NPC 시뮬레이션 완성

npc_social_network/models/llm_helper.py

@@ -162,6 +162,9 @@ def _query_llm_for_json_robustly(prompt: str) -> dict | list:
             text_to_parse = json_match.group(0)
         else:
             text_to_parse = response_text   # 최후의 경우 원본 텍스트 사용
+
+    # 딕셔너리나 리스트의 마지막 요소 뒤에 붙은 꼬리표 쉼표 제거
+    text_to_parse = re.sub(r',\s*(\}|\])', r'\1', text_to_parse)
     
     # 추출된 텍스트로 파싱 및 자가 교정 시도
     try:
@@ -191,12 +194,13 @@ def generate_plan_from_goal(npc_name: str, goal: str) -> List[str]:
     """목표가 주어지면, 가디언 함수를 이용해 안정적으로 계획을 생성"""
     prompt = f"""
 # Instruction
-You are an AI assistant for an NPC named '{npc_name}'.
-The NPC's goal is: "{goal}"
-create a 3 to 5 step action plan to achieve this goal.
-Your response MUST be a valid JSON array of strings, where each string is a step in the plan.
+- 당신은 '{npc_name}'이라는 NPC를 위한 AI 조수입니다.
+- 이 NPC의 목표는 "{goal}" 입니다.
+- 이 목표를 달성하기 위한 3~5단계의 구체적인 행동 계획을 만들어주세요.
+- 당신의 응답은 반드시 각 단계가 문자열로 이루어진 유효한 JSON 배열이어야 합니다.
+- 행동 계획에 대한 내용만 작성해주세요. ('1단계'와 같은 불필요한 단어는 필요없습니다.)
 
-# Plan (JSON array of strings only):
+# 계획 (문자열로 구성된 JSON 배열 형식):
 """
     result = _query_llm_for_json_robustly(prompt)
     if isinstance(result, list) and all(isinstance(s, str) for s in result):
@@ -226,6 +230,17 @@ def generate_dialogue_action(speaker: "NPC", target: "NPC", conversation: "Conve
         # 프롬프트에 예쁘게 들어갈 수 있도록 앞뒤로 줄바꿈 추가
         symbolic_section = f"\n{symbolic_section_title}\n{symbolic_contents}"
 
+    # 상대방에 대해 알고 있는 정보를 프롬프트에 추가
+    known_info_summary = "아직 아는 정보가 없음"
+    if target.name in speaker.knowledge:
+        known_facts = []
+        if "job" in speaker.knowledge[target.name]:
+            known_facts.append(f"직업은 {speaker.knowledge[target.name]['job']}이다.")
+        if "age" in speaker.knowledge[target.name]:
+            known_facts.append(f"나이는 {speaker.knowledge[target.name]['age']}이다.")
+        if known_facts:
+            known_info_summary = ", ".join(known_facts)
+
     if is_final_turn:
         task_instruction = """
 - 상대방이 대화를 마무리하려고 합니다. 상대방의 마지막 말에 어울리는 자연스러운 작별 인사를 생성하세요. (예: "네, 조심히 가세요.", "다음에 또 봬요.", "알겠습니다. 좋은 하루 보내세요.")
@@ -251,9 +266,8 @@ def generate_dialogue_action(speaker: "NPC", target: "NPC", conversation: "Conve
 
 # Inner State
 - "{target.korean_name}"와의 관계: {speaker.relationships.get_relationship_summary(target.name)}
-
-# Reputation Information
-{reputation_info}
+- {reputation_info}
+- "{target.korean_name}"에 대해 내가 아는 정보: {known_info_summary}
 
 {symbolic_section}
 
@@ -269,6 +283,7 @@ def generate_dialogue_action(speaker: "NPC", target: "NPC", conversation: "Conve
 {task_instruction}
 - 당신의 응답은 반드시 아래 JSON 형식이어야 합니다.
 - 대사에는 이름, 행동 묘사, 따옴표를 절대 포함하지 마세요.
+- 'Relevant Memories'이 현재 대화 상대 ('{target.korean_name}')와 관련 없는 내용일 수 있습니다. 다른 사람에 대한 기억을 현재 대화 상태에게 일어난 일인 것처럼 착각해서 말하지 마세요.
 - 아래의 'Conversation Strategies'과 같이 현재 대화의 맥락과 당신의 성격에 가장 적절한 행동 하나를 선택하세요.
 
 # Conversation Strategies
@@ -353,11 +368,11 @@ def evaluate_goal_achievement(initiator_name: str, goal: str, conversation_trans
 결과는 반드시 아래 JSON 형식이어야 합니다.
 
 # Evaluation (JSON format only)
-{{
+{
     "goal_achieved": True,
     "reason": "목표 달성 또는 실패에 대한 간결한 이유 (예: '상대방을 위로하고 지지하며 긍정적인 반응을 이끌어냈다.)",
     "initiator_emotion": "이 결과를 얻은 후 대화 시작자가 느낄 감정 (아래 'Emotion_List에서 찾아서 한 단어로 표현)
-}}
+}
 
 # Emotion_List
 {EMOTION_LIST}

npc_social_network/npc/npc_base.py

@@ -94,6 +94,7 @@ class NPC:
         self.relationships = RelationshipManager(self)
         self.reputation = {}  # 다른 NPC에 대한 평판 저장
         self.emotion = EmotionManager(EMOTION_DECAY_RATE, self.personality)
+        self.knowledge: dict[str, dict] = {}    # 다른 NPC에 대한 사실 정보를 저장하는 '지식 베이스'
         # 행동 관리자
         self.behavior = BehaviorManager()
         self.planner = PlannerManager(self)
@@ -376,6 +377,10 @@ class NPC:
         NPC가 스스로 판단하여 행동을 결정하는 자율 행동 로직
         주기적으로 호출되어 목표 설정, 계획 실행 등을 담당.
         """
+        # 플레이어가 비활성화 상태일 경우, 자율 행동을 실행하지 않도록 하는 안전장치
+        if self.name == "player" and not self.manager.player_is_active:
+            return
+
         # 1. 계획 실행 로직을 NPC가 직접 처리
         if self.planner.has_active_plan():
             step = self.planner.get_current_step()
@@ -389,6 +394,15 @@ class NPC:
             action_type = plan_details.get("action_type")
             target_korean_name = plan_details.get("target")
 
+            # 행동 실행 전 '조건 확인'단계
+            can_execute = True
+            if target_korean_name == "플레이어" and not self.manager.player_is_active:
+                # 목표 대상이 '플레이어'인데, 플레이어가 비활성화 상태일 경우
+                can_execute = False
+                simulation_core.add_log(f"[{self.korean_name}의 생각] 지금은 플레이어가 없으니, '{step}' 계획은 나중에 다시 시도해야겠다.")
+                return
+
+            # 행동 실행
             if action_type == "TALK" and target_korean_name:
                 target_npc = self.manager.get_npc_by_korean_name(target_korean_name)
                 if target_npc and target_npc != self:
@@ -425,7 +439,7 @@ class NPC:
                 )
             # 현재 단계 완료 처리
             self.planner.complete_step()
-        
+            
         # 2. 계획이 없으면 새로운 목표를 생성하도록 시도
         else:
             # 소문을 퍼뜨리려는 시도
@@ -434,7 +448,7 @@ class NPC:
                 gossip_to_spread = random.choice(gossip_memories)
                 
                 # 아직 대화한 적 없는 NPC를 타겟으로 선정
-                potential_targets = [npc for npc in self.manager.all() if npc.name != self.name]
+                potential_targets = [npc for npc in self.manager.get_interactive_npcs() if npc.name != self.name]
                 if potential_targets:
                     target_npc = random.choice(potential_targets)
                     
@@ -450,7 +464,7 @@ class NPC:
                         simulation_core.add_log(f"[소문 전파] {self.korean_name} -> {target_npc.korean_name}: {gossip_dialogue}")
                         gossip_to_spread.is_shared = True
 
-                        # [✨ 수정] 2. '소문 전파'라는 행동에 대한 명확한 기억을 별도로 생성
+                        # 2. '소문 전파'라는 행동에 대한 명확한 기억을 별도로 생성
                         self.remember(
                             content=f"{target_npc.korean_name}에게 '{gossip_to_spread.content}'라는 소문에 대해 이야기했다.",
                             importance=5,

npc_social_network/scenarios/scenario_setup.py

@@ -36,7 +36,7 @@ def setup_initial_scenario() -> NPCManager:
     # 플레이어를 위한 NPC 객체를 생성
     # 플레이어는 고유 ID "Player"를 가지며, 성격은 가장 균형잡힌 상태로 시작
     player_personality = {"sensitive": 0.5, "stoic": 0.5, "cognitive_bias": 0.5}
-    player = NPC("player", "플레이어", "관찰자", personality=player_personality)
+    player = NPC("player", "플레이어", "모험가", personality=player_personality)
 
     # --- 2. 초기 기억 주입 ---
     elin.remember(content="어젯밤 앨리스와 시장 가격 때문에 크게 다퉜다.", importance=8, emotion="anger")
@@ -69,6 +69,15 @@ def setup_initial_scenario() -> NPCManager:
     elin.relationships.update_relationship("player", "neutral", strength=0.0)
     charlie.relationships.update_relationship("player", "neutral", strength=0.0)
 
+    # --- 5. 초기 지식 베이스 설정 ---
+    all_npc = npc_manager.all()
+    for npc in all_npc:
+        for other_npc in all_npc:
+            if npc != other_npc:
+                npc.knowledge[other_npc.name] = { "job": other_npc.job,     # 모든 NPC가 서로의 직업을 알고 시작하도록 설정
+                                                  "age": other_npc.age      # 모든 NPC가 서로의 나이를 알고 시작하도록 설정
+                                                } 
+
     # 모든 NPC의 초기 기억을 FAISS 인덱스로 저장
     print("모든 NPC의 초기 기억에 대한 FAISS 인덱스를 생성합니다...")
     for npc in npc_manager.all():

npc_social_network/templates/dashboard.html

@@ -14,7 +14,7 @@
         #network { width: 100%; flex: 1; border-bottom: 1px solid var(--border-color); min-height: 0; }
         
         /* 플레이어 대화 */
-        #player-input-area { padding: 10px; background-color: #fff3cd; border-top: 2px solid #ffeeba; }
+        #player-input-area { padding: 10px; background-color: #eefc2a; border-top: 2px solid #ffeeba; }
         #player-input-area p { margin: 0 0 10px 0; font-weight: 500; font-size: 14px; }
         .player-input-wrapper { display: flex; gap: 10px }
         #player-input-text { flex: 1; padding: 8px 12px; border-radius: 6px; border: 1px solid #ddd; }