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docs(phase2): add the optimizer and adversarial-cartography layers

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The execution tiers answer 'how to run a tactic', not 'which tactic is best'
nor 'where is the danger'. Adds two decision layers: an optimizer over
StrategySpec (objectives incl. tail risk, coarse-to-fine search, LLM as
candidate seeder) and an adversarial cartography (AdversarySpec + alternating
min-max + scenario sweeps + danger frontier + sensitivity), giving the danger
view for BOTH sides. Reframes the LLM as hypothesis generator / red team /
explicator / reporter, never the optimizer or per-turn executor in sweeps.
Adds D12-D14 and phases P3 (optimizer) / P4 (robustness).
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Thien An
2026-09-21 10:27:11 +02:00
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docs/phase-2-llm-architecture.md
+191 -112
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@@ -1,40 +1,77 @@
# Phase 2 — Architecture et plan d'implémentation de la couche de décision LLM # Phase 2 — Architecture et plan d'implémentation de la couche de décision LLM
> Document de conception (révisé après critique). **Aucun code n'est encore > Document de conception (révisé). **Aucun code n'est encore écrit.**
> écrit.** Il fige l'architecture cible, les décisions et un plan vérifiable. > Révision intégrant deux demandes : **optimiser la meilleure stratégie de
> survie** et **cartographier tous les cas où un camp est en difficulté**.
## 1. Objectif et périmètre ## 1. Objectif et périmètre
**Objectif phase 2** : traduire des stratégies en langage naturel en politiques Le simulateur doit répondre à **trois questions distinctes**, souvent confondues :
tactiques, puis balayer des matrices de stratégie/positionnement sur le moteur
déterministe. **Hors périmètre** : le rapport d'équilibrage LLM (phase 3). | Question | Nature | Réponse apportée par |
|---|---|---|
| « Comment *exécuter* une tactique donnée ? » | Exécution | Étage A (compilé) / Étage B (LLM par tour) |
| « Quelle est la *meilleure* stratégie de survie ? » | **Optimisation** | Couche **Optimiseur** (recherche sur `StrategySpec`) |
| « *Où* les PJ (ou les monstres) sont-ils en difficulté ? » | **Robustesse adversariale** | Couche **Robustesse** (min-max + cartographie de scénarios) |
**Hors périmètre** : la rédaction finale du rapport d'équilibrage (phase 3).
**Principe directeur** : les **règles** du moteur restent inchangées ; la couche **Principe directeur** : les **règles** du moteur restent inchangées ; la couche
LLM est additive (nouvelles API et points d'entrée), branchée par une politique. LLM et les couches d'analyse sont **additives**. La LLM n'est ni l'optimiseur ni
l'exécutant des sweeps.
## 2. Décision structurante : deux étages (correction majeure) ## 2. Exécution — les deux étages (rappel)
Mettre la LLM **à chaque tour** dans une boucle Monte Carlo est prohibitif : Mettre la LLM à chaque tour dans une boucle Monte Carlo est prohibitif
`runs × rounds × combattants` appels par cellule de sweep (≈ 35 000 appels pour (`runs × rounds × combattants` appels, caches non mutualisables). D'où :
1 000 runs), et les caches ne sont pas réutilisables entre runs (chaque run
diverge dès qu'une décision diffère). On distingue donc :
- **Étage A — stratégie compilée (quantitatif, sweeps).** La LLM est appelée - **Étage A — stratégie compilée (quantitatif).** La LLM traduit une stratégie NL
**hors de la boucle** : elle compile une stratégie NL en une **politique en un **objet de paramètres** (`StrategySpec`) ; un **compilateur déterministe**
déterministe paramétrée** (`Policy` classique, closure sur des leviers : en fait une `Policy` Python exécutée **sans appel LLM**. → bandes valides, coût
priorité de cible, politique de sorts, règles de positionnement, seuils de maîtrisé, **déterminisme bit-à-bit**.
repli). Le Monte Carlo tourne ensuite avec cette politique → bandes 3σ - **Étage B — LLM par tour (qualitatif, vitrine).** `NLPolicy(observation)` à
valides, coût maîtrisé (quelques appels par stratégie). chaque tour, sur **≤ 20 runs**. → démonstration du raisonnement, transcripts
- **Étage B — LLM par tour (qualitatif, vitrine).** `NLPolicy` appelée à chaque exploitables ; **pas** de conclusion statistique.
tour, pour un **petit nombre de runs (≤ 20)** : démonstration du raisonnement
tactique et transcripts exploitables. Les bandes statistiques y sont
**qualitatives** (n faible) et ne doivent pas servir à des conclusions
quantitatives.
Le reste de l'architecture sert les deux étages ; l'étage B est le banc d'essai `default_policy` devient un cas particulier : `compile_strategy(SPEC_PAR_DEFAUT)`.
de l'étage A.
## 3. État des lieux (socle vérifié) ## 3. Décider — les deux nouvelles couches
L'étage A fournit une **fonction d'évaluation déterministe** : c'est le bon
substrat pour *chercher* et pour *éprouver*.
### 3.1 Optimiseur — « meilleure stratégie de survie »
- **Espace** : les leviers de `StrategySpec` (par PJ ou par rôle).
- **Oracle** : `evaluate(spec, scenario, n, seeds) → métriques` (runs parallèles).
- **Objectifs** : `P(survivre tous)`, `P(TPK)`, `P(≥1 mort)`, espérance de PV
perdus, ressources consommées, rounds, **risque de queue (CVaR / pire décile)**.
- **Algorithmes** : grille grossière / échantillonnage latin → affinage
(descente coordonnée, **CMA-ES**, **optimisation bayésienne**) ; la LLM peut
**amorcer** avec des stratégies candidates (NL → `StrategySpec`).
- **Sortie** : un **playbook** classé (« si groupés : Buff → Contrôle → Focus
lanceur ; reculer sous 30 % PV ») avec incertitude.
### 3.2 Robustesse et cartographie — « où est le danger »
Un danger n'existe que **contre un adversaire qui cherche à gagner** : évaluer
les PJ contre la politique par défaut **sous-estime** le risque. Il faut :
- **`AdversarySpec`** (symétrique de `StrategySpec`) : priorité de cible, focus
fire, usage des capacités, embuscade, positionnement.
- **Min-max** : pour chaque scénario, `max_politique_PJ · min_politique_monstres`
(optimisation alternée = meilleures réponses) → pire cas réaliste. La même
mesure donne **les deux sens** : difficulté pour les PJ *et* pour les monstres
(rencontre trop facile).
- **Cartographie** (au lieu d'une énumération impossible) :
1. grille grossière sur `ScenarioSpec` → cellules d'échec ;
2. **affinage près de la frontière** (bissection / apprentissage actif) ;
3. **frontière de danger** : pour chaque mix, le seuil (ex. « < 45 % PV
cumulés et sans soigneur à portée ⇒ `P(TPK) > 20 %` ») ;
4. **analyse de sensibilité** : facteurs dominants (surprise, terrain,
épuisement des ressources, initiative).
## 4. État des lieux (socle vérifié)
| Élément | Emplacement | Vérifié | | Élément | Emplacement | Vérifié |
|---|---|---| |---|---|---|
@@ -43,119 +80,161 @@ de l'étage A.
| Câblage `policy`/`llm_policy` exclusifs | `combat.py:1615-1623` | oui | | Câblage `policy`/`llm_policy` exclusifs | `combat.py:1615-1623` | oui |
| `ActionResult` + `ACTION_RESULT_REASONS` + `last_turn_results` | `combat.py:1483`, `1528` | oui | | `ActionResult` + `ACTION_RESULT_REASONS` + `last_turn_results` | `combat.py:1483`, `1528` | oui |
| Démo « observation seule » | `tests/test_llm_engine_capabilities.py` | oui | | Démo « observation seule » | `tests/test_llm_engine_capabilities.py` | oui |
| Déterminisme `SeededRng(seed+i)` | `runner.py:216` | oui | | Déterminisme `SeededRng(seed+i)` + métriques 3σ + attrition | `runner.py`, `metrics.py` | oui |
| Base de règles conforme | `docs/conformance-srd.md` (15 passes, gate 1981) | oui | | Base de règles conforme | `docs/conformance-srd.md` (gate 1981) | oui |
**Manques confirmés** : `run_encounter` n'accepte pas `llm_policy` **Manques confirmés** : `run_encounter` sans `llm_policy` (`runner.py:177`) ;
(`runner.py:177`) ; aucune option de politique CLI ; pas de `schema_version` ; CLI sans politique ; pas de `schema_version` ; pas de vue compacte ; pas d'API
pas de vue compacte ; pas d'API d'actions légales ; pas de mémoire inter-tours ; d'actions légales ; pas de mémoire inter-tours ; pas de journal de replay ;
pas de journal de replay ; `LLMPolicy(obs, state)` transmet l'état vivant. `LLMPolicy(obs, state)` transmet l'état vivant ; **aucune couche d'objectifs,
de recherche, d'adversaire ou de scénarios**.
## 4. Architecture cible (révisée) ## 5. Architecture cible
``` ```
Moteur (règles inchangées ; frontière additive) Moteur (règles inchangées ; frontière additive)
|- Observation --> view.py : ObservationView (objet structuré, versionné) |
| \-- render() -> prompt compact (grilles sparsifiées) |-- EXÉCUTION
|- pairs + ACTION_RESULT_REASONS --> candidates() (pas de 2e moteur de légalité) | |- Étage A : compile_strategy(StrategySpec) -> Policy (sweeps)
|- LLMPolicy(observation) <-- Étage B : policy.py NLPolicy (parse/valide/repli) | \-- Étage B : NLPolicy(observation) (vitrine <=20 runs)
\-- Policy(engine, state) <-- Étage A : strategy.py compile NL -> Policy |
|-- DÉCISION / ANALYSE
Support : client.py (LLMClient + cache composite + Fake scripté + garde-fous coût) | |- objectives.py : métriques de survie/danger (dont queue)
prompt.py (prompt versionné) · replay.py (JSONL + call_seq + replay) | |- scenarios.py : ScenarioSpec + échantillonnage
sweep.py (exécution parallèle des runs, métriques) | |- search.py : optimiseur (objectif = objectives), oracle = simulateur
| |- adversary.py : AdversarySpec + politiques de monstres fortes (red team)
| \-- robustness.py : min-max, cartographie de danger, frontière, sensibilité
|
\-- SUPPORT
|- view.py : ObservationView (objet structuré, versionné) + render()
|- candidates.py : actions plausibles dérivées des pairs
|- prompt.py : prompt versionné
|- client.py : LLMClient + cache composite + FakeLLMClient scripté + coût
|- replay.py : JSONL clé call_seq + replay()
\-- sweep.py : exécution parallèle des runs (substrat commun)
``` ```
**Interfaces clés** **Interfaces clés** : `ObservationView` (objet + `render()`), `candidates()`
- `ObservationView` : **objet structuré** (pas une chaîne) ; `render()` produit la (dérivées des `pairs`, pas de 2ᵉ moteur de légalité), `ResponseCache` (clé
projection compacte pour le prompt ; `candidates()` dérive les actions composite), `ReplayRecord` (clé `call_seq`), `PolicyFactory` (par run),
plausibles depuis `pairs` (le moteur reste l'arbitre via `last_turn_results`). `evaluate(...)` (oracle d'optimisation), `danger_map(...)` (cartographie).
- `LLMClient` : `complete(prompt) -> str` ; `FakeLLMClient` piloté par une
**file de réponses scriptée** (idiome de `ScriptedRng`).
- `ResponseCache` : clé = `(model_id, params, prompt_version, schema_version,
hash(prompt))` — sans l'identité du modèle, un changement de version passerait
inaperçu.
- `ReplayRecord` : clé **monotone `call_seq`** (et non `{round, actor}`), car
`delay` re-queue un tour et les invocations ajoutent des combattants.
- `PolicyFactory` : produit une politique **par run** (reset mémoire/cache/coût).
## 5. Décisions ## 6. Espaces de recherche
| Espace | Contenu | Utilisé par |
|---|---|---|
| `StrategySpec` | priorité de cible, style d'engagement, distance, esquive d'AoO, seuil de repli, buffs d'ouverture, politique de sorts, ressources, focus fire | Optimiseur / Étage A |
| `AdversarySpec` | mêmes leviers côté monstres (focus, ciblage du soigneur/lanceur, contrôle, embuscade) | Robustesse |
| `ScenarioSpec` | composition/niveaux, **PV et ressources initiaux**, déploiement/positionnement, carte/terrain, **surprise**, distance, mix et nombre de monstres, CR | Cartographie |
## 7. Objectifs et métriques
| Métrique | Pourquoi |
|---|---|
| `P(survivre tous)` / `P(TPK)` / `P(≥ 1 mort)` | lecture directe de la survie |
| Espérance de PV perdus (groupe / PJ) | gravité |
| Ressources consommées (sorts, potions, canal) | soutenabilité |
| Rounds | tempo |
| **CVaR / pire décile** | **risque de queue** — la moyenne cache les TPK |
| Bandes 3σ (n suffisant) | incertitude — **étage A uniquement** |
## 8. Rôle de la LLM (recadré)
| Usage | Pourquoi la LLM |
|---|---|
| NL → `StrategySpec` / `AdversarySpec` | traduction structurée (petit, robuste) |
| **Générateur d'hypothèses** (candidats variés à amorcer) | créativité, pas de gradient |
| **Red Team** (tactiques de monstres fortes) | révéler les faiblesses |
| **Explicateur** (lire les transcripts dangereux) | causalité en langage naturel |
| **Rapporteur** (playbook + carte de risque) | rédaction (phase 3) |
**Non-usage** : optimisation numérique (faite par `search.py`) et exécution par
tour en sweep (faite par l'étage A).
## 9. Décisions
| # | Décision | Recommandation | | # | Décision | Recommandation |
|---|---|---| |---|---|---|
| D1 | Entrée : `(observation, state)` ou `(observation)` ? | **`(observation)`** + adaptateur de compatibilité (accepte 1 ou 2 args). **À trancher avant P0.4** (impacte runner, démo, replay). | | D1 | Entrée : `(observation, state)` ou `(observation)` ? | **`(observation)`** + adaptateur. **À trancher en P0.0.** |
| D2 | Vue dédiée vs `to_dict()` brut ? | Vue dédiée compacte et versionnée (objet structuré). | | D2 | Vue dédiée vs `to_dict()` brut | Vue compacte, structurée, versionnée |
| D3 | Mémoire inter-tours | **Retirée de la v1** (le snapshot porte déjà `last_turn_results`, `readied`, `pending_cast`). | | D3 | Mémoire inter-tours | **Retirée de la v1** |
| D4 | Sortie des actions | JSON strict ; **schéma généré depuis `Action`** ; **exclure** `swift`/`free`/`full_round` (rejetés). | | D4 | Sortie d'actions | JSON strict, **schéma généré depuis `Action`**, `swift/free/full_round` exclus |
| D5 | API d'actions légales | **Pas de second moteur** : candidats dérivés de `pairs` ; le rejet moteur est l'arbitre. | | D5 | Légalité | **Pas de 2ᵉ moteur** : candidats dérivés des `pairs` |
| D6 | Reproductibilité | Cache composite (clé ci-dessus) ; temp 0 = best-effort, le cache est la garantie. | | D6 | Reproductibilité | Cache composite `(model, params, prompt_version, schema_version, hash)` |
| D7 | Intégration runner/CLI | `llm_policy` + `PolicyFactory` sur `run_encounter` ; point d'entrée de sweep dédié ; CLI par défaut intacte. | | D7 | Runner/CLI | `llm_policy` + `policy_factory` sur `run_encounter` ; entrée de sweep dédiée |
| D8 | Périmètre v1 | Sous-ensemble curé (attaques, sorts, déplacement/destination, 5-ft, défense totale, ready/delay) ; `ReactionPolicy` par défaut conservée. | | D8 | Périmètre v1 | Sous-ensemble curé ; `ReactionPolicy` par défaut conservée |
| D9 | Économie | **Deux étages** (§2) : compilé pour les sweeps, par-tour pour la vitrine. | | D9 | Économie | **Deux étages** (exécution) |
| D10 | Parallélisme | Runs indépendants (états neufs + RNG seedé) → pool de threads, cache shardé. | | D10 | Parallélisme | Runs indépendants → pool de threads, cache shardé |
| D11 | Réactions | v1 : politique de réaction par défaut ; la LLM agit via `ready`. | | D11 | Réactions | v1 par défaut ; LLM via `ready` |
| D12 | Danger = **adversarial** | Mesurer contre des monstres **optimisés**, sinon sous-estimation |
| D13 | Objectifs | Inclure le **risque de queue**, pas seulement la moyenne |
| D14 | Cartographie | **Non exhaustive** : coarse-to-fine + frontière + sensibilité |
## 6. Plan d'implémentation (révisé) ## 10. Plan d'implémentation
### P0 — Frontière durcie (sans LLM ; débloque tout) ### P0 — Frontière durcie (sans LLM ; débloque tout)
P0.0 trancher D1 (obs seule + adaptateur) · P0.1 `schema_version` + clés pinnées ·
| Tâche | Livrable | Critère de sortie | P0.2 `ObservationView` + mesure de taille · P0.3 `candidates()` (depuis `pairs`) ·
|---|---|---| P0.4 `run_encounter(..., llm_policy=, policy_factory=)` · P0.5 `ReplayLog`
| P0.0 | **Trancher D1** (obs seule + adaptateur) | type + adaptateur + tests | (`call_seq`) + `replay()` identique.
| P0.1 | `schema_version` dans `to_dict()` + test du jeu de clés pinné | gate verte | **Sortie** : gate verte ; un run enregistré se rejoue à l'identique.
| P0.2 | `ObservationView` structurée + `render()` compact + mesure de taille | rendu stable, taille documentée |
| P0.3 | `candidates()` dérivées de `pairs` (pas de 2e moteur) | tests par kind (hors unsupported) |
| P0.4 | `run_encounter(..., llm_policy=..., policy_factory=...)` (reset par run) | test : politique factice via le runner |
| P0.5 | `ReplayLog` JSONL clé `call_seq` + `replay()` | un run enregistré se rejoue **à l'identique** (delay/invocations inclus) |
### P1 — Client et politiques ### P1 — Client et politiques
P1.1 `LLMClient` + `FakeLLMClient` scripté + cache composite · P1.2 **garde-fous
coût/tokens + retry/backoff** · P1.3 `NLPolicy` (étage B : parse, valide, 1
re-essai, repli) · P1.4 `PromptBuilder` versionné + schéma d'action généré.
**Sortie** : bataille complète pilotée par le Fake, hors ligne.
| Tâche | Livrable | Critère de sortie | ### P2 — Étage A : compilation, objectifs, sweep
|---|---|---| P2.1 compilateur NL → `Policy` paramétrée · P2.2 `objectives.py` · P2.3
| P1.1 | `LLMClient` + `FakeLLMClient` (file scriptée) + cache composite | tests hors ligne | `SweepRunner` **parallèle**.
| P1.2 | **Garde-fous coût/tokens + retry/backoff/rate-limit** (dans le client, dès maintenant) | plafond par sweep respecté | **Sortie** : sweep ≥ 2×2 avec métriques, borné en coût.
| P1.3 | `NLPolicy` (étage B) : prompt, parse JSON, validation, 1 re-essai, repli | bataille complète pilotée par le Fake |
| P1.4 | `PromptBuilder` versionné + golden de prompt ; schéma d'action généré depuis `Action` | prompt/schéma pinnés |
### P2 — Stratégie compilée et balayage ### P3 — Optimiseur (« meilleure stratégie »)
P3.1 `scenarios.py` (`ScenarioSpec` + échantillonnage) · P3.2 `search.py`
(grille → affinage) · P3.3 amorçage par candidats LLM.
**Sortie** : playbook classé avec incertitude pour ≥ 1 rencontre type.
| Tâche | Livrable | Critère de sortie | ### P4 — Adversaire et cartographie (« où est le danger »)
|---|---|---| P4.1 `AdversarySpec` + politiques de monstres fortes · P4.2 `robustness.py`
| P2.1 | `StrategySpec` (NL) + **compilateur NL → `Policy` paramétrée** (étage A) | compilation testée, politique déterministe | (min-max alterné) · P4.3 `danger_map` (coarse-to-fine, frontière, sensibilité).
| P2.2 | `SweepRunner` **parallèle** : stratégies × cartes × déploiements | sweep ≥ 2x2 bout en bout, borné en coût | **Sortie** : carte de danger (PJ **et** monstres) + frontière seuils.
| P2.3 | Métriques : victoire ±3σ (étage A uniquement), taux d'invalidité, réparations, tokens/latence/coût | rapport de sweep ; **caveat statistique** documenté pour l'étage B |
### P3 — Fournisseur réel et rapport (frontière phase 3) ### P5 — Fournisseur réel et rapport (frontière phase 3)
P5.1 `ProviderClient` (clé env, coût/observabilité) · P5.2 few-shot + réparation
complète · P5.3 rapport FR (phase 3).
| Tâche | Livrable | Critère de sortie | ## 11. Risques
|---|---|---|
| P3.1 | `ProviderClient` (clé via environnement), coût/observabilité | run réseau reproductible via cache |
| P3.2 | Few-shot, boucle de réparation complète, versionnement renforcé | taux d'invalidité mesuré |
| P3.3 | Rapport d'équilibrage FR (phase 3) | sortie style README |
## 7. Risques (issus de la critique) 1. **Économie per-tour** → résolue par les deux étages.
2. **Adversaire trop faible** : danger sous-estimé → monstres **optimisés** (D12).
3. **Replay sous-spécifié** (`delay`, invocations) → clé `call_seq`.
4. **Cache sans identité de modèle** → clé composite.
5. **Divergence de légalité** → candidats dérivés des `pairs`.
6. **Bascule tardive de D1** → à trancher en P0.0.
7. **Bandes 3σ trompeuses** à petit n → étage A pour le quantitatif.
8. **Explosion combinatoire** → coarse-to-fine, pas d'énumération (D14).
9. **Événements rares (TPK)** : n énorme en Monte Carlo naïf → ciblage par
scénarios, ou annoncer la limite.
1. **Économie de l'étage B** : LLM par tour × Monte Carlo = coût prohibitif → résolu par les deux étages (§2). ## 12. Première action recommandée
2. **Replay sous-spécifié** : `delay`/re-queue et invocations → clé `call_seq` obligatoire (P0.5).
3. **Cache sans identité de modèle** → clé composite (D6).
4. **Divergence de légalité** : un `legal_actions` maison dériverait des helpers moteur → candidats dérivés de `pairs` (D5).
5. **Bascule tardive de D1** → invalide runner/démo/replay ; à trancher en P0.0.
6. **Bandes 3σ trompeuses** à petit n (étage B) → réservées à l'étage A.
7. Non-déterminisme fournisseur, dérive de prompt, fuite de secrets → cache/versions/env.
## 8. Première action recommandée Un **spike** (sans LLM) qui :
(a) tranche **D1** + `schema_version` + test de clés pinné ;
(b) **mesure** taille de prompt et appels par cellule de sweep (décide per-tour
vs compilé) ;
(c) esquisse `ScenarioSpec` + `objectives.py` et **valide la chaîne de
cartographie** sur une rencontre type, en comparant `default_policy` contre une
politique de monstres renforcée — ce dernier point prouve immédiatement la valeur
« prédire où sont les difficultés », avant toute LLM.
Un **spike** qui tranche les deux forks avant tout composant : ## 13. Questions ouvertes
(a) D1 (observation seule + adaptateur) et `schema_version` + test de clés pinné ;
(b) **mesure réelle** de la taille du prompt par tour et du nombre d'appels par
cellule de sweep avec la politique de démo — ce chiffre décide si la v1 est
per-tour ou compilée, et vaut plus que n'importe quel composant du plan.
## 9. Questions ouvertes
1. Fournisseur/modèle (API distante ou local) ? 1. Fournisseur/modèle (API distante ou local) ?
2. Budget (tokens/coût) par sweep ? 2. Budget (tokens/coût) par sweep / par optimisation ?
3. Reproductibilité : cache obligatoire (runs rejouables) ? 3. Reproductibilité : cache obligatoire (runs rejouables) ?
4. Stratégie v1 : offensive, positionnement, contrôle — ordre ? 4. Priorité v1 : **optimiseur** (meilleure stratégie) ou **cartographie**
(où est le danger) ?
5. Prompts dans le dépôt ou externes ? 5. Prompts dans le dépôt ou externes ?
6. Valides-tu **D1** (`LLMPolicy(observation)` seule) et **D9** (deux étages) ? 6. Valides-tu **D1** (observation seule), **D9** (deux étages), **D12**
(danger mesuré en adversaire) et **D14** (cartographie non exhaustive) ?