NIAC (Neural Inter-Agent Communication) Prototype

Prototype local simulant pour explorer la communication neuronale entre agents LLM.

Structure

niac_prototype/
  agents/             # Agents Mesa (texte et neuraux)
  communication/      # Bus neuronal, alignement, protocoles
  environment/        # Environnement du jeu des 3 nombres
  utils/              # Interface LLM locale et métriques
run_simulation.py     # Point d'entrée CLI
config.yaml           # Paramètres par défaut

Pré-requis

• Python 3.10+
• Mesa
• (Optionnel) sentence-transformers
• (Optionnel) Ollama avec un modèle léger (ex. tinyllama)

Utilisation

# Exécution simple
python run_simulation.py --config config.yaml --mode both

# Générer des graphiques et un rapport détaillé (nécessite matplotlib)
python run_simulation.py --mode both --plot --json --output-dir reports

Le script exécute les variantes texte et neurale sur plusieurs épisodes, affiche une synthèse (taux de succès, messages, latence), et peut maintenant produire un graphique comparatif (reports/niac_metrics_<timestamp>.png) ainsi qu'un rapport JSON complet.

Étapes suivantes

• Implémenter un alignement appris et des métriques plus fines (information mutuelle, compressibilité).
• Ajouter une UI Streamlit/Mpl pour visualiser les trajectoires et comparer les canaux.
• Enrichir les tests unitaires et intégrer un pipeline d'évaluation reproductible.