test case update

config.py

@@ -17,7 +17,7 @@ MAX_LENGTH = int(os.getenv("MAX_LENGTH", 1024))
 NUM_FLAGS = int(os.getenv("NUM_FLAGS", 7))  # flags.json 길이와 일치
 
 # 생성 파라미터
-GEN_MAX_NEW_TOKENS = int(os.getenv("GEN_MAX_NEW_TOKENS", 200))
+GEN_MAX_NEW_TOKENS = int(os.getenv("GEN_MAX_NEW_TOKENS", 400))
 GEN_TEMPERATURE = float(os.getenv("GEN_TEMPERATURE", 0.7))
 GEN_TOP_P = float(os.getenv("GEN_TOP_P", 0.9))
 

flags.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "ALL_FLAGS": [
     "give_item",
     "give_hint",
-    "quest_stage_change",
+    "change_npc_state",
     "change_game_state",
     "change_player_state",
     "npc_action",

inference.py

@@ -3,7 +3,7 @@ from config import DEVICE, MAX_LENGTH, GEN_MAX_NEW_TOKENS, GEN_TEMPERATURE, GEN_
 from model_loader import ModelWrapper
 
 # 전역 로드 (서버 시작 시 1회)
-wrapper = ModelWrapper()
+wrapper = ModelWrapper()  # 기본은 latest 브랜치
 tokenizer, model, flags_order = wrapper.get()
 
 GEN_PARAMS = {
@@ -18,14 +18,17 @@ def run_inference(prompt: str):
     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=MAX_LENGTH).to(DEVICE)
 
     with torch.no_grad():
+        # 텍스트 생성
         gen_ids = model.generate(**inputs, **GEN_PARAMS)
         generated_text = tokenizer.decode(
             gen_ids[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True
         )
 
+        # 히든 스테이트 추출
         outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
         h = outputs.hidden_states[-1]
 
+        # <STATE> 토큰 위치 풀링
         STATE_ID = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<STATE>")
         ids = inputs["input_ids"]
         mask = (ids == STATE_ID).unsqueeze(-1)
@@ -35,6 +38,7 @@ def run_inference(prompt: str):
         else:
             pooled = h[:, -1, :]
 
+        # 커스텀 헤드 추론
         delta_pred = torch.tanh(model.delta_head(pooled))[0].cpu().tolist()
         flag_prob = torch.sigmoid(model.flag_head(pooled))[0].cpu().tolist()
         flag_thr = torch.sigmoid(model.flag_threshold_head(pooled))[0].cpu().tolist()

model_loader.py

@@ -1,10 +1,7 @@
 import os, json, torch
 import torch.nn as nn
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-from peft import PeftModel
-from config import BASE_MODEL, ADAPTERS, DEVICE, HF_TOKEN
-
-ADAPTER_VOCAB_SIZE = 151672  # 학습 시점 vocab size (로그 기준)
+from config import DEVICE, HF_TOKEN
 
 SPECIALS = ["<SYS>", "<CTX>", "<PLAYER>", "<NPC>", "<STATE>", "<RAG>", "<PLAYER_STATE>"]
 
@@ -21,9 +18,12 @@ class ModelWrapper:
         self.flags_order = json.load(open(flags_path, encoding="utf-8"))["ALL_FLAGS"]
         self.num_flags = len(self.flags_order)
 
-        # 1) 토크나이저 (학습과 동일 옵션 + SPECIALS)
+        branch = get_current_branch()
+
+        # 1) 토크나이저 (학습 당시 vocab + SPECIALS)
         self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
-            BASE_MODEL,
+            "m97j/npc_LoRA-fps",          # 병합된 모델이 올라간 repo
+            revision=branch,
             use_fast=True,
             token=HF_TOKEN,
             trust_remote_code=True
@@ -31,39 +31,25 @@ class ModelWrapper:
         if self.tokenizer.pad_token is None:
             self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
         self.tokenizer.padding_side = "right"
-        # 학습 시 추가했던 특수 토큰 재현
         self.tokenizer.add_special_tokens({"additional_special_tokens": SPECIALS})
 
-        # 2) 베이스 모델 (오프로딩 끄고 로드)
-        base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-            BASE_MODEL,
-            device_map=None,              # ✅ 오프로딩 비활성화
-            low_cpu_mem_usage=False,      # ✅ meta 텐서 생성 방지
-            trust_remote_code=True,
-            token=HF_TOKEN
-        )
-
-        # 3) 학습 시 vocab size로 강제 리사이즈 (어댑터 로드 전에)
-        base.resize_token_embeddings(ADAPTER_VOCAB_SIZE)
-
-        # 4) LoRA 어댑터 적용 (오프로딩 끄고 로드)
-        branch = get_current_branch()
-        self.model = PeftModel.from_pretrained(
-            base,
-            ADAPTERS,
+        # 2) 병합된 모델 로드 (샤드 자동 인식)
+        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+            "m97j/npc_LoRA-fps",
             revision=branch,
-            device_map=None,              # ✅ 오프로딩 비활성화
-            low_cpu_mem_usage=False,      # ✅ meta 텐서 생성 방지
+            device_map=None,              # 오프로딩 비활성화
+            low_cpu_mem_usage=False,
+            trust_remote_code=True,
             token=HF_TOKEN
         )
 
-        # 5) 커스텀 헤드
+        # 3) 커스텀 헤드 추가
         hidden_size = self.model.config.hidden_size
         self.model.delta_head = nn.Linear(hidden_size, 2).to(DEVICE)
         self.model.flag_head = nn.Linear(hidden_size, self.num_flags).to(DEVICE)
         self.model.flag_threshold_head = nn.Linear(hidden_size, self.num_flags).to(DEVICE)
 
-        # 6) 커스텀 헤드 가중치 로드(있을 경우)
+        # 4) 커스텀 헤드 가중치 로드
         for head_name, file_name in [
             ("delta_head", "delta_head.pt"),
             ("flag_head", "flag_head.pt"),
@@ -77,7 +63,7 @@ class ModelWrapper:
             except Exception as e:
                 print(f"[WARN] Failed to load {file_name}: {e}")
 
-        # 7) 디바이스 배치
+        # 5) 디바이스 배치
         self.model.to(DEVICE)
         self.model.eval()
 

modules/case_loader.py

@@ -9,14 +9,18 @@ with open(TEST_CASES_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
     TEST_CASES = json.load(f)
 
 def get_case_names():
-    return [f"{i+1}. {c['description']}" for i, c in enumerate(TEST_CASES)]
+    # description은 input 안에 있음
+    return [f"{i+1}. {c['input'].get('description','')}" for i, c in enumerate(TEST_CASES)]
+
+def load_cases():
+    return TEST_CASES
 
 def load_case(idx):
-    case = TEST_CASES[idx]
-    return json.dumps(case, ensure_ascii=False, indent=2), case["player_utterance"]
+    cases = load_cases()
+    return cases[idx]
 
 def run_case(idx, player_utt):
-    case = TEST_CASES[idx].copy()
+    case = TEST_CASES[idx]["input"].copy()
     case["player_utterance"] = player_utt
     prompt = build_webtest_prompt(case["npc_id"], case["npc_location"], player_utt)
     result = run_inference(prompt)

modules/ui_components.py

@@ -1,9 +1,39 @@
 import gradio as gr
-from .case_loader import get_case_names, load_case, run_case
+from .case_loader import load_case, run_case
+
+# 시연용 케이스 이름 하드코딩
+CASE_NAMES = [
+    "폐공장에서 NPC와 대화하는 장면",
+    "마을 대장장이와 무기 수리에 대해 대화하는 장면",
+    "숲속 은둔자와 희귀 약초에 대해 대화하는 장면",
+    "항구 관리관과 출항 허가에 대해 대화하는 장면",
+    "마법사 견습생과 고대 주문서에 대해 대화하는 장면"
+]
+
+def format_case_info(case: dict) -> dict:
+    """케이스 정보를 보기 좋게 정리해서 반환"""
+    inp = case["input"]
+    tags = inp.get("tags", {})
+    context_lines = [f"{h['role'].upper()}: {h['text']}" for h in inp.get("context", [])]
+
+    return {
+        "npc_id": inp.get("npc_id", ""),
+        "npc_location": inp.get("npc_location", ""),
+        "quest_stage": tags.get("quest_stage", ""),
+        "relationship": tags.get("relationship", ""),
+        "trust": tags.get("trust", ""),
+        "npc_mood": tags.get("npc_mood", ""),
+        "player_reputation": tags.get("player_reputation", ""),
+        "style": tags.get("style", ""),
+        "lore": inp.get("lore", ""),
+        "description": inp.get("description", ""),
+        "player_state": inp.get("player_state", {}),
+        "context": "\n".join(context_lines),
+        "player_utterance": inp.get("player_utterance", "")
+    }
 
 def build_ui():
     with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="purple")) as demo:
-        # 상단 소개
         gr.Markdown("""
         # 👾 PersonaChatEngine HF-Serve
         **게임 내 NPC 메인 모델 추론 서버**  
@@ -13,31 +43,68 @@ def build_ui():
         with gr.Row():
             gr.Button("📄 상세 문서 보기",
                       link="https://huggingface.co/spaces/m97j/PersonaChatEngine_HF-serve/blob/main/README.md")
-            gr.Button("💻 Colab 테스트 열기",
+            gr.Button("💻 Colab 노트북 열기",
                       link="https://colab.research.google.com/drive/1_-qH8kdoU2Jj58TdaSnswHex-BFefInq?usp=sharing#scrollTo=cFJGv8BJ8oPD")
 
         gr.Markdown("### 🎯 테스트 케이스 기반 간단 실행")
+        gr.Markdown("⚠️ 추론에는 수 초 ~ 최대 1분 정도 소요될 수 있습니다. 잠시만 기다려주세요.")
 
         with gr.Row():
-            case_dropdown = gr.Dropdown(choices=get_case_names(), label="테스트 케이스 선택", value=get_case_names()[0])
+            case_dropdown = gr.Dropdown(choices=CASE_NAMES, label="테스트 케이스 선택", value=CASE_NAMES[0])
             load_btn = gr.Button("케이스 불러오기")
 
-        case_info = gr.Textbox(label="케이스 정보", lines=10)
-        player_input = gr.Textbox(label="Player Utterance 수정", lines=2)
+        # 케이스 정보 표시 영역
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                npc_id = gr.Textbox(label="NPC ID", interactive=False)
+                npc_loc = gr.Textbox(label="NPC Location", interactive=False)
+                quest_stage = gr.Textbox(label="Quest Stage", interactive=False)
+                relationship = gr.Textbox(label="Relationship", interactive=False)
+                trust = gr.Textbox(label="Trust", interactive=False)
+                npc_mood = gr.Textbox(label="NPC Mood", interactive=False)
+                player_rep = gr.Textbox(label="Player Reputation", interactive=False)
+                style = gr.Textbox(label="Style", interactive=False)
+
+            with gr.Column():
+                lore = gr.Textbox(label="Lore", lines=3, interactive=False)
+                desc = gr.Textbox(label="Description", lines=3, interactive=False)
+                player_state = gr.JSON(label="Player State", interactive=False)
+                context = gr.Textbox(label="Context", lines=6, interactive=False)
+
+        # Player Utterance는 별도 입력창
+        player_input = gr.Textbox(label="Player Utterance", lines=2)
 
         run_btn = gr.Button("🚀 Run Inference", variant="primary")
         npc_resp = gr.Textbox(label="NPC Response")
         deltas = gr.JSON(label="Deltas")
         flags = gr.JSON(label="Flags Probabilities")
 
+        # 케이스 불러오기 동작
+        def on_load_case(name):
+            idx = CASE_NAMES.index(name)
+            case = load_case(idx)  # TEST_CASES 직접 접근 대신 load_case 사용
+            info = format_case_info(case)
+            return (
+                info["npc_id"], info["npc_location"], info["quest_stage"],
+                info["relationship"], info["trust"], info["npc_mood"],
+                info["player_reputation"], info["style"], info["lore"],
+                info["description"], info["player_state"], info["context"],
+                info["player_utterance"]
+            )
+
         load_btn.click(
-            fn=lambda name: load_case(get_case_names().index(name)),
+            fn=on_load_case,
             inputs=[case_dropdown],
-            outputs=[case_info, player_input]
+            outputs=[
+                npc_id, npc_loc, quest_stage, relationship, trust,
+                npc_mood, player_rep, style, lore, desc, player_state, context,
+                player_input
+            ]
         )
 
+        # 추론 실행
         run_btn.click(
-            fn=lambda name, utt: run_case(get_case_names().index(name), utt),
+            fn=lambda name, utt: run_case(CASE_NAMES.index(name), utt),
             inputs=[case_dropdown, player_input],
             outputs=[npc_resp, deltas, flags]
         )

test_cases.json

@@ -1,100 +1,143 @@
 [
   {
-    "id": "case1",
-    "npc_id": "mother_abandoned_factory",
-    "npc_location": "map1",
-    "description": "폐공장에서 NPC와 대화하는 장면",
-    "player_utterance": "아! 머리가!!! 갑자기 기억이 떠올랐어요...",
-    "tags": {
-      "quest_stage": "in_progress",
-      "relationship": 0.35,
-      "trust": 0.35,
-      "npc_mood": "grief",
-      "player_reputation": "helpful",
-      "style": "emotional"
-    },
-    "lore": "이 공장은 수십 년 전 화재로 폐쇄되었다.",
-    "context": [
-      {"role": "player", "text": "사실 이 공장을 돌아다니면서..."},
-      {"role": "npc", "text": "혹시 그 파티에 Jason도 있었나요..."}
-    ]
+    "instruction": "플레이어 발화를 바탕으로 NPC의 다음 대사와 상태 변화를 예측하세요.",
+    "input": {
+      "npc_id": "mother_abandoned_factory",
+      "npc_location": "map1",
+      "tags": {
+        "quest_stage": "in_progress",
+        "relationship": 0.35,
+        "trust": 0.35,
+        "npc_mood": "grief",
+        "player_reputation": "helpful",
+        "style": "emotional"
+      },
+      "lore": "",
+      "description": "",
+      "player_state": {
+        "items": ["forgotten_picture", "Jason's ID card"],
+        "actions": [],
+        "position": ""
+      },
+      "context": [
+        {
+          "role": "player",
+          "text": "사실 이 공장을 돌아다니면서 Jason의 흔적을 발견했어요 근데 ID 카드의 사진을 보니 제 지갑에 있는 사진에 있는 얼굴인 걸 보고 Jason과 저는 아는 사이였던 걸 알게 되었죠. 하지만 제 기억은 대부분 사라졌고 몇달 전 파티를 했던 기억만 흐리게 남아있어요"
+        },
+        {
+          "role": "npc",
+          "text": "혹시 그 파티에 Jason도 있었나요?"
+        }
+      ],
+      "player_utterance": "아!! 머리가!! 갑자기 기억났어요! 이 지갑속의 사진이 그때 파티에서 찍었던 사진이에요 Jason도 그곳에 있었네요."
+    }
   },
   {
-    "id": "case2",
-    "npc_id": "blacksmith_village_center",
-    "npc_location": "village_square",
-    "description": "마을 대장장이와 무기 수리에 대해 대화하는 장면",
-    "player_utterance": "이 검을 다시 쓸 수 있게 고쳐줄 수 있나요?",
-    "tags": {
-      "quest_stage": "not_started",
-      "relationship": 0.2,
-      "trust": 0.4,
-      "npc_mood": "neutral",
-      "player_reputation": "unknown",
-      "style": "direct"
-    },
-    "lore": "마을의 대장장이는 세대를 이어 무기를 제작해왔다.",
-    "context": [
-      {"role": "npc", "text": "오, 여행자군. 무슨 일로 왔나?"}
-    ]
+    "instruction": "플레이어 발화를 바탕으로 NPC의 다음 대사와 상태 변화를 예측하세요.",
+    "input": {
+      "npc_id": "blacksmith_village_center",
+      "npc_location": "village_square",
+      "tags": {
+        "quest_stage": "not_started",
+        "relationship": 0.0,
+        "trust": 0.0,
+        "npc_mood": "neutral",
+        "player_reputation": "unknown",
+        "style": "direct"
+      },
+      "lore": "",
+      "description": "",
+      "player_state": {
+        "items": ["broken sward"],
+        "actions": [],
+        "position": ""
+      },
+      "context": [
+        {"role": "player", "text": "저기.."},
+        {"role": "npc", "text": "오, 여행자군. 무슨 일로 왔나?"}
+      ],
+      "player_utterance": "이 검을 다시 쓸 수 있게 고쳐줄 수 있나요?"
+    }
   },
   {
-    "id": "case3",
-    "npc_id": "forest_hermit",
-    "npc_location": "deep_forest",
-    "description": "숲속 은둔자와 희귀 약초에 대해 대화하는 장면",
-    "player_utterance": "혹시 이 근처에서 푸른빛 약초를 본 적 있나요?",
-    "tags": {
-      "quest_stage": "in_progress",
-      "relationship": 0.5,
-      "trust": 0.6,
-      "npc_mood": "curious",
-      "player_reputation": "friendly",
-      "style": "polite"
-    },
-    "lore": "은둔자는 숲속 깊은 곳에서 약초와 버섯을 연구한다.",
-    "context": [
-      {"role": "player", "text": "안녕하세요, 혹시 잠시 이야기 나눌 수 있을까요?"},
-      {"role": "npc", "text": "여기까지 오는 사람은 드물지요."}
-    ]
+    "instruction": "플레이어 발화를 바탕으로 NPC의 다음 대사와 상태 변화를 예측하세요.",
+    "input": {
+      "npc_id": "forest_hermit",
+      "npc_location": "deep_forest",
+      "tags": {
+        "quest_stage": "not_started",
+        "relationship": 0.0,
+        "trust": 0.0,
+        "npc_mood": "curious",
+        "player_reputation": "friendly",
+        "style": "polite"
+      },
+      "lore": "",
+      "description": "",
+      "player_state": {
+        "items": [],
+        "actions": [],
+        "position": ""
+      },
+      "context": [
+        {"role": "player", "text": "안녕하세요, 혹시 잠시 이야기 나눌 수 있을까요?"},
+        {"role": "npc", "text": "여기까지 찾아오는 사람은 드물지요.. 무슨 용건이시죠? 여행자여.."}
+      ],
+      "player_utterance": "혹시 이 근처에서 푸른빛 약초를 보신 적 있나요?"
+    }
   },
   {
-    "id": "case4",
-    "npc_id": "captain_port_authority",
-    "npc_location": "harbor",
-    "description": "항구 관리관과 출항 허가에 대해 대화하는 장면",
-    "player_utterance": "이 배를 오늘 안에 출항시켜야 합니다. 허가를 부탁드립니다.",
-    "tags": {
-      "quest_stage": "urgent",
-      "relationship": 0.45,
-      "trust": 0.3,
-      "npc_mood": "suspicious",
-      "player_reputation": "neutral",
-      "style": "persuasive"
-    },
-    "lore": "항구 관리관은 모든 선박의 출항을 엄격히 관리한다.",
-    "context": [
-      {"role": "npc", "text": "서류는 다 준비됐나?"}
-    ]
+    "instruction": "플레이어 발화를 바탕으로 NPC의 다음 대사와 상태 변화를 예측하세요.",
+    "input": {
+      "npc_id": "captain_port_authority",
+      "npc_location": "harbor",
+      "tags": {
+        "quest_stage": "in_progress",
+        "relationship": 0.0,
+        "trust": 0.0,
+        "npc_mood": "suspicious",
+        "player_reputation": "neutral",
+        "style": "persuasive"
+      },
+      "lore": "",
+      "description": "",
+      "player_state": {
+        "items": [],
+        "actions": [],
+        "position": ""
+      },
+      "context": [
+        {"role": "player", "text": "제 배를 오늘 꼭 출항시키고 싶습니다"},
+        {"role": "npc", "text": "어렵다. 원칙적으로 당일의 출항일정은 그 전날에 결정한다 서류는 다 준비됐나? 그럼 내일 일정을 잡아주지"}
+      ],
+      "player_utterance": "무슨 일이 있어도 이 배를 오늘 안에 꼭 출항시켜야만 합니다. 제발 허가를 부탁드립니다."
+    }
   },
   {
-    "id": "case5",
-    "npc_id": "young_apprentice_mage",
-    "npc_location": "mage_tower_library",
-    "description": "마법사 견습생과 고대 주문서에 대해 대화하는 장면",
-    "player_utterance": "이 주문서에 적힌 문장을 해석할 수 있나요?",
-    "tags": {
-      "quest_stage": "research",
-      "relationship": 0.6,
-      "trust": 0.7,
-      "npc_mood": "excited",
-      "player_reputation": "scholar",
-      "style": "inquisitive"
-    },
-    "lore": "마법사 탑의 도서관에는 수백 년 된 고서들이 보관되어 있다.",
-    "context": [
-      {"role": "player", "text": "이 책은 굉장히 오래된 것 같아요."},
-      {"role": "npc", "text": "맞아요! 이런 건 정말 드물죠."}
-    ]
+    "instruction": "플레이어 발화를 바탕으로 NPC의 다음 대사와 상태 변화를 예측하세요.",
+    "input": {
+      "npc_id": "young_apprentice_mage",
+      "npc_location": "mage_tower_library",
+      "tags": {
+        "quest_stage": "in_progress",
+        "relationship": 0.3,
+        "trust": 0.35,
+        "npc_mood": "excited",
+        "player_reputation": "scholar",
+        "style": "inquisitive"
+      },
+      "lore": "",
+      "description": "",
+      "player_state": {
+        "items": ["magic spell scroll"],
+        "actions": [],
+        "position": ""
+      },
+      "context": [
+        {"role": "player", "text": "이 책은 굉장히 오래된 것 같아요.."},
+        {"role": "npc", "text": "맞아요! 이 책은 고대로부터 전해진다고 알려진 책이죠"}
+      ],
+      "player_utterance": "그럼 혹시 이 주문서에 적힌 문장을 해석할 수 있나요?"
+    }
   }
 ]

webtest_prompt.py

@@ -4,12 +4,11 @@ def build_webtest_prompt(npc_id: str, npc_location: str, player_utt: str) -> str
     """
     Web Test 전용: 최소 입력값(NPC ID, Location, Player 발화)으로
     모델 학습 포맷에 맞는 prompt 문자열을 생성.
-    실제 API/게임 서비스 경로에서는 사용하지 않음.
     """
     pre = {
+        "npc_id": npc_id,
+        "npc_location": npc_location,
         "tags": {
-            "npc_id": npc_id,
-            "location": npc_location,
             "quest_stage": "",
             "relationship": "",
             "trust": "",
@@ -17,7 +16,11 @@ def build_webtest_prompt(npc_id: str, npc_location: str, player_utt: str) -> str
             "player_reputation": "",
             "style": ""
         },
-        "player_state": {},
+        "player_state": {
+            "items": [],
+            "actions": [],
+            "position": ""
+        },
         "rag_main_docs": [],
         "context": [],
         "player_utterance": player_utt
@@ -43,7 +46,6 @@ def _assemble_prompt_for_model(pre: Dict[str, Any]) -> str:
         elif "DESCRIPTION:" in doc:
             desc_text += doc + "\n"
         else:
-            # fallback: type 기반 분리 가능
             if "lore" in doc.lower():
                 lore_text += doc + "\n"
             elif "description" in doc.lower():
@@ -51,8 +53,8 @@ def _assemble_prompt_for_model(pre: Dict[str, Any]) -> str:
 
     prompt = [
         "<SYS>",
-        f"NPC_ID={tags.get('npc_id','')}",
-        f"NPC_LOCATION={tags.get('location','')}",
+        f"NPC_ID={pre.get('npc_id','')}",
+        f"NPC_LOCATION={pre.get('npc_location','')}",
         "TAGS:",
         f" quest_stage={tags.get('quest_stage','')}",
         f" relationship={tags.get('relationship','')}",
@@ -65,18 +67,14 @@ def _assemble_prompt_for_model(pre: Dict[str, Any]) -> str:
         f"LORE: {lore_text.strip() or '(없음)'}",
         f"DESCRIPTION: {desc_text.strip() or '(없음)'}",
         "</RAG>",
-        "<PLAYER_STATE>"
+        "<PLAYER_STATE>",
+        f"items={','.join(ps.get('items', []))}" if ps.get("items") else "items=",
+        f"actions={','.join(ps.get('actions', []))}" if ps.get("actions") else "actions=",
+        f"position={ps.get('position','')}",
+        "</PLAYER_STATE>",
+        "<CTX>"
     ]
 
-    if ps.get("items"):
-        prompt.append(f"items={','.join(ps['items'])}")
-    if ps.get("actions"):
-        prompt.append(f"actions={','.join(ps['actions'])}")
-    if ps.get("position"):
-        prompt.append(f"position={ps['position']}")
-    prompt.append("</PLAYER_STATE>")
-
-    prompt.append("<CTX>")
     for h in pre.get("context", []):
         prompt.append(f"{h['role']}: {h['text']}")
     prompt.append("</CTX>")
@@ -85,4 +83,4 @@ def _assemble_prompt_for_model(pre: Dict[str, Any]) -> str:
     prompt.append("<STATE>")
     prompt.append("<NPC>")
 
-    return "\n".join(prompt)
+    return "\n".join(prompt)