
|
|
"model": GLM_MODEL,
|
|
"messages": [
|
|
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
|
|
{"role": "user", "content": user_message},
|
|
],
|
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"temperature": 0.3,
|
|
"max_tokens": 1500,
|
|
}).encode("utf-8")
|
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req = urllib.request.Request(
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GLM_API_URL,
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|
data = payload,
|
|
headers = {
|
|
"Content-Type": "application/json",
|
|
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
|
|
},
|
|
method = "POST",
|
|
)
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try:
|
|
with urllib.request.urlopen(req, timeout=90) as resp:
|
|
data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
|
|
return data["choices"][0]["message"]["content"].strip()
|
|
except urllib.error.HTTPError as e:
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raise ConnectionError(f"GLM API 오류 {e.code}: {e.read().decode()}")
|
|
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def _parse_json(self, raw: str) -> dict:
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|
text = raw.strip()
|
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if "<think>" in text:
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|
text = text.split("</think>")[-1].strip()
|
|
if text.startswith("```"):
|
|
text = "\n".join(
|
|
l for l in text.splitlines()
|
|
if not l.strip().startswith("```")
|
|
).strip()
|
|
try:
|
|
return json.loads(text)
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
s, e = text.find("{"), text.rfind("}") + 1
|
|
if s != -1 and e > s:
|
|
return json.loads(text[s:e])
|
|
raise ValueError(f"JSON 파싱 실패:\n{raw[:400]}")
|
|
|
|
def set_goal(self, goal: str):
|
|
self.long_term_goal = goal
|
|
self.feedback_log.clear()
|
|
print(f"[AI] 새 목표: {goal}")
|