Create Cortex/neurons/metacognition.py

Cortex/neurons/metacognition.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+import logging
+from typing import Dict, Any
+
+class MetacognitionNeuron:
+    """
+    Neurone de métacognition - Évalue et améliore la qualité des réponses.
+    """
+
+    def __init__(self):
+        self.logger = logging.getLogger("metacognition_neuron")
+
+    async def initialize(self):
+        self.logger.info("🧠 Initialisation du neurone de métacognition...")
+        return True
+
+    async def evaluate_response(self, response: Dict[str, Any], context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Évalue la réponse générée par le cortex et suggère des améliorations.
+        """
+        # Critères d'évaluation
+        clarity = self._evaluate_clarity(response)
+        relevance = self._evaluate_relevance(response, context)
+        depth = self._evaluate_depth(response)
+        confidence = response.get('confidence', 0.5)
+
+        # Score global
+        overall_score = (clarity + relevance + depth + confidence) / 4
+
+        # Suggestions d'amélioration
+        improvements = []
+        if clarity < 0.5:
+            improvements.append("Clarifier la réponse.")
+        if relevance < 0.5:
+            improvements.append("Recentrer sur la question.")
+        if depth < 0.5:
+            improvements.append("Approfondir l'analyse.")
+
+        return {
+            'evaluation': {
+                'clarity': clarity,
+                'relevance': relevance,
+                'depth': depth,
+                'confidence': confidence,
+                'overall_score': overall_score
+            },
+            'improvements': improvements,
+            'should_improve': overall_score < 0.7
+        }
+
+    def _evaluate_clarity(self, response: Dict[str, Any]) -> float:
+        # Évalue la clarté de la réponse
+        text = response.get('response', '')
+        # Logique simplifiée: longueur et structure
+        if len(text) > 100 and '.' in text:
+            return 0.8
+        return 0.5
+
+    def _evaluate_relevance(self, response: Dict[str, Any], context: Dict[str, Any]) -> float:
+        # Évalue la pertinence par rapport au contexte et à la question
+        # Pour l'instant, on retourne un score fixe
+        return 0.8
+
+    def _evaluate_depth(self, response: Dict[str, Any]) -> float:
+        # Évalue la profondeur de l'analyse
+        analysis = response.get('analysis', {})
+        if analysis and 'synthesis' in analysis:
+            return 0.7
+        return 0.5