The file /mnt/DATA/WORK/agent-gui/static/styles.css has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

#avatarRoot {
  width: 100%;
  max-width: 280px;
  height: 300px;
  border-radius: 12px;
  background: #05080f;
  overflow: hidden;
  position: relative;
}

#avatarRoot canvas {
  width: 100% !important;
  height: 100% !important;
  display: block;
}

:root {
  --bg: #070b12;
  --bg-2: #0d1422;
  --panel: #111a2b;
  --panel-2: #162338;
  --line: rgba(191, 219, 254, 0.10);
  --text: #e8f1ff;
  --muted: #8aa1c0;
  --cyan: #6ee7ff;
  --violet: #b38cff;
  --green: #5af0a6;
  --yellow: #ffd166;
  --red: #ff6b88;
  --shadow: rgba(0, 0, 0, 0.35);
}

* { box-sizing: border-box; }
html, body { height: 100%; }
body {
  margin: 0;
  color: var(--text);
  background:
    radial-gradient(circle at 20% 0%, rgba(110,231,255,.20), transparent 25%),
    radial-gradient(circle at 80% 10%, rgba(179,140,255,.16), transparent 22%),
    linear-gradient(180deg, #05070d 0%, var(--bg) 100%);
  font-family: "Courier New", Courier, ui-monospace, SFMono-Regular, monospace;
  overflow: hidden;
}

.scanlines {
  position: fixed;
  inset: 0;
  pointer-events: none;
  background: linear-gradient(rgba(255,255,255,0.025) 50%, rgba(0,0,0,0.08) 50%);
  background-size: 100% 4px;
  mix-blend-mode: soft-light;
  opacity: .25;
}

.app-shell {
  position: relative;
  display: grid;
  grid-template-columns: 280px minmax(0, 1fr) 330px;
  gap: 14px;
  padding: 14px;
  height: 100vh;
}

.sidebar, .center-column, .details-column {
  min-height: 0;
}

.sidebar, .panel, .office-card, .chat-card {
  background: linear-gradient(180deg, rgba(17,26,43,.94), rgba(9,14,25,.96));
  border: 1px solid var(--line);
  border-radius: 22px;
  box-shadow: 0 14px 40px var(--shadow), inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,.04);
}

.sidebar, .details-column {
  overflow: auto;
  padding: 16px;
}

.center-column {
  display: grid;
  grid-template-rows: minmax(0, 0.9fr) minmax(0, 1.1fr);
  gap: 14px;
  min-width: 0;
}

.office-card, .chat-card, .panel {
  overflow: hidden;
}

.avatar-panel {
  padding: 12px;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  align-items: center;
  gap: 6px;
}

.avatar-panel h2 { margin: 0; font-size: 0.9rem; }

#avatarCanvas {
  width: 100%;
  max-width: 280px;
  height: 300px;
  border-radius: 12px;
  background: #05080f;
  display: block;
}

#avatarStatus {
  font-size: 0.75rem;
  text-align: center;
}

.office-card {
  display: grid;
  grid-template-rows: auto minmax(0, 1fr) auto;
}

.card-head {
  display: flex;
  justify-content: space-between;
  align-items: center;
  gap: 12px;
  padding: 14px 16px 12px;
  border-bottom: 1px solid var(--line);
}
.card-head.compact { padding-bottom: 10px; }

h1, h2, p { margin: 0; }
h1 { font-size: 22px; letter-spacing: .04em; }
h2 { font-size: 16px; letter-spacing: .03em; }
.eyebrow {
  color: var(--cyan);
  text-transform: uppercase;
  letter-spacing: .18em;
  font-size: 10px;
  margin-bottom: 6px;
}
.muted { color: var(--muted); font-size: 12px; line-height: 1.4; }

.brand { display: flex; gap: 12px; align-items: center; margin-bottom: 22px; }
.logo {
  width: 48px; height: 48px; display: grid; place-items: center;
  border-radius: 14px;
  background: linear-gradient(135deg, #0ff, #a855f7);
  color: #040810;
  font-weight: 900;
  box-shadow: 0 0 0 3px rgba(255,255,255,.06), 0 0 26px rgba(110,231,255,.20);
}
label { display: block; margin-bottom: 8px; color: var(--muted); font-size: 12px; text-transform: uppercase; letter-spacing: .08em; }
select, textarea, button {
  width: 100%;
  border: 1px solid rgba(125, 154, 187, 0.18);
  border-radius: 14px;
  background: linear-gradient(180deg, #18263c, #101827);
  color: var(--text);
  padding: 12px 14px;
  outline: none;
}
select { margin-bottom: 10px; }
textarea { resize: vertical; min-height: 86px; }
button {
  cursor: pointer;
  background: linear-gradient(180deg, #2a7bc9, #5f39d8);
  font-weight: 700;
  text-transform: uppercase;
  letter-spacing: .08em;
  box-shadow: inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,.1);
}
button.secondary { background: linear-gradient(180deg, #1a2539, #111827); color: var(--cyan); }
button:hover { filter: brightness(1.08); }
.button-row { display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 10px; margin-bottom: 18px; }

.session-tag, .pill {
  display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center;
  min-height: 28px; padding: 0 10px; border-radius: 999px;
  background: #0c1320; border: 1px solid rgba(255,255,255,.08);
  font-size: 12px;
}
.pill.idle { color: var(--muted); }
.pill.thinking, .pill.tool { color: #03121a; background: linear-gradient(180deg, #68e8ff, #3bc7f6); }
.pill.speaking { color: #062016; background: linear-gradient(180deg, #94f7c5, #39d98a); }
.pill.error { color: #24010a; background: linear-gradient(180deg, #ff8aa0, #ff5377); }
.office-meta { display: flex; align-items: center; gap: 10px; flex-wrap: wrap; justify-content: flex-end; }

#officeCanvas {
  width: 100%;
  height: 100%;
  display: block;
  background: #09101d;
  image-rendering: pixelated;
}
.office-caption {
  padding: 10px 16px 14px;
  color: var(--muted);
  border-top: 1px solid var(--line);
  font-size: 12px;
}

.chat-card {
  display: grid;
  grid-template-rows: auto minmax(0, 1fr) auto;
  min-height: 0;
}
.chat-log {
  padding: 16px;
  overflow: auto;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 12px;
  min-height: 0;
}
.message {
  max-width: min(84%, 680px);
  border: 1px solid rgba(255,255,255,.09);
  border-radius: 16px;
  padding: 12px 14px;
  background: rgba(255,255,255,.03);
  box-shadow: inset 0 1px 0 rgba(255,255,255,.03);
  white-space: pre-wrap;
  line-height: 1.45;
}
.message.user {
  align-self: flex-end;
  background: linear-gradient(180deg, rgba(54, 106, 180, .34), rgba(28, 43, 79, .38));
  border-color: rgba(110,231,255,.22);
}
.message.assistant {
  align-self: flex-start;
  background: linear-gradient(180deg, rgba(91, 68, 160, .28), rgba(20, 29, 52, .55));
  border-color: rgba(179,140,255,.20);
}
.message.error {
  align-self: flex-start;
  background: linear-gradient(180deg, rgba(255,107,136,.24), rgba(49, 14, 31, .48));
  border-color: rgba(255,107,136,.32);
}
.message .meta {
  font-size: 11px;
  color: var(--muted);
  margin-bottom: 6px;
  text-transform: uppercase;
  letter-spacing: .12em;
}
.composer {
  display: grid;
  grid-template-columns: 1fr 160px;
  gap: 12px;
  padding: 14px;
  border-top: 1px solid var(--line);
  background: rgba(10,16,27,.84);
}
.composer button { margin-top: 0; }

.panel {
  padding: 14px;
  margin-bottom: 14px;
}
.panel:last-child { margin-bottom: 0; }
.crew-list { display: grid; gap: 10px; margin-top: 10px; }
.crew-item {
  display: grid;
  grid-template-columns: 18px 1fr auto;
  gap: 10px;
  align-items: center;
  padding: 10px;
  border-radius: 14px;
  background: rgba(255,255,255,.03);
  border: 1px solid rgba(255,255,255,.06);
  cursor: pointer;
}
.crew-item.active { border-color: rgba(110,231,255,.35); box-shadow: 0 0 0 1px rgba(110,231,255,.14) inset; }
.crew-swatch {
  width: 18px; height: 18px; border-radius: 6px; border: 1px solid rgba(255,255,255,.2);
  box-shadow: 0 0 14px rgba(255,255,255,.06);
}
.crew-name { font-size: 13px; }
.crew-status { font-size: 11px; color: var(--muted); text-transform: uppercase; letter-spacing: .1em; }
.meta-box {
  margin-top: 10px;
  padding: 12px;
  border-radius: 14px;
  background: rgba(255,255,255,.03);
  border: 1px solid rgba(255,255,255,.06);
  font-size: 12px;
  color: var(--muted);
  line-height: 1.5;
  min-height: 80px;
  white-space: pre-line;
}
.timeline { display: flex; flex-direction: column; gap: 8px; margin-top: 10px; }
.timeline-item {
  padding: 10px 12px;
  border-radius: 12px;
  background: rgba(255,255,255,.03);
  border-left: 3px solid var(--cyan);
}
.timeline-item.error { border-left-color: var(--red); }
.timeline-item small {
  display: block;
  margin-bottom: 4px;
  color: var(--muted);
  text-transform: uppercase;
  letter-spacing: .08em;
  font-size: 10px;
}

@media (max-width: 1220px) {
  body { overflow: auto; }
  .app-shell {
    height: auto;
    min-height: 100vh;
    grid-template-columns: 250px minmax(0, 1fr);
  }
  .details-column { grid-column: 1 / -1; display: grid; grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); gap: 14px; }
  .panel { margin-bottom: 0; }
}

@media (max-width: 920px) {
  .app-shell { grid-template-columns: 1fr; }
  .details-column { grid-column: auto; grid-template-columns: 1fr; }
  .center-column { grid-template-rows: 460px minmax(420px, 1fr); }
}

@media (max-width: 680px) {
  .button-row, .composer { grid-template-columns: 1fr; }
  .office-meta { justify-content: flex-start; }
  .card-head { align-items: flex-start; flex-direction: column; }
  .center-column { grid-template-rows: 380px minmax(460px, 1fr); }
}


Vérifions que le bundle n'a pas d'imports externes non résolus (il doit être self-contained).


Bash

cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui/static
grep -aoE "^import[^;]*from[^;]*;|^import\{[^}]*\}from[^;]*;" lib_lam_renderer.js | head -10
echo "=== count of bare imports ==="
grep -acE "from ?[\"'][a-z@]" lib_lam_renderer.js
echo "=== node --check module ==="
node --input-type=module --check < lib_lam_renderer.js 2>&1 | head -5 && echo "MODULE SYNTAX OK"

Check for external imports in bundle and validate module


=== count of bare imports ===
3
=== node --check module ===
MODULE SYNTAX OK
Shell cwd was reset to /home/wildlama


cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui/static
grep -aoE "from ?[\"'][a-zA-Z@][^\"']*[\"']" lib_lam_renderer.js | sort -u | head

Find the 3 bare import sources


from 'https://my-cnd-server.com/assets/models/model.bin'
from 'https://my-cnd-server.com/assets/textures/texture.png'
from "Physically Based Shading on Mobile"
from "srgb-linear"
Shell cwd was reset to /home/wildlama


Ce sont juste des strings dans le bundle, pas de vrais imports. Module self-contained. Je redémarre le serveur et teste que tout se sert correctement.


pkill -f "agent_gui" 2>/dev/null; sleep 2
cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app 2>&1 &
sleep 3
$HOME/miniconda3/bin/python -c "
import urllib.request
base='http://127.0.0.1:8765'
for path in ['/health','/','/avatar.js','/lib_lam_renderer.js','/avatar/barbara.zip','/api/agents']:
    try:
        r = urllib.request.urlopen(base+path)
        print(f'{r.status}  {path}  ({r.headers.get(\"Content-Type\")}, {r.headers.get(\"Content-Length\")} bytes)')
    except Exception as e:
        print(f'ERR {path}: {e}')
"

Restart server and verify all assets serve


Exit code 144


je ne vois plus la liste des agents à gauche ( claude, hermes) etil n'y a pas d'avatar qui s'affichent


Installation et configuration de Blender


cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && nohup $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app > /tmp/agentgui.log 2>&1 &
disown
sleep 3
echo "log:"; cat /tmp/agentgui.log

Start server with nohup and disown


log:


sleep 1
$HOME/miniconda3/bin/python -c "
import urllib.request
base='http://127.0.0.1:8765'
for path in ['/health','/','/avatar.js','/lib_lam_renderer.js','/avatar/barbara.zip','/api/agents']:
    try:
        r = urllib.request.urlopen(base+path)
        print(f'{r.status}  {path}  ({r.headers.get(\"Content-Type\")}, {r.headers.get(\"Content-Length\")} bytes)')
    except Exception as e:
        print(f'ERR {path}: {e}')
"

Verify all assets serve correctly


200  /health  (application/json; charset=utf-8, 88 bytes)
200  /  (text/html, 3154 bytes)
200  /avatar.js  (text/javascript, 2596 bytes)
200  /lib_lam_renderer.js  (text/javascript, 4067930 bytes)
200  /avatar/barbara.zip  (application/zip, 4197175 bytes)
200  /api/agents  (application/json; charset=utf-8, 902 bytes)


Tout est servi correctement. Les deux problèmes sont corrigés :

**1. Liste d'agents disparue** → c'était une erreur de syntaxe : mon edit précédent avait injecté des guillemets courbes (`'…'`) comme délimiteurs de strings dans `app.js`, ce qui cassait tout le parsing JS et empêchait `init()` de tourner. Corrigé — les agents (echo, hermes, claude-code) reviennent.

**2. Avatar invisible** → la vraie cause : `skin.glb` est une géométrie nue (pas de normales/textures/couleur). Le rendu photoréaliste de LAM se fait en **Gaussian Splatting**, pas en mesh standard. J'ai donc basculé sur le vrai renderer officiel `gaussian-splat-renderer-for-lam` (récupéré depuis npm, 4MB, three.js bundlé), et créé `barbara.zip` avec la structure attendue (dossier `barbara/` + les 5 fichiers).

**Architecture finale :**
- `GaussianSplatRenderer.getInstance(div, '/avatar/barbara.zip', {getExpressionData})` charge l'avatar 3DGS
- `getExpressionData()` est appelé à chaque frame par le renderer et retourne `{blendshapeName: weight}` calculé depuis le bsData (format identique à la démo Gradio qui marchait)
- Pipeline complet : message → réponse → TTS (edge-tts) → A2E (subprocess lam_a2e) → polling → audio + animation synchronisés

**Fais un hard-refresh (Ctrl+Shift+R)** pour vider le cache. Au premier chargement il télécharge ~8MB (le bundle renderer + le zip avatar), donc le status affichera la progression. Ensuite Barbara devrait apparaître, et parler quand l'agent répond.

Dis-moi ce que tu vois dans la console navigateur si ça coince.


Edit

**Alternative rapide sans Blender :**
Utiliser les avatars sample fournis (`barbara`, `james`) pour tester le pipeline complet avant d'avoir son propre avatar.

**Alternative rapide sans Blender :**
Utiliser les avatars sample fournis (`barbara`, `james`) pour tester le pipeline complet avant d'avoir son propre avatar.

---

### Intégration RÉALISÉE dans agent-gui — 2026-06-16

Pipeline TTS→A2E→avatar 3DGS intégré et fonctionnel côté serveur. Avatar **barbara** (sample).

**Blender :** pas réinstallé — version 5.1.2 déjà extraite dans `~/Downloads/blender-5.1.2-linux-x64/blender` (fonctionne). Étape export avatar perso reste à faire ; on a utilisé le sample barbara pour l'instant.

**Nouveaux fichiers agent-gui :**
- `agent_gui/tts.py` — edge-tts (installé dans miniconda base) → mp3 → ffmpeg → WAV 16kHz mono
- `agent_gui/avatar_lam.py` — subprocess `conda run -n lam_a2e python run_inference.py` → bsData JSON
- `LAM_Audio2Expression/run_inference.py` — CLI wrapper (audio.wav → bsData.json), créé pour être appelé en subprocess
- `static/avatar.js` — module ES, utilise le renderer Gaussian Splat
- `static/lib_lam_renderer.js` — bundle npm `gaussian-splat-renderer-for-lam@0.0.9-alpha.2` (4MB, three.js inclus), téléchargé depuis jsdelivr
- `static/avatar/barbara.zip` — zip avatar (dossier `barbara/` + animation.glb, skin.glb, offset.ply, vertex_order.json, bsData.json)

**Modifs app.py :** thread background lancé après chaque réponse agent (TTS+A2E), endpoints `GET /api/avatar/anim?session_id=` (polling: pending/ready/error+bsData) et `GET /api/avatar/audio?session_id=` (WAV). Store `_anim_store` en mémoire protégé par lock.

**API renderer LAM (clé) :** `GaussianSplatRenderer.getInstance(containerDiv, '/path/avatar.zip', {getExpressionData, backgroundColor:'0x05080f', loadProgress, downloadProgress})`. Le zip DOIT contenir un dossier (nom=characterName) avec skin.glb/animation.glb/offset.ply/vertex_order.json. L'URL doit matcher `/([^/]+?)\.zip/`. `getExpressionData()` appelé chaque frame, retourne `{blendshapeName: weight}` ou null (pose repos). Format identique à `getArkitFaceFrame` du composant Gradio : `out[names[i]] = frames[frameIdx].weights[i]`.

**ATTENTION pièges rencontrés :**
- skin.glb seul = géométrie nue (pas normales/texture) → invisible en mesh Three.js standard. Le photoréalisme vient du Gaussian Splatting (offset.ply). NE PAS tenter de rendre via GLTFLoader simple.
- Éviter les guillemets courbes (' ') dans les edits de fichiers JS — ils cassent le parsing. Toujours des guillemets droits.

**Lancer :** `cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app` → http://127.0.0.1:8765

**Reste à faire :** confirmer rendu visuel navigateur ; exporter avatar perso via Blender + app_lam.py ; choix voix TTS (actuellement en-US-AriaNeural anglais — passer en français fr-FR-* selon besoin).


The file /home/wildlama/.claude/projects/-home-wildlama/memory/project_agent_gui_lam.md has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

**Alternative rapide sans Blender :**
Utiliser les avatars sample fournis (`barbara`, `james`) pour tester le pipeline complet avant d'avoir son propre avatar.

---

### Intégration RÉALISÉE dans agent-gui — 2026-06-16

Pipeline TTS→A2E→avatar 3DGS intégré et fonctionnel côté serveur. Avatar **barbara** (sample).

**Blender :** pas réinstallé — version 5.1.2 déjà extraite dans `~/Downloads/blender-5.1.2-linux-x64/blender` (fonctionne). Étape export avatar perso reste à faire ; on a utilisé le sample barbara pour l'instant.

**Nouveaux fichiers agent-gui :**
- `agent_gui/tts.py` — edge-tts (installé dans miniconda base) → mp3 → ffmpeg → WAV 16kHz mono
- `agent_gui/avatar_lam.py` — subprocess `conda run -n lam_a2e python run_inference.py` → bsData JSON
- `LAM_Audio2Expression/run_inference.py` — CLI wrapper (audio.wav → bsData.json), créé pour être appelé en subprocess
- `static/avatar.js` — module ES, utilise le renderer Gaussian Splat
- `static/lib_lam_renderer.js` — bundle npm `gaussian-splat-renderer-for-lam@0.0.9-alpha.2` (4MB, three.js inclus), téléchargé depuis jsdelivr
- `static/avatar/barbara.zip` — zip avatar (dossier `barbara/` + animation.glb, skin.glb, offset.ply, vertex_order.json, bsData.json)

**Modifs app.py :** thread background lancé après chaque réponse agent (TTS+A2E), endpoints `GET /api/avatar/anim?session_id=` (polling: pending/ready/error+bsData) et `GET /api/avatar/audio?session_id=` (WAV). Store `_anim_store` en mémoire protégé par lock.

**API renderer LAM (clé) :** `GaussianSplatRenderer.getInstance(containerDiv, '/path/avatar.zip', {getExpressionData, backgroundColor:'0x05080f', loadProgress, downloadProgress})`. Le zip DOIT contenir un dossier (nom=characterName) avec skin.glb/animation.glb/offset.ply/vertex_order.json. L'URL doit matcher `/([^/]+?)\.zip/`. `getExpressionData()` appelé chaque frame, retourne `{blendshapeName: weight}` ou null (pose repos). Format identique à `getArkitFaceFrame` du composant Gradio : `out[names[i]] = frames[frameIdx].weights[i]`.

**ATTENTION pièges rencontrés :**
- skin.glb seul = géométrie nue (pas normales/texture) → invisible en mesh Three.js standard. Le photoréalisme vient du Gaussian Splatting (offset.ply). NE PAS tenter de rendre via GLTFLoader simple.
- Éviter les guillemets courbes (' ') dans les edits de fichiers JS — ils cassent le parsing. Toujours des guillemets droits.

**Lancer :** `cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app` → http://127.0.0.1:8765

**Reste à faire :** confirmer rendu visuel navigateur ; exporter avatar perso via Blender + app_lam.py ; choix voix TTS (actuellement en-US-AriaNeural anglais — passer en français fr-FR-* selon besoin).

---
name: project-agent-gui-lam
description: "GUI pour agents IA avec avatars LAM 3D parlants en temps réel — état d'avancement complet"
metadata:
  node_type: memory
  type: project
  originSessionId: 7de9b929-9050-430b-9b36-f74849c1c0a7
---

## Projet principal

`/mnt/DATA/WORK/agent-gui` — web app locale (Python stdlib + vanilla JS) pour piloter des agents LLM avec interface graphique. V1 fonctionnelle avec avatar ASCII, canvas pixel-art animé, chat, sessions JSONL, adaptateurs CLI.

**Why:** Créer une surcouche graphique universelle pour agents IA (Hermes, Claude Code, etc.) avec avatars visuels modélisables.

**How to apply:** Quand on reprend le travail, partir de cet état et continuer vers l'intégration LAM.

---

## Intégration LAM — état au 2026-06-15

### Objectif
Ajouter des avatars 3D photoréalistes parlants en temps réel dans agent-gui. Pipeline :
```
[Agent répond] → [TTS → audio 16kHz mono]
    → [Python: Audio2Expression → 52 blendshapes ARKit @ 30fps]
        → [WebSocket JSON] → [Browser: WebGL Gaussian Splatting renderer]
```

### Ce qui est installé et fonctionnel ✅

**Conda envs sur cette machine :**
- `lam` (Python 3.11) — pour LAM core (génération avatar depuis photo)
  - PyTorch 2.11+cu128, pytorch3d 0.7.9, diff-gaussian-rasterization, nvdiffrast, simple-knn
  - gcc 13 installé dans l'env (nécessaire pour compiler pytorch3d avec CUDA 12.8)
- `lam_a2e` (Python 3.10) — pour Audio2Expression (live talking)
  - PyTorch 2.11+cu128, transformers, librosa, gradio-gaussian-render

**Repos clonés :**
- `/mnt/DATA/WORK/LAM` — modèle LAM core (génère avatar 3D depuis photo)
- `/mnt/DATA/WORK/LAM_Audio2Expression` — Audio2Expression (audio → blendshapes)
  - Poids téléchargés et extraits : `pretrained_models/lam_audio2exp_flow/`
  - **Testé et fonctionnel** : 52 canaux ARKit, 30 FPS, 4ms/seconde d'audio après warm-up

**Résultat test Audio2Expression :**
- Input : `assets/sample_audio/BarackObama_english.wav`
- Output : `bsData.json` — 240 frames à 30fps, 52 blendshapes ARKit par frame
- Format : `{ "names": ["browDownLeft", "jawOpen", ...], "frames": [[...], ...], "metadata": {"fps": 30} }`

**Hardware :**
- GPU : RTX 5090, 32 Go VRAM
- Drivers NVIDIA : 595.71, CUDA 13.2 (max supporté)
- CUDA Toolkit 12.8 installé via conda dans les envs

---

### Ce qui reste à faire

**Étape 1 — Exporter l'avatar 3D (bloquant : nécessite Blender 4.0+)**
- Vérifier si Blender est installé : `blender --version`
- Si oui : lancer `app_lam.py` dans l'env `lam`, charger une photo portrait, exporter le ZIP avatar
- Le ZIP contient : `animation.glb`, `skin.glb`, `offset.ply`, `bsData.json`, `vertex_order.json`
- Des avatars sample sont déjà dispo dans `LAM_Audio2Expression/assets/sample_lam/` (barbara, james, status, vfhq_case1) — peut être utilisé pour tester sans Blender

**Étape 2 — Ajouter TTS dans agent-gui**
- Options légères : `pyttsx3` (offline, stdlib-like), `edge-tts` (Microsoft gratuit), `kokoro` (qualité)
- Output : fichier WAV 16kHz mono → passé à Audio2Expression

**Étape 3 — Ajouter WebSocket dans agent_gui/app.py**
- Ajouter endpoint WebSocket `/ws/avatar`
- Au moment où l'agent répond : TTS → Audio2Expression → stream blendshapes JSON à 30fps vers browser

**Étape 4 — Remplacer canvas pixel-art par renderer WebGL**
- Package npm : `gaussian-splat-renderer-for-lam` (repo : `aigc3d/LAM_WebRender`)
- API : charge le ZIP avatar une fois, polling `getExpressionData()` à chaque frame rAF
- Ou utiliser les avatars sample GLB directement si le format est compatible

**Alternative rapide sans Blender :**
Utiliser les avatars sample fournis (`barbara`, `james`) pour tester le pipeline complet avant d'avoir son propre avatar.

---

### Architecture finale visée

```
agent_gui/
  app.py          ← ajouter WebSocket + appel subprocess Audio2Expression
  avatar_lam.py   ← nouveau module : lance lam_a2e env, streame blendshapes
  tts.py          ← nouveau module : TTS → WAV 16kHz
static/
  app.js          ← remplacer canvas pixel-art par WebGL renderer LAM
  avatar.zip      ← avatar exporté depuis photo (ou sample barbara/james)
```

### Commandes utiles pour reprendre

```bash
# Tester Audio2Expression
cd /mnt/DATA/WORK/LAM_Audio2Expression
$HOME/miniconda3/bin/conda run -n lam_a2e python inference_streaming_audio.py

# Lancer app Gradio LAM (pour exporter avatar depuis photo, nécessite Blender)
cd /mnt/DATA/WORK/LAM
$HOME/miniconda3/bin/conda run -n lam python app_lam.py

# Lancer app Gradio Audio2Expression (demo complète avec WebGL)
cd /mnt/DATA/WORK/LAM_Audio2Expression
$HOME/miniconda3/bin/conda run -n lam_a2e python app_lam_audio2exp.py
```

+### Intégration RÉALISÉE dans agent-gui — 2026-06-16

+Pipeline TTS→A2E→avatar 3DGS intégré et fonctionnel côté serveur. Avatar **barbara** (sample).

+**Blender :** pas réinstallé — version 5.1.2 déjà extraite dans `~/Downloads/blender-5.1.2-linux-x64/blender` (fonctionne). Étape export avatar perso reste à faire ; on a utilisé le sample barbara pour l'instant.

+- `agent_gui/tts.py` — edge-tts (installé dans miniconda base) → mp3 → ffmpeg → WAV 16kHz mono

+- `agent_gui/avatar_lam.py` — subprocess `conda run -n lam_a2e python run_inference.py` → bsData JSON

+- `LAM_Audio2Expression/run_inference.py` — CLI wrapper (audio.wav → bsData.json), créé pour être appelé en subprocess

+- `static/avatar.js` — module ES, utilise le renderer Gaussian Splat

+- `static/lib_lam_renderer.js` — bundle npm `gaussian-splat-renderer-for-lam@0.0.9-alpha.2` (4MB, three.js inclus), téléchargé depuis jsdelivr

+- `static/avatar/barbara.zip` — zip avatar (dossier `barbara/` + animation.glb, skin.glb, offset.ply, vertex_order.json, bsData.json)

+**Modifs app.py :** thread background lancé après chaque réponse agent (TTS+A2E), endpoints `GET /api/avatar/anim?session_id=` (polling: pending/ready/error+bsData) et `GET /api/avatar/audio?session_id=` (WAV). Store `_anim_store` en mémoire protégé par lock.

+**API renderer LAM (clé) :** `GaussianSplatRenderer.getInstance(containerDiv, '/path/avatar.zip', {getExpressionData, backgroundColor:'0x05080f', loadProgress, downloadProgress})`. Le zip DOIT contenir un dossier (nom=characterName) avec skin.glb/animation.glb/offset.ply/vertex_order.json. L'URL doit matcher `/([^/]+?)\.zip/`. `getExpressionData()` appelé chaque frame, retourne `{blendshapeName: weight}` ou null (pose repos). Format identique à `getArkitFaceFrame` du composant Gradio : `out[names[i]] = frames[frameIdx].weights[i]`.

+- skin.glb seul = géométrie nue (pas normales/texture) → invisible en mesh Three.js standard. Le photoréalisme vient du Gaussian Splatting (offset.ply). NE PAS tenter de rendre via GLTFLoader simple.

+- Éviter les guillemets courbes (' ') dans les edits de fichiers JS — ils cassent le parsing. Toujours des guillemets droits.

+**Lancer :** `cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app` → http://127.0.0.1:8765

+**Reste à faire :** confirmer rendu visuel navigateur ; exporter avatar perso via Blender + app_lam.py ; choix voix TTS (actuellement en-US-AriaNeural anglais — passer en français fr-FR-* selon besoin).


J'ai mis à jour la mémoire projet avec l'état de l'intégration. Le serveur tourne sur **http://127.0.0.1:8765** — fais un hard-refresh et teste.

Deux points à noter pour la suite quand tu confirmeras le rendu :
- **Voix TTS** : actuellement `en-US-AriaNeural` (anglais). Si tu veux du français, je passe sur `fr-FR-DeniseNeural` ou `fr-FR-VivienneNeural`.
- **Avatar perso** : on pourra exporter ton propre avatar depuis une photo via `app_lam.py` + Blender 5.1.2 (déjà dispo dans tes téléchargements).

Dis-moi ce que tu vois à l'écran !


top ca fonctionne mais il faut que le TTS s'adapte à la langue en detectant automatiquement. Mes messages sont en francais mais le TTS est en anglais


TTS doit détecter la langue automatiquement. Le texte parlé est la réponse de l'agent. J'ajoute une détection de langue avec mapping vers les voix edge-tts. Je regarde les voix françaises dispo et j'installe un détecteur léger.


Bash

$HOME/miniconda3/bin/edge-tts --list-voices 2>/dev/null | grep -E "^fr-FR|^en-US" | head -12
echo "=== install langdetect ==="
$HOME/miniconda3/bin/pip install langdetect --quiet 2>&1 | tail -2
$HOME/miniconda3/bin/python -c "from langdetect import detect; print('FR:', detect('Bonjour, comment vas-tu aujourd hui ?')); print('EN:', detect('Hello, how are you today?'))"

List FR/EN voices and install/test langdetect


en-US-AnaNeural                    Female    Cartoon, Conversation  Cute
en-US-AndrewMultilingualNeural     Male      Conversation, Copilot  Warm, Confident, Authentic, Honest
en-US-AndrewNeural                 Male      Conversation, Copilot  Warm, Confident, Authentic, Honest
en-US-AriaNeural                   Female    News, Novel            Positive, Confident
en-US-AvaMultilingualNeural        Female    Conversation, Copilot  Expressive, Caring, Pleasant, Friendly
en-US-AvaNeural                    Female    Conversation, Copilot  Expressive, Caring, Pleasant, Friendly
en-US-BrianMultilingualNeural      Male      Conversation, Copilot  Approachable, Casual, Sincere
en-US-BrianNeural                  Male      Conversation, Copilot  Approachable, Casual, Sincere
en-US-ChristopherNeural            Male      News, Novel            Reliable, Authority
en-US-EmmaMultilingualNeural       Female    Conversation, Copilot  Cheerful, Clear, Conversational
en-US-EmmaNeural                   Female    Conversation, Copilot  Cheerful, Clear, Conversational
en-US-EricNeural                   Male      News, Novel            Rational
=== install langdetect ===
FR: fr
EN: en


$HOME/miniconda3/bin/edge-tts --list-voices 2>/dev/null | grep -E "^fr-FR" | head -8

List French voices


fr-FR-DeniseNeural                 Female    General                Friendly, Positive
fr-FR-EloiseNeural                 Female    General                Friendly, Positive
fr-FR-HenriNeural                  Male      General                Friendly, Positive
fr-FR-RemyMultilingualNeural       Male      General                Friendly, Positive
fr-FR-VivienneMultilingualNeural   Female    General                Friendly, Positive


`langdetect` fonctionne (fr/en détectés). Je modifie `tts.py` pour détecter la langue et mapper vers une voix appropriée, avec fallback robuste.


Write

from __future__ import annotations

import subprocess
from pathlib import Path

_EDGE_TTS = Path.home() / "miniconda3/bin/edge-tts"

# Voix par langue détectée (code ISO 639-1 -> voix edge-tts)
_VOICE_BY_LANG = {
    "fr": "fr-FR-DeniseNeural",
    "en": "en-US-AriaNeural",
    "es": "es-ES-ElviraNeural",
    "de": "de-DE-KatjaNeural",
    "it": "it-IT-ElsaNeural",
    "pt": "pt-BR-FranciscaNeural",
    "nl": "nl-NL-ColetteNeural",
    "ja": "ja-JP-NanamiNeural",
    "zh-cn": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
    "ko": "ko-KR-SunHiNeural",
    "ru": "ru-RU-SvetlanaNeural",
    "ar": "ar-SA-ZariyahNeural",
}
_DEFAULT_VOICE = "fr-FR-DeniseNeural"

def detect_voice(text: str) -> str:
    try:
        from langdetect import detect

        lang = detect(text).lower()
    except Exception:
        return _DEFAULT_VOICE
    if lang in _VOICE_BY_LANG:
        return _VOICE_BY_LANG[lang]
    # langdetect renvoie parfois "zh-tw" etc. — réduire au préfixe
    return _VOICE_BY_LANG.get(lang.split("-")[0], _DEFAULT_VOICE)

def synthesize(text: str, wav_path: Path, voice: str | None = None) -> None:
    voice = voice or detect_voice(text)
    mp3_path = wav_path.with_suffix(".mp3")
    subprocess.run(
        [str(_EDGE_TTS), "--text", text, "--voice", voice, "--write-media", str(mp3_path)],
        check=True,
        timeout=60,
        capture_output=True,
    )
    subprocess.run(
        ["ffmpeg", "-y", "-i", str(mp3_path), "-ar", "16000", "-ac", "1", str(wav_path)],
        check=True,
        capture_output=True,
    )
    mp3_path.unlink(missing_ok=True)


The file /mnt/DATA/WORK/agent-gui/agent_gui/tts.py has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

from __future__ import annotations

import subprocess
from pathlib import Path

_EDGE_TTS = Path.home() / "miniconda3/bin/edge-tts"

# Voix par langue détectée (code ISO 639-1 -> voix edge-tts)
_VOICE_BY_LANG = {
    "fr": "fr-FR-DeniseNeural",
    "en": "en-US-AriaNeural",
    "es": "es-ES-ElviraNeural",
    "de": "de-DE-KatjaNeural",
    "it": "it-IT-ElsaNeural",
    "pt": "pt-BR-FranciscaNeural",
    "nl": "nl-NL-ColetteNeural",
    "ja": "ja-JP-NanamiNeural",
    "zh-cn": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
    "ko": "ko-KR-SunHiNeural",
    "ru": "ru-RU-SvetlanaNeural",
    "ar": "ar-SA-ZariyahNeural",
}
_DEFAULT_VOICE = "fr-FR-DeniseNeural"

def detect_voice(text: str) -> str:
    try:
        from langdetect import detect

        lang = detect(text).lower()
    except Exception:
        return _DEFAULT_VOICE
    if lang in _VOICE_BY_LANG:
        return _VOICE_BY_LANG[lang]
    # langdetect renvoie parfois "zh-tw" etc. — réduire au préfixe
    return _VOICE_BY_LANG.get(lang.split("-")[0], _DEFAULT_VOICE)

def synthesize(text: str, wav_path: Path, voice: str | None = None) -> None:
    voice = voice or detect_voice(text)
    mp3_path = wav_path.with_suffix(".mp3")
    subprocess.run(
        [str(_EDGE_TTS), "--text", text, "--voice", voice, "--write-media", str(mp3_path)],
        check=True,
        timeout=60,
        capture_output=True,
    )
    subprocess.run(
        ["ffmpeg", "-y", "-i", str(mp3_path), "-ar", "16000", "-ac", "1", str(wav_path)],
        check=True,
        capture_output=True,
    )
    mp3_path.unlink(missing_ok=True)

+# Voix par langue détectée (code ISO 639-1 -> voix edge-tts)

-def synthesize(text: str, wav_path: Path, voice: str = "en-US-AriaNeural") -> None:

+    # langdetect renvoie parfois "zh-tw" etc. — réduire au préfixe

+    return _VOICE_BY_LANG.get(lang.split("-")[0], _DEFAULT_VOICE)

+def synthesize(text: str, wav_path: Path, voice: str | None = None) -> None:

+    voice = voice or detect_voice(text)

from __future__ import annotations

import subprocess
from pathlib import Path

_EDGE_TTS = Path.home() / "miniconda3/bin/edge-tts"

def synthesize(text: str, wav_path: Path, voice: str = "en-US-AriaNeural") -> None:
    mp3_path = wav_path.with_suffix(".mp3")
    subprocess.run(
        [str(_EDGE_TTS), "--text", text, "--voice", voice, "--write-media", str(mp3_path)],
        check=True,
        timeout=60,
        capture_output=True,
    )
    subprocess.run(
        ["ffmpeg", "-y", "-i", str(mp3_path), "-ar", "16000", "-ac", "1", str(wav_path)],
        check=True,
        capture_output=True,
    )
    mp3_path.unlink(missing_ok=True)


Bash

$HOME/miniconda3/bin/python -c "
import sys; sys.path.insert(0,'/mnt/DATA/WORK/agent-gui')
from agent_gui.tts import detect_voice
print('FR:', detect_voice('Bonjour, je suis votre assistant. Comment puis-je vous aider aujourd hui ?'))
print('EN:', detect_voice('Hello, I am your assistant. How can I help you today?'))
print('ES:', detect_voice('Hola, soy tu asistente. ¿Cómo puedo ayudarte?'))
print('short FR:', detect_voice('Bonjour !'))
"

Test voice detection across languages


FR: fr-FR-DeniseNeural
EN: en-US-AriaNeural
ES: es-ES-ElviraNeural
short FR: fr-FR-DeniseNeural


La détection marche. Je redémarre le serveur pour charger le nouveau `tts.py`.


pkill -f "agent_gui" 2>/dev/null; sleep 2
cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && nohup $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app > /tmp/agentgui.log 2>&1 &
disown
sleep 3
$HOME/miniconda3/bin/python -c "import urllib.request; print('UP:', urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8765/health').status)"
cat /tmp/agentgui.log

Restart server with new tts.py


sleep 1; $HOME/miniconda3/bin/python -c "import urllib.request; print('UP:', urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8765/health').status)" 2>&1

Check server is up


Error: Exit code 1
Traceback (most recent call last):
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 1319, in do_open
    h.request(req.get_method(), req.selector, req.data, headers,
    ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
              encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding'))
              ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1358, in request
    self._send_request(method, url, body, headers, encode_chunked)
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1404, in _send_request
    self.endheaders(body, encode_chunked=encode_chunked)
    ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1353, in endheaders
    self._send_output(message_body, encode_chunked=encode_chunked)
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1113, in _send_output
    self.send(msg)
    ~~~~~~~~~^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1057, in send
    self.connect()
    ~~~~~~~~~~~~^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/http/client.py", line 1023, in connect
    self.sock = self._create_connection(
                ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
        (self.host,self.port), self.timeout, self.source_address)
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/socket.py", line 864, in create_connection
    raise exceptions[0]
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/socket.py", line 849, in create_connection
    sock.connect(sa)
    ~~~~~~~~~~~~^^^^
ConnectionRefusedError: [Errno 111] Connection refused

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
    import urllib.request; print('UP:', urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8765/health').status)
                                        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 189, in urlopen
    return opener.open(url, data, timeout)
           ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 489, in open
    response = self._open(req, data)
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 506, in _open
    result = self._call_chain(self.handle_open, protocol, protocol +
                              '_open', req)
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 466, in _call_chain
    result = func(*args)
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 1348, in http_open
    return self.do_open(http.client.HTTPConnection, req)
           ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/wildlama/miniconda3/lib/python3.13/urllib/request.py", line 1322, in do_open
    raise URLError(err)
urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 111] Connection refused>


Le serveur ne reste pas up — le backgrounding via nohup est tué quand le shell se termine. J'utilise le vrai mode background du tool.


cd /mnt/DATA/WORK/agent-gui && $HOME/miniconda3/bin/python -m agent_gui.app

Run agent-gui server in background


Command running in background with ID: bmyok7v78. Output is being written to: /tmp/claude-1000/-home-wildlama/60abcd12-7757-4c6d-8864-a329cd90680a/tasks/bmyok7v78.output. You will be notified when it completes. To check interim output, use Read on that file path.


sleep 3; $HOME/miniconda3/bin/python -c "import urllib.request; print('UP:', urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8765/health').status)"

Verify server is up


UP: 200


Le serveur tourne maintenant correctement. Le TTS détecte désormais la langue automatiquement.

**Ce qui a changé dans `tts.py` :**
- Détection auto via `langdetect` sur le texte de la réponse de l'agent
- Mapping vers la bonne voix : **français → `fr-FR-DeniseNeural`**, anglais → Aria, + espagnol, allemand, italien, portugais, japonais, chinois, coréen, russe, arabe
- Fallback en français si la détection échoue (texte trop court ou ambigu)

Tes messages en français déclencheront maintenant une réponse parlée en français par Barbara. Teste avec un nouveau message — pas besoin de rafraîchir la page, c'est côté serveur.

Une remarque : la détection se fait sur **le texte de la réponse de l'agent**, pas sur ton message. Donc si l'agent répond en anglais à un message français, la voix sera anglaise (ce qui est correct — la voix suit la langue parlée). Si tu préfères forcer la voix selon **ta** langue à toi, dis-le moi et je passe la détection sur le message utilisateur à la place.


Goal: add talking 3D LAM avatars to your agent-gui. The TTS now auto-detects language so French replies speak French via Barbara. Next: send a French message to confirm Barbara speaks French. (disable recaps in /config)


<task-notification>
<task-id>bmyok7v78</task-id>
<tool-use-id>toolu_01DCbzrKifWkxDEgNNtsgfB7</tool-use-id>
<output-file>/tmp/claude-1000/-home-wildlama/60abcd12-7757-4c6d-8864-a329cd90680a/tasks/bmyok7v78.output</output-file>
<status>killed</status>
<summary>Background command "Run agent-gui server in background" was stopped</summary>
</task-notification>