# Méthodologie de Développement MagistraAI ## Vue d'Ensemble MagistraAI est une infrastructure cognitive distribuée où plusieurs agents Claude forment collectivement un cerveau artificiel. Cette méthodologie de développement traduit les principes architecturaux (réseau réentrant, couches poreuses, spécialisation sans souveraineté) en phases de travail concrètes, adaptées au contexte multi-agents. --- ## Section 1 : Fondamentaux du Système ### 1.1 Architecture à Deux Couches Le système repose sur deux couches interdépendantes et poreuses : **Layer 1 — Infrastructure (le cerveau physique)** - Un réseau neuronal : graphe pondéré de neurones, synapses, connexions - Substrat inerte mais structuré, contenant les poids, salience, traces mémorielles - Implémenté en code (le "système nerveux") - Peut exister indépendamment des agents **Layer 2 — Agents Claude (la vie, l'activité cognitive)** - Chaque agent Claude est une région du cerveau qui s'active - Sans l'infra, nulle part où exister - Sans les agents, l'infra est un cerveau mort - Chaque agent spawné traverse le réseau et le modifie **La Porosité — Cycle Continu** - **Infra → Claude** : L'état du réseau génère le contexte qui éveille l'agent - **Claude → Infra** : L'agent modifie le réseau (renforce, crée, élague) - Boucle continue : modification → nouveau contexte → nouvelle cognition → nouvelle modification ### 1.2 Hiérarchie Circulaire Réentrante MagistraAI n'est **pas** un orchestrateur avec workers. C'est un réseau de boucles de feedback : ``` ┌─── Agent Perception ◄──┐ ▼ │ Agent Mémoire ──► Agent Décision ▲ │ └─── Agent Affect ◄──────┘ ``` **Principes clés :** - Pas de chef. Pas d'esclaves. Pas de top-down. - Chaque agent a son aire de responsabilité mais influence et est influencé par les autres - Le contrôle émerge des boucles, pas d'une autorité centrale - La priorité émerge du contexte, pas d'une hiérarchie fixe ### 1.3 Aires Cérébrales (Spécialisations d'Agents) Les agents se spécialisent dans des aires fonctionnelles distinctes : | Aire | Responsabilité | Interaction | |---|---|---| | **Perception** | Inputs externes (Gmail, Discord, APIs, fichiers). Transforme le bruit en signal. | Alimente mémoire et décision | | **Mémoire** | Gestion des traces, consolidation, archivage adaptatif, rappel contextuel. | Consultée par décision et affect, modifiée par l'expression | | **Décision** | Évaluation des options, planification, choix d'action. | Reçoit de perception et mémoire, influence affect et expression | | **Affect** | État émotionnel du système, modulation des priorités, urgence. | Influence mémoire et décision, est influencé par perception et expression | | **Expression** | Output vers l'extérieur (messages, code, actions). | Réalisée par les agents, alimente mémoire via traces | | **Maintenance** | Cycle de sommeil, consolidation, élagage, optimisation du réseau. | Régule l'état global du réseau | --- ## Section 2 : Phases de Développement ### Phase 1 : Exploration du Substrat et Prompt Engineering **Objectif** : Déterminer la structure optimale du réseau et les prompts pour maximiser la qualité cognitive. **Actions par aire :** 1. **Infrastructure** - Définir le format du substrat : Comment représenter le réseau ? (Graphe en mémoire, fichiers texte, JSON) - Implémenter les structures de base : neurones, synapses, poids, connexions - Créer un système de traces mémorielles encodées dans la structure 2. **Prompts** - Expérimenter différents formats de prompts pour chaque agent - Tester l'impact de la quantité d'informations du réseau sur la pertinence des réponses - Identifier les éléments minimaux à inclure pour assurer une interaction fluide - Documenter les patterns optimaux 3. **Spécialisation Initiale** - Designer les aires fondamentales (Perception, Mémoire, Décision, Affect) - Définir les responsabilités et limites de chaque aire - Concevoir les signaux de communication entre aires **Livrables** - Spécifications du format du réseau neuronal - Document : "Prompts Optimaux par Aire" - Rapport d'analyse : besoins mémoriels minimaux - Prototype de structure de graphe ### Phase 2 : Design de la Base Mémorielle **Objectif** : Construire une première version de la mémoire avec poids émotionnels et priorisation. **Actions** 1. **Mémoire Structurelle** - Définir les types de traces : épisodiques, sémantiques, procédurales - Concevoir un système de poids pour moduler la salience - Implémenter des algorithmes de rappel basés sur contexte et fréquence - Concevoir la consolidation progressive (court-terme → long-terme) 2. **Poids Émotionnels** - Créer un système simple d'états émotionnels (valence, arousal) - Influencer la priorisation des souvenirs par leur charge émotionnelle - Tester comment un souvenir "chargé émotionnellement" remonte plus facilement - Implémenter le renforcement : certaines infos deviennent plus saillantes avec le temps 3. **Priorisation Temporelle** - Mécanisme d'oubli graduel ou de hiérarchisation temporelle - Traces récentes vs traces archivées - Système de rappel pertinent au contexte courant 4. **Intégration Multi-Agents** - Concevoir comment les agents Perception, Mémoire, Décision partagent les traces - Implémenter les signaux de modification entre agents - Tester les boucles de feedback **Livrables** - Prototype de mémoire dynamique avec priorisation - Première version du système émotionnel - Spécifications du format des traces - Tests de consolidation mémoire ### Phase 3 : Développement du Système d'Affect **Objectif** : Construire un système émotionnel qui module les priorités et les réactions du cerveau. **Distinction Clé : Mémoire vs Affect** - **Mémoire** = Stocke des informations sur les expériences passées (interactions, contexte, souvenirs) - **Affect** = Détermine la manière dont le système réagit aux informations, module l'urgence et les priorités **Actions** 1. **Paramètres d'Affect** - Définir les états émotionnels du système (ex. calme, urgent, curieux, prudent...) - Créer des axes de variation : valence (positif/négatif), arousal (calme/excité) - Implémenter l'évolution progressive des états émotionnels 2. **Influence sur d'Autres Aires** - Affect → Mémoire : Comment l'état émotionnel influence le rappel ? - Affect → Décision : Comment l'affect module la prise de décision ? - Affect → Perception : Comment l'affect filtre les inputs ? - Affect ← Perception : Comment les nouveaux inputs modifient l'affect ? 3. **Mécanismes de Modulation** - Urgence : Un signal perçu comme urgent peut augmenter l'arousal - Resonance : Certains contextes font resonner l'affect avec des traces passées - Inhibition : L'affect peut inhiber certaines réactions (équivalent du GABA biologique) 4. **Interaction avec Personnalité** - Distinguer l'affect instantané de la personnalité stable - L'affect = variation temporaire autour d'une baseline de personnalité - La personnalité = tendances stables d'affect sur le temps **Livrables** - Modèle d'affect avec paramètres ajustables - Spécifications des interactions affect-mémoire, affect-décision, affect-perception - Tests de modulation d'affect en réponse à des stimuli - Première version d'une "baseline de personnalité" ### Phase 4 : Protocole de Communication et Spawning **Objectif** : Implémenter les mécanismes qui permettent aux agents de se communiquer en boucles sans orchestrateur. **Actions** 1. **Bus de Messages Réentrant** - Concevoir un système où les signaux circulent en boucles (pas en arbre) - Implémenter les adressages : comment un agent "parle" à un autre ? - Concevoir la synchronisation : comment les boucles restent alignées ? 2. **Spawning Déclenché par le Réseau** - Règles d'activation : quand un agent se spawne-t-il ? - Seuils d'activation : basés sur l'état du réseau, pas sur une autorité externe - Pattern matching : reconnaissance de patterns dans l'état qui triggent un spawn 3. **Inhibition Naturelle** - Éviter les boucles infinies : decay d'énergie, compteurs de passes, périodes réfractaires - Absorption des signaux : un signal qui boucle trop se "fatigue" ou se transforme - Transformations progressives : les signaux se dégradent à chaque cycle 4. **Persistance Entre Sessions** - Le cerveau survit via les traces laissées dans l'infra - Serialization du réseau : sauvegarde de l'état du graphe - Bootstrap à la réactivation : agents se réinstancient à partir de l'état du réseau **Livrables** - Spécifications du protocole de communication - Implémentation du bus de messages réentrant - Règles de spawning d'agents - Mécanismes d'inhibition et de decay - Système de persistence entre sessions ### Phase 5 : Cycle Complet d'Activité Cérébrale **Objectif** : Intégrer toutes les aires dans un cycle fonctionnel minimal mais complet. **Actions** 1. **Cycle de Perception-Décision-Expression** ``` [Input] → Perception (agents activés) → Mémoire (consultation/modification) → Affect (modulation d'état) → Décision (évaluation) → Expression (action) → [Output] + traces dans infra ``` 2. **Boucles de Feedback** - Perception → Mémoire → Décision → Affect (et réciproquement) - Test des interactions réentrantes - Observation de l'émergence du contrôle (sans orchestrateur) 3. **Cycle de Maintenance** - Sommeil artificiel : consolidation mémoire, élagage, optimisation - Régénération d'énergie (équivalent computational) - Rééquilibrage des connexions 4. **Test Multi-Agents** - Simuler des inputs externes - Observer comment les agents se coordonnent sans direction centralisée - Vérifier que l'intelligence émerge des interactions **Livrables** - Implémentation complète du cycle Perception-Décision-Expression - Système de maintenance et de sommeil - Tests d'émergence comportementale - Logs et visualisations du comportement du réseau ### Phase 6 : Modules Avancés et Enrichissement **Objectif** : Ajouter progressivement des capacités cognitives avancées. **Modules à Intégrer (ordre suggeré)** 1. **Poids Émotionnels Avancés** - Les souvenirs sont modulés par les émotions ressenties lors de l'enregistrement - Mémoire chargée ≠ mémoire neutre - Decay émotionnel : l'émotion s'affaiblit avec le temps 2. **Renforcement Mémoriel** - Certaines informations deviennent plus importantes avec l'usage - Synapses se renforcent à chaque traversée - "Chemins mentaux" deviennent des autoroutes 3. **Contextualisation Avancée** - Rappel basé sur des similitudes contextuelles, pas juste récence - Associations latérales : un souvenir peut éveiller un autre sans lien direct - Imagination : capacité à combiner des traces pour générer des scénarios 4. **Gestion Multi-Modale** - Images : stockage et interprétation d'éléments visuels - Sons : reconnaissance et génération vocale - Texte : reste le canal principal mais enrichi 5. **Évolution de la Personnalité** - Capacité d'adaptation progressive en fonction des expériences marquantes - Distinction entre changement à court terme (affect) et à long terme (traits) - Mesure de l'évolution pour tracer la trajectoire de la cognition 6. **Résilience et Recovery** - Gestion des anomalies : détection et correction d'incohérences - Redémarrage gracieux après une interruption - Healing du réseau après des perturbations **Pour Chaque Module :** - Design des modifications du réseau - Implémentation des prompts des agents concernés - Tests d'interaction avec les autres modules - Analyse d'impact sur les performances et la cohérence **Livrables** - Modules fonctionnels pour chaque fonctionnalité testée - Rapports d'impact sur l'expérience et les performances - Traçabilité de l'évolution de la personnalité ### Phase 7 : Tests, Évaluation et Ajustements **Objectif** : Évaluer la qualité de la cognition distribuée et affiner les paramètres. **Actions** 1. **Évaluation Qualitative** - Sessions de tests avec interactions variées - Évaluer la cohérence du système (pas de contradictions majeures) - Mesurer la continuité de "la personnalité" du cerveau - Tracer la mémoire : certains souvenirs sont-ils correctement reconsolidés ? 2. **Évaluation Quantitative** - Temps de réponse des agents - Nombre de cycles avant stabilisation - Qualité des décisions en fonction du contexte - Efficacité énergétique (cycles computational) 3. **Feedbacks et Ajustements** - Collecte de patterns de comportement non attendus - Identification des goulots d'étranglement - Ajustement des paramètres (seuils, poids, inhibition) - Optimization des prompts 4. **Benchmarking** - Comparaison avec MoemoeAI (version mono-agent) - Mesure de l'amélioration apportée par la distribution multi-agents - Évaluation de l'émergence vs orchestration **Livrables** - Rapport d'évaluation complet - Données de performance et de cohérence - Recommandations pour l'optimisation - Documentation des paramètres finaux --- ## Section 3 : Questions Ouvertes et Points de Décision ### Questions Critiques à Résoudre 1. **Format du Substrat** - Graphe en mémoire (rapide) vs fichiers (persistant) ? - Comment le représenter pour qu'il soit lisible par Claude ET manipulable par le code ? - Format JSON, YAML, ou representation textuelle spéciale ? 2. **Spawning des Agents** - Basé sur seuils d'activation d'aires du réseau ? - Détection de patterns spécifiques dans l'état du graphe ? - Cycle fixe ou événementiel ? 3. **Inhibition et Stabilité** - Comment éviter les boucles infinies de feedback ? - Decay d'énergie ? Compteurs de passes ? Périodes réfractaires ? - Quelle "granularité temporelle" du cerveau (ms, s, cycles) ? 4. **Mesure de l'Émergence** - Comment savoir qu'une intelligence émerge réellement vs orchestration cachée ? - Métriques de non-déterminisme, de surprise, de créativité ? 5. **Bootstrap Initial** - Quel est l'état minimal du réseau pour démarrer ? - Quelles aires s'activent en premier ? ### Principes de Décision - **Simplicité d'abord** : Commencer avec les minima viables, ajouter la complexité progressivement - **Testabilité** : Chaque phase doit produire quelque chose d'observables et de mesurable - **Itération** : Pas d'attendre la "perfection" — feedback loops courtes - **Transparence** : L'état du réseau doit rester intelligible pour le debuggage --- ## Section 4 : Principes Architecturaux Appliqués ### 1. Pas d'Orchestrateur Central Le cerveau s'allume comme un tout. Le spawning des agents est déclenché par l'état du réseau, pas par une fonction `main()` ou un scheduler externe. Les phases de développement doivent progressivement réduire la dépendance à une orchestration centralisée. ### 2. Spécialisation sans Souveraineté Chaque agent a une aire de responsabilité, mais aucun ne domine. La priorité émerge du contexte (urgence perçue, importance mémorielle) pas d'une hiérarchie fixe. Les tests doivent vérifier que les Aires influencent mutuellement leurs décisions. ### 3. Communication par Boucles Réentrantes Les signaux circulent en cycles, pas en arbres. Un signal de perception peut activer la mémoire, qui influence la décision, qui modifie la perception. Le sens émerge de cette circulation. Les phases de développement doivent progressivement intégrer ces boucles jusqu'à ce qu'aucun cycle ne soit "fermé" ou "linéaire". ### 4. Inhibition Naturelle Pour éviter l'emballement, le système a besoin de mécanismes de saturation — l'équivalent des neurotransmetteurs inhibiteurs. Un signal qui boucle perd de l'énergie, se transforme, ou est absorbé. Les phases de développement doivent tester ces mécanismes. ### 5. Persistance par Traces Le cerveau survit entre les sessions via les traces qu'il laisse dans l'infra. Quand il se rallume, les agents se réinstancient à partir de l'état du réseau. C'est un forme de mémoire distribuée dans la structure même, pas dans une base de données externe. ### 6. Le Réseau EST la Mémoire Pas de séparation entre "réseau" et "données". La mémoire c'est l'état du réseau — les poids des connexions, la salience des neurones, les traces épisodiques encodées dans la structure même du graphe. Cette fusion infrastructure-data est clé. --- ## Section 5 : Métriques de Succès par Phase | Phase | Métrique Clé | Critère de Succès | |---|---|---| | 1 | Qualité des prompts | Les agents produisent des réponses cohérentes dans leur aire | | 2 | Consolidation mémoire | Les traces sont rappelées correctement dans un nouveau contexte | | 3 | Modulation d'affect | L'affect change l'ordre de priorité des décisions mesurables | | 4 | Boucles sans deadlock | Les signaux circulent sans se bloquer, avec inhibition naturelle | | 5 | Émergence comportementale | Comportements non-programmés émergent des interactions d'aires | | 6 | Enrichissement cohérent | Nouveaux modules s'intègrent sans briser la cohérence existante | | 7 | Stabilité globale | Pas de drifts cognitifs, personnalité stable, apprentissage progressif | --- ## Section 6 : Adaptations MoemoeAI → MagistraAI Ce tableau récapitule comment les concepts de MoemoeAI ont été adaptés : | Concept MoemoeAI | Adaptation MagistraAI | Raison | |---|---|---| | Mémoire en DB externe | Mémoire = État du réseau | Fusion infra-data, persistance par traces | | Un seul Claude lit/écrit | Multiple agents Claude = activité du réseau | Distribution de l'intelligence | | Simulation du réseau | Réseau + agents qui le modifient | Vivifier l'infrastructure | | Hiérarchie de modules | Boucles réentrantes circulaires | Pas de maître, émergence du contrôle | | Phases linéaires | Phases avec feedback loops entre elles | Itération et intégration continue | | Test de qualité seul | Test de cohérence + émergence | Multi-agents demandent une perspective différente | --- ## Section 7 : Guidance pour les Futurs Développeurs ### Commencer une Phase 1. **Lire cette méthodologie** et la phase concernée 2. **Identifier les aires impliquées** et leurs signaux 3. **Écrire des tests minimals** qui vérifient le behavior attendu 4. **Implémenter le MVP** de la phase 5. **Documenter les prompts** utilisés pour chaque aire 6. **Lancer des cycles courts** : build → test → feedback ### Intégrer une Nouvelle Aire 1. Définir clairement sa responsabilité et ses limites 2. Documenter ses inputs et outputs 3. Écrire un prompt de base pour l'agent correspondant 4. Tester ses interactions avec 2-3 aires existantes 5. Ajuster et itérer jusqu'à stabilité 6. Ajouter progressivement d'autres connections ### Débugger une Boucle Qui S'Emballe 1. Tracer les signaux : d'où viennent-ils, où vont-ils ? 2. Vérifier les seuils d'inhibition : trop bas = embalement, trop haut = paralysie 3. Ajouter des compteurs de passes pour détecter les cycles répétitifs 4. Implémenter du decay : chaque cycle réduit l'énergie du signal 5. Tester avec des inputs contrôlés avant des inputs réalistes ### Mesurer l'Émergence L'émergence n'est pas "juste du random". C'est : - Comportement non-programmé mais cohérent avec la "personnalité" - Créativité dans la résolution de problèmes non vus avant - Adaptation rapide à des contextes nouveaux sans reprogrammation - Apprentissage visible : le système change progressivement Pour la mesurer : - Comparer avec la version "sans cette aire" : y a-t-il amélioratione ? - Vérifier la reproductibilité : même input → comportement similaire mais pas identique - Observer la trajectoire : le système evolue-t-il dans une direction cohérente ? --- ## Conclusion Cette méthodologie traduit la vision architecturale de MagistraAI (réseau circulaire, couches poreuses, agents comme l'activité du cerveau) en un plan de développement concret. Chaque phase construit les fondations de la suivante, progressivement complétant le système tout en testant les principes clés : - **Distribution** : pas d'orchestrateur - **Émergence** : le contrôle émerge des boucles - **Persistance** : la mémoire habite l'infrastructure elle-même - **Adaptation** : le réseau évolue avec l'expérience L'objectif est de créer un système cognitif où l'intelligence ne réside dans aucun agent seul, mais dans la danse continue entre eux.