L’efficacité d’un logiciel destiné à opérer dans un environnement physique dépend de sa capacité d’adaptation. La diversité des paramètres à prendre en compte dans l’objectif d’une adaptabilité performante fait des SMA une approche prometteuse. Pour autant, cette faculté adaptative est essentiellement traitée comme une propriété globale. Or nous pensons qu’un renforcement de cette aptitude au niveau individuel peut démultiplier le potentiel atteignable au niveau collectif. Nous proposons donc MECA, une architecture interne d’agent centrée sur un processus de filtrage de l’expression de ses comportements primaires. A cet effet, nous réemployons le modèle influence-réaction pour interfacer les décisions prises par les comportements afin d’introduire une modulation du comportement apparent de l’agent. Une modulation capable de prendre en compte les évolutions de l’environnement sans qu’il soit nécessaire de les prévoir précisément dès la phase de conception. Pour faciliter sa mise en application, nous avons implémenté MECA sous la forme d’une librairie Java.