feat: journée 17 avril — tests E2E validés, dashboard fleet+audit, VWB bridge, cleaner C2

Pipeline E2E complet validé :
  Capture VM → streaming → serveur → cleaner → replay → audit trail
  Mode apprentissage supervisé fonctionne (Léa échoue → humain → reprise)

Dashboard :
  - Cleanup 14→10 onglets (RCE supprimée)
  - Fleet : enregistrer/révoquer agents, tokens, ZIP pré-configuré téléchargeable
  - Audit trail MVP (/audit) : filtres, tableau, export CSV, conformité AI Act/RGPD
  - Formulaire Fleet simplifié (nom + email, machine_id auto)

VWB bridge Léa→VWB :
  - Compound décomposés en N steps (saisie + raccourci visibles)
  - Layout serpentin 3 colonnes (plus colonne verticale)
  - Badge OS 🪟/🐧, filtre OS retiré (admin Linux voit Windows)
  - Fix import SQLite readonly

Cleaner intelligent :
  - Descriptions lisibles (UIA/C2) + détection doublons
  - Logique C2 : UIElement identifié = jamais parasite
  - Patterns parasites resserrés
  - Message Léa : "Je n'y arrive pas, montrez-moi comment faire"

Config agent (INC-1 à INC-7) :
  - SERVER_URL + SERVER_BASE unifiés
  - RPA_OLLAMA_HOST séparé
  - allow_redirects=False sur POST
  - Middleware réécriture URL serveur

CI Gitea : fix token + Flask-SocketIO + ruff propre
Fleet endpoints : /agents/enroll|uninstall|fleet + agent_registry SQLite
Backup : script quotidien workflows.db + audit

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

agent_v0/agent_v1/main.py

@@ -17,6 +17,7 @@ import threading
 from .config import (
     SESSIONS_ROOT, AGENT_VERSION, SERVER_URL, MACHINE_ID, LOG_RETENTION_DAYS,
     SCREEN_RESOLUTION, DPI_SCALE, OS_THEME, API_TOKEN, MAX_SESSION_DURATION_S,
+    STREAMING_ENDPOINT,
 )
 from .core.captor import EventCaptorV1
 from .core.executor import ActionExecutorV1
@@ -86,22 +87,23 @@ class AgentV1:
         self._state.set_on_stop(self.stop_session)
 
         # Client serveur pour le chat et les workflows
+        # Plus de RPA_SERVER_HOST : le LeaServerClient derive tout de SERVER_URL
         self._server_client = None
         if LeaServerClient is not None:
             # Forcer le token API pour éviter les 401
             # (le token est set par start.bat dans l'environnement)
             from .config import API_TOKEN as _token
-            server_host = os.getenv("RPA_SERVER_HOST", "localhost")
-            self._server_client = LeaServerClient(server_host=server_host)
+            self._server_client = LeaServerClient()
             if _token and not self._server_client._api_token:
                 self._server_client._api_token = _token
                 logger.info("Token API forcé dans LeaServerClient")
 
         # Fenetre de chat Lea (tkinter natif)
+        # Le host est derive de SERVER_URL (plus de RPA_SERVER_HOST)
         server_host = (
             self._server_client.server_host
             if self._server_client is not None
-            else os.getenv("RPA_SERVER_HOST", "localhost")
+            else "localhost"
         )
         self._chat_window = ChatWindow(
             server_client=self._server_client,
@@ -363,11 +365,11 @@ class AgentV1:
                     continue
                 self._last_bg_hash = img_hash
 
-                # Envoyer au streaming server (avec token auth)
+                # Envoyer au streaming server (via STREAMING_ENDPOINT unifié)
                 headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"} if API_TOKEN else {}
                 with open(full_path, 'rb') as f:
                     req.post(
-                        f"{SERVER_URL}/traces/stream/image",
+                        f"{STREAMING_ENDPOINT}/image",
                         params={
                             "session_id": bg_session,
                             "shot_id": f"heartbeat_{int(time.time())}",
@@ -376,6 +378,7 @@ class AgentV1:
                         headers=headers,
                         files={"file": ("screenshot.png", f, "image/png")},
                         timeout=10,
+                        allow_redirects=False,
                     )
             except Exception as e:
                 logger.debug(f"[HEARTBEAT] Erreur: {e}")