La description de la cible dans les notifications et logs utilise
by_text et window_title au lieu de by_role="yolo" qui n'a pas de
sens pour l'utilisateur.
Testé : gemma4 en mode texte (CPU, 0.2s) prend la décision "PASSER"
quand l'onglet est déjà actif. Base pour l'acteur intelligent.
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Compare 'Bloc-notes' (après le –) au lieu du titre complet.
'blocnote.txt – Bloc-notes' et 'voiture.txt – Bloc-notes'
sont la même app → pré-vérif et post-vérif passent.
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Après chaque clic, poll le titre de la fenêtre active toutes les 300ms
jusqu'à ce qu'il corresponde au titre attendu (max 10s).
100% visuel — pas de wait arbitraire.
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Pré-vérification : avant chaque clic, vérifie que le titre de la
fenêtre active correspond à celui de l'enregistrement. Stop si mismatch.
Post-vérification : après chaque clic, vérifie que le titre a changé
vers expected_window_title (titre du prochain clic). Warning si mismatch.
expected_window_title enrichi dans build_replay depuis la séquence des clics.
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Pour les environnements Citrix avec détection de robots :
- Souris : courbe de Bézier quadratique avec déviation aléatoire
et vitesse variable (25 étapes, plus lent début/fin)
- Texte : frappe caractère par caractère via KeyCode.from_char()
avec délai aléatoire 40-120ms (pas de copier-coller)
- Plus de presse-papiers (Ctrl+V détectable)
Annulation du fix raw_keys→clipboard (plus nécessaire).
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1. Crop réduit de 150x150 à 80x80 (config + fallback serveur)
Plus discriminant pour les icônes de barre de titre
2. Email AZERTY : supprimer raw_keys quand le texte contient des
chars fusionnés depuis key_combos (@ de AltGr) → copier-coller
Le @ était perdu car absent des raw_keys individuels
3. Anchor match : template matching sur screenshot entier puis
élément SomEngine le plus proche (max 100px)
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Le template matching compare des pixels et donne des faux positifs
quand l'écran n'est pas dans le même état que l'enregistrement.
SomEngine + VLM comprend sémantiquement ce qu'on cherche.
Nouvelle cascade :
1. Serveur SomEngine + VLM (compréhension sémantique)
2. Template matching local (fallback si serveur down)
3. VLM local (fallback dev/test)
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- from .config → from ..config (executor.py est dans core/, config dans agent_v1/)
- run_agent_v1.py charge config.txt et .env au démarrage (fonctionne sans Lea.bat)
- Ajout file logging dans agent_debug.log pour diagnostic Windows
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Feature 4 — Résolution serveur :
- Nouvelle méthode _server_resolve_target() dans executor.py
- Cascade : template local → serveur /resolve_target → VLM local (fallback)
- Popup handling via serveur aussi
- L'agent Windows peut maintenant résoudre les clics via SomEngine+VLM
Feature 5 — VLM multi-image :
- _resolve_by_som() envoie l'anchor crop en 2ème image au VLM
- Le VLM voit les marks numérotés + le crop de l'élément recherché
Feature 6 — Métriques de résolution :
- resolution_method, resolution_score, resolution_elapsed_ms
- Propagés agent → serveur via /replay/result
- Résumé en fin de replay (méthodes, score moyen, temps moyen)
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- Auto-stop : notification 10 min avant, arrêt automatique après MAX_SESSION_DURATION_S (1h)
- Lea.bat : kill des anciens process (python, pythonw, rpa-agent) au démarrage
- LISEZMOI : simplifié pour les collaborateurs (pas de replay, juste collecte)
- Chat server (5004) vérifié fonctionnel
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- Popup handling via double appel VLM (détection + localisation précise du bouton)
- Reconstruction texte depuis raw_keys (numpad /, @ AltGr fusionné)
- Clipboard paste pour texte riche, raw_keys pour commandes simples (Win+R)
- Skip des release orphelins dans raw_keys (fix menu Démarrer parasite)
- Auth Bearer sur toutes les requêtes agent → streaming server
- Endpoints /replay/next et /stream/image publics (agent Rust legacy)
- alt_gr ajouté dans _MODIFIER_ONLY_KEYS
- _key_combo_printable_char détecte ctrl+@ comme caractère imprimable
- start.bat tue les anciens process (python + rpa-agent) au démarrage
- Heartbeat avec token Bearer dans main.py et deploy/
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Worker VLM séparé :
- run_worker.py : process distinct du serveur HTTP
- Communication par fichiers (_worker_queue.txt + _replay_active.lock)
- Service systemd rpa-worker.service
- Le serveur HTTP ne charge plus CLIP/VLM (mode léger)
- StreamProcessor._ensure_initialized() désactivé dans le serveur
VLM direct depuis l'agent :
- L'agent appelle Ollama directement (port 11434, LAN)
- Ollama configuré sur 0.0.0.0 (OLLAMA_HOST)
- Pas de passage par le serveur streaming (évite le blocage GIL)
- Fallback serveur supprimé (VLM direct ou STOP)
Popup handler hybride :
- VLM identifie le bouton ("Oui", "OK") — pas de coordonnées
- Template matching localise le texte sur l'écran (PIL + cv2)
- _find_text_on_screen() : rend le texte en image, matchTemplate
- _vlm_identify_popup_button() : prompt simple, prefill texte
Resolve visuel hybride :
- Cascade : template anchor → VLM+template texte → VLM direct (legacy)
- _hybrid_vlm_resolve() : VLM identifie + template localise
- _template_match_anchor() : match direct crop, seuil 0.80
- Seuil strict 0.90 pour template matching en mode replay
Analyse VLM temps réel désactivée :
- process_screenshot() ne fait plus de VLM (stockage uniquement)
- L'analyse est différée au worker séparé
- Le serveur HTTP reste réactif en permanence
VLM prefill fix :
- num_ctx augmenté (2048 → 8192 pour images 1080p)
- bbox_2d au lieu de click_point (plus fiable)
- Coordonnées 0-1000 (format natif qwen3-vl)
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- Léa se présente comme "assistante basée sur l'intelligence artificielle"
- Dialog consentement avant enregistrement (capture écran/clavier)
- Rétention logs 180 jours (Article 12 + 26(6))
- Bouton ARRÊT D'URGENCE toujours visible (Article 14)
- Transparence mode autonome explicite (Article 50)
- Rapport conformité AI Act en français (docs/CONFORMITE_AI_ACT.md)
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Floutage (conformité AI Act) :
- Détection OpenCV des champs de saisie (rectangles clairs avec texte)
- Flou gaussien avant stockage/envoi
- Activé par défaut (RPA_BLUR_SENSITIVE=true)
- <200ms par screenshot, 12 tests
Fix actions fichiers VWB :
- Pas de wait 5s pour les actions fichiers (inutile)
- Routing direct vers agent port 5006
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- 5 actions : lister, créer dossier, déplacer, copier, classer par extension
- Exécution sur Windows via agent port 5006
- Sécurité chemins (bloque C:\Windows, /etc, etc.)
- Propriétés panel + preview canvas pour chaque action
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- CaptureServer : serveur HTTP daemon sur l'agent Windows
- Capture fraîche mss en ~94ms à chaque requête
- Plus de lecture de vieux heartbeats sur disque
- Fallback capture locale si agent indisponible
- Firewall Windows port 5006 configuré
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Suppression du .git embarqué dans agent_v0/ — le code est maintenant
tracké normalement dans le repo principal.
Inclut : agent_v1 (client), server_v1 (streaming), lea_ui (chat client)
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