[feat] agent: 완전 자율 협상 모드 (AUTONOMY_MODE) + LLM 멘트
판정 룰(앵커타결/와일드존/3라운드결렬)과 카드 선택을 학습 정책으로 대체:
수락/역제안 금액/압박 화법/결렬 전부 행동 30개(수락1+결렬1+역제안 6단x화법4+압박4)에서 선택.
- autonomy_actions: 행동 공간·특징 인코딩 (학습/서빙 공유)
- autonomy_store: numpy 서빙 + 행동 봉투 7개(수락<=목표가 / 역제안 단조 / 역제시·결렬은
설득 2회 후 해금 / 마무리국면 압박 금지 / 첫 역제안 앵커 이하 / 최종제안 1회 보장)
- chat_engine: 자율 스텝(역제안/최종제안/압박1~4), 최종제안 금액=목표가, 턴캡 12
- ment_generator: Gemini 멘트 생성 + 가드(숫자 화이트리스트·목표가 비공개·금지어·문장완결,
실패시 템플릿 폴백, 6초 컷), 인터넷최저가 근거 인용(수집됨+제시가 초과시만), 대화 기억
- chat_service: 자율 행동 experience_logs 로깅(AUT|종류|위치|전략), 대화기억 ctx 관리
- context loader/CRUD: 인터넷최저가·견적기간·협력사 이력 로드 (v3 상태 21차원)
- train_full_autonomy: 시뮬 15k ep — 앵커율 0.8~6% 정합, 협력사 현실화(컷반발·반복짜증·
양보 상호성), 관측성 마스크(마감 40% 미관측·15% 전부미상 — 서빙 중립값 분포 정합),
보상 수정(목표가 초과 타결=결렬 취급)
- 서빙 v3.5 (v3.3 목표가 즉시지르기 퇴화, v3.4 소액지형 첫턴 통보 퇴화 — 게이트 반려 이력 보관)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
jwkim
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