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v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution

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2026-01-29 11:23:51 +01:00
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253
core/graph/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,253 @@
# Graph Module - Construction de Workflow Graphs
Ce module implémente la construction automatique de graphes de workflows depuis des sessions enregistrées.
## Architecture
```
graph/
├── __init__.py
├── graph_builder.py # Construction de workflows depuis sessions
├── node_matcher.py # Matching de ScreenStates contre nodes
└── README.md # Ce fichier
```
## GraphBuilder
### Responsabilités
Le `GraphBuilder` analyse une `RawSession` pour construire automatiquement un `Workflow` complet :
1. **Création de ScreenStates** - Convertit les screenshots en états structurés
2. **Calcul d'Embeddings** - Génère des embeddings multi-modaux pour chaque état
3. **Détection de Patterns** - Utilise DBSCAN pour identifier les patterns répétés
4. **Construction de Nodes** - Crée des WorkflowNodes depuis les clusters
5. **Construction d'Edges** - Détecte les transitions entre états (TODO)
### Algorithme de Détection de Patterns
Utilise **DBSCAN** (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) :
- **Métrique** : Similarité cosinus entre embeddings
- **Paramètres** :
- `eps` : Distance maximum entre points (défaut: 0.15)
- `min_samples` : Échantillons minimum par cluster (défaut: 2)
- `min_pattern_repetitions` : Répétitions minimum pour un pattern (défaut: 3)
**Avantages de DBSCAN** :
- Détecte automatiquement le nombre de clusters
- Identifie le bruit (états uniques)
- Fonctionne bien avec des clusters de formes arbitraires
### Exemple d'Utilisation
```python
from core.graph.graph_builder import GraphBuilder
from core.models.raw_session import RawSession
# Créer le builder
builder = GraphBuilder(
min_pattern_repetitions=3,
clustering_eps=0.15
)
# Construire workflow depuis session
workflow = builder.build_from_session(
session=raw_session,
workflow_name="Login Workflow"
)
print(f"Workflow: {len(workflow.nodes)} nodes, {len(workflow.edges)} edges")
```
### Configuration
```python
GraphBuilder(
embedding_builder=None, # StateEmbeddingBuilder personnalisé
faiss_manager=None, # FAISSManager pour indexation
min_pattern_repetitions=3, # Répétitions min pour un pattern
clustering_eps=0.15, # Distance max DBSCAN
clustering_min_samples=2 # Échantillons min par cluster
)
```
### Méthodes Publiques
#### `build_from_session(session, workflow_name=None) -> Workflow`
Construit un workflow complet depuis une RawSession.
**Args:**
- `session` : RawSession à analyser
- `workflow_name` : Nom du workflow (optionnel)
**Returns:**
- `Workflow` avec nodes et edges
**Raises:**
- `ValueError` si la session est vide
### Méthodes Privées
#### `_create_screen_states(session) -> List[ScreenState]`
Crée des ScreenStates depuis les screenshots.
**Note:** Pour l'instant, crée des états basiques. TODO: Enrichir avec détection UI.
#### `_compute_embeddings(screen_states) -> List[np.ndarray]`
Calcule les embeddings pour tous les états.
Utilise `StateEmbeddingBuilder` pour générer des embeddings multi-modaux (image + texte + UI).
#### `_detect_patterns(embeddings, screen_states) -> Dict[int, List[int]]`
Détecte les patterns répétés via clustering DBSCAN.
**Returns:** Dictionnaire `{cluster_id: [indices des états]}`
#### `_build_nodes(clusters, screen_states, embeddings) -> List[WorkflowNode]`
Construit des WorkflowNodes depuis les clusters.
Pour chaque cluster :
1. Calcule l'embedding prototype (moyenne normalisée)
2. Extrait les contraintes
3. Crée un ScreenTemplate
4. Crée un WorkflowNode
#### `_create_screen_template(states, prototype_embedding) -> ScreenTemplate`
Crée un ScreenTemplate depuis un cluster d'états.
**TODO:** Extraire intelligemment :
- `window_title_pattern` (regex depuis titres communs)
- `required_text_patterns` (texte présent dans tous les états)
- `required_ui_elements` (éléments UI communs)
#### `_build_edges(nodes, screen_states, session) -> List[WorkflowEdge]`
Construit des WorkflowEdges depuis les transitions.
**TODO:** Implémenter détection de transitions :
1. Identifier séquences d'états (state_i → state_j)
2. Extraire actions depuis événements RawSession
3. Mapper états vers nodes
4. Créer edges avec TargetSpec et conditions
## NodeMatcher
### Responsabilités
Le `NodeMatcher` trouve le WorkflowNode qui correspond le mieux à un ScreenState actuel.
### Stratégies de Matching
1. **Recherche FAISS** (si disponible) : Recherche rapide dans l'index
2. **Recherche Linéaire** (fallback) : Compare avec tous les candidats
3. **Validation de Contraintes** : Vérifie titre fenêtre, texte requis, UI requis
### Exemple d'Utilisation
```python
from core.graph.node_matcher import NodeMatcher
# Créer le matcher
matcher = NodeMatcher(similarity_threshold=0.85)
# Matcher un état contre des nodes candidats
result = matcher.match(current_state, candidate_nodes)
if result:
node, confidence = result
print(f"Matched {node.node_id} with confidence {confidence:.2f}")
else:
print("No match found")
```
### Configuration
```python
NodeMatcher(
embedding_builder=None, # StateEmbeddingBuilder personnalisé
faiss_manager=None, # FAISSManager pour recherche rapide
similarity_threshold=0.85 # Seuil de similarité minimum
)
```
### Méthodes Publiques
#### `match(current_state, candidate_nodes) -> Optional[Tuple[WorkflowNode, float]]`
Trouve le node qui matche le mieux l'état actuel.
**Returns:** `(node, confidence)` si match trouvé, `None` sinon
#### `validate_constraints(state, node) -> bool`
Valide les contraintes du node contre l'état.
**Returns:** `True` si toutes les contraintes sont satisfaites
## Tests
### Tests Unitaires
```bash
# Lancer les tests
python -m pytest tests/unit/test_graph_builder.py -v
python -m pytest tests/unit/test_node_matcher.py -v
```
### Test d'Intégration
```bash
# Test rapide
python test_phase_a_b.py
```
## Qualité du Code
- ✅ **Type Hints** : Toutes les fonctions sont typées
- ✅ **Docstrings** : Documentation complète (Google style)
- ✅ **Logging** : Logs informatifs à tous les niveaux
- ✅ **Error Handling** : Validation des entrées
- ✅ **No Diagnostics** : Aucune erreur de linting/typing
## Prochaines Étapes
### Priorité Haute
1. **Implémenter `_build_edges()`**
- Détecter transitions entre états
- Extraire actions depuis événements
- Créer TargetSpec avec rôles sémantiques
2. **Enrichir `_create_screen_template()`**
- Extraire window_title_pattern
- Extraire required_text_patterns
- Extraire required_ui_elements
3. **Tests Property-Based**
- Property 14: Embedding Prototype Sample Count
- Property 16: Pattern Detection Minimum Repetitions
### Priorité Moyenne
4. **Optimisations**
- Batch processing pour embeddings
- Cache pour prototypes
- Parallélisation du clustering
5. **Robustesse**
- Gestion des sessions très longues
- Gestion des états sans patterns
- Métriques de qualité des clusters
## Références
- **DBSCAN** : [Scikit-learn Documentation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html)
- **Workflow Graphs** : Voir `core/models/workflow_graph.py`
- **State Embeddings** : Voir `core/embedding/state_embedding_builder.py`

9
core/graph/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,9 @@
"""Workflow graph construction, matching, and execution"""
from .graph_builder import GraphBuilder
from .node_matcher import NodeMatcher
__all__ = [
"GraphBuilder",
"NodeMatcher",
]

305
core/graph/node_matcher.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,305 @@
"""NodeMatcher - Matching de ScreenStates contre WorkflowNodes en temps réel."""
import logging
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from typing import List, Optional, Tuple, Dict, Any
import numpy as np
from core.models.screen_state import ScreenState
from core.models.workflow_graph import WorkflowNode
from core.embedding.state_embedding_builder import StateEmbeddingBuilder
from core.embedding.faiss_manager import FAISSManager
from core.execution.error_handler import ErrorHandler, ErrorType, RecoveryStrategy
logger = logging.getLogger(__name__)
class NodeMatcher:
"""Matcher pour trouver le WorkflowNode correspondant à un ScreenState."""
def __init__(
self,
embedding_builder: Optional[StateEmbeddingBuilder] = None,
faiss_manager: Optional[FAISSManager] = None,
error_handler: Optional[ErrorHandler] = None,
similarity_threshold: float = 0.85,
failed_matches_dir: str = "data/failed_matches"
):
self.embedding_builder = embedding_builder or StateEmbeddingBuilder()
self.faiss_manager = faiss_manager
self.error_handler = error_handler or ErrorHandler()
self.similarity_threshold = similarity_threshold
self.failed_matches_dir = Path(failed_matches_dir)
self.failed_matches_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
logger.info(f"NodeMatcher initialized with threshold={similarity_threshold}")
def match(
self,
current_state: ScreenState,
candidate_nodes: List[WorkflowNode]
) -> Optional[Tuple[WorkflowNode, float]]:
"""
Trouver le WorkflowNode qui matche le mieux le ScreenState actuel.
Returns:
Tuple (node, confidence) si match trouvé, None sinon
"""
if not candidate_nodes:
logger.warning("No candidate nodes provided")
return None
state_embedding = self.embedding_builder.build(current_state)
current_vector = state_embedding.get_vector()
if self.faiss_manager:
return self._match_with_faiss(current_vector, candidate_nodes)
return self._match_linear(current_state, current_vector, candidate_nodes)
def _match_with_faiss(
self,
query_vector: np.ndarray,
candidate_nodes: List[WorkflowNode]
) -> Optional[Tuple[WorkflowNode, float]]:
"""Matcher avec recherche FAISS."""
results = self.faiss_manager.search(query_vector, k=5)
if not results:
return None
best_match = None
best_confidence = 0.0
for result in results:
similarity = result['similarity']
if similarity < self.similarity_threshold:
continue
for node in candidate_nodes:
if result['metadata'].get('node_id') == node.node_id:
if similarity > best_confidence:
best_match = node
best_confidence = similarity
if best_match:
logger.info(f"Matched node {best_match.node_id} with confidence {best_confidence:.3f}")
return (best_match, best_confidence)
return None
def _match_linear(
self,
current_state: ScreenState,
current_vector: np.ndarray,
candidate_nodes: List[WorkflowNode]
) -> Optional[Tuple[WorkflowNode, float]]:
"""Matcher avec recherche linéaire."""
best_match = None
best_confidence = 0.0
for node in candidate_nodes:
matches, confidence = node.matches(current_state, current_vector)
if matches and confidence > best_confidence:
best_match = node
best_confidence = confidence
if best_match and best_confidence >= self.similarity_threshold:
logger.info(f"Matched node {best_match.node_id} with confidence {best_confidence:.3f}")
return (best_match, best_confidence)
# Échec de matching - utiliser ErrorHandler
recovery = self.error_handler.handle_matching_failure(
current_state,
candidate_nodes,
best_confidence,
self.similarity_threshold
)
logger.warning(
f"No match found (best confidence: {best_confidence:.3f}, threshold: {self.similarity_threshold})"
)
logger.info(f"Recovery strategy: {recovery.strategy_used.value} - {recovery.message}")
# Logger aussi les détails localement pour compatibilité
self._log_failed_match(current_state, current_vector, candidate_nodes, best_confidence)
return None
def validate_constraints(
self,
state: ScreenState,
node: WorkflowNode
) -> bool:
"""Valider les contraintes du node contre l'état."""
template = node.screen_template
if template.window_title_pattern:
if not state.raw_level or not state.raw_level.window_title:
return False
return True
def _log_failed_match(
self,
state: ScreenState,
state_vector: np.ndarray,
candidate_nodes: List[WorkflowNode],
best_confidence: float
):
"""
Logger un échec de matching avec tous les détails pour analyse.
Sauvegarde:
- Screenshot de l'état non matché
- Vecteur d'embedding
- Similarités avec tous les nodes candidats
- Suggestions de mise à jour ou création de node
"""
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
failed_match_id = f"failed_match_{timestamp}"
failed_match_dir = self.failed_matches_dir / failed_match_id
failed_match_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Sauvegarder le screenshot
if state.raw_level and state.raw_level.screenshot_path:
import shutil
screenshot_dest = failed_match_dir / "screenshot.png"
try:
shutil.copy(state.raw_level.screenshot_path, screenshot_dest)
logger.debug(f"Screenshot saved to {screenshot_dest}")
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to copy screenshot: {e}")
# Sauvegarder le vecteur d'embedding
vector_path = failed_match_dir / "state_embedding.npy"
np.save(vector_path, state_vector)
# Calculer similarités avec tous les nodes
similarities = []
for node in candidate_nodes:
if node.screen_template.embedding_prototype_path:
try:
prototype = np.load(node.screen_template.embedding_prototype_path)
similarity = float(np.dot(state_vector, prototype))
similarities.append({
'node_id': node.node_id,
'node_label': node.label,
'similarity': similarity,
'threshold': self.similarity_threshold,
'matched': similarity >= self.similarity_threshold
})
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to load prototype for node {node.node_id}: {e}")
# Trier par similarité décroissante
similarities.sort(key=lambda x: x['similarity'], reverse=True)
# Générer suggestions
suggestions = self._generate_suggestions(similarities, best_confidence)
# Sauvegarder le rapport
report = {
'timestamp': timestamp,
'failed_match_id': failed_match_id,
'state': {
'window_title': state.raw_level.window_title if state.raw_level else None,
'screenshot_path': str(state.raw_level.screenshot_path) if state.raw_level else None,
'ui_elements_count': len(state.perception_level.ui_elements) if state.perception_level else 0
},
'matching_results': {
'best_confidence': best_confidence,
'threshold': self.similarity_threshold,
'num_candidates': len(candidate_nodes),
'similarities': similarities
},
'suggestions': suggestions
}
report_path = failed_match_dir / "report.json"
with open(report_path, 'w') as f:
json.dump(report, f, indent=2)
logger.info(f"Failed match logged to {failed_match_dir}")
logger.info(f"Suggestions: {', '.join(suggestions)}")
def _generate_suggestions(
self,
similarities: List[Dict[str, Any]],
best_confidence: float
) -> List[str]:
"""Générer des suggestions d'action basées sur les similarités."""
suggestions = []
if not similarities:
suggestions.append("CREATE_NEW_NODE: Aucun node candidat, créer un nouveau node")
return suggestions
best_match = similarities[0]
if best_confidence < 0.70:
suggestions.append(
f"CREATE_NEW_NODE: Similarité très faible ({best_confidence:.3f}), "
"probablement un nouvel état"
)
elif best_confidence < self.similarity_threshold:
suggestions.append(
f"UPDATE_NODE: Similarité proche ({best_confidence:.3f}) avec node "
f"'{best_match['node_label']}', considérer mise à jour du prototype"
)
suggestions.append(
f"ADJUST_THRESHOLD: Ou réduire le seuil de {self.similarity_threshold} "
f"à {best_confidence - 0.02:.3f}"
)
# Vérifier si plusieurs nodes ont des similarités proches
if len(similarities) >= 2:
diff = similarities[0]['similarity'] - similarities[1]['similarity']
if diff < 0.05:
suggestions.append(
f"AMBIGUOUS_MATCH: Deux nodes très similaires "
f"({similarities[0]['node_label']}: {similarities[0]['similarity']:.3f}, "
f"{similarities[1]['node_label']}: {similarities[1]['similarity']:.3f}), "
"affiner les prototypes"
)
return suggestions
def detect_ui_change(
self,
current_state: ScreenState,
expected_node: WorkflowNode,
current_similarity: float
) -> Tuple[bool, Optional[Any]]:
"""
Détecter si l'UI a changé de manière significative.
Args:
current_state: État actuel
expected_node: Node attendu
current_similarity: Similarité actuelle avec le prototype
Returns:
Tuple (ui_changed, recovery_result)
"""
return self.error_handler.detect_ui_change(
current_state,
expected_node,
current_similarity
)
def get_error_statistics(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Obtenir les statistiques d'erreurs depuis l'ErrorHandler.
Returns:
Dict avec statistiques d'erreurs
"""
return self.error_handler.get_error_statistics()
if __name__ == '__main__':
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
matcher = NodeMatcher()
logger.info(f"NodeMatcher initialized: {matcher}")

18
core/graph/simple_state.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,18 @@
"""Classes simplifiées pour GraphBuilder."""
class SimpleWindow:
"""Window context simplifié."""
def __init__(self):
self.title = ""
self.app_name = ""
class SimpleScreenState:
"""ScreenState simplifié pour GraphBuilder."""
def __init__(self, screen_state_id, timestamp, screenshot_path):
self.screen_state_id = screen_state_id
self.timestamp = timestamp
self.screenshot_path = screenshot_path
self.window = SimpleWindow()
self.raw_level = None
self.perception = None