황짜장 Adaptive AI Agent

사냥 한 판에는 정답이 없는 선택이 수십 개 들어 있다. 동선을 얼마나 촘촘하게 짤지, 공격 스킬을 쓸지 소환수에게 맡길지, 몬스터에서 몇 칸 떨어질지. 사람이 감으로 정하면 한두 판의 인상으로 결론이 나고, 그 결론은 맵 운에 따라 뒤집힌다. 게다가 봇은 한 번 틀린 값을 배우면 다음 판부터 계속 틀린다.

설정 후보를 표로 두고 판마다 하나를 골라 돌린 뒤, 그 판의 결과를 보상으로 기록하는 강화학습 루프를 넣었다 — 탐색(아직 덜 해 본 후보)과 활용(지금까지 가장 좋은 후보)을 섞어 고르는 밴딧 방식이다. 같은 판 안에서 여러 표를 겨룰 때 후보끼리 늘 짝지어 바뀌어 효과를 못 가르는 문제가 생겨, 안 해 본 후보는 무작위로 섞게 고쳤다. 결론은 보상 표가 내고, 확정은 사람이 한다. 그리고 판마다 규칙 731개를 자동으로 검사해, 좋아진 것이 다른 곳을 망가뜨리지 않았는지 확인한다.

• 판마다 보상 = 분당 처치 − 피해/200 − 못 간 지점. 죽지 않는 게 먼저라 피해에 벌점을 건다
• 동선 밀도 · 스킬 사용 · 공전 거리 · 연타 수 · 사냥 방식을 표마다 따로 겨룬다 — 일반 판과 강한 몬스터 판(공포의 영역)은 섞지 않는다
• 지형 학습 — 같은 방 설계는 판이 바뀌어도 같은 자리에 같은 벽이 있다. 칸마다 «본 횟수 · 막힌 횟수» 다수결로 예측을 고친다
• 사용자가 손으로 그려 준 동선(별 · 꽃잎)까지 경로 알고리즘으로 옮겨 겨뤄 본 뒤, 10월부터 젖소방은 격자 · 나선 «한 바퀴»로 정리했다
• 공포의 영역을 읽어 그 시간에 맞는 사냥터로 자동으로 옮겨 가고, 맞는 곳이 없으면 패널 순서대로 돈다
• 한 게임 안에서 여러 런을 묶어 돌기 · 보석 조합 · 창고 재료 줍기 표
• 메모리로 가리킨 아이템 번호를 확인한 뒤에만 누른다 — 흩어진 이름표를 마우스로 훑지 않는다
• 귀한 드랍(높은 룬 · 유니크)은 주우면 텔레그램으로 알린다
• 창고에 못 넣은 것만 버린다 — 유니크 · 세트 · 반지 · 목걸이 · 주얼 · 벡스 이상 룬은 코드에서 절대 안 버리게 막았다
• «죽으면 멈춘다» 는 잠금 규칙 — 점검 목록에서 지워도 코드가 되살리고, 패널에서 못 지운다
• 멈춤 스스로 회복 — 잇단 실패 · 창고 왕복 실패 · 오류 · 입구 막힘은 다시 시도하고, 사망 · 사용자 정지 · 가방 가득은 회복하지 않고 멈춘 채 둔다
• 직업 · 빌드별 스킬 키 칸 — 소서리스 블리는 «8칸 거리 · 눈보라 먼저 → 얼음보주(보스 · 엘리트는 얼음 작렬) → 죽을 때까지 빙하가시 · 전자기장은 틈 봐서»

• 강화학습 비교로 젖소방 설정 확정 (일반 판 37판, 분당 처치 · 괄호는 판 수): 스킬 끔 112.2(33) vs 켬 97.6(4) · 동선 밀도 24 111.7(30) · 28 106.8(5) · 16 103.3(2) · 공전 5칸 118.7(4) · 2칸 108.3(22)
• 젖소방 한 판 — 본 소 591마리 중 588마리 처치 (99.5%) · 분당 177.9 (2026-09-28)
• 소서리스 추가 첫날 — 안다리엘 한 판 72초 → 24~26초, 보스 처치 1.8~2.2초
• 런 13가지 · 직업 3개(빌드 4개) · 판 끝 자동 점검 규칙 731개
• 최근 기록 174판 중 172판 성공 (2026-10-08)
• 봇 코드 99개 파일 · 29,352줄 · 테스트 파일 43개 (테스트 함수 307개) — 9월 27일 맵핑과 저장소를 나눔
• 개인 오프라인 플레이용 — 배포하지 않았습니다