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# Modèle mental

> Comprendre la séparation entre programme, hôte, runtime et LLM.

Un système AGENT-L tient sur quatre rôles distincts. Cette séparation est le point de départ de sa vérifiabilité.

```mermaid theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"vesper"}}
flowchart LR
    A[Programme .agent] -->|objectifs, contrats, politiques| R[Runtime AGENT-L]
    H[Hôte Python] -->|faits et implémentations| R
    L[LLM] -->|propositions structurées| R
    R -->|actions autorisées| H
    R -->|trace et verdicts| T[Journal]
```

## Le programme déclare les décisions

Le fichier `.agent` porte tout ce qui changerait si la politique métier changeait demain :

* objectifs et critères de succès ;
* observations attendues ;
* contrats d’outils, risques et effets ;
* politiques d’autorisation, d’interdiction et d’approbation ;
* plans, règles, hypothèses, scénarios et bornes de boucle.

## L’hôte fournit le monde

Le fichier Python homonyme relie ces contrats au réel : capteurs, appels réseau, écritures, approbateur et sous-agents. Il doit restituer des faits bruts, sans décider à la place du programme.

```python theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"vesper"}}
# Fait brut : correct
host.sensors["service.http_status"] = lambda: probe_http_status()

# Jugement métier caché : à éviter
host.sensors["service.healthy"] = lambda: probe_http_status() == 200
```

Le second exemple soustrait au programme la définition de « sain ». `agentl boundary` existe pour rendre ce glissement visible.

## Le LLM propose dans une surface bornée

Le LLM sert aux blocs `REASON`, à la sélection lorsque le programme l’autorise et à certains flux d’auteur. Ses sorties structurées ne contournent jamais :

1. le contrat d’entrée de l’outil ;
2. le moteur de politiques ;
3. l’approbation éventuelle ;
4. le runtime et sa trace.

<Info>
  Le LLM n’est pas l’autorité de contrôle. Une instruction trouvée dans un journal ou une sortie d’outil ne peut pas réécrire un `NEVER` compilé dans l’AST.
</Info>

## Le runtime arbitre

Un tick suit le cycle suivant :

```mermaid theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"vesper"}}
flowchart LR
    O[Observe] --> B[Believe]
    B --> E[Evaluate]
    E --> P[Plan]
    P --> A[Act]
    A --> V[Verify]
    V --> L[Learn]
```

Le bloc `LOOP` peut ordonner explicitement ces phases. Sa borne `MAX` est finie : un agent AGENT-L termine toujours.

## L’état a plusieurs couches

À l’exécution, un chemin est résolu dans cet ordre : portée locale, croyances, monde observé, puis mémoire. Cela permet à un résultat d’outil ou à une sortie `REASON` d’être utilisé dans le pas courant sans devenir automatiquement une vérité durable.

| Couche        | Exemple                                     | Durée                            |
| ------------- | ------------------------------------------- | -------------------------------- |
| locale        | sortie d’un outil, charge utile d’événement | pas courant                      |
| croyances     | valeur, confiance, source, fraîcheur        | révisable                        |
| monde observé | dernière valeur d’un capteur                | jusqu’à la prochaine observation |
| mémoire       | court terme, long terme, connaissance       | selon le compartiment            |

<Card title="Anatomie d’un programme" icon="file-code-2" href="/core/agent-program">
  Parcourez les primitives du langage dans l’ordre où vous les utiliserez.
</Card>