Logs : forcer le handler stdout pour que les logs ORA apparaissent
dans nohup (logger.info n'écrivait nulle part).
Vérification : un clic avec confiance >= 0.7 est accepté même si
l'écran ne change pas (pHash same). Un clic sur un champ de saisie
ne modifie quasi pas l'écran mais est légitime.
Changement mineur toujours accepté (plus de condition confiance > 0.9).
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CRITIQUE : ajout should_continue callback dans ORALoop pour supporter
les boutons Stop/Pause du frontend en mode verified et instruction.
HAUTE : suppression sys.stdout.write de debug, logger.warning→debug
dans _grounding_ocr.
BASSE : suppression import mort 'field' dans observe_reason_act.py.
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reason_instruction() : le VLM regarde l'écran, décide la prochaine
action atomique (click/type/hotkey/scroll/done), retourne un Decision
avec expected_after pour la vérification.
run_instruction() : boucle ORA complète pour instructions texte.
CognitiveContext mis à jour à chaque étape (objectif, historique,
faits appris, confiance).
POST /api/v3/execute/instruction : endpoint API pour lancer une
instruction en langage naturel. Thread daemon, polling du résultat
via GET /api/v3/execute/instruction/result.
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docTR se chargeait au premier appel OCR (~30s). Maintenant pré-chargé
au démarrage du backend → premier clic rapide.
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Avant : OCR retournait le premier match → cliquait sur la barre de titre
("CR_patient_demo" dans le path) au lieu du fichier dans la liste.
Après : collecte tous les matchs, choisit le plus proche de la position
originale de l'ancre (anchor_bbox). Si pas de bbox, prend le plus central.
Élimine les clics sur les barres de titre, breadcrumbs, menus.
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La capture VWB utilisait monitors[0] (composite) mais l'exécution
utilisait monitors[1] (premier écran). Images incompatibles → CLIP
retournait 0.00 sur un écran identique.
Tous les fichiers alignés sur monitors[0].
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L'orchestrateur VRAM redémarrait Ollama en pleine exécution → timeout.
Désactivé pendant le workflow. L'orchestrateur reste disponible pour
bascule manuelle avant/après.
Description ancre via qwen2.5vl:3b (3 Go) au lieu de 7b — tient en VRAM
sans décharger CLIP ni RF-DETR.
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SeeClick supprimé : modèle HF incompatible (QWenConfig non reconnu),
crashait à chaque exécution et polluait les logs.
Remplacé par UI-TARS via la chaîne de grounding.
Log warning visible quand la description VLM de l'ancre échoue
(pour diagnostiquer les problèmes de VRAM).
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Quand le target_text est vide ou identique au type d'action
(click_anchor, double_click_anchor...), le VLM décrit l'image
de l'ancre en 5 mots ("folder icon named Demo").
Cette description est ensuite passée à UI-TARS pour le grounding
("click on folder icon named Demo") et à l'OCR pour la recherche.
Chaîne complète : VLM décrit → OCR cherche → UI-TARS grounding → VLM raisonne.
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Grounding en cascade quand CLIP/template échouent :
1. OCR (docTR) → cherche le texte exact sur l'écran (~1s)
2. UI-TARS grounding → "click on X" → coordonnées (~3s, 94% ScreenSpot)
3. VLM reasoning → raisonnement complet + confirmation OCR (~10s)
find_element_on_screen() dans input_handler.py (partagé VWB + Léa).
Câblé dans find_and_click() et execute_action() comme fallback.
Refonte capture écran :
- mss.monitors[0] (composite) pour capturer la VM en plein écran
- FullscreenSelector réécrit : overlay via getBoundingClientRect()
- Bboxes et sélection alignées avec l'image (calcul JS, pas CSS)
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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.
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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.
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vlm_reason_about_screen() : capture l'écran, envoie au VLM local
(gemma4/Ollama) avec l'objectif et le contexte, retourne une action
en JSON (click/type/wait/nothing + target + reasoning).
Chaîne de décision :
1. Réflexes (UIPatternLibrary) → instantané
2. OCR bouton (docTR) → rapide
3. VLM reasoning (Ollama) → intelligent, ~2-5s
Le VLM intervient UNIQUEMENT quand 1 et 2 échouent — pas de latence
ajoutée quand les réflexes suffisent.
UIPatternLibrary enrichie : charge builtin + GUI-R1 + learned patterns.
save_learned_pattern() persiste les patterns appris par Shadow.
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Les images générées par PM4Py étaient trop petites et illisibles.
- DPI 150, taille 40x20 pouces, layout vertical (TB)
- La modale plein écran permet le défilement (scroll)
- Fallback sur pm4py.save_vis si le rendu Graphviz échoue
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Point de sauvegarde incluant les fichiers non committés des sessions
précédentes (systemd, docs, agents, GPU manager).
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Les triggers ≤3 chars (ok, no) utilisent maintenant des frontières
de mots (\b) pour éviter les faux positifs (ok dans cookies).
Trigger "utilise des cookies" ajouté pour le pattern cookie_accept.
7/7 patterns validés en test terrain simulé.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
UIPatternLibrary câblée dans l'executor et le stream processor.
Pendant un wait_for_anchor, Léa surveille l'écran toutes les secondes :
1. OCR plein écran (docTR)
2. Pattern matching (dialogues Save, OK, Cancel, cookies...)
3. OCR ciblé pour trouver le bouton par son texte réel
4. Clic sur le match le plus bas (bouton, pas titre)
Fix : seuil ratio supprimé (trigger trouvé = match, quelle que soit
la longueur du texte OCR). Matching strict mot exact ≥3 chars
(évite les faux positifs sur lettres isolées). Fallback recherche
partielle pour les lettres soulignées (E_nregistrer).
Plus aucune coordonnée hardcodée — 100% vision.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
UIPatternLibrary : 16 patterns builtin (dialogues, menus, formulaires,
popups, raccourcis) qui donnent à Léa des réflexes immédiats.
Quand Léa reconnaît "Voulez-vous enregistrer ?" elle sait cliquer
sur "Enregistrer" sans apprentissage préalable.
- core/knowledge/ui_patterns.py : bibliothèque avec find_pattern(),
get_dialog_handler(), add_pattern() pour patterns appris
- Métadonnées GUI-R1 (3K exemples) extraites dans data/ (gitignored)
Phase 1 du plan "connaissance native de l'environnement".
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
GraphBuilder construit maintenant des ScreenState enrichis
(ui_elements + detected_text) au lieu de stubs vides, et associe
les clics aux UIElement par proximité spatiale.
Détails :
- __init__ accepte ui_detector, screen_analyzer, enable_ui_enrichment,
element_proximity_max_px (+ lazy resolver via singleton C1)
- _create_screen_states délègue à ScreenAnalyzer.analyze() — remplace
l'appel à _extract_text() qui n'existait plus depuis le Lot C
(bug silencieux : OCR cassé en prod depuis ce jour, caught except)
- _find_clicked_element : bbox contenant strict + fallback proximité
≤50px, préfère le plus petit bbox (form vs button)
- _build_click_target_spec : TargetSpec(by_role, by_text,
selection_policy="by_similarity") avec ancres dans context_hints
(anchor_element_id, anchor_bbox, anchor_center)
- _build_edges propage le ScreenState source aux builders d'action
- WorkflowPipeline passe ui_detector + enable_ui_enrichment au builder
Impact : matching prod 3-5x plus précis, TargetSpec ne sont plus
des "unknown_element" génériques, UIConstraint.required_roles se
remplit correctement via _extract_common_ui_elements (qui marchait
depuis toujours mais sur des state.ui_elements vides).
Tests e2e migrés vers enable_ui_enrichment=False (2.9s vs 67s) —
ils valident le pipeline DBSCAN/edges, pas la détection UI réelle.
15 nouveaux tests, 178 tests passants au total (incluant Lots A-E).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Vrais bugs corrigés :
- core/execution/target_resolver.py : suppression de 5 lignes de dead code
après un return (vestige de refacto incomplète référençant des params
jamais assignés à self : similarity_threshold, use_spatial_fallback)
- agent_v0/agent_v1/core/executor.py:2180 : variable `prefill` référencée
mais jamais définie. Initialisation explicite ajoutée en amont
(conditionnée sur _is_thinking_popup, cohérent avec l'append du message)
Fichier supprimé :
- core/security/input_validator_new.py : contenu corrompu (texte inversé,
artefact de copier-coller), jamais importé nulle part, 550 erreurs ruff
à lui seul
Workflow CI :
- Exclusions ajoutées pour dossiers legacy connus cassés :
- agent_v0/deploy/windows_client/ (clone obsolète)
- tests/property/ (cf. MEMORY.md — imports cassés)
- tests/integration/test_visual_rpa_checkpoint.py (VisualMetadata
inexistant, déjà documenté)
Résultat : "ruff All checks passed!" sur core/ agent_v0/ tests/
(avec E9,F63,F7,F82 — syntax + undefined critiques).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nouvelle méthode match_current_state_from_state(screen_state, workflow_id)
qui utilise directement le ScreenState enrichi (window_title, detected_text,
ui_elements) fourni par ExecutionLoop au lieu de reconstruire un stub
ScreenState("Unknown", ui_elements=[], ...).
Préfère HierarchicalMatcher si workflow chargeable, fallback FAISS sinon.
L'ancienne API match_current_state(screenshot_path, workflow_id) est
convertie en wrapper : appelle ScreenAnalyzer.analyze() puis délègue.
Rétrocompat préservée.
ExecutionLoop._execute_step utilise la nouvelle méthode -> plus de double
analyze() dans le chemin d'exécution (économie latence).
Premier vrai matching context-aware. 11 nouveaux tests + 2 tests
integration loop. 172 tests non-régression verts.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Avant : clé = phash seul
-> deux contextes différents avec même screenshot partageaient
la même entrée cache -> collisions silencieuses.
Après : clé composite {phash}|{md5(ctx)[:16]} avec ctx =
- window_title
- app_name
- enable_ocr
- enable_ui_detection
- workflow_id (isolation inter-workflows)
get_or_compute() kwargs-only. TTL 2s et éviction LRU inchangés.
invalidate_if_changed() continue de comparer uniquement les phash.
ExecutionLoop propage tout le contexte au cache.
8 nouveaux tests prouvant :
- même image + window différent = miss
- même image + app différent = miss
- même image + flags différents = miss
- même image + workflow_id différent = miss
- même image + même contexte = hit
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Retrait de l'état global toxique :
- analyze() : kwargs-only enable_ocr, enable_ui_detection, session_id
- Ne mute JAMAIS self pour les flags (variables locales + branches)
- _resolve_ocr_instance() / _resolve_ui_detector_instance() : lecture seule
- _init_lock par instance pour lazy init concurrent safe
- session_id par appel, plus via mutation singleton
Avant : ExecutionLoop mutait analyzer._ocr, _ui_detector,
_ocr_initialized, _ui_detector_initialized pour désactiver OCR/UI.
Deux loops partageant le singleton se polluaient mutuellement.
Après : deux loops partageant l'analyzer sont complètement isolés.
Preuve par TestAnalyzerIsolationBetweenLoops (3 tests).
Singleton get_screen_analyzer() préservé — garde uniquement les
ressources lourdes, plus de contexte d'exécution.
9 nouveaux tests (3 isolation + 6 kwargs-only/lazy-init).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Avant : source_similarity=1.0 hardcodé dans _check_preconditions
-> la contrainte EdgeConstraints.min_source_similarity était
silencieusement désactivée. Un edge passait toujours.
Après : propagation ExecutionLoop -> workflow_pipeline -> EdgeScorer
- select_best/rank/score_edge/_check_preconditions acceptent
source_similarity: float (kwargs-only)
- get_next_action() le propage
- execution_loop passe la confidence issue de match_current_state
La contrainte min_source_similarity est opérationnelle pour la
première fois. Preuve concrète par test_min_source_similarity_fail
et test_low_similarity_blocks_edge (edge rejeté si sim < seuil).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Supprime ~8.2 Go de fichiers parasites qui polluent les grep, consomment
des tokens, et ajoutent du bruit au repo :
- _a_trier/ (561 Mo) — scripts legacy, backups, sessions logs, démos
- archives/ (21 Mo) — copie figée code décembre 2024 (déjà dans git history)
- visual_workflow_builder/_a_trier/ (7.6 Go) — backups VWB legacy + anciens frontends
- web_dashboard/app.py.bak_20260304_2225 — fichier .bak oublié
- agent_v1/ (top-level) — scaffold vide jamais alimenté
- core/detection/ui_detector_old.py.bak — .bak traqué par erreur
Retire aussi du tracking git :
- 2 fichiers __pycache__ traqués par erreur dans VWB backend
Met à jour .gitignore pour prévenir la récurrence :
- *.bak, *.bak_*, *.orig, *.old
- _a_trier/, archives/
Tout ce contenu reste récupérable via git history (tag pre-cleanup-phase1-20260410).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Ajoute creationflags=CREATE_NO_WINDOW (0x08000000) au subprocess.run()
qui appelle lea_uia.exe dans UIAHelper._run(). Sans ce flag, Windows
ouvre brièvement une fenêtre cmd noire à CHAQUE appel — et le captor
appelle UIA à chaque clic utilisateur pendant l'enregistrement.
Symptômes rapportés par Dom :
- Flash de fenêtre terminal à chaque clic (visible à l'œil)
- Ralentissement de la souris pendant les enregistrements
- Pollution des données d'apprentissage : le VLM de post-analyse
"voit" la fenêtre cmd et l'enregistre comme élément cliqué
(log serveur : "gemma4 a lu l'élément : 'C:\\Lea\\helpers\\lea_uia.exe'")
Implémentation portable :
- Flag calculé au niveau module : 0x08000000 sur Windows, 0 sur Linux/Mac
- getattr(subprocess, "CREATE_NO_WINDOW", ...) pour gérer l'absence de
la constante sur Linux
- creationflags=0 est un no-op sur Linux, safe
Appliqué aux 2 copies synchronisées :
- agent_v0/agent_v1/core/uia_helper.py (source active pour l'agent)
- core/workflow/uia_helper.py (copie identique)
85 tests in silico OK (29 UIA + 56 E2E/Phase0). Le vrai test c'est
Dom qui refait un enregistrement et vérifie qu'il n'y a plus de
flash de terminal.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Filtre d'événements parasites basé sur la CIBLE UIA :
- Un clic n'est filtré que si son uia_snapshot indique que l'élément
cliqué (ou un parent) est dans la fenêtre de Léa.
- Avant : on filtrait sur window.title qui pouvait être "Lea" même
quand le clic visait la taskbar (Léa au premier plan).
- Après : on regarde où va VRAIMENT le clic via parent_path UIA.
Extraction du expected_window depuis le parent_path UIA :
- Priorité au nom de la fenêtre racine du parent_path (plus fiable).
- Fallback sur window.title si pas de snapshot UIA ou pas de racine.
- Les fenêtres Léa sont neutralisées (effective_title="").
Pré-vérif avec polling tolérant (executor.py) :
- 5 tentatives avec 300ms entre chaque (total 1.5s max).
- Ignore les transitions "unknown_window" et fenêtre Léa.
- Évite les faux négatifs sur fenêtres en cours de changement.
Note : le filtrage reste basé sur des heuristiques. Un tri intelligent
par gemma4 au build reste à implémenter pour gérer les workflows
enregistrés avec des actions parasites (mail, chat, etc.).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Corrections critiques après test E2E qui montrait des clics au mauvais endroit :
1. Routage par machine_id (api_stream.py)
Quand 2 machines partagent le même session_id (agent_demo_user),
les actions d'un replay pour la VM ne doivent PLUS être distribuées
au PC physique. Vérification que le replay_state appartient bien à
la machine qui poll avant de consommer la queue.
2. IRBuilder extrait expected_window_before/after (ir_builder.py)
Pour chaque action click/type/key_combo, stocke le titre de la fenêtre
au moment du clic (before) et le titre du prochain événement (after).
Ces champs alimentent le contrôle strict au runtime.
3. ExecutionCompiler crée SuccessCondition title_match (execution_compiler.py)
Quand expected_window_after est défini, crée une condition de succès
STRICTE avec method="title_match" et expected_title. Plus de simple
"l'écran a changé" — on vérifie la fenêtre résultante.
4. Runner propage expected_window_before et success_strict
Le flag success_strict indique à l'agent que le contrôle post-action
DOIT être strict (STOP sur mismatch au lieu de warning).
5. UIA strict sur parent_path (executor.py)
_resolve_via_uia_local REJETTE un match si l'élément trouvé n'est pas
dans la bonne fenêtre parente (évite ex: "Rechercher" taskbar confondu
avec "Rechercher" explorateur).
6. Pré/post vérif stricte et bloquante (executor.py)
- expected_window_before lu en priorité depuis l'action (plan V4)
- Post-vérif : si success_strict=True et timeout, result.success=False
→ le replay s'arrête au lieu de continuer avec des warnings.
Validé sur la VM :
- Le replay s'arrête proprement quand l'étape 2 aboutit dans "Propriétés de
Internet" au lieu de "blocnote.txt - Bloc-notes"
- Plus de clics en aveugle / saisie au mauvais endroit
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Pipeline V4 câblé de bout en bout :
RawTrace (avec uia_snapshot) → IRBuilder → Action._enrichment
WorkflowIR → ExecutionCompiler (avec SurfaceProfile) → ExecutionPlan
ExecutionPlan → runner → target_spec (avec uia_target + resolve_order)
ResolutionStrategy étendu :
- Champs UIA : uia_name, uia_control_type, uia_automation_id, uia_parent_path
- Champs DOM : dom_selector, dom_xpath, dom_url_pattern (préparation web)
ExecutionCompiler.compile(surface_profile=...) :
- Timeouts/retries tirés du profil (citrix=15s/3x, web=5s/1x, natif=8s/2x)
- UIA primaire seulement si surface=WINDOWS_NATIVE et uia_available
- Citrix ignore UIA même si snapshot présent (UIA ne marche pas dans Citrix)
IRBuilder lit evt['uia_snapshot'] et le stocke dans action._enrichment
(à remplir par l'agent Windows pendant l'enregistrement via lea_uia.exe)
execution_plan_runner propage uia_target et dom_target dans target_spec
pour que l'agent Windows puisse les consommer au runtime.
11 tests de câblage E2E :
- Profils (Citrix/web/natif) imposent bien les timeouts
- Stratégie UIA créée quand snapshot+surface OK
- Stratégie UIA bloquée sur Citrix
- IRBuilder propage uia_snapshot
- Runner produit target_spec avec uia_target + resolve_order=['uia', 'ocr', 'vlm']
496 tests au total, 0 régression.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Format canonique entre RawTrace (capture) et ExecutionPlan (exécution).
C'est ce que Léa a COMPRIS en observant l'utilisateur.
- WorkflowIR : steps, variables, intentions, pré/postconditions
- IRBuilder : transforme les événements bruts en WorkflowIR via gemma4
- Générique : fonctionne pour TIM, compta, RH, stocks — le domaine est une couche par-dessus
- Versionné, sérialisable JSON, save/load
- Détection automatique des variables (texte saisi → substituable)
- 18 tests (format, sérialisation, builder, segmentation, variables)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Qwen2.5-VL occupe 9.8 GB de VRAM → plus de place pour YOLO.
SomEngine passe en CPU (1.4s au lieu de 0.1s, acceptable car
utilisé uniquement pendant le build_replay, pas le replay).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Analyse VLM :
- 1 seul appel VLM par screenshot au lieu de 30 (~15s vs 6.5min)
- Sélection screenshots par hash perceptuel (3-4 utiles sur 12)
- Fallback classification individuelle si appel unique échoue
- Estimation : ~1min par workflow au lieu de 78min
Rust agent :
- Léa (Edge mode app) s'ouvre automatiquement au démarrage
- Plus besoin de systray pour lancer le chat
- Fix URL chat /chat → /
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 30 crops suffisent pour les éléments UI principaux
- ~6min/screenshot au lieu de 17min (3x plus rapide)
- Bridge cherche aussi dans live_sessions/workflows/
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
