Le projet
Cette simulation place des agents IA dans un monde construit avec ses règles, ressources, dangers, mémoire et relations. L’objectif est d’observer ce que font les modèles lorsqu’ils reçoivent autre chose qu’une question : un environnement, des besoins et des conséquences.
Le blog documente un monde préhistorique avec feux, nourriture, dangers, tribus et interventions d’un Game Master qui traduit les intentions des agents en événements.
Angle technique
L’architecture repose sur un état du monde, des agents dotés de mémoire, une couche d’intentions, un orchestrateur qui applique les actions et un journal d’événements pour comprendre les comportements.
Ce que ça démontre
Le projet montre une capacité à rendre les agents IA observables. Il ne s’agit pas seulement d’une conversation : les agents prennent des décisions dans un monde contraint, ce qui révèle des limites et des patterns impossibles à voir dans un chat classique.