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name: "lats-module"
displayName: "LATS Module"
description: "Cognitive module: Language Agent Tree Search for complex decisions. Monte Carlo inspired."
version: "1.0"
category: cognitive-module
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# Module Cognitif : LATS (Language Agent Tree Search)

**Version :** 1.0
**Type :** Module cognitif pour décisions complexes

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## Description

LATS (Language Agent Tree Search) est inspiré de Monte Carlo Tree Search. Il permet aux agents d'explorer plusieurs options avant de choisir la meilleure solution, particulièrement utile pour les décisions architecturales et les problèmes complexes.

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## Principe

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      LATS - TREE SEARCH                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│                        ┌─────────────┐                          │
│                        │   PROBLÈME  │                          │
│                        │             │                          │
│                        │ "Comment    │                          │
│                        │ implémenter │                          │
│                        │ le cache?"  │                          │
│                        └──────┬──────┘                          │
│                               │                                  │
│              ┌────────────────┼────────────────┐                │
│              ↓                ↓                ↓                │
│        ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐            │
│        │ Option A │    │ Option B │    │ Option C │            │
│        │  Redis   │    │ In-Memory│    │   CDN    │            │
│        │ Score: 8 │    │ Score: 6 │    │ Score: 4 │            │
│        └────┬─────┘    └──────────┘    └──────────┘            │
│             │ ← Sélectionné (meilleur score)                    │
│             ↓                                                    │
│        ┌──────────┐                                             │
│        │ Explore  │                                             │
│        │ Redis    │                                             │
│        │ patterns │                                             │
│        └────┬─────┘                                             │
│             │                                                    │
│     ┌───────┼───────┐                                           │
│     ↓       ↓       ↓                                           │
│  ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐                                       │
│  │A.1  │ │A.2  │ │A.3  │                                       │
│  │Cache│ │Cache│ │Cache│                                       │
│  │aside│ │thru │ │write│                                       │
│  │  7  │ │  9  │ │  6  │                                       │
│  └─────┘ └──┬──┘ └─────┘                                       │
│             │ ← Sélectionné                                      │
│             ↓                                                    │
│        ┌──────────┐                                             │
│        │ SOLUTION │                                             │
│        │ Redis +  │                                             │
│        │Cache-thru│                                             │
│        └──────────┘                                             │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

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## Algorithme LATS

### Étapes

```
1. EXPANSION
   Générer les options possibles à partir de l'état actuel

2. ÉVALUATION
   Scorer chaque option selon des critères définis

3. SÉLECTION
   Choisir l'option avec le meilleur score

4. EXPLORATION
   Approfondir l'option sélectionnée

5. BACKPROPAGATION
   Mettre à jour les scores parents si nécessaire

6. ITÉRATION
   Répéter jusqu'à solution satisfaisante ou limite
```

### Pseudo-code

```python
def lats_search(problem, max_depth=3, max_iterations=5):
    root = create_node(problem)

    for iteration in range(max_iterations):
        # 1. Selection - Parcourir l'arbre
        node = select_best_node(root)

        # 2. Expansion - Générer les enfants
        if node.depth < max_depth:
            children = expand_options(node)

        # 3. Evaluation - Scorer les options
        for child in children:
            child.score = evaluate(child)

        # 4. Backpropagation - Mettre à jour les parents
        backpropagate(node, children)

        # 5. Check termination
        if best_node.score >= threshold:
            return best_node.solution

    return best_node.solution
```

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## Critères d'Évaluation

### Pour Architecture

| Critère | Poids | Description |
|---------|-------|-------------|
| Scalabilité | 25% | Capacité à monter en charge |
| Maintenabilité | 25% | Facilité de maintenance |
| Performance | 20% | Temps de réponse, throughput |
| Complexité | 15% | Difficulté d'implémentation |
| Coût | 15% | Ressources nécessaires |

### Pour Implémentation

| Critère | Poids | Description |
|---------|-------|-------------|
| Correctness | 30% | Respect des specs |
| Patterns | 25% | Réutilisation patterns existants |
| Testabilité | 20% | Facilité à tester |
| Lisibilité | 15% | Code maintenable |
| Performance | 10% | Efficacité |

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## Exemples d'Application

### Exemple 1 : Choix de stratégie de cache

```
PROBLÈME: "Implémenter un cache pour les données écoles"

NIVEAU 1 - OPTIONS:
├── [A] Redis externe
│   Score: 8/10
│   + Persistant, scalable, feature-rich
│   - Infra supplémentaire
│
├── [B] Cache in-memory (Map)
│   Score: 5/10
│   + Simple, pas d'infra
│   - Non persistant, non scalable
│
└── [C] Cache fichier
    Score: 3/10
    + Persistant
    - Lent, non scalable

SÉLECTION: [A] Redis (score 8)

NIVEAU 2 - EXPLORATION Redis:
├── [A.1] Cache-aside pattern
│   Score: 7/10
│   + Simple à implémenter
│   - Risque d'inconsistance
│
├── [A.2] Cache-through pattern
│   Score: 9/10
│   + Consistance garantie
│   + Write-through pour updates
│   - Plus complexe
│
└── [A.3] Write-behind pattern
    Score: 6/10
    + Performance écriture
    - Risque perte données

SOLUTION: Redis + Cache-through pattern
```

### Exemple 2 : Choix d'implémentation Guards

```
PROBLÈME: "Comment implémenter l'isolation multi-tenant?"

NIVEAU 1 - OPTIONS:
├── [A] Guard NestJS (SchoolGuard)
│   Score: 9/10
│   + Centralisé, auditable
│   + Intégré au framework
│
├── [B] Row Level Security PostgreSQL
│   Score: 7/10
│   + Sécurité niveau DB
│   - Complexe à maintenir
│
└── [C] Filtrage dans chaque service
    Score: 4/10
    - Risque d'oubli
    - Duplication

SÉLECTION: [A] SchoolGuard
```

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## Format de Trace LATS

```json
{
  "task_id": "ARCH-001",
  "agent": "architect-agent",
  "lats_trace": {
    "problem": "Stratégie de cache pour données écoles",
    "max_depth": 2,
    "iterations": 2,
    "tree": {
      "root": {
        "id": "root",
        "state": "problem",
        "children": [
          {
            "id": "A",
            "option": "Redis externe",
            "score": 8,
            "evaluation": {
              "scalability": 9,
              "maintainability": 8,
              "performance": 8,
              "complexity": 7,
              "cost": 6
            },
            "selected": true,
            "children": [
              {
                "id": "A.1",
                "option": "Cache-aside",
                "score": 7,
                "selected": false
              },
              {
                "id": "A.2",
                "option": "Cache-through",
                "score": 9,
                "selected": true,
                "final_solution": true
              }
            ]
          },
          {
            "id": "B",
            "option": "In-memory cache",
            "score": 5,
            "selected": false
          }
        ]
      }
    },
    "solution": {
      "path": ["root", "A", "A.2"],
      "description": "Redis avec pattern Cache-through",
      "score": 9,
      "rationale": "Meilleur compromis scalabilité/consistance"
    }
  }
}
```

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## Quand utiliser LATS

### ✅ Utiliser LATS pour :
- Décisions architecturales majeures
- Choix de technologies
- Stratégies d'implémentation complexes
- Problèmes avec plusieurs solutions viables

### ❌ Ne pas utiliser LATS pour :
- Tâches simples et directes
- Quand un pattern existe déjà
- Corrections de bugs évidentes
- Implémentations standard

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## Intégration avec ReAct et Reflection

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    WORKFLOW INTÉGRÉ                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│  1. Problème complexe détecté                                   │
│                    ↓                                             │
│  2. LATS explore les options                                    │
│                    ↓                                             │
│  3. Solution sélectionnée                                       │
│                    ↓                                             │
│  4. ReAct implémente la solution                                │
│     (Thought → Action → Observation)                            │
│                    ↓                                             │
│  5. Reflection évalue le résultat                               │
│     (Auto-évaluation → Critique → Correction)                   │
│                    ↓                                             │
│  6. Si échec Reflection → retour LATS                           │
│     (Explorer une autre branche)                                │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## Configuration

```json
{
  "lats_config": {
    "max_depth": 3,
    "max_iterations": 5,
    "min_score_threshold": 7,
    "evaluation_weights": {
      "architecture": {
        "scalability": 0.25,
        "maintainability": 0.25,
        "performance": 0.20,
        "complexity": 0.15,
        "cost": 0.15
      },
      "implementation": {
        "correctness": 0.30,
        "patterns": 0.25,
        "testability": 0.20,
        "readability": 0.15,
        "performance": 0.10
      }
    }
  }
}
```

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## Références

- [Language Agent Tree Search (LATS)](https://arxiv.org/abs/2310.04406)
- [Monte Carlo Tree Search](https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search)
- [The Landscape of Emerging AI Agent Architectures](https://arxiv.org/html/2404.11584v1)

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**Dernière mise à jour :** 2025-11-27
