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Dom	5da4581e76	feat(cognition): orchestrateur VRAM + VLM 7b par défaut ... VRAMOrchestrator : bascule automatique entre modes SHADOW et REPLAY. - SHADOW : streaming server + agent_chat actifs - REPLAY : VLM qwen2.5vl:7b chargé, services non-essentiels stoppés vlm_reason_about_screen() appelle ensure_reasoning_ready() avant chaque raisonnement — libère la VRAM si nécessaire. Benchmark : qwen2.5vl:7b en 10s (warm) vs 44s quand VRAM saturée. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-20 22:13:29 +02:00
Dom	cbe8dc95d2	feat(cognition): timing + écran attendu + auto-apprentissage Shadow + VLM qwen2.5vl ... Mémoire de travail enrichie : - Timing par étape (durée, moyenne, alerte si lent) - Écran attendu vs observation réelle - Contexte VLM étendu VLM reasoning : default qwen2.5vl:3b (gemma4 ne supporte pas vision) Auto-apprentissage Shadow : - stream_processor apprend les dialogues automatiquement - Clic utilisateur après dialogue → pattern mémorisé - Sauvegardé dans data/learned_patterns.json GUI-R1 : 10 patterns additionnels extraits du dataset Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-20 21:52:45 +02:00
Dom	04a14a56b2	feat(cognition): mémoire de travail — Léa sait où elle en est ... CognitiveContext : bloc-notes interne réinjecté à chaque décision. - objective : ce que Léa essaie de faire - current_step : progression dans le plan - action_history : les N dernières actions (succès/échec) - learned_facts : faits appris pendant l'exécution - confidence : auto-évaluation (baisse sur échec) - needs_help : demande d'aide à l'humain - to_prompt_context() : génère le texte pour le VLM Module standalone, pas encore câblé dans l'executor. Testé sur scénario de facturation OSIRIS. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-20 21:41:10 +02:00