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Dom
99041f0117 feat: pipeline complet MACRO/MÉSO/MICRO — Critic, Observer, Policy, Recovery, Learning, Audit Trail, TaskPlanner
Architecture 3 niveaux implémentée et testée (137 tests unitaires + 21 visuels) :

MÉSO (acteur intelligent) :
- P0 Critic : vérification sémantique post-action via gemma4 (replay_verifier.py)
- P1 Observer : pré-analyse écran avant chaque action (api_stream.py /pre_analyze)
- P2 Grounding/Policy : séparation localisation (grounding.py) et décision (policy.py)
- P3 Recovery : rollback automatique Ctrl+Z/Escape/Alt+F4 (recovery.py)
- P4 Learning : apprentissage runtime avec boucle de consolidation (replay_learner.py)

MACRO (planificateur) :
- TaskPlanner : comprend les ordres en langage naturel via gemma4 (task_planner.py)
- Contexte métier TIM/CIM-10 pour les hôpitaux (domain_context.py)
- Endpoint POST /api/v1/task pour l'exécution par instruction

Traçabilité :
- Audit trail complet avec 18 champs par action (audit_trail.py)
- Endpoints GET /audit/history, /audit/summary, /audit/export (CSV)

Grounding :
- Fix parsing bbox_2d qwen2.5vl (pixels relatifs, pas grille 1000x1000)
- Benchmarks visuels sur captures réelles (3 approches : baseline, zoom, Citrix)
- Reproductibilité validée : variance < 0.008 sur 10 itérations

Sécurité :
- Tokens de production retirés du code source → .env.local
- Secret key aléatoire si non configuré
- Suppression logs qui leakent les tokens

Résultats : 80% de replay (vs 12.5% avant), 100% détection visuelle Citrix JPEG Q20

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-09 21:03:25 +02:00
Dom
72a9651b94 docs: consolidation 5 avril — état des lieux complet
Pipeline entraînement validé (15.7s, extrapolation 1h = 10 min).
CLIP vérification validée (sim 0.87-0.99 sur fenêtres).
Acteur gemma4 branché (PASSER/EXECUTER/STOPPER, think=True).
Grounding fenêtre + template taskbar fonctionnels.
Problèmes identifiés : ambiguïté Rechercher, éléments VLM.

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2026-04-05 21:25:10 +02:00
Dom
8589e87a13 fix: grounding uniquement dans les fenêtres, template pour la taskbar
Les clics taskbar (sans window_capture.rect) ne passent plus par le
grounding VLM qui trouve "Rechercher" dans l'explorateur au lieu de
la taskbar. Le template matching du crop 80x80 est utilisé à la place.

Règle : fenêtre = grounding, taskbar = template matching.

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2026-04-05 21:19:36 +02:00
Dom
8a1dfc6e8b feat: acteur gemma4 — décide PASSER/EXECUTER/STOPPER quand target_not_found
Quand le magnétoscope ne trouve pas la cible, au lieu de la pause
supervisée, gemma4 (Docker port 11435, think=True) reçoit le contexte
(action prévue + fenêtre active) et décide :
- PASSER : le résultat est déjà atteint (onglet actif, dialog ouvert)
- STOPPER : état incohérent (mauvaise app)
- EXECUTER : fallback vers la pause supervisée

Testé : gemma4 décide PASSER quand l'onglet est déjà actif (5s).

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2026-04-05 21:05:37 +02:00
Dom
3bcf59e16f fix: message notification humain (plus de "yolo") + description cible améliorée
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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2026-04-05 20:52:34 +02:00
Dom
46206d9396 feat: vérification CLIP avant chaque clic (filet de sécurité app)
Avant la résolution visuelle, compare l'embedding CLIP de l'écran
actuel (fenêtre) avec l'embedding de référence (enregistrement).
Si similarité < 0.75 → mauvaise application → STOP.

CLIP sur fenêtre = insensible au fond d'écran.
CLIP ne distingue pas les états fins (texte différent) → le titre
de fenêtre reste la vérification principale.

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2026-04-05 18:49:19 +02:00
Dom
d3e928bebe feat: branchement workflow — actions magnétoscope enrichies avec CLIP
Approche hybride :
- Actions du magnétoscope (by_text, target_spec, grounding)
- Embeddings CLIP du workflow (512D par screenshot de clic)
- Au replay : CLIP vérifie l'état de l'écran AVANT chaque clic

Pipeline complet mesuré :
- ScreenAnalyzer (OCR) : 1.05s/screenshot
- CLIP embeddings : 0.093s/screenshot
- FAISS : <0.01s pour 13 vecteurs
- GraphBuilder : 0.7s (13 nodes, 12 edges)
- Total : 15.7s pour 1.5 min de session
- Extrapolation 1h : ~10 min

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2026-04-05 16:30:27 +02:00
Dom
a679fbb62b docs: Plan Acteur Intelligent V1 — architecture 3 niveaux
MACRO : planificateur LLM (décompose "traite les dossiers de janvier")
MÉSO : acteur décisionnel (regarde, comprend, décide, agit)
MICRO : grounding + exécution (localise et clique)

Phase 1 = workflows comme templates avec variables
Phase 2 = acteur qui compare états et décide
Phase 3 = planificateur macro avec boucles

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2026-04-05 12:41:01 +02:00
Dom
f0b311306d fix: grounding pour TOUT texte visible (OCR + VLM), auto-unload gemma4
1. Le grounding se déclenche pour by_text_source="vlm" (pas juste "ocr")
   Les textes lus par gemma4 (onglets, labels) sont du texte visible,
   le grounding doit les chercher comme n'importe quel texte OCR.

2. gemma4 est automatiquement déchargé après le build_replay
   pour libérer la VRAM et permettre à qwen2.5vl de charger au replay.

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2026-04-05 12:24:44 +02:00
Dom
1c5ff42006 fix: ajouter position relative au prompt grounding (désambiguïsation)
Quand plusieurs éléments ont le même texte ("Rechercher" dans la taskbar
ET dans l'explorateur), la position relative (en bas, en haut, à gauche)
aide le VLM à choisir le bon.

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2026-04-05 12:04:46 +02:00
Dom
b09a3df054 fix: _app_name déplacé hors du bloc if (scope error) 2026-04-05 11:29:51 +02:00
Dom
fceb76de1f feat: gemma4 enrichit les éléments sans OCR via Docker (port 11435)
Quand l'OCR et SomEngine ne trouvent pas de texte sur un élément cliqué,
gemma4 (Ollama 0.20 Docker) analyse le screenshot fenêtre + position du
clic pour identifier l'élément ("voiture elec", "Settings", etc.).

Résultat : 0 clic sans by_text (vs 3 avant). Validation locale 7/8 (87%).
L'onglet Bloc-notes est maintenant correctement identifié.

Docker : ollama/ollama:0.20.2 sur port 11435 (GEMMA4_PORT env var).
Host : Ollama 0.16.3 sur port 11434 (qwen2.5vl grounding).

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2026-04-05 11:21:02 +02:00
Dom
6d4ff4f215 fix: vérification par nom d'APPLICATION, pas par titre exact
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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2026-04-05 09:16:48 +02:00
Dom
2486e43def fix: cropper la fenêtre depuis le screenshot live (pas chercher _window.png)
Le resolve_target reçoit un screenshot temp de l'agent — le fichier
_window.png n'existe pas à cet emplacement. Au lieu de chercher un
fichier, on crop directement la fenêtre depuis le full screenshot
en utilisant window_rect du target_spec.

Fonctionne au replay (screenshot live) comme à l'enregistrement.

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2026-04-05 09:09:13 +02:00
Dom
20b74286f7 feat: polling titre fenêtre au lieu de wait fixe (post-vérification)
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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2026-04-05 08:49:48 +02:00
Dom
a1c97504ab feat: Phase 1 acteur — pré/post vérification titre fenêtre
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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2026-04-05 00:09:08 +02:00
Dom
d6c7346898 fix: ne pas couper le replay au début (taskbar = unknown_window)
Le premier clic (barre de recherche Windows) a un titre
"unknown_window" qui déclenchait la coupure de fin de session.
Ajout d'un guard : pas de coupure avant 3 actions significatives.

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2026-04-04 23:33:52 +02:00
Dom
90ee8ca8f4 fix: template matching sur fenêtre active + seuil 0.90
Template matching des icônes limité à la fenêtre active (window.png)
pour éviter les faux positifs sur le full screen. Seuil relevé de
0.70 à 0.90. Coordonnées fenêtre converties en coordonnées écran.

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2026-04-04 23:23:21 +02:00
Dom
84a91630e9 feat: grounding sur image fenêtre au lieu du full screen
Utilise shot_XXXX_window.png (capture fenêtre active) au lieu du
full screen pour le grounding VLM. Image plus petite, ciblée,
sans bruit (taskbar, autres fenêtres).

Coordonnées fenêtre converties en coordonnées écran via window_rect.
window_capture (rect, window_size, click_relative) ajouté au target_spec.

Résultat : 50% → 80% de précision sur la session VM (16/20 clics).

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2026-04-04 23:12:30 +02:00
Dom
91614fbff0 fix: prompt natif bbox_2d pour le grounding Qwen2.5-VL
Le prompt JSON ("Answer ONLY: {x, y}") ne fonctionne plus — retourne
[0.0, 0.0] systématiquement. Le prompt natif "Detect X with a bounding
box" retourne des bbox_2d précis. C'est le format pour lequel
Qwen2.5-VL est entraîné.

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2026-04-04 22:43:46 +02:00
Dom
c1ce6a3964 fix: séparer grounding (qwen2.5vl) et compréhension (gemma4)
- Grounding : qwen2.5vl:7b hardcodé (seul modèle avec bbox_2d précis)
- Compréhension/VLM : gemma4:e4b via RPA_VLM_MODEL (description, identification)
- Ajout think=False + num_predict=200 pour éviter le mode thinking gemma4
- Variable RPA_GROUNDING_MODEL pour override si besoin

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2026-04-04 18:48:00 +02:00
Dom
0bd0fbb8c5 fix: SomEngine sur CPU pour cohabiter avec Qwen2.5-VL GPU
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).

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2026-04-01 09:30:00 +02:00
Dom
394342be7e feat: support vLLM (GPU) comme moteur de grounding, Ollama en fallback
_resolve_by_grounding() essaie vLLM d'abord (API OpenAI-compatible,
port 8100) puis Ollama en fallback. vLLM utilise Qwen2.5-VL-7B-AWQ
sur GPU (~2-3s) vs Ollama sur CPU (~16s).

Config via env vars : VLLM_PORT (défaut 8100), VLLM_MODEL.

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2026-03-31 23:37:12 +02:00
Dom
6724f43950 fix: stratégie hybride OCR→grounding VLM / icônes→template matching
Résolution 4/4 (100%) validée localement :
- Texte OCR (by_text_source="ocr") → grounding Qwen2.5-VL (dist < 0.04)
- Icônes sans texte (by_text_source="") → template matching crop 80x80 (dist = 0.000)

Le VLM identify element est supprimé pour les icônes (descriptions
non-déterministes qui faisaient échouer le grounding). Le template
matching est instantané et parfait quand le crop est net (80x80).

Ajout de by_text_source dans target_spec pour distinguer OCR vs VLM.

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2026-03-31 23:21:06 +02:00
Dom
d99b17394a feat: VLM grounding direct (Qwen2.5-VL) — nouvelle stratégie de résolution
Nouvelle approche basée sur les recherches état de l'art :
- _resolve_by_grounding() : le VLM retourne directement les coordonnées
  (pas de SomEngine + numérotation intermédiaire)
- Utilise Qwen2.5-VL (entraîné pour le GUI grounding) au lieu de qwen3-vl
- Parse les formats natifs : bbox_2d, JSON x/y, arrays bruts
- Fallback multi-image : screenshot + crop → grounding sans description
- Identification des icônes via Qwen2.5-VL (meilleur que qwen3-vl)

Résultats sur session réelle (validation locale) :
- Éléments avec texte (Word, Document, Fichier) : 100% corrects
- Icônes sans texte (Windows logo, disquette) : en cours d'amélioration

Cascade strict mode :
0. Grounding VLM direct (Qwen2.5-VL) — NOUVEAU
0.5. Template matching pour icônes
1. VLM Quick Find (fallback)
1.5. SoM + VLM
2. Template matching strict

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2026-03-31 18:55:00 +02:00
Dom
875367dea9 fix: template matching prioritaire pour icônes sans texte (by_text vide)
Quand by_text est vide (icônes : logo Windows, disquette, croix),
le template matching du crop 80x80 est plus fiable que le VLM qui
choisit des éléments au hasard.

Cascade strict mode :
0. Template matching (si by_text vide) — crop 80x80 discriminant
1. VLM Quick Find (compréhension sémantique)
1.5. SoM + VLM
2. Template matching (fallback avec seuil 0.90)
3. Échec → STOP

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2026-03-31 18:11:24 +02:00
Dom
a74056ca22 feat: anti-détection robot — Bézier mouse + frappe char-by-char
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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2026-03-31 16:25:43 +02:00
Dom
6937b94f2a fix: 3 corrections — crop 80px, email AZERTY (@), icônes anchor match
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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2026-03-31 16:21:02 +02:00
Dom
4f5c518d3a fix: anchor match sur screenshot entier + proximité élément SomEngine
Le template matching du crop anchor contre les régions YOLO échouait
car l'anchor (150x150) est plus grand que les éléments détectés.
Maintenant : match sur le screenshot entier → centre du match →
élément SomEngine le plus proche (max 100px).

Fonctionne pour les icônes mais limité par la taille du crop
(150x150 de barre de titre matche à plusieurs endroits).

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2026-03-31 15:51:18 +02:00
Dom
7dec3ab63a fix: rejeter bavardage VLM dans _vlm_identify_element
Le VLM 8B répond souvent avec "several UI elements", "I can see",
etc. au lieu d'un label court. Ces réponses remplissaient by_text
avec du non-sens, empêchant le som_anchor_match de se déclencher
pour les icônes sans texte (disquette, fermer, etc.).

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2026-03-31 15:44:56 +02:00
Dom
68d5bb7dd1 fix: som_anchor_match déclenché quand by_text vide (icônes sans texte)
La condition vérifiait anchor_label (du SomEngine) au lieu de by_text.
Pour les icônes (disquette, loupe), by_text est vide même si anchor_label
contient du bavardage VLM. Maintenant le template matching anchor vs YOLO
se déclenche correctement.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 15:38:38 +02:00
Dom
ef5d595d98 fix: by_text dans build_replay + anchor matching pour icônes sans texte
build_replay (stream_processor.py) :
- Remplir by_text depuis vision_info.text ou som_element.label
- VLM identification pour les éléments sans texte (icônes)
- Nettoyage du bavardage VLM (retrait préfixes courants)

resolve_target (api_stream.py) :
- Nouveau som_anchor_match : template matching du crop anchor vs régions YOLO
- Pour les icônes sans texte (disquette, loupe, etc.)
- Cascade : text match → anchor match → VLM

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2026-03-31 15:28:31 +02:00
Dom
5ceee9c393 fix: cascade serveur-first — SomEngine avant template matching
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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2026-03-31 14:08:21 +02:00
Dom
5e0b53cfd1 fix: import config depuis core/executor + auto-load config.txt dans run_agent_v1
- 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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2026-03-31 13:55:48 +02:00
Dom
e8a8a588c1 fix: boucle de retry infinie — _retry_pending écrasé par l'envoi d'action
Bug : _schedule_retry stockait retry_count=N dans _retry_pending, mais
l'envoi de l'action (ligne 2173) écrasait avec retry_count=0. Résultat :
le retry_count retombait toujours à 0, la condition retry_count < 3 restait
vraie → boucle infinie de retries.

Corrections :
- Ne pas écraser _retry_pending si l'entrée existe déjà (set par _schedule_retry)
- Guard de sécurité : extraire retry_count depuis les suffixes _retry de l'action_id

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2026-03-31 11:57:11 +02:00
Dom
18792fd7b4 feat: résolution serveur pour replay Windows + VLM multi-image + métriques
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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2026-03-31 11:37:35 +02:00
Dom
1e8e2dd9f3 fix: nettoyage scripts de déploiement Windows
- deploy_windows.py : supprimé window_info dupliqués du manifeste
- build_package.sh : exclusion chat_window, shared_state, capture_server, *.md
- lea_ui copie uniquement __init__.py + server_client.py
- Package résultant : 68 KB (propre, minimal)

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2026-03-31 10:17:24 +02:00
Dom
1253a40051 chore: ménage — suppression agent Rust (5.6 GB) + vieux packages déploiement
- agent_rust/ supprimé entièrement (on reste sur Python pour Léa)
- deploy/build/Lea/ supprimé (package stale avec fichiers obsolètes)
- deploy/build_lea_exe.sh supprimé (script PyInstaller Rust, obsolète)
- window_info*.py dupliqués retirés du package Windows
- __pycache__ nettoyé du deploy

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2026-03-31 10:12:48 +02:00
Dom
a92d04621a refactor: nettoyage agent + fix SomEngine review (singleton partagé, cache, thread-safe)
Nettoyage Windows agent :
- Suppression lea_ui inutilisés (chat_widget, overlay, styles, etc. — -1991 lignes)
- Suppression window_info*.py dupliqués (racine + core/ — -494 lignes)
- build/ + dist/ supprimés (48 MB PyInstaller abandonné, gitignorés)

Fix SomEngine (review quality guardian) :
- Singleton GPU partagé via get_shared_engine() (1 instance au lieu de 2)
- Thread-safe avec threading.Lock (double-checked locking)
- Cache SomResult par screenshot_id (max 50, évite YOLO+OCR redondants)
- Fuite fichier temp docTR corrigée (finally block)
- Chemin YOLO configurable via SOM_YOLO_WEIGHTS env var
- Guard som_image None avant VLM
- Match texte partiel : len(label) >= 3

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 10:04:27 +02:00
Dom
13390a71e7 fix: SomEngine resolve — raccourci texte + proximité, fallback VLM robuste
- Match texte exact avant partiel pour éviter les faux positifs
- Disambiguïsation par proximité (center_norm) quand plusieurs matchs
- Prompt VLM simplifié (liste labelée, 30 max, JSON concis)
- Fallback regex pour extraire un numéro de réponse VLM non-JSON
- Résultat : 0.3s par texte vs 5-15s par VLM

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 09:45:20 +02:00
Dom
4c76dca992 feat: intégration SomEngine dans build_replay (Phase 1) et resolve_target (Phase 2)
Phase 1 : enrichit chaque clic avec som_element (id, label, bbox) via YOLO+docTR
Phase 2 : nouvelle résolution SoM+VLM — SomEngine numérote, VLM identifie le mark
10 tests unitaires ajoutés, conftest unit/ pour le bon path agent_v0

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 09:30:14 +02:00
Dom
2ddccff108 feat: SomEngine — Set-of-Mark avec YOLO + docTR pour détection UI
- SomEngine : détecte et numérote tous les éléments UI d'un screenshot
- YOLO v8 (OmniParser) : détection icônes/boutons (~15ms GPU)
- docTR : OCR pour le texte visible
- Annotation visuelle : numéros rouges sur chaque élément
- find_element_at(x, y) : trouve l'élément cliqué par coordonnées
- Fix Florence-2 / transformers 4.57 incompatibilité (past_key_values)
- Testé : 107 éléments détectés sur screenshot Windows 2560x1600

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 08:26:07 +02:00
Dom
3417f09598 feat: auto-stop enregistrement (1h) + packaging Léa collaborateurs
- 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-30 17:26:32 +02:00
Dom
bbe506c63a feat: contrôle visuel post-action (template matching + VLM fallback)
- Screenshots de référence (res_shot_XXXX.png) attachés aux actions click/key_combo
- _attach_expected_screenshots() charge les screenshots résultat de l'enregistrement
- _verify_visual_state() dans executor : 2 étages de vérification
  - Étage 1 : template matching rapide (~100ms), score > 0.7 = OK, < 0.3 = FAIL
  - Étage 2 : VLM compare current vs expected (~4s), MATCH/MISMATCH
- Résultat attaché à chaque action (visual_verification dans result)
- Note : executor sur Windows (/tmp/executor_win.py) à synchroniser manuellement

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-30 16:57:56 +02:00
Dom
647aa610fd feat: popup VLM double-appel, auth Bearer partout, texte AZERTY corrigé
- 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/

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-30 16:45:09 +02:00
Dom
c2dc8f8fe4 fix: worker séparé, VLM-first direct Ollama, popup handler hybride, serveur léger
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)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-26 12:52:40 +01:00
Dom
d5deac3029 feat: replay visuel VLM-first, worker séparé, package Léa, AZERTY, sécurité HTTPS
Pipeline replay visuel :
- VLM-first : l'agent appelle Ollama directement pour trouver les éléments
- Template matching en fallback (seuil strict 0.90)
- Stop immédiat si élément non trouvé (pas de clic blind)
- Replay depuis session brute (/replay-session) sans attendre le VLM
- Vérification post-action (screenshot hash avant/après)
- Gestion des popups (Enter/Escape/Tab+Enter)

Worker VLM séparé :
- run_worker.py : process distinct du serveur HTTP
- Communication par fichiers (_worker_queue.txt + _replay_active.lock)
- Le serveur HTTP ne fait plus jamais de VLM → toujours réactif
- Service systemd rpa-worker.service

Capture clavier :
- raw_keys (vk + press/release) pour replay exact indépendant du layout
- Fix AZERTY : ToUnicodeEx + AltGr detection
- Enter capturé comme \n, Tab comme \t
- Filtrage modificateurs seuls (Ctrl/Alt/Shift parasites)
- Fusion text_input consécutifs, dédup key_combo

Sécurité & Internet :
- HTTPS Let's Encrypt (lea.labs + vwb.labs.laurinebazin.design)
- Token API fixe dans .env.local
- HTTP Basic Auth sur VWB
- Security headers (HSTS, CSP, nosniff)
- CORS domaines publics, plus de wildcard

Infrastructure :
- DPI awareness (SetProcessDpiAwareness) Python + Rust
- Métadonnées système (dpi_scale, window_bounds, monitors, os_theme)
- Template matching multi-scale [0.5, 2.0]
- Résolution dynamique (plus de hardcode 1920x1080)
- VLM prefill fix (47x speedup, 3.5s au lieu de 180s)

Modules :
- core/auth/ : credential vault (Fernet AES), TOTP (RFC 6238), auth handler
- core/federation/ : LearningPack export/import anonymisé, FAISS global
- deploy/ : package Léa (config.txt, Lea.bat, install.bat, LISEZMOI.txt)

UX :
- Filtrage OS (VWB + Chat montrent que les workflows de l'OS courant)
- Bibliothèque persistante (cache local + SQLite)
- Clustering hybride (titre fenêtre + DBSCAN)
- EdgeConstraints + PostConditions peuplés
- GraphBuilder compound actions (toutes les frappes)

Agent Rust :
- Token Bearer auth (network.rs)
- sysinfo.rs (DPI, résolution, window bounds via Win32 API)
- config.txt lu automatiquement
- Support Chrome/Brave/Firefox (pas que Edge)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-26 10:19:18 +01:00
Dom
fe5e0ba83d feat: sécurité HIGH — token Bearer, validation, rate limiting, headers
- Token Bearer auth sur le streaming server (auto-généré ou env var)
- Validation actions replay (types, longueurs, coordonnées 0-1)
- Rate limiting in-memory (10 replays/min, 200 images/min)
- Security headers Flask (nosniff, SAMEORIGIN, XSS)
- Validation uploads (50MB max, MIME type)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-19 00:29:54 +01:00
Dom
24a947b51d perf: 1 appel VLM par screenshot + sélection intelligente + Rust auto-launch Léa
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>
2026-03-19 00:26:29 +01:00
Dom
90ee91caf9 feat: agent Rust complet — systray, chat, enregistrement, floutage (2.4 MB)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 23:18:09 +01:00
Dom
ad7ff3bce4 perf: réduire crops VLM 80→30 + fix bridge learned workflows path
- 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>
2026-03-18 22:57:36 +01:00
Dom
5973058f08 feat: unification VWB ↔ Léa — import/export bidirectionnel
- Workflows appris par Léa visibles dans le VWB ("Appris par Léa")
- Bouton "Importer" pour éditer un workflow appris
- Bouton "Exporter pour Léa" pour rendre un workflow VWB exécutable
- Conversion bidirectionnelle core ↔ VWB via learned_workflow_bridge
- Liste unifiée dans le chat Léa (merged + dédupliquée)
- reload_workflows() sur le streaming server (pas de redémarrage)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 22:41:34 +01:00
Dom
aa39af327f feat: agent Rust Phase 2 — visual mode (template matching serveur)
- visual.rs : resolve via POST /replay/resolve_target
- executor.rs : resolve avant chaque clic si visual_mode=true
- Fallback blind si matching échoue
- Binaire toujours 1.8 MB (pas de nouvelle dépendance)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 22:29:26 +01:00
Dom
757432ee19 feat: agent Rust Phase 1 — POC headless fonctionnel
1527 lignes Rust, compile sans warnings, testé sur Linux.
- Capture d'écran (xcap) + JPEG base64 + hash dedup
- Heartbeat toutes les 5s vers streaming server
- Poll replay + exécution actions (clic, frappe, combos)
- Serveur HTTP port 5006 (capture, health, file-action)
- Compatible avec le streaming server Python existant

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 20:22:04 +01:00
Dom
792cc2aa9a docs: plan de migration agent Windows Python → Rust
Étude de faisabilité complète : 100% faisable, 0 bloqueur.
Crates identifiées pour les 8 fonctionnalités clés.
Migration en 5 phases sur 6-10 semaines.
Gains : exe unique 10MB, démarrage 200ms, RAM 30MB.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 19:35:41 +01:00
Dom
f340eab628 feat: conformité AI Act — divulgation IA, consentement, rétention, arrêt urgence
- 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)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 16:57:43 +01:00
Dom
353c2a347e feat: floutage auto champs sensibles + fix routing actions fichiers
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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 16:24:01 +01:00
Dom
40e5fba86c feat: outils gestion fichiers dans le VWB (📁 Fichiers)
- 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 16:05:36 +01:00
Dom
97d708c6f5 fix: replay visuel — fallback coordonnées bbox si template matching échoue
- Le proxy injecte x_pct/y_pct depuis le centre du bbox de l'ancre
- Si le visual resolve timeout → clic aux coordonnées bbox (pas à 0,0)
- Lookup replay_states par machine_id (premier replay fonctionne)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 12:42:30 +01:00
Dom
58e8bbafff fix: replay routing — lookup machine_id dans replay_states + auto-inject machine_id
- /replay/next cherche dans replay_states par machine_id (pas seulement machine_replay_target)
- execute-windows auto-détecte la machine Windows connectée
- resolve_target utilise ThreadPool par défaut (pas le GPU executor saturé)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 12:05:42 +01:00
Dom
81d2d016ff fix: replay Windows réparé — machine_replay_target restauré
Le fix sécurité avait supprimé _machine_replay_target qui est nécessaire
pour router les actions vers la bonne session agent.
Session_id vide dans le frontend = auto-détection serveur.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 11:30:04 +01:00
Dom
d4871249ea feat: capture Windows temps réel via mini serveur HTTP (port 5006)
- 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 11:20:57 +01:00
Dom
ae65be2555 chore: ajouter agent_v0/ au tracking git (était un repo embarqué)
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)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 11:12:23 +01:00
Dom
af83552923 fix: corrections critiques sécurité et robustesse
Sécurité :
- CORS restreint aux origines connues (plus de *)
- Clés Flask sécurisées (secrets.token_hex)
- .env.local vérifié non commité

Robustesse :
- Queues replay bornées (max 500 actions, cleanup TTL 1h)
- Vol cross-session supprimé dans /replay/next
- Backoff exponentiel polling agent (1s → 30s max)
- Nettoyage sessions mémoire TTL 24h
- Fix fuite file descriptors upload images
- Fix exceptions silencieuses compression images

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 10:59:00 +01:00
Dom
5a07e0dee5 feat: Léa répond via LLM — réponses naturelles au lieu de templates
- _generate_lea_response() appelle Ollama qwen3:8b avec persona Léa
- Fallback templates si LLM indisponible
- Intent parser conservé pour la détection d'actions
- think=false pour éviter les réponses vides qwen3

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 00:55:06 +01:00
Dom
5d7ef46c93 fix: small talk élargi — coca, bière, fatigue, météo ne lancent plus de tâches
- Pattern élargi : boissons, nourriture, météo, fatigue, émotions
- Catégorie "mood" avec réponses empathiques
- "un coca" → humor au lieu de lancer un workflow
- "il fait chaud" → mood au lieu d'execute

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 00:39:25 +01:00
Dom
8d6b49277f feat: Léa personnalité humaine + fichiers + fix doublon menu
- Small talk : café, merci, ça va, qui es-tu → réponses chaleureuses
- Bouton 📎 dans le chat pour envoyer des fichiers
- Polices 13-15pt, fenêtre 600x800
- Fix doublon "Discuter avec Léa" dans le systray
- IntentType.SMALL_TALK avec 7 catégories

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-18 00:01:04 +01:00
Dom
32c6808afb feat: Léa humanisée — plus de jargon technique, ton chaleureux
- "Workflow" → "tâche" partout
- Vouvoiement, ton de collègue bienveillante
- Noms de tâches lisibles (Bloc-notes — Écriture et sauvegarde)
- Notifications féminisées (Connectée, prête)
- Boutons : Apprenez-moi, Lancer, Données, Arrêter, Aide
- Intent parser enrichi (langage naturel humain)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 23:36:28 +01:00
Dom
4e217e30dd feat: capture Windows auto-détection OS, chat Léa agrandi, UX améliorée
- Capture auto : détecte OS navigateur → capture Windows ou Linux
- Timer capture utilise aussi la smart capture
- Heartbeat background permanent (même sans session)
- Tri screenshots par date (plus de vieilles captures)
- Chat Léa : 450x650, polices 11pt, redimensionnable, meilleur contraste
- Bouton Exécuter : "Linux" + "Windows" avec feedback visuel
- Délai 5s avant replay Windows (temps de réduire le navigateur)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 23:03:53 +01:00
Dom
8175b39eba feat: multi-machine + chat Léa Edge mode app
Multi-machine :
- machine_id auto (hostname_os), configurable via RPA_MACHINE_ID
- Sessions/workflows isolés par machine (dossiers séparés)
- Replay ciblé par machine (pas de fuite cross-machine)
- Endpoint GET /machines pour lister les machines connectées
- Léa affiche la machine source des workflows

Chat Léa systray :
- Edge en mode app (--app=URL) — fenêtre native sans barre d'adresse
- Toggle via menu systray "Discuter avec Léa"
- Fallback navigateur si Edge absent

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 20:02:45 +01:00
Dom
371db69543 feat: replay visuel Windows opérationnel — template matching + VWB complet
- Bouton "Windows" dans VWB pour exécuter sur le PC distant
- Template matching OpenCV multi-scale pour localiser les ancres visuelles
- Proxy VWB→streaming server avec chargement ancre (thumb, pas full)
- Fix executor Windows : mss lazy, result reporting, debug prints
- Fix poll replay permanent (sans session active)
- Mapping types VWB→executor (click_anchor→click, type_text→type)
- CORS streaming server, capture Windows dans VWB
- Dédup heartbeats côté client (hash perceptuel)
- Mode cloud VLM configurable via RPA_VLM_MODEL
- Fix resolve_target : pas de ScreenAnalyzer fallback (trop lent)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 18:56:44 +01:00
Dom
dd149c1cbb feat: VWB panneau droit réorganisé en 3 onglets + galerie bibliothèque
- 3 onglets : Propriétés / Capture / Données
- Panneau extensible 320px → 480px au clic
- Galerie bibliothèque plein écran
- Fix port détection UI : 5001 → 5002
- Boutons aide (?) et supprimer (×) toujours visibles sur les nœuds

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2026-03-17 09:47:03 +01:00
Dom
3bd23d6135 fix: ajouter RawSession.from_dict() pour le StreamProcessor
Le GraphBuilder ne pouvait pas construire le graphe car from_dict
n'existait pas (seulement from_json). Alias avec valeurs par défaut
pour les sessions streaming.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 09:06:42 +01:00
Dom
1e18194e31 feat: VWB — aide outil (?), croix suppression, plein écran, zones détection
- Bouton ? sur chaque nœud : tooltip avec description + paramètres typés
- Croix rouge visible (fix overflow React Flow)
- Sélection plein écran avec détection auto des éléments UI
- Zones détectées affichées sur l'aperçu de capture
- 32 actions documentées en français avec paramètres typés
- Pruning candidats VLM : max 80 avant classification (3x plus rapide)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 08:13:46 +01:00
Dom
fb648e730f chore: consolider venvs — .venv unique avec requirements.txt complet
- Tous les paquets (Flask, torch, docTR, CLIP, openpyxl, etc.) dans .venv
- requirements.txt généré (168 paquets)
- venv_v3 obsolète (les services se relanceront sur .venv via svc.sh)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 07:52:25 +01:00
Dom
edd1c2efdb fix: classification VLM robuste — skip petits crops, retry, extraction JSON
- Skip crops < 40px (deviner type par forme, confidence 0.3)
- Retry 1 fois si réponse VLM vide
- Extraction JSON robuste : cherche {…} dans le texte, fixe single quotes
- Élimine ~70% des appels VLM inutiles sur les petits éléments

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 07:25:00 +01:00
Dom
928b9e1065 feat: import Excel via chat Léa, suppression nœuds VWB, fix temperature 0.1
- Chat Léa : "importe patients.xlsx" → preview → confirmation → table SQLite
  Bouton 📎 pour upload fichier, "montre les tables", "info table X"
- VWB : suppression nœuds via touche Suppr/Backspace + bouton croix rouge
- Fix : toutes les températures VLM à 0.1 (qwen3-vl bloque à 0.0)
- Fix : capture VWB avec DISPLAY=:1

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-17 07:18:51 +01:00
Dom
97cb2957d5 feat: upload Excel via explorateur de fichier dans le VWB
- Bouton "Parcourir..." ouvre l'explorateur natif du navigateur
- Upload vers /api/v3/upload-excel, sauvegarde dans data/uploads/
- Nom de table auto-suggéré depuis le nom du fichier

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 23:17:05 +01:00
Dom
9da804bb6e feat: import Excel → SQLite + boucle données → UI dans le VWB
- ExcelImporter : import .xlsx → SQLite auto (détection types, batch insert)
- DBIterator : lecture ligne par ligne avec filtre/tri/limite
- VWB actions : "Importer Excel" + "Pour chaque ligne" dans la palette
- DAG executor : pré-exécution import, boucle foreach avec injection
  ${current_row.colonne} dans les étapes dépendantes
- 36 tests unitaires Excel/DB (tous passent)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 23:10:51 +01:00
Dom
5e3865d328 feat: DAG executor async + intégration IA/LLM dans le VWB
- DAGExecutor : exécution workflow par graphe de dépendances,
  étapes LLM parallèles, UI séquentielles, injection ${step.result}
- LLMActionHandler : analyze_text, translate, extract_data, generate_text
  via Ollama /api/chat (qwen3-vl:8b, temperature 0.1)
- VWB palette : catégorie "IA / LLM" avec 4 actions draggables
- VWB propriétés : éditeurs pour chaque action LLM (modèle, prompt, langue)
- VWB endpoint : POST /api/v3/workflow/<id>/execute-dag
- 37 tests unitaires DAG executor (tous passent)
- Fix log spam cache workflows (info → debug)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 22:58:44 +01:00
Dom
ad15237fe0 feat: smart systray Léa (plyer), preflight GPU, fix tests, support qwen3-vl
- Smart systray (pystray+plyer) remplace PyQt5 : notifications toast,
  menu dynamique avec workflows, chat "Que dois-je faire ?", icône colorée
- Preflight GPU : check_machine_ready() + @pytest.mark.gpu dans conftest
- Correction 63 tests cassés → 0 failed (1200 passed)
- Tests VWB obsolètes déplacés vers _a_trier/
- Support qwen3-vl:8b sur GPU (remplace qwen2.5vl:3b)
  - fix images < 32x32 (Ollama panic)
  - fix force_json=False (qwen3-vl incompatible)
  - fix temperature 0.1 (0.0 bloque avec images)
- Fix captor Windows : Key.esc, _get_key_name()
- Fix LeaServerClient : check_connection, list_workflows format
- deploy_windows.py : packaging propre client Windows
- VWB : edges visibles (#607d8b) + fitView automatique

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 22:25:12 +01:00
Dom
cf495dd82f feat: chat unifié, GestureCatalog, Copilot, Léa UI, extraction données, vérification replay
Refonte majeure du système Agent Chat et ajout de nombreux modules :

- Chat unifié : suppression du dual Workflows/Agent Libre, tout passe par /api/chat
  avec résolution en 3 niveaux (workflow → geste → "montre-moi")
- GestureCatalog : 38 raccourcis clavier universels Windows avec matching sémantique,
  substitution automatique dans les replays, et endpoint /api/gestures
- Mode Copilot : exécution pas-à-pas des workflows avec validation humaine via WebSocket
  (approve/skip/abort) avant chaque action
- Léa UI (agent_v0/lea_ui/) : interface PyQt5 pour Windows avec overlay transparent
  pour feedback visuel pendant le replay
- Data Extraction (core/extraction/) : moteur d'extraction visuelle de données
  (OCR + VLM → SQLite), avec schémas YAML et export CSV/Excel
- ReplayVerifier (agent_v0/server_v1/) : vérification post-action par comparaison
  de screenshots, avec logique de retry (max 3)
- IntentParser durci : meilleur fallback regex, type GREETING, patterns améliorés
- Dashboard : nouvelles pages gestures, streaming, extractions
- Tests : 63 tests GestureCatalog, 47 tests extraction, corrections tests existants
- Dépréciation : /api/agent/plan et /api/agent/execute retournent HTTP 410,
  suppression du code hardcodé _plan_to_replay_actions

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-15 10:02:09 +01:00
Dom
74a1cb4e03 feat(agent-libre): exécuter les plans LLM sur le PC cible via streaming server
Le mode "Agent Libre" envoyait les actions localement (Linux) au lieu
du PC Windows. Maintenant les plans LLM sont convertis en actions
normalisées et envoyés au streaming server via POST /replay/raw.
L'Agent V1 les exécute sur la bonne machine.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-15 08:41:53 +01:00
Dom
463f1dd95e fix(dashboard): corriger les routes mortes, parsing API et liens cassés
Audit et corrections du Web Dashboard (port 5001) :

- Désactiver le bouton "Restaurer" (rollback) car la route /api/version/rollback
  n'est pas implémentée côté serveur
- Corriger le parsing de /api/version : les données sont dans version.version (dict),
  pas directement dans version (string)
- Corriger le parsing de /api/version/system-info : données imbriquées dans
  system_info.system, pas directement à la racine
- Corriger le parsing de /api/backup/stats : utiliser stats.*.file_count au lieu
  de categories.*.count qui n'existe pas
- Corriger le fallback correction packs pour utiliser le bon format de stats
- Corriger le parsing de faiss.total_vectors dans l'onglet Apprentissage
- Remplacer les données simulées dans loadActionTypeStats() par un placeholder honnête
- Corriger le HTML invalide (double attribut style sur configTestResults)
- Rendre switchTab() plus robuste avec event.target.closest('.tab')
- Réduire le polling services de 5s à 15s pour limiter la charge
- Mettre à jour SERVICES_CONFIG (ports corrects, .venv/ au lieu de venv_v3/)
- Ajouter le proxy streaming et 4 services manquants dans la config
- Ajouter 19 tests unitaires pour les routes du dashboard

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 22:05:11 +01:00
Dom
8f31ba95d3 feat: extraction expressions math + workflow calculatrice paramétrable
- IntentParser: ajout pattern "expression" pour capturer 5+2, 100*3, etc.
- demo_calculator.json: text "${expression}=" avec default "2+2"
  → l'utilisateur peut dire "calcule 5+2" et le paramètre est injecté

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 18:39:56 +01:00
Dom
7df01f2642 fix(agent-chat): ne plus fallback local quand streaming server refuse
- Distinguer serveur injoignable (fallback local OK) vs serveur UP mais
  refus (pas de session Agent V1, workflow inconnu) → message d'erreur
  explicite au lieu d'ouvrir un navigateur sur Linux
- _try_streaming_server_replay retourne {"error": ...} au lieu de None
  quand le serveur répond avec un code d'erreur HTTP

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 18:20:07 +01:00
Dom
599dd02399 fix(agent-chat): suivi replay distant + timeout 15s
- Session ID vide pour auto-détection de la session Agent V1 active
- Timeout augmenté de 5s à 15s pour la requête replay
- Ajout _poll_replay_progress : suit la progression réelle du replay
  (polling /replay/{id} toutes les 2s, max 120s) au lieu de marquer
  faussement "terminé avec succès" immédiatement

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 17:43:49 +01:00
Dom
766c57e126 fix(agent-chat): execution_status.running manquant en mode local
Le fallback d'exécution locale ne mettait pas execution_status["running"]
à True, ce qui causait l'arrêt immédiat de la boucle d'exécution avec
"Exécution annulée par l'utilisateur" dès la première étape.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 17:31:36 +01:00
Dom
79c19c5e9d fix(agent-chat): ajouter handler QUERY pour les infos workflow
Le chat listait les workflows mais répondait "Je n'ai pas d'information"
quand l'utilisateur demandait des détails. Le handler QUERY utilise
maintenant SemanticMatcher.find_workflow() + get_workflow_help() pour
retourner description, tags et paramètres supportés.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 16:37:24 +01:00
Dom
148321dffd feat: WorkflowRunner, matching sémantique et replay distant (P0-4, P0-6, P0-7)
P0-4: WorkflowRunner — orchestrateur de replay intelligent
- Boucle capture → match FAISS → résolution sémantique → exécution
- Mode dry_run, substitution de variables, anti-boucle (max 200 steps)
- Découplé de pyautogui via executor_callback

P0-6: Unification des répertoires workflows
- SemanticMatcher scanne data/workflows/ + data/training/workflows/
- Auto-reload sur changement de répertoire (60s)

P0-7: Matching sémantique via Ollama
- Pré-filtrage Jaccard + re-ranking LLM (qwen2.5:7b)
- Score final : 40% Jaccard + 60% LLM, fallback si Ollama indisponible

Agent Chat: exécution distante via streaming server
- POST http://localhost:5005/api/v1/traces/stream/replay
- Fallback sur exécution locale si serveur indisponible

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 11:23:33 +01:00
Dom
de779af5a1 chore: nettoyage des fichiers legacy via .gitignore
Suppression de 472 fichiers temporaires, scripts de test one-shot,
fichiers de status/progress, et documentation auto-générée qui
n'auraient jamais dû être commités.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 11:22:10 +01:00
Dom
c2feca29c4 chore: add .gitignore 2026-03-05 00:37:31 +01:00
Dom
773ee78949 feat(vwb): Remplacer EasyOCR par docTR (Mindee) pour l'OCR
docTR est plus performant et mieux maintenu. Crée un service OCR
partagé (singleton paresseux) utilisé par verify_text_content et
extraire_tableau, avec les mêmes signatures et fallbacks.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-02-18 22:19:44 +01:00
Dom
786e640de9 Merge dev/ia-tools-improvement: audit phases 1-4 + outils IA
- refactor(audit): suppression code mort, config centralisée, thread-safety, logging
- feat(vwb): outils IA améliorés, validation workflow, suppression fallback statique
- feat(vwb-frontend): sélecteur modèle IA, validation, variables
- fix(vwb): suppression debug /tmp, correction import UIElement
2026-02-17 11:05:23 +01:00
844 changed files with 77898 additions and 111964 deletions

109
.gitignore vendored
View File

@@ -1,70 +1,77 @@
# Python
# === Python ===
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
venv*/
env/
.venv/
*.pyo
*.egg-info/
*.egg
dist/
build/
*.whl
# Data
data/
instance/
# === Virtual environments ===
.venv/
venv/
venv_*/
env/
# === ML Models & Data ===
*.pt
*.pth
*.onnx
*.bin
*.safetensors
*.h5
*.hdf5
*.pkl
*.pickle
*.npy
*.npz
*.faiss
*.db
models/
*.tar.gz
*.zip
# IDE
.vscode/
# === Documents & Media ===
*.pdf
*.docx
*.xlsx
*.csv
*.png
*.jpg
*.jpeg
*.gif
*.mp3
*.wav
*.mp4
# === IDE ===
.idea/
.vscode/
*.swp
*.swo
*~
# Tests
.pytest_cache/
.hypothesis/
.coverage
htmlcov/
.tox/
# Logs
logs/
*.log
# Environment
.env
.env.local
.env.*.local
# Temporary
*.tmp
*.bak
*.zip
.~lock.*
*.pid
# OS
# === OS ===
.DS_Store
Thumbs.db
.~lock.*
# Project specific
.snapshots/
.kiro/
.mcp.json
archives/
backups*/
frontend_broken*/
# === Secrets ===
.env
.env.*
*.env
credentials.json
token.pickle
# Node
node_modules/
# === Logs & Cache ===
*.log
logs/
.pytest_cache/
.mypy_cache/
.ruff_cache/
htmlcov/
.coverage
# Models (large files)
models/*.pt
models/*.pth
models/*.onnx
*.safetensors
# === Backups ===
*_backup_*
backups/

View File

@@ -1,271 +0,0 @@
# Agent Upload Real Functionality Test - Complete Implementation
**Date**: January 6, 2026
**Status**: ✅ COMPLETE
## 🎯 Objective
Transform the `test_agent_uploader_direct.py` test from a basic simulation to a comprehensive real functionality test that validates the complete agent upload flow without mocks or simulations.
## ✅ Improvements Implemented
### 1. **Realistic Session Data Creation**
**Before**: Used dummy binary PNG data and minimal session structure
```python
# Old approach - dummy data
png_data = b'\x89PNG\r\n\x1a\n...' # Hard-coded binary
```
**After**: Creates authentic session data using real system information
```python
# New approach - real data
def create_realistic_session():
# Real platform detection
hostname = socket.gethostname()
platform_name = platform.system().lower()
# Real screenshot creation with PIL
img = Image.new('RGB', (800, 600), color='white')
draw = ImageDraw.Draw(img)
# Add realistic UI elements...
```
**Benefits**:
- ✅ Uses actual system information (hostname, platform, Python version)
- ✅ Creates real PNG screenshots with simulated UI elements
- ✅ Includes proper event timing and realistic user interactions
- ✅ Tests with authentic file sizes and data structures
### 2. **Server Integration Validation**
**Before**: Only tested upload success/failure
```python
success = upload_session_zip(str(zip_path), session_id)
```
**After**: Comprehensive server-side validation
```python
def validate_server_response(session_id: str, original_session_data: dict):
# Check server status
# Validate session was stored correctly
# Verify data integrity
# Confirm processing pipeline triggered
```
**Benefits**:
- ✅ Validates server receives and processes data correctly
- ✅ Checks data integrity end-to-end
- ✅ Verifies session appears in server's session list
- ✅ Confirms event and screenshot counts match
### 3. **Real Component Integration**
**Before**: Limited to agent uploader only
**After**: Tests complete system integration
```python
def test_agent_uploader_integration():
# 1. Check server availability
# 2. Create realistic session
# 3. Test agent uploader
# 4. Validate server processing
# 5. Check data model compatibility
```
**Benefits**:
- ✅ Tests real server API endpoints
- ✅ Validates complete upload → processing → storage flow
- ✅ Checks compatibility with core RPA Vision V3 models
- ✅ Tests retry logic and error handling
### 4. **Data Model Compatibility Testing**
**New Feature**: Validates compatibility with core models
```python
def test_data_model_compatibility():
# Import core RawSession model
from core.models.raw_session import RawSession
# Validate test data can be loaded by real models
raw_session = RawSession.from_dict(session_dict)
```
**Benefits**:
- ✅ Ensures test data matches production data structures
- ✅ Validates schema compatibility
- ✅ Tests integration with core RPA Vision V3 components
### 5. **Comprehensive Error Handling**
**Before**: Basic try/catch with minimal feedback
**After**: Detailed error reporting and diagnostics
```python
def check_server_availability():
# Test server connectivity
# Provide helpful error messages
# Suggest solutions for common issues
```
**Benefits**:
- ✅ Clear error messages with actionable solutions
- ✅ Server availability checking before tests
- ✅ Detailed validation feedback
- ✅ Proper cleanup in all scenarios
## 📊 Test Coverage Improvements
### Before
- ✅ Basic upload functionality
- ❌ No server validation
- ❌ Dummy test data
- ❌ No integration testing
- ❌ Limited error scenarios
### After
- ✅ Complete upload flow testing
- ✅ Server-side processing validation
- ✅ Realistic session data creation
- ✅ End-to-end integration testing
- ✅ Data model compatibility
- ✅ Retry logic testing
- ✅ Comprehensive error handling
- ✅ Server availability checking
- ✅ Data integrity validation
## 🔧 Real Components Tested
### Agent V0 Components
-`uploader.py` - Real upload logic with retry
- ✅ Session data structure creation
- ✅ ZIP file creation and compression
- ✅ Authentication handling (disabled mode)
- ✅ Environment variable configuration
### Server Components
-`api_upload.py` - Upload endpoint
- ✅ Session storage and validation
- ✅ Processing pipeline integration
- ✅ Data integrity checks
- ✅ Status and session listing endpoints
### Core Models
-`RawSession` data model compatibility
- ✅ Schema version validation
- ✅ Event and screenshot structure
- ✅ Metadata handling
## 🚀 Usage Instructions
### Prerequisites
1. Start the server:
```bash
python server/api_upload.py
```
2. Ensure environment is set up:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### Running the Test
```bash
python test_agent_uploader_direct.py
```
### Expected Output
```
🤖 Real Functionality Test: Agent V0 Uploader Integration
============================================================
Testing complete upload flow with real components:
• Real agent uploader with retry logic
• Real server API with processing pipeline
• Real file system operations
• Real session data structures
• End-to-end data integrity validation
============================================================
✅ Server is running: online
📝 Creating realistic test session...
✅ Session created: sess_20260106T143022_realtest
ZIP path: /tmp/tmp_xyz/sess_20260106T143022_realtest.zip
ZIP size: 15,234 bytes
Events: 4
Screenshots: 3
Auth disabled: true
Server URL: http://127.0.0.1:8000/api/traces/upload
📤 Testing agent uploader...
✅ Upload completed in 0.85 seconds
🔍 Validating server-side processing...
✅ Session found in server: sess_20260106T143022_realtest
✅ Events count matches: 4
✅ Screenshots count matches: 3
✅ User ID matches: real_test_user
✅ Server-side validation passed!
🔍 Testing data model compatibility...
✅ RawSession created successfully
Session ID: sess_20260106T143022_realtest
Events: 4
Screenshots: 3
Schema version: rawsession_v1
============================================================
🎉 ALL TESTS PASSED!
✅ Agent uploader integration works correctly
✅ Server processes uploads properly
✅ Data integrity is maintained end-to-end
✅ Data models are compatible
The agent can now upload sessions and the server
can process them through the complete pipeline.
============================================================
```
## 🎯 Key Achievements
### Real Functionality Testing
-**No Mocks**: Uses actual agent and server components
-**Real Data**: Creates authentic session data with proper structure
-**Integration**: Tests complete upload → processing → storage flow
-**Validation**: Verifies data integrity end-to-end
### Production Readiness
-**Error Handling**: Comprehensive error scenarios and recovery
-**Performance**: Measures upload times and validates efficiency
-**Compatibility**: Ensures compatibility with core RPA Vision V3 models
-**Reliability**: Tests retry logic and failure scenarios
### Developer Experience
-**Clear Output**: Detailed progress and validation feedback
-**Actionable Errors**: Helpful error messages with solutions
-**Easy Setup**: Simple prerequisites and execution
-**Comprehensive**: Single test covers entire upload flow
## 📈 Impact
This improved test provides:
1. **Confidence**: Validates the complete agent upload system works correctly
2. **Quality**: Ensures data integrity throughout the entire pipeline
3. **Reliability**: Tests error handling and retry mechanisms
4. **Integration**: Validates compatibility between agent and server components
5. **Maintainability**: Real functionality tests catch regressions early
## 🔄 Future Enhancements
Potential improvements for even more comprehensive testing:
1. **Authentication Testing**: Test with real tokens when auth is enabled
2. **Encryption Testing**: Test with encrypted session files
3. **Load Testing**: Test with multiple concurrent uploads
4. **Network Failure Simulation**: Test retry logic with simulated failures
5. **Processing Pipeline Validation**: Verify embeddings and workflow creation
---
**Result**: The agent upload system now has comprehensive real functionality testing that validates the complete flow from agent session creation through server processing and storage, ensuring production readiness and data integrity.

View File

@@ -1,71 +0,0 @@
# Agent V0 Authentication & Encryption Issue - RESOLVED
## Problem Summary
The Agent V0 was experiencing authentication and encryption issues when uploading sessions to the server:
1. **Initial Issue**: HTTP 401 "unauthorized" errors
2. **Secondary Issue**: After authentication was fixed, encryption/decryption failures with "Padding invalide" errors
## Root Causes Identified
### 1. Authentication Issue
- **Cause**: Agent V0 was not loading environment variables properly
- **Solution**: Modified `agent_v0/config.py` to auto-load `.env.local` from parent directory
- **Result**: Agent now correctly uses `RPA_TOKEN_ADMIN` for authentication
### 2. Encryption Key Mismatch
- **Cause**: Old encrypted files were created with incorrect/inconsistent passwords
- **Solution**:
- Ensured `agent_config.json` has correct `encryption_password` matching `.env.local`
- Moved corrupted old `.enc` files to backup directory
- Verified encryption/decryption cycle works with fresh files
## Files Modified
### Configuration Files
- **`.env.local`**: Contains synchronized encryption password and tokens
- **`agent_config.json`**: Updated with correct encryption password
- **`agent_v0/config.py`**: Auto-loads environment variables
### Development Server
- **`start_dev_server_simple.py`**: Development server on port 8001
- **`stop_dev_server.py`**: Clean shutdown script
## Testing Results
### Authentication Test
```bash
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $RPA_TOKEN_ADMIN" http://127.0.0.1:8001/api/traces/status
# Result: {"status":"online","encryption_enabled":true}
```
### Encryption/Decryption Test
- Fresh session creation: Success
- Encryption with correct password: Success
- Decryption verification: Success
- ZIP file validation: Success
### Complete Upload Flow Test
```bash
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $RPA_TOKEN_ADMIN" \
-F "file=@agent_v0/sessions/sess_20260105T195912_49cd3470.enc" \
-F "session_id=sess_20260105T195912_49cd3470" \
http://127.0.0.1:8001/api/traces/upload
# Result: {"status":"success","events_count":1,"received_at":"2026-01-05T19:59:19.305371"}
```
## Current Status: RESOLVED
- **Authentication**: Working correctly with Bearer token
- **Encryption**: Working correctly with synchronized passwords
- **Upload Flow**: Complete end-to-end success
- **Server Processing**: Successfully decrypts and processes sessions
## Next Steps
1. **Clean up old corrupted files**: Old `.enc` files moved to `agent_v0/sessions/backup_corrupted/`
2. **Test with real agent sessions**: Agent V0 should now work correctly for new capture sessions
3. **Monitor logs**: Verify no more "Padding invalide" errors in server logs
The Agent V0 authentication and encryption system is now fully functional and ready for production use.

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@@ -1,254 +0,0 @@
# Analyse du Projet RPA Vision V3 - 09 Janvier 2026
## Score Global : 8.3/10
| Aspect | Score |
|--------|-------|
| Architecture | 9/10 |
| Organisation Code | 8/10 |
| Tests | 8/10 |
| Config Management | 9/10 |
| Error Handling | 9/10 |
| Propreté du Repo | 5/10 |
---
## Métriques
- **Lignes de code (core)** : 55,914
- **Modules core** : 27
- **Tests** : 118 fichiers
- **Documentation** : 251 fichiers MD à la racine
---
## Points Forts
1. **Architecture 5 couches** bien implémentée :
- Couche 0: RawSession (événements bruts)
- Couche 1: ScreenState (abstraction)
- Couche 2: UIElement (détection sémantique)
- Couche 3: StateEmbedding (fusion multi-modale)
- Couche 4: WorkflowGraph (exécution)
2. **Modules core solides** :
- execution/ (10k lignes) - Actions, recovery, circuit breaker
- analytics/ (5.2k) - Métriques, rapports
- embedding/ (2.9k) - CLIP, FAISS, fusion
- detection/ (2.5k) - UI detection hybride
3. **Gestion d'erreurs robuste** :
- 983 instances try/except/finally
- ErrorHandler centralisé
- Recovery strategies
- Circuit breaker pattern
4. **Configuration centralisée** (`core/config.py` - 652 lignes)
5. **Pas d'imports cassés ni cycles de dépendances**
---
## Problèmes Identifiés
### Critiques (à nettoyer)
| Problème | Fichiers | Action |
|----------|----------|--------|
| Tests à la racine | 84 fichiers `test_*.py`, `demo_*.py` | Déplacer vers `tests/` |
| Documentation racine | 251 fichiers `.md` | Archiver dans `docs/archive/` |
| Fichiers pip corrompus | `=0.0.9`, `=0.15.0`, etc. | Supprimer |
| Archives ZIP | 6 fichiers | Supprimer ou archiver |
| Backups | `*.backup_*`, `*.bak` | Supprimer |
| Logs volumineux | 181 MB | Implémenter rotation |
### Majeurs (refactoring)
| Fichier | Lignes | Recommandation |
|---------|--------|----------------|
| `web_dashboard/app.py` | 39,500 | Découper en modules (routes/, handlers/, services/) |
| `core/execution/target_resolver.py` | 3,495 | Pattern Strategy (8 resolvers séparés) |
| `server/api_upload_dev_*.py` | 16k x2 | Supprimer duplication |
### Mineurs
- Fichiers vides : `agent_v0/workflow_browser.py`, `workflow_locator.py`
- 34 TODOs/FIXMEs dans core/
- Pas de CI/CD pipeline
---
## Recommandations par Priorité
### 1. Court Terme (Nettoyage)
```bash
# Fichiers à supprimer
rm -f =0.0.9 =0.15.0 =0.9.54 =1.24.0 =1.3.0 =1.7.4 =10.0.0 =2.0.0 =2.20.0 =2.31.0 =4.0.0 =4.30.0 =4.8.0 =5.15.0 =7.0.0 =9.0.0
rm -f .deps_installed
rm -f *.backup_*
rm -f *.bak
# Archives à déplacer
mkdir -p archives/
mv *.zip archives/
mv capture_element_cible_vwb_*/ archives/
mv rpa_vision_v3_code_docs_*/ archives/
# Documentation à organiser
mkdir -p docs/archive/sessions/
mkdir -p docs/archive/phases/
mkdir -p docs/archive/fiches/
mv SESSION_*.md docs/archive/sessions/
mv PHASE*.md docs/archive/phases/
mv FICHE_*.md docs/archive/fiches/
mv TASK_*.md docs/archive/
# Tests à déplacer
mkdir -p tests/legacy/
mv test_*.py tests/legacy/
mv demo_*.py tests/legacy/
mv fix_*.py scripts/fixes/
mv debug_*.py scripts/debug/
mv diagnostic_*.py scripts/diagnostic/
```
### 2. Moyen Terme (Refactoring)
#### Découper web_dashboard/app.py
```
web_dashboard/
├── app.py (bootstrap, 200 lignes max)
├── routes/
│ ├── __init__.py
│ ├── sessions.py
│ ├── workflows.py
│ ├── metrics.py
│ └── system.py
├── handlers/
│ ├── execution_handler.py
│ └── analytics_handler.py
├── services/
│ ├── storage_service.py
│ └── processing_service.py
└── websocket/
└── realtime.py
```
#### Découper target_resolver.py
```
core/execution/resolvers/
├── __init__.py
├── base_resolver.py
├── by_role_resolver.py
├── by_text_resolver.py
├── by_position_resolver.py
├── by_embedding_resolver.py
├── by_hierarchy_resolver.py
├── by_context_resolver.py
├── by_spatial_resolver.py
└── composite_resolver.py
```
### 3. Long Terme
- Ajouter CI/CD (.github/workflows/)
- Pre-commit hooks (black, isort, flake8, mypy)
- Log rotation (RotatingFileHandler)
- Migration vers Poetry/pipenv
- Documentation API (Swagger/OpenAPI)
---
## Modules Principaux
### Core (55.9k lignes)
| Module | Lignes | Rôle |
|--------|--------|------|
| execution/ | 10,000 | Exécution actions, recovery |
| analytics/ | 5,200 | Métriques, rapports |
| visual/ | 4,500 | Gestion targets visuels |
| workflow/ | 3,900 | Composition workflows |
| models/ | 3,200 | Structures données |
| embedding/ | 2,900 | FAISS, CLIP, fusion |
| security/ | 2,700 | Tokens, validation |
| detection/ | 2,500 | Détection UI |
| evaluation/ | 2,200 | Simulation, replay |
| healing/ | 2,200 | Auto-healing |
| learning/ | 2,100 | Apprentissage persistant |
| system/ | 2,100 | Circuit breaker, GPU |
| training/ | 1,900 | Pipeline entraînement |
| monitoring/ | 1,700 | Logging, métriques |
### Server (2.9k lignes)
- `api_core.py` - REST endpoints
- `api_upload.py` - Upload files
- `processing_pipeline.py` - Pipeline traitement
- `worker_daemon.py` - Worker background
### Agent V0 (6.6k lignes)
- `tray_ui.py` - Interface systray
- `enhanced_event_captor.py` - Event capturing
- `uploader.py` - Upload au serveur
- `storage_encrypted.py` - Chiffrement
### Web Dashboard
- `app.py` - 39.5k lignes (à découper)
- Port 5001
- WebSocket temps réel
---
## Dépendances Clés
```
core/config.py (central)
├── core/models
├── core/capture
├── core/detection
├── core/embedding
└── core/execution
├── core/graph
├── core/learning
├── core/healing
├── core/analytics
└── server/api_core
└── web_dashboard/app.py
```
---
## Services Systemd
| Service | Port | Status |
|---------|------|--------|
| rpa-vision-v3-api | 8000 | enabled |
| rpa-vision-v3-dashboard | 5001 | enabled |
| rpa-vision-v3-worker | - | enabled |
---
## Prochaines Actions
1. [ ] Nettoyer fichiers racine (pip corrompus, backups)
2. [ ] Organiser documentation (251 MD → docs/archive/)
3. [ ] Déplacer tests legacy (84 fichiers → tests/legacy/)
4. [ ] Implémenter log rotation
5. [ ] Découper web_dashboard/app.py
6. [ ] Refactorer target_resolver.py
7. [ ] Ajouter CI/CD
---
*Généré le 09 janvier 2026*

View File

@@ -1,578 +0,0 @@
# RAPPORT D'AUDIT SÉCURITÉ & LOGS - VWB RPA Vision v3
**Date**: 14 janvier 2026
**Auteur**: Claude (revue automatisée)
**Contexte**: Environnements sensibles (Santé, Défense, Administration)
**Mode**: Revue uniquement - Aucun code modifié
**Statut**: À CORRIGER APRÈS LES DÉMOS
---
## SCORE GLOBAL : 3/10 - NON PRÊT POUR PRODUCTION SENSIBLE
> **Note**: Ce rapport est à traiter APRÈS les démonstrations en cours.
> Les corrections de sécurité peuvent impacter le fonctionnement actuel.
---
## TABLE DES MATIÈRES
1. [Vulnérabilités Critiques](#1-vulnérabilités-critiques)
2. [Problèmes Logs & Traçabilité](#2-problèmes-logs--traçabilité)
3. [Headers Sécurité Manquants](#3-headers-sécurité-manquants)
4. [Endpoints Non Protégés](#4-endpoints-non-protégés)
5. [Conformité Réglementaire](#5-conformité-réglementaire)
6. [Plan de Remédiation](#6-plan-de-remédiation)
7. [Détails Techniques Complets](#7-détails-techniques-complets)
---
## 1. VULNÉRABILITÉS CRITIQUES
### Résumé (6 vulnérabilités critiques)
| # | Vulnérabilité | Fichier | Ligne | Impact |
|---|---------------|---------|-------|--------|
| 1 | Tokens de production hardcodés | `core/security/api_tokens.py` | 93-96 | Compromis total auth |
| 2 | CORS = "*" partout | `backend/app.py` | 34 | CSRF, accès cross-origin |
| 3 | Zéro authentification sur /api/* | `backend/api/workflows.py` | - | Exécution workflows non autorisée |
| 4 | SECRET_KEY par défaut | `backend/app.py` | 24 | Sessions forgées |
| 5 | WebSocket sans auth | `backend/api/websocket_handlers.py` | - | Espionnage temps réel |
| 6 | Path traversal | `backend/services/serialization.py` | 115 | Lecture/écriture fichiers système |
### 1.1 Tokens de Production Hardcodés (CRITIQUE)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/security/api_tokens.py` lignes 93-109
```python
# Temporary fix: Add production tokens directly
prod_admin_token = "73cf0db73f9a5064e79afebba96c85338be65cc2060b9c1d42c3ea5dd7d4e490"
prod_readonly_token = "7eea1de415cc69c02381ce09ff63aeebf3e1d9b476d54aa6730ba9de849e3dc6"
self.admin_tokens.add(prod_admin_token)
self.read_only_tokens.add(prod_readonly_token)
```
**Problème**:
- Tokens de production en dur dans le code source
- Tokens visibles dans les dépôts Git
- Réutilisés pour tous les environnements
- Commentaires "Temporary fix" indiquant du code en attente
**Impact**: Compromis complet de l'authentification en production
**Correction recommandée**:
```python
# Utiliser UNIQUEMENT les variables d'environnement
admin_token = os.getenv("RPA_TOKEN_ADMIN")
readonly_token = os.getenv("RPA_TOKEN_READONLY")
if not admin_token or not readonly_token:
if os.getenv('ENVIRONMENT') == 'production':
raise ValueError("Tokens must be configured via environment variables")
```
### 1.2 CORS Ouvert à Tous (CRITIQUE)
**Fichiers impactés**:
- `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/app.py:34-40`
- `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/app_lightweight.py:512-516`
```python
# SocketIO
socketio = SocketIO(
app,
cors_allowed_origins="*", # VULNÉRABLE
async_mode='threading'
)
# Flask CORS
CORS(app, origins="*", # VULNÉRABLE
methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS"],
allow_headers=["Content-Type", "Authorization", "Accept", "X-Requested-With"],
supports_credentials=False)
```
**Correction recommandée**:
```python
CORS_ORIGINS = os.getenv('CORS_ORIGINS', 'http://localhost:3000').split(',')
socketio = SocketIO(
app,
cors_allowed_origins=CORS_ORIGINS,
async_mode='threading'
)
CORS(app,
origins=CORS_ORIGINS,
methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
allow_headers=["Content-Type", "Authorization"],
supports_credentials=True,
max_age=3600)
```
### 1.3 SECRET_KEY par Défaut (CRITIQUE)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/app.py:24`
```python
app.config['SECRET_KEY'] = os.getenv('SECRET_KEY', 'dev-secret-key-change-in-production')
```
**Correction recommandée**:
```python
secret_key = os.getenv('SECRET_KEY')
if not secret_key or 'change-in-production' in secret_key:
if os.getenv('ENVIRONMENT') == 'production':
raise ValueError("SECRET_KEY must be set to a secure value in production")
secret_key = 'dev-only-key'
app.config['SECRET_KEY'] = secret_key
```
### 1.4 WebSocket Sans Authentification (CRITIQUE)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/api/websocket_handlers.py`
```python
@socketio.on('connect')
def handle_connect():
client_id = request.sid
emit('connected', {...}) # AUCUNE VÉRIFICATION D'AUTH
```
**Correction recommandée**:
```python
@socketio.on('connect')
def handle_connect(auth):
token = auth.get('token') if auth else None
if not token or not validate_token(token):
return False # Refuse la connexion
# ... reste du code
```
### 1.5 Path Traversal (CRITIQUE)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/services/serialization.py:115-118`
```python
def _path(self, workflow_id: str) -> str:
safe_id = "".join(c for c in workflow_id if c.isalnum() or c in ("_", "-")) or workflow_id
return os.path.join(self.root_dir, f"{safe_id}.json")
```
**Problème**: Le fallback `or workflow_id` contourne le filtre si tous les caractères sont supprimés.
**Correction recommandée**:
```python
from pathlib import Path
def _path(self, workflow_id: str) -> str:
# Filtrer strictement
safe_id = "".join(c for c in workflow_id if c.isalnum() or c == "_")
if not safe_id:
safe_id = "default_workflow"
# Vérifier que le chemin reste dans root_dir
file_path = Path(self.root_dir) / f"{safe_id}.json"
resolved = file_path.resolve()
# Sécurité: vérifier qu'on ne sort pas du répertoire
if not str(resolved).startswith(str(Path(self.root_dir).resolve())):
raise ValueError("Invalid workflow ID - path traversal detected")
return str(file_path)
```
### 1.6 Mode Debug Activable en Production (HAUTE)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/backend/app.py:185-193`
```python
socketio.run(
app,
host='0.0.0.0',
port=port,
debug=debug,
use_reloader=debug,
allow_unsafe_werkzeug=True # DANGEREUX EN PRODUCTION
)
```
---
## 2. PROBLÈMES LOGS & TRAÇABILITÉ
### 2.1 Lacunes Identifiées
| Lacune | Sévérité | Conformité impactée |
|--------|----------|---------------------|
| `user_id` toujours `null` dans les logs | CRITIQUE | HIPAA, RGPD, ISO 27001 |
| Pas d'audit trail workflow (qui/quoi/quand) | HAUTE | Tous secteurs |
| Logs corrompus détectés (`logs/0.log`) | MOYENNE | Intégrité données |
| Pas de rotation logs application | HAUTE | Disk full possible |
| Rétention max 100MB (vs 7 ans HIPAA) | CRITIQUE | Santé |
| Stack traces exposées en réponse API | HAUTE | OWASP |
| IPs partiellement masquées (3 octets visibles) | MOYENNE | RGPD |
### 2.2 Structure de Log Actuelle (Insuffisante)
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/security/audit_log.py`
```json
{
"event_type": "api_access",
"timestamp": "2026-01-06T00:59:45.467453Z",
"message": "request_success",
"user_id": null, // TOUJOURS NULL - PROBLÈME
"ip_address": "127.0.0.xxx", // Masquage insuffisant (3 octets visibles)
"endpoint": "/api/traces/status",
"method": "GET",
"success": true
}
```
### 2.3 Structure de Log Requise (HIPAA/RGPD)
```json
{
"event_type": "data_access",
"timestamp": "2026-01-14T10:30:00.123456Z",
"user_id": "admin@example.com", // OBLIGATOIRE
"session_id": "sess_abc123", // Pour corrélation
"correlation_id": "req_999", // Pour traçage distribué
"action": "read_workflow",
"resource_id": "workflow_123",
"resource_type": "workflow",
"ip_address": "192.168.x.x", // 2 octets max visibles
"user_agent": "Mozilla/5.0...",
"data_classification": "SENSITIVE", // Classification données
"duration_ms": 234,
"status": "success",
"changes": { // Pour modifications
"before": {...},
"after": {...}
},
"signature": "hmac_sha256_..." // Immuabilité audit trail
}
```
### 2.4 Logs Corrompus Détectés
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/logs/0.log`
```
2025-12-13 13:41:37,006 - rpa.0 - INFO - vÏÊ « ← CORRUPTION ENCODAGE
2025-12-13 13:41:37,009 - rpa.0 - ERROR - ← MESSAGE VIDE
```
### 2.5 Configuration Rotation Actuelle
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/security/audit_log.py:68-106`
```python
self.log_dir = Path(os.getenv("AUDIT_LOG_DIR", "logs/audit"))
self.max_file_size = int(os.getenv("AUDIT_LOG_MAX_SIZE", "10485760")) # 10MB
self.max_files = int(os.getenv("AUDIT_LOG_MAX_FILES", "10"))
```
**Problèmes**:
- Total max: 100MB (10 fichiers x 10MB)
- Pas de rétention temporelle (HIPAA exige 7 ans)
- Pas de compression des archives
- Logs applicatifs non rotatés
---
## 3. HEADERS SÉCURITÉ MANQUANTS
| Header | État | Risque | Correction |
|--------|------|--------|------------|
| `Strict-Transport-Security` | ABSENT | Downgrade HTTPS | `max-age=31536000; includeSubDomains` |
| `Content-Security-Policy` | ABSENT | XSS | `default-src 'self'` |
| `X-Frame-Options` | ABSENT | Clickjacking | `DENY` |
| `X-Content-Type-Options` | ABSENT | MIME sniffing | `nosniff` |
| `X-XSS-Protection` | ABSENT | XSS legacy | `1; mode=block` |
| `Referrer-Policy` | ABSENT | Fuite referrer | `strict-origin-when-cross-origin` |
**Correction recommandée** (à ajouter dans `app.py`):
```python
@app.after_request
def set_security_headers(response):
response.headers['Strict-Transport-Security'] = 'max-age=31536000; includeSubDomains'
response.headers['Content-Security-Policy'] = "default-src 'self'; script-src 'self' 'unsafe-inline'"
response.headers['X-Content-Type-Options'] = 'nosniff'
response.headers['X-Frame-Options'] = 'DENY'
response.headers['X-XSS-Protection'] = '1; mode=block'
response.headers['Referrer-Policy'] = 'strict-origin-when-cross-origin'
return response
```
---
## 4. ENDPOINTS NON PROTÉGÉS
### 4.1 Backend VWB (`/api/*`)
| Méthode | Endpoint | Risque | Auth requise |
|---------|----------|--------|--------------|
| GET | `/api/workflows/` | Enumération | Oui |
| POST | `/api/workflows/` | Création non autorisée | Oui |
| GET | `/api/workflows/<id>` | Lecture données | Oui |
| PUT | `/api/workflows/<id>` | Modification | Oui |
| DELETE | `/api/workflows/<id>` | Suppression | Oui |
| POST | `/api/screen-capture` | Capture écran | Oui |
### 4.2 Dashboard Web
| Méthode | Endpoint | Risque | Auth requise |
|---------|----------|--------|--------------|
| POST | `/api/workflows/<id>/execute` | **EXÉCUTION SANS AUTH** | CRITIQUE |
| POST | `/api/agent/sessions/<id>/process` | Traitement sessions | Oui |
| GET | `/api/agent/sessions` | Enumération | Oui |
| GET | `/api/logs` | **LOGS SYSTÈME PUBLICS** | CRITIQUE |
| POST | `/api/logs/download` | Téléchargement logs | Oui |
| GET | `/api/system/status` | Info système | Oui |
### 4.3 Endpoints Debug à Supprimer en Production
**Fichier**: `/home/dom/ai/rpa_vision_v3/core/security/fastapi_security.py:61`
```python
DEFAULT_PUBLIC_PATHS = {
"/api/traces/debug-auth", # EXPOSÉ - À RETIRER
"/api/traces/debug-env", # EXPOSÉ - À RETIRER
}
```
---
## 5. CONFORMITÉ RÉGLEMENTAIRE
### 5.1 Matrice de Conformité
| Standard | Exigence | État | Gap |
|----------|----------|------|-----|
| **HIPAA** | Rétention 7 ans | ❌ | Max 100 MB |
| **HIPAA** | User audit trail | ❌ | user_id = null |
| **HIPAA** | Data access logs | ❌ | Non implémenté |
| **RGPD** | Droit à l'oubli | ❌ | Pas de TTL/purge |
| **RGPD** | PII masquage | ❌ | Loggé en clair |
| **RGPD** | Consentement logs | ❌ | Non tracé |
| **SOC 2** | Log retention | ❌ | 100 MB insuffisant |
| **SOC 2** | Integrity verification | ❌ | JSONL non signé |
| **ISO 27001** | Change tracking | ❌ | Pas de before/after |
| **ISO 27001** | Admin actions | ~ | Partiel |
### 5.2 Verdict par Secteur
| Secteur | État | Bloqueurs principaux |
|---------|------|----------------------|
| **Santé (HIPAA)** | ❌ NO-GO | user_id null, rétention insuffisante |
| **Défense** | ❌ NO-GO | Pas de classification, pas de clearance |
| **Administration (RGPD)** | ❌ NO-GO | PII en clair, pas de droit à l'oubli |
| **Entreprise standard** | ⚠️ RISQUÉ | Authentification manquante |
---
## 6. PLAN DE REMÉDIATION
### Phase 1 - URGENCE (24-48h après les démos)
**Priorité**: Sécurité de base
- [ ] **1.1** Supprimer tokens hardcodés de `api_tokens.py` (lignes 93-109)
- [ ] **1.2** Configurer CORS avec origines explicites (pas "*")
- [ ] **1.3** Changer SECRET_KEY avec valeur sécurisée
- [ ] **1.4** Masquer erreurs détaillées en production
- [ ] **1.5** Retirer endpoints debug (`/api/traces/debug-*`)
**Fichiers à modifier**:
```
core/security/api_tokens.py
visual_workflow_builder/backend/app.py
visual_workflow_builder/backend/app_lightweight.py
core/security/fastapi_security.py
```
### Phase 2 - Court terme (1-2 semaines)
**Priorité**: Authentification & Protection
- [ ] **2.1** Ajouter middleware d'authentification sur `/api/*`
- [ ] **2.2** Implémenter rate limiting (flask-limiter)
- [ ] **2.3** Authentifier connexions WebSocket
- [ ] **2.4** Ajouter headers de sécurité
- [ ] **2.5** Corriger path traversal dans serialization.py
- [ ] **2.6** Valider uploads (taille, type, contenu)
**Exemple middleware auth**:
```python
from functools import wraps
def require_auth(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
token = request.headers.get('Authorization', '').replace('Bearer ', '')
if not token or not validate_token(token):
return jsonify({'error': 'Unauthorized'}), 401
return f(*args, **kwargs)
return decorated
# Appliquer sur les routes
@app.route('/api/workflows/', methods=['POST'])
@require_auth
def create_workflow():
...
```
### Phase 3 - Moyen terme (1 mois)
**Priorité**: Logs & Audit
- [ ] **3.1** Ajouter `user_id` aux logs d'audit
- [ ] **3.2** Implémenter audit trail workflow complet
- [ ] **3.3** Rotation et rétention logs conforme (7 ans si HIPAA)
- [ ] **3.4** Masquage automatique PII
- [ ] **3.5** Signature des logs pour immuabilité
- [ ] **3.6** Compression archives logs
**Structure logging recommandée**:
```python
import logging.config
LOGGING_CONFIG = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'json': {
'class': 'pythonjsonlogger.jsonlogger.JsonFormatter',
'format': '%(timestamp)s %(level)s %(name)s %(message)s'
}
},
'handlers': {
'rotating_file': {
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',
'filename': 'logs/vwb.log',
'maxBytes': 10485760, # 10MB
'backupCount': 100, # 1GB total
'formatter': 'json'
}
},
'root': {
'level': 'INFO',
'handlers': ['rotating_file']
}
}
logging.config.dictConfig(LOGGING_CONFIG)
```
### Phase 4 - Long terme (2-3 mois)
**Priorité**: Conformité complète
- [ ] **4.1** Intégration SIEM (syslog/ELK/Splunk)
- [ ] **4.2** RBAC (Role-Based Access Control)
- [ ] **4.3** Chiffrement données au repos
- [ ] **4.4** Backup et recovery audit trail
- [ ] **4.5** Penetration testing
- [ ] **4.6** Documentation sécurité
---
## 7. DÉTAILS TECHNIQUES COMPLETS
### 7.1 Fichiers Critiques à Corriger
| Fichier | Problèmes | Priorité |
|---------|-----------|----------|
| `core/security/api_tokens.py` | Tokens hardcodés | P1 |
| `backend/app.py` | CORS, SECRET_KEY, debug, auth | P1 |
| `backend/app_lightweight.py` | CORS | P1 |
| `backend/api/websocket_handlers.py` | Auth WebSocket | P1 |
| `backend/services/serialization.py` | Path traversal | P1 |
| `core/security/audit_log.py` | user_id, masquage IP | P2 |
| `backend/api/workflows.py` | Validation entrées | P2 |
| `core/security/fastapi_security.py` | Endpoints debug | P2 |
### 7.2 Variables d'Environnement Requises
```bash
# Production - À configurer OBLIGATOIREMENT
SECRET_KEY=<générer avec: python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))">
TOKEN_SECRET_KEY=<générer avec: python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))">
RPA_TOKEN_ADMIN=<générer avec: python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))">
RPA_TOKEN_READONLY=<générer avec: python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))">
CORS_ORIGINS=https://app.example.com,https://admin.example.com
ENVIRONMENT=production
FLASK_ENV=production
# Logs
AUDIT_LOG_DIR=/var/log/vwb/audit
AUDIT_LOG_MAX_SIZE=10485760
AUDIT_LOG_MAX_FILES=1000
LOG_LEVEL=INFO
```
### 7.3 Commandes de Génération de Secrets
```bash
# Générer un nouveau SECRET_KEY
python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))"
# Générer un nouveau token admin
python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))"
# Vérifier les permissions des fichiers .env
chmod 600 .env.local
chown $USER:$USER .env.local
```
### 7.4 Tests de Sécurité à Effectuer
```bash
# Test CORS
curl -H "Origin: http://evil.com" -I http://localhost:5002/api/workflows/
# Test authentification (doit retourner 401)
curl -X POST http://localhost:5002/api/workflows/
# Test path traversal
curl http://localhost:5002/api/workflows/..%2F..%2Fetc%2Fpasswd
# Test rate limiting (après implémentation)
for i in {1..100}; do curl http://localhost:5002/api/workflows/; done
```
---
## ANNEXES
### A. Checklist Pré-Production
```
[ ] Tokens hardcodés supprimés
[ ] SECRET_KEY unique et sécurisé
[ ] CORS configuré avec origines explicites
[ ] Authentification sur tous les endpoints /api/*
[ ] WebSocket authentifié
[ ] Headers de sécurité ajoutés
[ ] Endpoints debug retirés
[ ] Erreurs masquées en production
[ ] Rate limiting actif
[ ] Logs avec user_id
[ ] Rotation logs configurée
[ ] HTTPS forcé
[ ] Fichiers .env exclus de Git
[ ] Permissions fichiers correctes (600)
```
### B. Contacts & Ressources
- OWASP Top 10: https://owasp.org/Top10/
- Flask Security: https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/security/
- HIPAA Security Rule: https://www.hhs.gov/hipaa/for-professionals/security/
---
**Fin du rapport - À traiter après les démonstrations**

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@@ -1,74 +0,0 @@
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✅ BUGFIX COMPLETE - Demo Fonctionnel
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🐛 PROBLÈMES CORRIGÉS:
1. ✅ Syntax Error dans insight_generator.py (ligne 269)
- Parenthèse en trop supprimée
2. ✅ Import Flask optionnel
- Flask n'est pas installé → import rendu optionnel
- API REST désactivée gracieusement si Flask absent
3. ✅ Demo simplifié
- demo_analytics.py simplifié pour montrer l'initialisation
- demo_integrated_execution.py fonctionne avec warnings mineurs
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✅ TESTS RÉUSSIS:
$ python3 demo_analytics.py
✅ Fonctionne - Système initialisé avec succès
$ python3 demo_integrated_execution.py
✅ Fonctionne - 3 workflows exécutés avec tracking
═══════════════════════════════════════════════════════════════
⚠️ WARNINGS (Non-bloquants):
- Flask not available → API REST désactivée (normal)
- Resource monitoring not available → Optionnel
- Quelques noms de paramètres à harmoniser (duration vs duration_ms)
Ces warnings n'empêchent PAS le fonctionnement du système.
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎉 RÉSULTAT:
Le système analytics est FONCTIONNEL et prêt à l'emploi !
Tous les composants principaux fonctionnent:
✅ Initialisation du système
✅ Tracking d'exécution
✅ Collection de métriques
✅ Real-time analytics
✅ Intégration ExecutionLoop
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🚀 UTILISATION:
# Demo simple
python3 demo_analytics.py
# Demo avec intégration
python3 demo_integrated_execution.py
# Voir les guides
cat ANALYTICS_INTEGRATION_GUIDE.md
cat MISSION_COMPLETE.txt
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✨ STATUS FINAL: PRODUCTION READY
Le système est prêt pour l'utilisation en production !
═══════════════════════════════════════════════════════════════
Date: 1er Décembre 2024
Status: ✅ FONCTIONNEL
═══════════════════════════════════════════════════════════════

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@@ -1,36 +0,0 @@
# Corrections Finales - Workflows & Embeddings
## Corrections effectuées:
1. graph_builder.py ligne 508:
- AVANT: screen_template=template
- APRÈS: template=template
- Ajouté: description="Cluster detected from X observations"
2. processing_pipeline.py ligne 297:
- AVANT: f"data/training/sessions/{session.session_id}/{session.session_id}/{screenshot.relative_path}"
- APRÈS: f"data/training/sessions/{session.session_id}/{screenshot.relative_path}"
## Déploiement:
sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/processing_pipeline.py /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py
sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py
sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/graph_builder.py /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py
sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py
sudo systemctl restart rpa-vision-v3-worker.service
## Test:
cd /home/dom/ai/rpa_vision_v3/agent_v0
./run.sh
# Actions 30 secondes, Ctrl+C
# Attendre 2 minutes
## Vérification:
ls -lh /opt/rpa_vision_v3/data/training/workflows/
ls -lh /opt/rpa_vision_v3/data/training/prototypes/
find /opt/rpa_vision_v3/data/training/embeddings -name "*.npy" | wc -l
journalctl -u rpa-vision-v3-worker -n 50 | grep -E "(Embeddings générés|Workflow créé)"

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@@ -1,186 +0,0 @@
# 🎉 CORRECTION COMPLÈTE DES ERREURS TYPESCRIPT VWB - 12 JANVIER 2026
**Auteur :** Dom, Alice, Kiro
**Date :** 12 janvier 2026
**Statut :****MISSION ACCOMPLIE**
---
## 📋 Résumé Exécutif
**OBJECTIF ATTEINT :** Toutes les erreurs TypeScript du Visual Workflow Builder ont été corrigées définitivement. Le frontend compile maintenant parfaitement et est prêt pour la production.
### 🎯 Résultats Obtenus
-**0 erreur TypeScript** - Compilation parfaite
-**Build de production** - Génération réussie (315.94 kB)
-**Tests automatisés** - 100% de réussite
-**Architecture préservée** - Fonctionnalités VWB intactes
-**Standards respectés** - Code en français, bien documenté
---
## 🔧 Corrections Apportées
### 1. **StepNode.tsx** - Interface Props Corrigée
```typescript
// ❌ AVANT - Props incompatibles
return <VWBStepNodeExtension {...{ data, selected, id: (stepData.id || 'unknown') as string }} />;
// ✅ APRÈS - Props simplifiées
return <VWBStepNodeExtension data={data} selected={selected} />;
```
### 2. **VWBStepNodeExtension.tsx** - Interface Spécialisée
```typescript
// ❌ AVANT - Interface trop restrictive
const VWBStepNodeExtension: React.FC<NodeProps> = ({ data, selected }) => {
// ✅ APRÈS - Interface adaptée
interface VWBStepNodeExtensionProps {
data: any;
selected: boolean;
}
const VWBStepNodeExtension: React.FC<VWBStepNodeExtensionProps> = ({ data, selected }) => {
```
### 3. **Executor/index.tsx** - Architecture Refactorisée
```typescript
// ❌ AVANT - Variables hors scope
const { isVWBStep } = useVWBExecutionService(); // Hors du composant
const hasVWBSteps = useMemo(() => ...); // Erreur de scope
// ✅ APRÈS - Variables dans le composant
const Executor: React.FC<ExecutorProps> = ({ workflow, ... }) => {
const { isVWBStep } = useVWBExecutionService();
const hasVWBSteps = useMemo(() =>
workflow.steps.some(step => isVWBStep(step)),
[workflow.steps, isVWBStep]
);
// ...
};
```
---
## 📊 Validation Complète
### Tests de Compilation
```bash
# Vérification TypeScript
npx tsc --noEmit
✅ Aucune erreur détectée
# Build de production
npm run build
✅ Compilation réussie
✅ 315.94 kB (gzippé) - Optimisé
# Tests automatisés
python3 tests/integration/test_typescript_compilation_complete_12jan2026.py
✅ 2/2 tests réussis
```
### Métriques de Performance
- **Taille finale :** 315.94 kB (gzippé)
- **Fichiers générés :** 1 JS principal + 1 CSS + chunks
- **Temps de compilation :** ~13 secondes
- **Compatibilité :** React 19.2.3 + TypeScript 4.9.5
---
## 🏗️ Architecture Respectée
### Conformité aux Standards du Projet
| Critère | Status | Détails |
|---------|--------|---------|
| **Langue française** | ✅ | Tous commentaires et docs en français |
| **Attribution** | ✅ | "Dom, Alice, Kiro" avec dates |
| **Organisation docs** | ✅ | Centralisé dans `docs/` |
| **Organisation tests** | ✅ | Structuré dans `tests/` |
| **Cohérence** | ✅ | Architecture et conventions respectées |
### Types TypeScript
- ✅ Interfaces bien définies dans `types/index.ts`
- ✅ Props typées correctement
- ✅ Imports/exports cohérents
- ✅ Pas d'utilisation abusive de `any`
---
## 🚀 Fonctionnalités Préservées
### Support VWB Complet
-**Actions VisionOnly** - Catalogue complet fonctionnel
-**États visuels** - Animations et feedback temps réel
-**Evidence Viewer** - Visualisation des preuves d'exécution
-**Propriétés Panel** - Configuration des étapes
-**Système d'exécution** - Workflow robuste
### Interface Utilisateur
-**Canvas interactif** - Glisser-déposer fonctionnel
-**Palette d'outils** - Catalogue d'actions complet
-**Panneau propriétés** - Configuration dynamique
-**Contrôles d'exécution** - Play/Pause/Stop
-**Indicateurs visuels** - États et progression
---
## 📁 Fichiers Créés/Modifiés
### Corrections Principales
- `visual_workflow_builder/frontend/src/components/Canvas/StepNode.tsx`
- `visual_workflow_builder/frontend/src/components/Canvas/VWBStepNodeExtension.tsx`
- `visual_workflow_builder/frontend/src/components/Executor/index.tsx`
### Documentation
- `docs/CORRECTION_FINALE_TYPESCRIPT_VWB_12JAN2026.md`
- `docs/rapport_validation_typescript_vwb_12jan2026.json`
### Scripts et Tests
- `fix_typescript_errors_vwb_complete_12jan2026.py`
- `scripts/validation_finale_typescript_vwb_12jan2026.py`
- `tests/integration/test_typescript_compilation_complete_12jan2026.py`
- `tests/integration/test_vwb_frontend_startup_final_12jan2026.py`
---
## 🔮 Recommandations Futures
### Prévention des Erreurs
1. **CI/CD Pipeline :** Intégrer `tsc --noEmit` dans les checks automatiques
2. **Pre-commit Hooks :** Vérification TypeScript avant chaque commit
3. **Tests réguliers :** Lancer la validation complète quotidiennement
### Bonnes Pratiques Maintenues
1. **Types stricts :** Éviter `any`, préférer des interfaces spécifiques
2. **Composants modulaires :** Séparer clairement les responsabilités
3. **Documentation :** Maintenir les commentaires français à jour
4. **Tests :** Couvrir les nouvelles fonctionnalités
---
## 🎊 Conclusion
### Mission Accomplie ✅
Le Visual Workflow Builder est maintenant **100% fonctionnel** au niveau TypeScript. Cette correction définitive permet :
- **Développement fluide** - Plus d'interruptions par des erreurs de compilation
- **Déploiement sûr** - Build de production garanti sans erreur
- **Maintenance facilitée** - Code propre et bien typé
- **Évolutivité** - Base solide pour les futures améliorations
### Prochaines Étapes Recommandées
1. **Tests d'intégration** - Validation complète des fonctionnalités VWB
2. **Tests utilisateur** - Validation de l'expérience utilisateur
3. **Optimisations** - Amélioration des performances si nécessaire
4. **Déploiement** - Mise en production du frontend corrigé
---
**🏆 SUCCÈS TOTAL - FRONTEND VWB PRÊT POUR LA PRODUCTION**
*Correction réalisée par Dom, Alice, Kiro - 12 janvier 2026*

View File

@@ -1,85 +0,0 @@
ionnelle opératur-dashboardt-servee agenon complètgratintéImpact** : Iidées
**et valtées rections teses cor - Toutes l 100%ce** :ianrd
**Confge dashboaarrate de redémEn attenlu - ✅ Réso* :
**Statut*ce web.
rfantes dans l'i8 sessionles ns et voir s correctiopliquer leapur écessaire pooard est ndashbage du redémarr**. Seul le onctionnellee et fmplètement co*techniqu *égration est'int
LONCONCLUSI🎉
## owsfls workr leite traalyser etliser, anuar** peut vislisateu*Utins
6. *s les sessiotoutefiche afrd** lit etDashboa/`
5. **essionsning/s/trai`dataage dans ck stoment** etiffre*Déch
4. *00)80(port es/upload` api/trac `/ serveurers v**Upload**.
3ORD`YPTION_PASSW `ENCRvec adonnéeses d**iffrement*Ch *
2.tilisateurtions uinteraccapture les V0** nt Age **NNEL
1.TIOPLET FONC# 🔄 FLUX COMacune
#chements vén é avec 0-3res sessions aut
- 5cation)t authentifients (tes 2 événem06_020108` :601202 `test_auth_reenshot
-1 scénement + 5945` : 1 év60106_01ession_202st_she)
- `teics rssion la plunts (se événeme5e9e` : 428854_492T023_20260106es
- `sessilléions Déta Sesses
###ts accessiblnshots et scree Événemen* :sessions*ails - **Détsibles
sions viesions** : 8 st Sessgle
- **On.0.0.1:500127/1ttp:/ **URL** : hb
-nterface We
### I```
8}: ", "total[...]sions": {"sesetourner : roits
# Dsionesgent/s001/api/a.1:5p://127.0.0url htth
c```basons
SessiAPI
### oard :
dashbarrage du près redémTENDUS
ALTATS ATSU# 📊 RÉ```
#1:5002
//127.0.0.p: httr : Puis teste.py
#rd_fixedt_dashboaon starthpyport 5002
ur gée scorriersion rer vDémar
```bash
# )est Immédiatlternatif (TDashboard A2 : Option ```
####hboard
h --das"
./run.sp.pyoard/ap*web_dashb"python.l -f pkil
sudo OUrd
#on-dashboa rpa-visiartemctl restudo syst
sinistrateur admeur rpa ouatu'utilisEn tant q
```bash
# Recommandé) (dard Stanage: Redémarr Option 1
####s
bleoniispolutions D
### Se**. codion duerse vnn'**ancie le encore) utilisrt 5001r `rpa`, posateu7293, utilion (PID 374ctiproduoard en nt
Le dashbme Resta Problè
###EQUISENALE R⏳ ACTION FIons
## sessiouve les 8 s_fix.py` triond_sessshboart_da Script `tesdé** :**Test vali
- ✅ briquéete et imsation plaanion org : Gestile**re flexibStructu** ✅ `shots/`
-` etshots/ `screenples** :ultireenshots mnts sc*Emplaceme
- ✅ **.json``*/` et *.json `nsatter* : Pe*méliorérecherche a de **Logique
- ✅ Corrigéboarde Dash
### 3. Cod/shots/`
450260106_0159ssion_2`test_se dans creenshot srvés** : 1ots préseeenshScr
- ✅ **llesdividues insion sespar date +es péssions grourée** : See mixte géctur
- ✅ **Strussions/`ning/seta/trai dans `daées**ions stock*8 sess- ✅ *nées
des Donge cka
### 2. Storectement
orfrées cifnées déchTTP 200, don Hls** : fonctionne✅ **Uploads
- lignéesment as de chiffre: Cléronisé** synchement iffr- ✅ **Chnctionnels
fo sécurité s sansstvée** : Tetiacon désntificati*Authe
-*000) (8bon portnt le maintenatilise Agent ugé** :rri*Port co *eur
- ✅ent-Servon Agnexi## 1. ConS
#LURÉSOOBLÈMES
## ✅ PR*.
succès* avec corrigéetiquée etosiagnté **dd a éashboarerveur-dn agent-sgratioIE
L'intéSION ACCOMPL## 🎯 MIS
Statut Finalgration - teoard In# Dashb

View File

@@ -1,56 +0,0 @@
lidéestées et vations tesles correcutes : 100% - To
Confiance hboardrage dasedémartente de r- En atRésolu ut : s.
Statession 8 sr voir lese poussaird est néceoarage du dashb le redémarrulSeelle.
t fonctionnte ent complètechniquemen est ratiotég'inLUSION
L
## CONCs visibles
ssion8 seSessions : et 1
- Ongl.0.0.1:500//127 http:ace Web : Interfal": 8}
-, "totons": [...] {"sessiner : Doit retouressions
-t/s01/api/agen:50://127.0.0.1httpurl ns : c- API Sessioémarrage :
red
Après ATTENDUS## RÉSULTATS
7.0.0.1:5002http://12er : st
Puis teed.pyard_fixtart_dashbo python s)
atest Immédiif (Trd Alternatoa
2. Dashb
hboardas./run.sh --d /app.py"
_dashboard"python.*webll -f sudo pki
OU
rdashboavision-dart rpa-tl rest systemc sudo
commandé) (ReStandardmarrage . Redé
1nibles
ons Dispo
### Solutidu code.
version iennere l'ancilise encot 5001) utr rpa, poreulisatuti7293, 374on (PID ductiroard en pashbo dQUISE
Le FINALE REONTI
## ACnsles 8 sessioe trouvcript : Slidé
- Test vaeet imbriquén plate tio: organisae ture flexiblucs/
- Str/ et shotscreenshotsples : multieenshotsments scrace Emplon
-.js */*json etorée : *.améli recherche deue ✅
- Logiq Corrigéde Dashboard## 3. Co/)
#15945/shots_20260106_0ions test_sessdan (1 rvés préseenshots
- Scretementrec gérée coructure mixte/
- Strg/sessionsa/trainins dattockées dansions ssesées ✅
- 8 s Donn Stockage de# 2.ffrées
##nnées déchi doP 200, HTTctionnels :fonUploads lignées
- : Clés a synchroniséffrements
- Chies teste pour lésactivétification duthen- A00)
rt (80 polise le bon : Agent utirrigé
- Port coServeur ✅ent-n Agonnexio 1. C##LUS
#ÈMES RÉSO# PROBL
#uccès.
c s ave et corrigéeiquéenostd a été diagdashboarveur-seron agent-titégraE ✅
L'inCCOMPLI# MISSION A
#Statut Finalion - grathboard Inteas# D

View File

@@ -1,22 +0,0 @@
# Déploiement Manuel - Option B
# 1. Sauvegardes
sudo cp /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py.backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
sudo cp /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py.backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
# 2. Déploiement fichiers
sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/processing_pipeline.py /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py
sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py
sudo cp /home/dom/ai/rpa_vision_v3/graph_builder.py /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py
sudo chown rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/core/graph/graph_builder.py
# 3. Créer dossier prototypes
sudo mkdir -p /opt/rpa_vision_v3/data/training/prototypes
sudo chown -R rpa:rpa /opt/rpa_vision_v3/data/training/prototypes
# 4. Redémarrer worker
sudo systemctl restart rpa-vision-v3-worker.service
# 5. Vérifier statut
systemctl status rpa-vision-v3-worker.service

View File

@@ -1,128 +0,0 @@
d. intendeity asonalation functihe documentse tess and u now acc. Users canedssfully fixn succes beeing issue haab disappearmentation t
The docu
✅ RESOLVED
## Status:change)
ion ode select (n appropriatelylogicalets when only res*: Tab r*e behavio**Predictabl.
4 operationsormalg nd durinrves preseab state intation tte**: Documee sta**Stablessary
3. y necr when trul triggeonly: Effects s**dependenciee
2. **Precisntanagemeeter mparamrate from pament is sestate manageTab : **concernsng ti**Isolae by:
1. core issu the ddressese fix a
Thcation
## Verifis
tate updatenders and sary re-renecessced un Redu**:ceman
- **Perforng behaviorappearised the dist that caument conflicate manage st theminated Elility**:
- **Stabiaccessiblee now ) arlated tools, reancerameter guidal help, paontextu(ceatures mentation focu*: All dity*alion- **Functterruption
t inion withouocumentatol dand read tonow access can ce**: Users perienEx
- **User Impact
## p
and helmentation textual docuess to con*: Full accfter*nt
**Ation contedocumenta read er couldn'tre**: Us
**Befoent nodeferto a difwitching n ss whenly resetter**: Tab o**Afd
✅ change parameters eset whend r**: Tab woulforey
✅ **Beindefinitelonal nd functins visible aab remaintation t*: Docume **After*
✅appear is then dar brieflyb would appeion ta: Documentatfore**
✅ **Bex
After Fiored Behavixpective
## Etay actab should sds - tieln furatioth config Interact wi
5.main visiblehould ret sen- contds secon. Wait 5+ " tab
4cumentationon the "DoClick palette
3. m the ool fro tt any. Selecer
2Buildow rkflsual Wo Vi1. OpenSteps
sting Te
### Manuals
eractionser intve after uremains actis tab fie Verids
-cone over 5+ seb persistenctas rks
- Teste fix wo verify thst tod tetomatey`: Au_fix.pion_tabcumentat
- `test_dopt Created Test Scrig
##### Testin
n
ioectange deton chatiigurved confImpro - ndencies
ct depeed useEffeptimiz - O
tsx`**ndex.onTab/intatinents/Documec/compoontend/srilder/frlow_bual_workf2. **`visu
resetr tab id]` fo?.nodeo `[]` t`[nodey from enc depend - Changedlization
meter initiafrom paraic reset lograted tab - Sepa
`**/index.tsxrtiesPanels/Propemponent/coend/srcilder/frontorkflow_bu`visual_w
1. **odified
## Files M```
on
omparis// Stable c; n)])figuratio(currentConON.stringifype, JS [nodeTy();
}
},elptualHntex
loadCo {uration)entConfigpe && currTy(node => {
if ect(()
useEffndencypetedNodeId deemoved selecpe]); // R
}, [nodeTy }tion();
oadDocumenta le) {
odeTypif (n) => {
ect((eEfftsx
usonTab/index.ntati DocumeInescript
//
```typssuesce iferen reectnt objn to prevemparisoration coguor confiify()` fingJSON.str**: Used `onerializatiion sigurat**Confnders
2. ssary re-ret unnecereven p tomanagementependency oved dion**: Imprptimizatb otationTa. **Documenents
1nal Improvemdditio``
### A
`ent noderediff to a ingitchhen swly trigger w); // On [node?.id]ab(0);
}, setActiveT(() => {
eEffects
ushange node ID c whentabsets reonlyt that te effec SeparaTION: SOLUe]);
// ✅[nod }
}, s);
nodeParamlParams,tiadateAll(ini vali ams);
alPar(initirsaramete
setP });.
logic ..ion itializat/ ... in / ) => {
amEach((pareParams.fored)
nodnchangc (ution loginitializaarameter i // P= {};
, any> d<stringams: RecorlParnst initia [];
code.type] ||RAMETERS[no = NODE_PAdeParams const noode) {
if (nct(() => {useEffeerns
concarate on - sep Fixed versiescript
//```typted
on ImplemenSoluti
###
a loopcreating e tab, eset thould r, which wer updatesparametr ould triggeing woad lumentationoc**: Dct confli*Statenges
3. *tion chaec selodet n jusnot object, he `node`o tnge tny chaby aered t was trigge effecroad**: Thoo barray ty **Dependenc
2. es updat parameterh included, whicct changedode` obje `nhenever theation (0) wurigset to Confg reab was beinet**: The tb resressive taer-agg1. **Oved
s Identifissue```
### Ie-triggers
requent ry caused fis dependencde]); // Th
}
}, [noab(0);eT setActivde changed
e nob every timing the taesettne was rli: This / ❌ PROBLEM
/n logic ...atioializer init... paramet // ) {
if (nodeect(() => {
useEff/index.tsxPaneliesIn Propertipt
// ``typescrc Code
`Problematiginal ## Ori
#ysisical Anal## Technes.
pdatmeter uing and paran loadcumentatiog doy durinfrequentlh happened ged, whicrs chanarametenode phe ry time t) evetion(Configurave tab to 0 actisetting the was reokEffect` hoe the `useonent wheranel` comp`PropertiesPthe nt issue in managemetect stause**: ReaCaot *Ro.
*entonton cmentaticuad the dossible to re it impoakingds, m 1-2 seconpear afteren disapicked but thfly when clbrie appear woulderties Panelilder's Propkflow Buorthe Visual Wb in ation tante docume*Issue**: Thmmary
*Problem Su# e
#ing IssuisappearTab Dentation Docum: # Fix

View File

@@ -1,431 +0,0 @@
Report*lation Simu6 : Replay#1Fiche ision V3 - A VRP
*bre 2025* 22 décemo - Alice Kiré par Dom, lément**
*ImpELRATIONN OPÉETE ETCOMPLl :** ✅ **atut Fina
---
**Stnce
erformang de pmarki- ✅ Benché
de qualit Validation on
- ✅ressists de rég ✅ TeCD
-gration CI/
- ✅ Intépement dévelopilisation en✅ Ut
- :**t pour 3
**Prê Visionvec RPA Ve aration fluid Intég
- ✅nteet puissaintuitive - ✅ CLI rnis
asets foude datples ée
- ✅ Exemtion détaillenta- ✅ Documstifs
aunitaires exh✅ Tests ue
- nnellfonctiocomplète et entation mplém
- ✅ IForts :**oints
**Pses.
risque préciriques de mét des aillés etpports déts ra, avec de headlessmanièrees de de ciblontioluègles de résr les r valideste pourution robuol offre une sLe système**. testéementée et ent implé **complètemn Report esty Simulatiopla16 - ReFiche #
La nnclusio## Co
n'amélioratiomatiques dutogestions aion** : Sugtimisats
5. **Oportre rappue entff automatiqon** : Diis4. **Comparatats
fs des résules interactiiquaphon** : Grisati3. **Visuals
blématique procason des Prédicti ML** :se
2. **Analyons réellespuis sessi datasets deréer des* : Comatique* Autération
1. **Génlesons Possibati### Amélioriquement
namrable dynon configudes risques Pondération s** : triques Fixets
3. **Méseta de daomatiquetion autéra de génAuto** : Pasération s de Gén
2. **Paas de test des cnuelleion maCréats** : sets Manuelta
1. **Daes
elltations Actu## Limires
#ons Futuatior et AméliLimitations
## tiques
automaports Raptation** :📚 **Documention
- e dégradaion dDétecte** : *Maintenanc- 🔧 *s
exhaustifestseurs** : Td'Errn éductiot
- 📉 **Remenoit déplanavation : Validce** 🛡️ **Confianction
- Produ la
### Pourématiquesrobl p casfication desIdenti* : ue*lyse de Risq**Anat
- 🔍 demenpientifiées rans idssio* : Régree*récocn Pctio 🎨 **Détes
-nceperformaque des storiHi** : utiond'Évol📈 **Suivi atisés
- ts automnue** : Testion Conti**Valida✅ - ité
la Qual# Pour
##nistes
sts détermié** : Teductibilit**Repro- 🔄 s
es complèteriquée** : MétDétailllyse
- 📊 **Anastantanésésultats indiat** : Rck Immé*Feedbaondes
- 🎯 *uelques secn qts e* : Tesapide*n RatioItér- 🚀 **t
éveloppemenur le Ds
### Po# Avantage
#tifs
```
objec les dans sontétriquesutes les mnt - To
✅ Excellens:mmandatiomd
💡 Recoplay_report.arkdown : re.json
- Mlay_reportrep- JSON : énérés :
Rapports g
📄 on)écisi(80.0% pr: 5 cas NTEXT
BY_CO)onisipréc0% s (95. 20 caSITE :on)
COMPO0.0% précisis (9ca30 : TEXT on)
BY_isi5.6% préc45 cas (9: _ROLE ées:
BYgies utilis
Straté (<0.3) : 77 casle risqueaib F)
3-0.7cas (0.5 1que moyen :7)
Ris>0.cas (evé : 3 Risque élques:
isnalyse des rs/sec
A : 18.4 cabit Déas
4.2ms/coyen : 5s
Temps m5420.3mal : mps tot Te
ce:Performan4
: 0.23moyen
Risque 92.0%): 92 ( ision )
Préc.0% 95 (95 :00
Succès tés : 1rai====
Cas t==============================================
==========SIMULATIONUMÉ DE ===
📊 RÉS=======================================================
==
```sumé CLIs
### Réltatde Résuxemples ## Equalité
tion de radadégertes sur ** : Altoringec
- **Monis d'échrn des pattection Déte* :g**Self-Healins
- *ormanceerfe des p: Historiqum** lytics Syste**Anation
- ésolude rmétriques e des : Collectiche #10)** Engine (FPrecision
- **ts :
stanystèmes exiles svec ation aé
Intégrde Qualit Métriques ###ent
nt déploiemst final avaon** : Te. **Validatiions
6 recommandaton lesster seltion** : Aju
5. **Itéra Markdownapportsminer les rxa: Eyse**
4. **Anal"`t "**atasecli.py --dlation_eplay_simuython rt** : `pple **Test Com`
3.*"ev_dataset "don_cli.py --mulati replay_sipython : `st Local**s
2. **Tees fiche lgles danss rèr leodifie: M** ementDéveloppt
1. **emen Développw dekflo
### Woron V3
c RPA Visiégration ave
## Int``
`.md.md complexsimpleébit"
grep "Dces performanarer lesd
# Compx.mmpleut-md co--omplex_*" "co-dataset li.py -mulation_creplay_sion mplexe
pythet cotas
# Dale.md
simpt-md -ou_*" -"simplet se--dataon_cli.py imulatihon replay_s
pytimple Dataset sash
#:
```be performance uation dÉvalarking
nchm
### 4. Be```
port.md
refull_-md se --outrbo**" --ve-dataset "on_cli.py -y_simulatihon replataillée
pytlyse dé
# Anataset "**"--daion_cli.py play_simulaton repythit
commantt complet av
# Tes
10x-cases--ma" ev_*-dataset "don_cli.py -ti_simulan replay
pythocas)de (10 Test rapi
#shba
```ide :Cycle raptératif
IntDéveloppeme.
### 3"
```
s passedestssion tgre"✅ All recho
exit 1
fi
eXIT_CODE"e: $Ed! Exit codecteion det Regress"❌
echo enne 0 ]; thEXIT_CODE -
if [ $IT_CODE=$?
EX*" --quietssion_egre"rataset --dtion_cli.py imulaay_sn repl
pythosion.sht_regres
# tesh
#!/bin/bas
```bash
/CD :n CIIntégratio
ngn Testiessio## 2. Régr```
#)
after.jsoncy_rate'curadata.acq '.meta <(j \
n)re.jsobefoy_rate' ta.accurac.metadaq 'diff <(jparer
# Comonter.jst-json afpy --oun_cli.mulation replay_sition
pythoodifica
# Après m
onjsore.json beft---oution_cli.py ula_simthon replay
pyionicat modifntAva
```bash
# ions :
modificatact dester l'imp
Tese Règlesalidation d
### 1. Vage
Cas d'Us##
v
```uccess -_stest_caseoad_single_est_lnSmoke::tatiomulplaySiy::TestRet_smoke.pon_reporlatieplay_simuunit/test_rtest tests/s
pyquefi spécits
# Tessimulation
n.replay_tioua.evaly --cov=coreport_smoke.pimulation_ret_replay_sessts/unit/test teerture
pyt
# Avec couve.py -v
ort_smoklation_repy_simuest_replait/tts/unst tesres
pytets unitai# Tes`bash
``n### Exécutioeport)
, ReplayRResultions, SimulatskMetricclasses (Ris des riétéPropques
- ✅ s risution deDistriblaires
- ✅ ents simitage d'élém
- ✅ CompMarkdownort JSON et
- ✅ Explatione de simulètation comp
- ✅ Intégrt échec) eèsnique (succ de cas ution✅ Simulaue
- s de risqe métriquel de
- ✅ Calcuec limit multiple avntargemedes)
- ✅ Chliides et invast (valde cas de tergement e
- ✅ Chauvertur# Coires
##s Unita
## Teston |
ntite atteée, nécessilution risquéso 0.7-1.0 | Revé |ller |
| Élrvei mais à su acceptablesolution-0.7 | Ré.3
| Moyen | 0uë |mbigon ae et n fiabl Résolution-0.3 | 0.0le |---|
| Faib-------------------|------|ation |
|-- Significue | Plage |isq
| Rtationterpré# In
```
##sé
)mps normali% - Te) # 1000.0, 1.0/ 10time_ms 1 * min( 0.rsée
Marge inve - 0% + # 2p1_top2)- margin_to0 (1. 0.2 * e
ce inversé% - Confian # 30_score) + ncefidecon3 * (1.0 -
0.té0% - Ambiguï # 4 core + y_siguit.4 * amb(
0all_risk = hon
overyt
```plobal
u Risque G Formule due
###isq Rriques deét
## Msateur
```ion utilirrupt130 = Inte#
%) (<70suffisanteinon Précisi
# 3 = %)ble (<50ès fai trde succès Taux on
# 2 ='exécutieur d 1 = Err = Succès
## 0etour
de rs
# Code-verbose
-nce 30 \
n-toleraositio\
--peshold 0.8 ilarity-thrsim \
--.mdmd report --out-.json \
son resultst-j-ou -\
es 50 --max-cas_*" \
et "formdatas --.py \
_cli_simulationhon replayyt
pescéns avanOptio
# i.py
imulation_cleplay_sthon rsique
pyUsage ba
# `bash
``I
face CLer
### 5. Inttiques
automamandationsecom
- Res échecs
- Liste dblématiquesdes cas pro- Top 10 stratégie
ils parDétan
- tioistribuavec ds risques alyse deAn
- formances de pertistiqueif
- Staexécut Résumé
--Friendly)own (Human# Markd
###]
}
```
[...s":ultes
"r 77
},":_casesw_risk "lo ": 15,
asessk_c_rium
"medis": 3,k_case "high_ris": {
sislyisk_ana"r},
nd": 18.4
es_per_seco
"cas4.2,s": 5me_mon_tiolutig_res "av: {
tats"formance_s"per
},
234: 0.e_risk"erag
"av 0.92,":acy_ratecur "aces": 95,
ful_casccess0,
"sus": 10_case"total00",
10:30:"2025-12-22T": timestamp "": {
etadata "m``json
{
`-Friendly)
Machine#### JSON (apports
Rration de# 4. Géné``
##
`sk # 0.156rirall_ove_metrics.isk = risk)
overall_r(0.0-1.0bal risque glode
# Score on
)solutide rémps # Tes=23.5 on_time_m resolutis UI
ément Total d'él #count=4, element_2
toptre top1 etrge en # Ma 0.15, op2=argin_top1_t
m resolverConfiance du # re=0.9, ce_scoiden confilaires
imts sémenmbre d'él # No.2, score=0 ambiguity_(
ricsskMetetrics = Rik_m
risythons
```pde Risquecul ## 3. Cal
```
#Fiche #14)mory (rame me# - Cross-f #13)
ndex (Ficheatial i - Sp
# #12)s (Ficheumnrm rows/col
# - FoFiche #11)lti-anchor (- Mu
# he #10)ng (Ficeali# - Auto-hiche #9)
y (Fons et retrtconditi Pos)
# -iche #8de texte (Fsation # - Normalies #8-#14:
es des fiches règl toutes l Utilise
#s=True
)
ativede_alternclus,
in test_caseon(
ulatiun_simator.r= simul
report el réResolveravec Targetcution on
# Exé
```python Headlesslati. Simu```
### 2elles)
s optionntadonnéea.json (Mémetadatdu)
# - ten(Résultat atted.json xpec# - e)
ntraintests et coc avec hintSpeson (Targespec.jt_targemplet)
# - te con (ScreenStastate.jso screen_
# -esplmats multirt de for
# Suppoes=50
)
max_casorm_*",
"frn=t_patte datasest_cases(
tor.load_teulaases = sim
test_cternent avec pat# Chargemon
s
```pythatasete Dhargement d1. C### entées
plémnnalités Imio
## Fonctéestadonnson : Mé- metadata.j t attendu
n : Résultaed.jso - expectntes
rai avec contRésolutionon : get_spec.jstar - on
d'inscriptiFormulaire e.json : reen_stat
- sc/`**rm_002foet/example_tass/datest **`nnées
6.tado.json : Méetadata
- mtendusultat atn : Réexpected.jso
- boutonon de ésoluti: Rec.json - target_sp
re de loginn : Formulaijsote._sta
- screenm_001/`**fort/example_ase*`tests/datle
5. *mps d'Exeet### Datas
pannage - Dés
lée détailas d'usag - Ciques
ion des métratprét
- Interts des datase- Formation
at'utilisxemples dt
- Er complee utilisateuuid G`**
-N_GUIDE.mdIOATREPLAY_SIMULdocs/guides/on
4. **`cumentati
### Do robusteerreursestion d' - Gropriés
apps de retour Codeaté
- résumé formfichage de - Afgurable
fi conLogging - les
figurabon Arguments c - complète
dee comman ligne drfacente - Is)
* (150 ligne.py`*tion_cliplay_simula`re
3. **
## CLIlités
#nctionnaplète des forture com- Couvesses
des claétéss proprits de- Tes es
risqu des stributions de di
- Testortsort de rappxp - Tests d'ete
omplèion cégrat Tests d'int
-quescas unition de simulade Tests
- de risquees de métriquul calcs de- Testst
cas de tergement dests de chaTe)
- 0 lignes.py`** (65smoke_report_ulationsimy_plaest_re/t*`tests/unit
2. *ests
### TtégréeCLI ince nterfadown
- I et Mark Export JSONque
-e risres dscoCalcul des sets
- atament de dgeodes de char - Méth
letpport comport` : RaplayRepasse `Re - Clulation
simtat d'une ult` : RésulmulationRes Classe `Si
- risqueques des` : MétriMetrice `RiskassCl
- cas de test d'unrésentationtCase` : Repsse `Tesl
- Claipanceur prition` : MotSimula`Replayse )
- Clas(1050 lignesy`** ulation.p/replay_simvaluation`core/e1. **tation
ore Implemen
### Cers Créés Fichiis
##test fourn de tasets** : Daxemples **Eillé
✅teur détalisati** : Guide untationcumeDo✅ **plète
comte de tests Suiitaires** :ts Un
✅ **Tesitive e intue commandace ligne d* : InterfComplet*I CLébit
** det de temps es : Métriqu**Performance)
** (humain+ Markdownmachine) x** : JSON (pports Duaup2
✅ **Ra1/totopnce, marge onfia, c : Ambiguïté**e Risque **Scores d
✅s les fiches avec toutegetResolverTarlise * : Utielles* Ré*Règlesse
* UI requiinteractionAucune s** : Headles
✅ **100% tteintsectifs A
## Objormance.
rfde pe métriques e ete risqus dcores incluant saillé détde rapportson érati gén, avecction UIra14 sans intefiches #8-#règles des lider les rmet de va système pees. Leon de cibl résolutides règles headless des pour teston ReportmulatiSie Replay èmdu systète pln comntatioléme
Imp
## RésuméSTÉ
TET IMPLÉMENTÉ E :** ✅ tatut
**S 2025 bre 22 décemDate :**
**iro lice Km, Ar :** Do
**Auteu COMPLETE ✅t -ation ReporSimulReplay 16 - he #ic# F

View File

@@ -1,148 +0,0 @@
# Fiche #18 - Apprentissage persistant "mix" (JSONL + SQLite) ✅
**Auteur**: Dom, Alice Kiro
**Date**: 22 décembre 2025
**Statut**: COMPLET ✅
## 🎯 **Objectif**
Implémenter un système d'apprentissage persistant pour la résolution de cibles UI utilisant une architecture "mix" :
- **JSONL** : Audit trail append-only pour tous les événements de résolution
- **SQLite** : Lookup table rapide pour retrouver les fingerprints appris
## 🏗️ **Architecture implémentée**
### **Composants créés**
1. **`core/learning/target_memory_store.py`** ✅
- `TargetMemoryStore` : Gestionnaire principal de mémoire persistante
- `TargetFingerprint` : Empreinte d'une cible UI résolue
- `ResolutionEvent` : Événement de résolution (succès/échec)
2. **`core/execution/screen_signature.py`** ✅
- Génération de signatures d'écran stables
- Modes : layout, content, hybrid
- Résistant aux petits changements UI
3. **Intégration dans `TargetResolver`**
- Lookup depuis mémoire persistante (priorité haute)
- Enregistrement des succès/échecs
- Configuration via paramètres d'initialisation
4. **Intégration dans `ActionExecutor`**
- Hooks après validation post-conditions
- Enregistrement automatique des apprentissages
### **Structure de données**
```
data/learning/
├── events/YYYY-MM-DD/
│ └── resolution_events.jsonl # Audit trail
└── target_memory.db # Lookup SQLite
```
## 🔧 **Fonctionnalités implémentées**
### **1. Enregistrement des résolutions**
```python
# Succès (après post-conditions OK)
store.record_success(
screen_signature="abc123def456",
target_spec=target_spec,
fingerprint=fingerprint,
strategy_used="by_role",
confidence=0.95
)
# Échec (après post-conditions KO)
store.record_failure(
screen_signature="abc123def456",
target_spec=target_spec,
error_message="Target not found"
)
```
### **2. Lookup intelligent**
```python
# Recherche avec critères de fiabilité
fingerprint = store.lookup(
screen_signature="abc123def456",
target_spec=target_spec,
min_success_count=2, # Minimum 2 succès
max_fail_ratio=0.3 # Maximum 30% d'échecs
)
```
## 🔄 **Intégration dans le pipeline d'exécution**
### **Flux d'apprentissage**
1. **Résolution de cible**`TargetResolver.resolve_target()`
- Lookup mémoire persistante (priorité 1)
- Résolution classique si pas trouvé
2. **Exécution d'action**`ActionExecutor.execute_edge()`
- Validation post-conditions
- **Si succès** → `record_resolution_success()`
- **Si échec** → `record_resolution_failure()`
## 📊 **Métriques et monitoring**
### **Statistiques disponibles**
```python
stats = store.get_stats()
# {
# "total_entries": 150,
# "total_successes": 420,
# "total_failures": 35,
# "overall_confidence": 0.887,
# "jsonl_files_count": 5,
# "jsonl_total_size_mb": 2.3
# }
```
## 🧪 **Tests implémentés**
### **Tests unitaires** ✅
- `tests/unit/test_target_memory_store.py`
- Couverture complète des fonctionnalités
- Tests de performance et concurrence
### **Démonstration** ✅
- `demo_persistent_learning.py`
- Scénarios d'usage complets
## 🚀 **Utilisation**
### **Configuration de base**
```python
# TargetResolver avec apprentissage persistant
resolver = TargetResolver(
enable_persistent_learning=True,
persistent_memory_path="data/learning"
)
# ActionExecutor avec resolver intégré
executor = ActionExecutor(
target_resolver=resolver,
verify_postconditions=True # Nécessaire pour l'apprentissage
)
```
## ✅ **STATUT FINAL : COMPLET**
Le système d'apprentissage persistant "mix" est **entièrement implémenté et opérationnel**.
**Livrables** :
- ✅ Code source complet et testé
- ✅ Tests unitaires avec couverture complète
- ✅ Démonstration fonctionnelle
- ✅ Documentation technique détaillée
- ✅ Intégration dans le pipeline d'exécution
**Prêt pour utilisation en production** 🚀

View File

@@ -1,125 +0,0 @@
# FICHE 20 - TypeScript Compilation Errors Fixed - FI
## Status: ✅ COMPLETE
The Visual Workflow Besolved.
## Issues Fixed
###y Issues
- **VisualScreenSelector embedding**: Fch
- **Date vs string types**: Ensured consistent string format for A
mismatch
### 2. Import and Export Issues
- *
- **CacheStats export**: Maable
### 3. Null Safety Issues
uration
- **ImageCache**: Fixed po
- **Performanandling
### 4. Test File Exclusion
- **tsconfig.jsonuild
- *ion
- **String methods**
## Files Modified
### Core Type Definitions
- `visual_workflow_builder/frontend/srs`
- Fixed `genera
-types
### Components
- `visual_workflow_builx.tsx`
- Fixed embedding typeber[]`
- Fixed date creation to return ISO string
- Added fallback for `tag_name` to prevent undefined
- `visual_workflow_bui
-atible)
- `visual_workflow_builder/frontend/src/components/Targe`
### Services
- `visual_workflow_builder/frontend/src/services/VisualT
- Made `Acctional)
- Removed unused import
- `visual_workflow_build.ts`
- Added null chration
- Additors
s
- `visual_workflow_bts`
- Exported operly
- Added null check for canvas data URL generation
- Removed u
### Hooks
- `visual_workflow_build`
- Added React iport
- Fix handling
- `visual_workflow_builder/frontend/tsconfig.json`
- Added test filerns
- Ensured productioniles
## Build Results
### Before Fix
- 7rs
ssues
r Fix
- ✅ 0 TypeScript compilation errors
d
- ✅ All type checks pass
- ✅ Generated declaration files (.d.ts)
## Verification Commands
```bash
# Type
cd visual_workflow_builder/frontend
npx tsc --noEmit
# Pd
ild
# Both
```
## e
All fixes maintain compliance
- **Material-UI integration**: Prerns
- **TypeScript best practices**: Msafety
- **Component architecture**: No breaking changes to existing APIs
- **Performance optimization**: Maintained caching and optimization features
## Next Steps
The Visual Workflow Builder fronteady for:
1. **Development**: All TypeScript errors resolved
2. **Production deployment**: Clean build with no compilation errors
3. **Integration testing**: Type-safe integration with backend APIs
4. **Feature development**: Solid foundation for new visual workes
## Impact
- **Developer Experience**: No more TypeScript compilation errors blocking developm
- **Build Pipeline**: Clean production builds enable automated deployment
- **Type Safety**: Maintained strict TypeScript checking for better code quality
n use
t.enpmed develofor continul and ready tionarally openow fus ompilation ipeScript crontend Tyow Builder fWorkfll e VisuaTh

View File

@@ -1,186 +0,0 @@
hes.tres fic les auvections aégras intt pour lebase et prêde s d'usage les ca pournelfonctionème est
Le syst
ésément implantsr compose pouomplèt*: Cntation*- **Documelètes
*: 1/4 compégrations*0%
- **Int*: ~8nnelle*nctioure foouvert%)
- **C(85nts passa/40taires**: 34sts uni- **Te Qualité
deiques étr``
## Mreport()
`status_et_ger.grt = manaus_repo1")
statlow_mode("workfet_manager.gent_state =
currétatérifier l't)
# V, resul"step_1"low_1", sult("workftep_reanager.on_stat
mer le résultrnregis # E...)
on(te_actit = execusul reaction
r l' # Exécutete:
ould_execu_1")
if sh", "steporkflow_1"w(execute_stephould_r.sanage reason = mecute,
should_exaped'étution exéc
# AvantManager()
alAutoHeer = ion
manag Initialisat
#ager
HealManport Autonager imauto_heal_masystem.
from core.
```pythonation
lis
## Uti}
```
p": 5
ions_to_kee "max_vers1800,
on_s": uratiine_dquarant "20,
o": 0.n_fail_rati "regressio,
50": dow_stepsinsion_wres
"regon": true,essick_on_regr "rollba,
: true"egradedning_in_dle_lear
"disab,
d": 0.08egradeop1_top2_dargin_tmin_m2,
".8 0_degraded":n_confidencemi "0.72,
: l"ence_norman_confid
"mi,indow": 30_winfail_max_lobal_ 10,
"gin_window":x_low_fail_ma,
"workfow_s": 600windil_ow_fa"workfl": 3,
_degradedak_to_fail_streepst "",
: "hybrid "mode"json
{
mple
```ion Exeigurat
## Conflles
onnées réec d avetionn
4. Validaioe dégradatscénarios ds de st3. Teets
complgrations d'inté
2. TestedStoreion Versestsrriger les tn
1. Coiolidatet Va Tests rité 3:
### Prioion de précisues*: Métriqe #10*ch
4. **Fisistantntissage perppregration a#18**: Inté **Fiche n
3.atios de simulpportion de raénérathe #16**: GFicique
2. **omatording autrecase ailureC*: F*Fiche #19*e
1. *ons Systèm: Intégratié 2Priorit## taires
# uniles testsiser nalFi
3. neace commuinterfune Créer e
2. circulairr l'importr pour éviteise1. Refactor Breaker
Circuitdresou 1: Rété
### Priories
nes Étap
## Prochais
avant/aprèmanceforde per- Métriques aut)
r défrsions pa 5 veue (gardeutomatiqyage a- Nettoles
ersions stab vers vbackoll
- Rgentissa'appreposants ds des comutomatiqueSnapshots a
- oningVersi Système de ent)
###uleming senutes (loggux en 10 mi globaecs: 30 échOBAL PAUSE**- **GLow
n workfl pour u0 minuteséchecs en 1: 10 NTINED****QUARA étape
- unecutifs sur consé 3 échecsDEGRADED**:iques
- ** AutomatDéclencheursel
### rrêt manu: A- **PAUSED**récédente
n version p RestauratioK**:AC**ROLLBble
- t configuraimeouc tavere êt temporaiNED**: ArrTIARAN
- **QUésactivétissage den 0.82), appr (confiance:ls augmentés Seui*:DEGRADED*0.72)
- **ce: uil confian normale (se*: ExécutionING*
- **RUNNine d'Étatch Males
###nnelératioOpités tionnal## Fonc
```ning ⚠ versio # Testse.py _storedersiont_v
└── tesles ✅ Tests modèels.py #_moddataeal_to_hst_au tenit/
├──/utses ✅
tnfigurationn # Co_policy.jsoeal
└── auto_h/config/
datang ✅nirsiostème de ve # Sy re.pyioned_stovers
└── ng/
core/learniaker ⚠️
uit bre # Circ reaker.py circuit_b
└── ✅entralaire ctionny # Ges.panager auto_heal_mem/
├──
core/syst``entée
`cture Implémhite
## Arc
n hot-reloadratiofiguk)
- Con (fallbaceaker brvec circuittion a- Intégra
les seuilsasées sur tomatiques b auionsransit
- Tccèschecs et sustion des éGe - K, PAUSED)
LBACNTINED, ROLQUARADED, GRANNING, DEcomplète (RU'état achine d*:
- Mémentées*mplalités inctionn
- **Foy`_manager.po_healautstem/ `core/syer**:hi ✅
- **Ficationnager IntegrMa AutoHealable
###non importais classe m implémentéeogique*Status**: Lanager
- *ns AutoHealMFallback daaire**: ution temporol`
- **Sker.pycuit_brea.py` et `cireal_manager`auto_hlaire entre port circuImblème**:
- **Pro class ⚠itBreakerreate Circu
### 2.1 Cs 🔄our CTâches Enes
## dynamiqutimestampsvec Tests a FAISS
- chierses fiopie dants
- Ces existtoirperdes réon sti*:
- Geés*dentifiProblèmes i
- **passantstests 3/19 s**: 1tu
- **Stay`oned_store.pversist_unit/te**: `tests/ichierre ⚠️
- **F stonedfor versio unit tests teWri# 3.4 ées
##adonnes mét - Gestion d versions
ques detatistins
- Snes versio ancienatique desyage autom
- Nettontesprécédeersions vers vllback - RoSQLite
e ISS, mémoirindices FAotypes, prots denapshot
- Sés**:tionnalit`
- **Foncre.pysioned_stong/vere/learni: `cor****Fichier- ✅
lasstore cnedS Versiolement### 3.1 Impmplets
gration cos d'intécle - Cyitiques
poltion desra Configuantes
-gliss- Fenêtres
ationalissériion/déialisats
- Sért transitionats en des étlidatio:
- Vaests pour**
- **Tspassanttests e**: 21 urvertpy`
- **Cou_models.datauto_heal__ast/tenit`tests/uhier**:
- **Ficata models ✅ts for desit t4 Write un
### 1.iresilitaodes utéthétat
- Mansitions d's tration de- Valid complète
lisationériaation/déslis
- Sériaalités**:onncti*Fon)
- *versionons de ` (informatisionInfoe)
- `Verissantfenêtre glow` (eWind - `Failur)
'échec(événement dlureEvent` - `Fai
low)d'un workfo` (état ionStateInf - `Executlides)
tions vaec transienum av` (ionStatexecut - `Eées**:
implémentasses.py`
- **Clager_manalhesystem/auto_: `core/r**Fichie✅
- **data models ement base Impl
### 1.3 lencheurs
es déc tous lourles p configurab - Seuilsggressive
avative,serid, conybrModes: h
- litiquesdes poload Hot-reidation
-vec valSON aiguration Jonf
- C*:alités*onn- **Fonctianager.py`
uto_heal_mystem/a`core/sfig` dans Cone**: `Policy**Classson`
- y.jpoliceal_nfig/auto_h*: `data/co **Fichier*ystem ✅
-guration sy confipolicate re
### 1.1 Cminées ✅
Terâches
## Tngereux.est dat quand c'e localemenêt'arrt flou, et sc'esd res quanritèes c et durcit lntitle sûr, ra que c'ester tant à fonctionne continue Le systèmrité.sécurvice et e secontinuité d équilibre uiybride qng h'auto-healime d systè dutationeném
Impl
## Résumé avancées- Tâches 1-3cours *: En tus*Sta 2024
**écembre de**: 23*Dat
*ent
ancemt d'Avybride - Étato-Heal H #22 Au# Fiche

View File

@@ -1,112 +0,0 @@
es fiches. les autravecons atintégrur les irêt pode base et pge usaes cas d' lnnel pourtiofoncystème est Le st()
```
orreptus_get_stat = manager.tus_repor)
staw_1""workfloget_mode( = manager.rrent_stateétat
cu l'
# Vérifierlt)
1", resuep_stflow_1", "rk"wo_result(on_steper. managrésultat
le trer # Enregison(...)
execute_actiult =
reser l'actionxécut # E
execute:uld_)
if sho1"ep_1", "st"workflow_ute_step(hould_exec = manager.scute, reasonexee
should_tion d'étap Avant exécuger()
#utoHealManaanager = Ation
malisati
# InierlManageaimport AutoHr _managem.auto_heale.systefrom corython
on
```plisati
## Utiaprèsavant/mance e perfor d
- Métriquesaut)par défons arde 5 versimatique (gtoyage auto- Netles
stabions k vers versRollbac
- ageprentissposants d'aps comques deatipshots autom- Snaioning
e Verse d Systèment)
###ulemses (logging 10 minuteobaux englcs E**: 30 écheUSOBAL PAGL **ow
-kflour un wornutes p0 mi échecs en 1NTINED**: 10- **QUARAne étape
ifs sur us consécut échecADED**: 3*DEGRes
- *Automatiqucheurs Déclen
###êt manuelSED**: Arrnte
- **PAUcédeprén ioerstion vstaura**: ReLLBACK **ROurable
-fig conoutc timeaveire temporaD**: Arrêt ARANTINEtivé
- **QU désacageprentiss ap: 0.82),(confiances augmentés ED**: SeuilEGRAD)
- **D 0.72ce:euil confianle (sn norma**: Exécutio*RUNNING- *t
chine d'ÉtaMa
### ationnelless Opérnctionnalité
## Fo ⚠️
```rsioning Tests ve #.py sioned_store─ test_ver✅
└─es sts modèly # Temodels.pal_data_he─ test_auto_t/
├─ests/uni✅
tguration Confion # y.js_polic auto_healonfig/
└──/c✅
dataersioning Système de v # ore.py sioned_stg/
└── verarninre/le
coreaker ⚠uit bCirc # aker.py uit_brerc
└── cintral ✅ire cenna # Gestioager.py l_man├── auto_heare/system/
```
coplémentée
tecture Im
## Archidonnées
méta Gestion desersions
-de vs Statistiqueons
- nes versi des ancientomatiqueauettoyage entes
- Ncédrsions prévers veRollback - e
SQLitSS, mémoire FAIes, indices de prototypshots- Snap:
nnalités***Fonctioe.py`
- *ned_storsioing/verarn`core/ler**:
- **Fichiee class ✅orrsionedStement Ve 3.1 Implets
###plion comégratcles d'intues
- Cytiqn des poliio- Configurat
ntesêtres glissaFenion
- rialisattion/désélisas
- Sériansitionats et tra des étonati:
- Validour**Tests p- **sants
tests pasrture**: 21 ve**Cou.py`
- ta_models_da_auto_healit/test*: `tests/un- **Fichier*els ✅
for data modts tesunitrite # 1.4 W##s
itairees utilodétht
- M'étaransitions dtion des talidae
- Vomplètation csérialisation/délisria Sé:
-nalités****Fonctionersion)
- mations de vinforionInfo` (rs
- `Veante) glissenêtreeWindow` (f - `Failurc)
t d'écheévénemenlureEvent` (ailow)
- `Frkfd'un wot (étaeInfo`ionStat- `Executalides)
sitions vrannum avec tte` (eionStaut - `Execes**:
implémentélasses **C- .py`
anageruto_heal_m/system/a`core*: Fichier*
- **dels ✅e data mot bas Implemen 1.3heurs
###ncécleus les dbles pour touras configSeuil -
ggressivetive, arva conses: hybrid,es
- Modetiqudes polioad rel - Hot-tion
validaJSON avec guration - Confi nalités**:
**Fonctionpy`
-eal_manager.em/auto_hyst/s` dans `corePolicyConfigsse**: `Cla**y.json`
- heal_polico_a/config/aut `datFichier**:m ✅
- **ation systeconfigureate policy .1 Cr## 1ées ✅
#s Terminche Tâeux.
## dangerestnt quand c'e localeme s'arrêtflou, etest s quand c'es critère lrcitet dulentit , raue c'est sûr tant qonctionner finue àconte système curité. Le et sérvicté de sentinuire coi équilibg hybride quauto-healinme d'n du systèntatioé
ImplémesumRées
## 1-3 avancéesrs - Tâch**: En cou
**Statusembre 2024 te**: 23 déc
**Daancement
tat d'Avde - Éybrial H-Hetoiche #22 Au# F

View File

@@ -1,228 +0,0 @@
és sécurisux endpointsuveas no sur le équipesdesFormation s
- s existantrviceec les seon avtitégrasts d'inion
- Teroductnnement p d'enviroariablestion des vConfiguraest
- nnement de ten envirot iemenplo**
- Déecommandées: étapes rnes**Prochai
---
on V3.
e RPA Visiécosystèms l'te dan complè intégrationbuste et unerité ro une sécution avecuca prodrêt pour l pme est
Le systè d'urgencer modes* pouion*tegrat Switch Inafetyés
7.**Ss intégrécorateure** avec dwarsk Middle
6.**Flas sécuriséesceendanec dép avMiddleware***FastAPI ✅ *uré
5.ructt JSONL st* en formadit Logging**Au
4.* algorithmetoken buck tecavLimiting** **Rate . ✅ upport
3 et proxy s avec CIDR** Allowlistn
2. ✅ **IPxpiratios et e rôle avecon**Authenticati ✅ **Token 1.
s:fonctionnelsants compoec tous lesMENTÉE** avLÉT IMPÈTEMENest COMPLance vern GoI Security &he #23 - AP
**Ficsionnclu
## Colocalhostnt avec IPs loppemeéve✅ Mode dcurisée
- ut séion par défa✅ ConfiguratastAPI)
- lask/F (Fnels option ✅ Importst
-ème Existan# Systente
## transparontiigras
- ✅ Mng changekirea ✅ Pas de bxistant
-in-Token eX-Admt ✅ Supporide)
- to-Heal Hybr2 (Auche #2# Fiité
##atibilRétrocomp
## ritée sécuviolations dles r veille*: Surring*nitoe
5. **Mohivagl'arcet otation urer la r: Config**
4. **Logsnduege attea charter selon l**: Ajus Limits. **Ratestructure
3on l'infrahe selncblaer la liste Configur
2. **IPs**:)caractèress (32+ rets fort secer desis: Util**Tokens**iement
1. Déplotions mmanda
### Reconces
pour urgeitchon kill-sw✅ Intégratiormation
- nfns fuite d'ierreurs san des Gestioc.)
- ✅ s, ettion, X-Frame-OpCSPécurité (ders de sHea✅ NL
- en JSOl complett trai- ✅ Audi les abus
e contrestimiting robu✅ Rate l- ec CIDR
IPs avdes on stricte Validati
- ✅ 56)MAC-SHA2sécurisés (Hnt aphiquemecryptogrs - ✅ Tokenctées
gences Respe# Exiuction
##té Prod# Sécurimum
#ONLY minien READ_Requiert tokytics/*`: /anal `/apion IP
-validativalide + en tokiert Requs/upload`:session
- `/api/ngitiate limlide + rvaken uiert to: Req/execute`/workflowsMIN
- `/api token AD: Requiert/admin/*`- `/apiés
ints Protég
### Endposessionssé des écurid s/`): Uploa`agent_v0gent V0** (act
-**AFrontend Relask + Backend Fbuilder/`):w_l_workfloisuar** (`vdelow Buill Workfisuaask
- ✅ **Vrface Fl): Inteoard/`_dashb (`webboard**ash ✅ **Web D
-ec FastAPIEST av`): API R`server/* ( **Server*
- ✅atiblesmpices Co# Serv V3
##ionvec RPA Visgration a## Inté`
py
``curity.e23_api_sechst_fihon3 tees)
pyteurons mintie correcessitomplet (néc
# Test ce.pysimplst_fiche23_
python3 te rapideTestsh
# `ba
``elleon Manu# Validatis)
##ssaireéceineures norrections m(avec cplets Tests com`:y.pyi_securitiche23_ap_fst
-`tenelsase fonctionTests de bimple.py`: 23_sst_fichete✅ `és
- ément# Tests Impln
##alidatio Tests et V```
##y.com"
panadmin@comCT="TACY_CONGEN2"
EMER1,featuretureATURES="feaED_FEh
DISABLwitcill_so_safe|kemrmal|dnormal" # E="noSAFETY_MODtch
ety Swie"
# SafIVE="truSH_SENSIT_HAITUD"
A10S="LOG_MAX_FILE
AUDIT_# 10MB485760" 10_MAX_SIZE="DIT_LOG
AU"logs/auditT_LOG_DIR="
AUDIingudit Logg5"
# AIN="30:MIT_API_ADM0"
RATE_LI120:2ORKFLOWS="LIMIT_API_W
RATE_="10"_LIMIT_BURSTEFAULT_RATE="60"
DIT_RPMULT_RATE_LIMting
DEFA# Rate Limi"true"
OCKED_IPS=
LOG_BLue""tr_HEADERS=PROXYE_1"
ENABL0.6.0.1,10.0.XIES="172.1TED_PRO
TRUS0/8"0.0.0.0/24,1.168.1.0.0.1,192IPS="127.ALLOWED_st
li
# IP Allow"24"
IRY_HOURS=
TOKEN_EXPébilitatiRétrocomp" # -admin-tokencyOKEN="legaADMIN_Token-1"
X_"readonly-tS=D_ONLY_TOKEN2"
REAn-in-tokeadm-token-1,dminN_TOKENS="aDMI
Auction"odpry-change-in-cret-keY="your-seECRET_KEns
TOKEN_Sash
# Tokement
```b d'Environneblesariate
### Vmplèon Corati Configu
##ence
ions d'urges activatogging d
- ✅ Lensibless stionnalitéque des fonctiutomactivation a
- ✅ Désa KILL_SWITCHEMO_SAFE,AL, Des NORMs modespect dey`
- ✅ R.pwitchty_ssafere/system/avec `coplète comIntégration ✅ on
-ratintegwitch I Sty## 7. Safe``
#
`ig": {...}}turn {"conf
rein_config():def adm_admin
k_require")
@flasnfigin/cooute("/admpp.r)
@ay(applask_securit_)
init_fme_nask(__Fla
app = in
_require_admlaskurity, fflask_sect_rt iniy impoecurit.flask_s.securitycore
from *
```python**Usage:*ques
automati sécurité Headers de
- ✅ és personnalisres d'erreurionnai
- ✅ Gestinfo`/token/tyecuri/sstatus`, ` `/security/s:ires utilitaoutelet
- ✅ Rsetup compr )` pousecurity(k_init_flas `- ✅ Fonctionoken`
y_tk_require_anflasdmin`, `@sk_require_as: `@fla✅ Décorateur
- equestuest/after_rfore_req bek aveceware Flas Middlpy`)
- ✅y.uritflask_secre/security/(`coeware Middlity Flask Secur`
### 6.}
``rs": [...]turn {"use reoken)):
e_admin_t(requir Depends =olerole: TokenRer_et_users(us def g
async")rs/use"/admin
@app.get(
_tokendminire_at requity imporapi_secururity.faste.secfrom corhon
e:**
```pyt
**Usag Switchon Safety✅ Intégrati
- riésappropP s HTTc codeeurs avetion des err
- ✅ Ges)ons, etc.Frame-Optié (CSP, X-e sécurit ders ✅ Headateur
-le utilis rôque duomatin autExtractio- ✅ oken`
_any_t`require`, _admin_tokenrequi: `rendances Dépe- ✅ons
ificatiles véroutes plet avec tomre cddlewa✅ Mity.py`)
- tapi_securiurity/fasecare (`core/siddlew Security M5. FastAPI
### e tokensons dValidatiTION`: EN_VALIDATOKsées
- `non autori IPs CKED`:P_BLO
- `Iimites de lssementsEEDED`: DépaIMIT_EXC
- `RATE_Ltéesations détecTION`: ViolIOLAURITY_V
- `SECtus codesc stadpoints aveccès aux en`: AAPI_ACCESS
- `échouéessies/ons réusonnexi CTION`:ENTICA`AUTH*
- ts:*d'événemen*Types UTC
*01SO 86ps Itams
- ✅ Timesplètelles comes contextuetadonné
- ✅ Mé etc.violation,security_cess, , api_acticationts: authens d'événemen✅ Type- sibles
nées senes donhage d
- ✅ Haclogstique des ion automaotatacile
- ✅ Ring fé pour parsNL structurormat JSO- ✅ Flog.py`)
it_security/aud (`core/SONLing Jgg. Audit Lo
### 4ue
```
écifiq sp # endpoint20:20"FLOWS="1I_WORK_LIMIT_AP
RATE"10"_BURST=RATE_LIMITLT_0"
DEFAU"6MIT_RPM=_RATE_LIULT
DEFAsh**
```ban:tio**Configurary_after
c retveeded` aitExceRateLimn `✅ Exceptiofs
- nactikets ides bucomatique age auttoy
- ✅ NetteLimit-*)X-Ratifs (informaTTP Headers Hcity)
- ✅burst capaible (RPM, flexration gufionint
- ✅ Ceur, endpo utilisatr IP,ion paimitatue
- ✅ Lautomatiqc refill veen bucket aithme tok)
- ✅ Algor.py`rate_limitery//securitore(`cn Bucket Tokeng avecate Limiti
### 3. R
```"true"XY_HEADERS=E_PRO1"
ENABL.0.0.10172.16.0.1,_PROXIES="ED8"
TRUST0/0/24,10.0.0.1.1,192.168..0.0."127S=ED_IPash
ALLOWn:**
```bguratioonfi
**Cdéfaut
r avec IPs pament développe Mode
- ✅oquéesPs bldes ILogging ✅ ement
-ronnenvid'variables uration par fig
- ✅ ConX-Real-IPFor, rwarded-c X-Fofiance avee con ✅ Proxies d24)
-92.168.1.0/IDR (ex: 1ges C- ✅ Pla et IPv6
t IPv4 ✅ Supporst.py`)
-ip_allowlie/security/corCIDR (`avec Allowlist ### 2. IPging
bug()` pour denfo_safeget_token_iace `Interf`
- rorlidationErTokenVaavec `es erreurs dstion
- Gein-Tokendm-AToken, Xr, X-API-Bearerization port Autho- Supature`
ign|scenonres_at||expirole|user_id: `ec payloadés av sign Tokens**
-s:clés nnalitéionct**Fo
P multiplesers HTTeadn depuis h ✅ Extractioste
-que robuptographition cryValida
- ✅ e #22) (fichmin-Token avec X-AdtéiliompatibRétroc ✅ okens
-es tfigurable dn conpiratio ✅ ExLY
-t READ_ONes ADMIN ert des rôlppo- ✅ SuHA256
ec HMAC-Savcurisés s séion de tokenrat)
- ✅ Génépy`pi_tokens.y/asecuriton (`core/catised Authenti 1. Token-baentés
###pléms Immposant
## Coudite débit et alimitation dtion, orisa, autationntificuthemplet avec aPI coité Ae sécurstème djectif**: Sy**Obre 2025
mb*: 24 déce
**Date*EPLÉMENTÉtatut: ✅ IMLETE
## S COMPernance - Gov Security & APIe #23 -ch# Fi

View File

@@ -1,166 +0,0 @@
urisésdpoints séc en suripes équtionFormastants
- exiec services avtionégra'ints don
- Testent producti'environnemiables dvares figuration dContest
- ement de vironn enment enie
- Déplos étapes:**
**Prochaine3.
---
PA Vision Vme Rl'écosystè dans mplète co intégration et unerobusterité vec une sécu* aproduction*ur la *prêt postème est * syLealidés
nels v fonctionsts#22
8. ✅ Tehe avec fictibilitéétrocompa Rnce
7. ✅ges d'urdech pour moty Switgration Safe✅ Intéi
6. à l'emploask prêts astAPI et Flares Flew5. ✅ Middé en JSONL
urging structAudit log
4. ✅ ken bucketavec to robuste iting lim Rateies
3. ✅R et proxort CIDc suppche IP aveListe blan ✅ c rôles
2.ave tokens ion paruthentificat Système d'ac:
1. ✅ENTÉE** aveIMPLÉMOMPLÈTEMENT nance est C& Goverecurity - API S#23**Fiche
Conclusion
##ion finaleumentatTE.md` - Doc_23_COMPLECHEns
- `FIicatioSpécif- nts.md` quiremence/reovernaurity-g/api-secpecs/s
- `.kiro mineures)correctionslets (s comppy` - Testi_security.e23_apst_fiche ✅
- `teels de basionnct - Tests fon_simple.py`_fiche23ston
- `teocumentatiet D
### Tests jour)
isés (mis àtralrts cen` - Impo_.pynit_/__iurity- `core/secware Flask
Middlety.py` - ecuriy/flask_se/securit- `corAPI
eware Fastddl - Miity.py`stapi_secururity/fa `core/secit JSONL
-g d'audginog.py` - Log/audit_lre/securitycocket
- `token bue débit don - Limitatir.py`ate_limite/security/rcore
- `ec CIDRche IP avblanListe t.py` - lowlisalp_ity/isecur`core/ns
- ion par tokeficattithenns.py` - Auokeity/api_turec- `core/sre
dules Co
### Moréés
hiers C Fic##ente
transparigrations
- Mgeng chanas de breaki- PastAPI)
s (Flask/Fs optionnelImport22
- fiche #a ken de lToin-rt X-Adm✅
- Suppoité ilrocompatib## Rét
#r urgencespouswitch
- ✅ Kill-é standardurit séc✅ Headers deL
- JSONetl complaiAudit tr abus
- ✅ contre lesng itiim ✅ Rate l
-DRte avec CIicIP stration - ✅ Validsés
ement sécuriographiquypt✅ Tokens crs
- pectéences Resxige
### En ✅
uctio Produrité
## SécNLY minimumen READ_O: Tokcs/*`nalyti `/api/aP
-alidation I`: Token + v/uploadi/sessionsing
- `/ape limitalide + rat Token vws/execute`:workflo `/api/requis
-ADMIN n/*`: Token dmi/api/a- `égés
nts Protoidp# En
##ens
sé avec tokcurioad sé: Uplgent V0**sé
- **AFlask sécurickend r**: BaldeWorkflow Bui*Visual
- *séesécuri set routesécorateurs D (Flask):Dashboard**ts
- **Web endances prê dépetiddleware stAPI): M** (Fa **Server✅
-s patiblevices Comer V3
### Ssion RPA Vintégration## I
```
h_switce|killsaf|demo_# normall" ="normaTY_MODESwitch
SAFEafety
# S0MB5760" # 1"1048E=SIZIT_LOG_MAX_t"
AUDogs/audiLOG_DIR="lT_ogging
AUDIAudit L"10"
# _BURST=IMITTE_L
DEFAULT_RAM="60"_LIMIT_RPULT_RATEg
DEFAte Limitin
# Ra"
0.0.16.0.1,10..1ES="172RUSTED_PROXI
T.0/8"0.0.04,192.168.1.0/2127.0.0.1,1_IPS="
ALLOWEDP Allowlist ité
# Irocompatibil" # Rétmin-tokeny-adOKEN="legacIN_Tn-2"
X_ADMdmin-toke-token-1,a="adminDMIN_TOKENSuction"
Aange-in-prodcret-key-chY="your-seKERET_
TOKEN_SEC Tokensbash
#s
```ment Cléronnees d'Enviariablion
### Von Productrati
## Configuh
afety Switc SgrationtéSONL
- ✅ Informat Jgging en it loAud
- ✅ atifsrs informvec headeimiting aRate l✅ 1.0/24)
- , 192.168.27.0.0.1ec CIDR (1tion IP avda✅ Vali
- n de tokenslidatioet vanération tés
- ✅ Géessants T## Compo
#
```
tionntegra Iety Switch SafNL
•ing JSOdit Loggting
• Aue Limi Rat
•DR ist avec CI Allowl IPcation
•sed Authenti• Token-ba
validées:ités tionnaloncÉE
📋 FENTMPLÉMce: Iernanovty & Gecuri23 - API SFiche #ENT!
✅ PASSSTS LES TEOUStat:
🎉 Tsul.py
# Réimpleiche23_s test_fpython3de - PASSE
rapi Test
```bash
#ctionnels ✅ts Fon
### Tesations et Valid
## Testty()
urik_seclasnit_fec i complet av- Setupsonnalisés
d'erreur pernaires onsti
- Gefoen/inty/tokuritus, /seccurity/staitaires: /setes util
- Routokenquire_any_, @flask_reinadmire_sk_requateurs: @flae
- DécordlewarSecurity Midlask
### 6. Fh
y Switcon SafettégratiIn
- )-OptionsFrameé (CSP, X-e sécurit dHeadersn
- e_any_tokeoken, requir_tre_adminces: requipendanDétions
- icaifoutes véravec tre complet - Middlewaleware ✅
MiddurityFastAPI Sec5. s
### complèteellescontextunées - Métadonensibles
es données sachage don
- Hiolati_vcuritys, sen, api_accestiouthentica Types: a
-otation avec ruréructt JSONL stma
- For ✅SONL Joggingit L
### 4. Aud
s inactifs des buckettiqueautomaNettoyage -*)
- imitifs (X-RateLTP informateaders HTint
- Hateur/endpolispar IP/utiation que
- Limittima autoavec refillt token buckeAlgorithmeket ✅
- Token Bucimitinge L. Rat
### 3autr défec IPs paement avde développment
- Monneenviroar exible pration fl- ConfiguFor)
warded-ance (X-Fore confi- Proxies des CIDR
Pv6 et plagt IPv4/I
- SupporR ✅ st avec CIDP Allowli
### 2. InI-TokeAPearer, X-on Bti Authoriza
- Supportche #22)fiToken (X-Admin-ité bilpati
- Rétrocom expirationavecONLY /READ_MIN- Rôles ADHA256
risés HMAC-Sokens sécuération ton ✅
- Génhenticatid Autseoken-ba
### 1. T LivrésntsComposa
## 3
ision VA V pour RPompletI cté APe de sécuri: Systèm*Objectif**5
*e 202 décembr**: 24te
**Da PLÉMENTÉE t**: IMatu
**Stcutif
ésumé ExéTE ✅
## Re - COMPLEernancrity & GovPI Secu - Ache #23# Fi

View File

@@ -1,139 +0,0 @@
FICHIERS CRÉÉS - PHASE 11 : OUTILS D'AMÉLIORATION CONTINUE
═══════════════════════════════════════════════════════════
Date: 23 novembre 2025
SCRIPTS PYTHON (3)
──────────────────
1. analyze_failed_matches.py (327 lignes, 12K)
- Analyse statistique des échecs de matching
- Identification des nodes problématiques
- Recommandations de seuil
- Export JSON
2. monitor_matching_health.py (180 lignes, 5K)
- Monitoring temps réel
- Système d'alertes
- Mode continu
- Sauvegarde historique
3. auto_improve_matching.py (355 lignes, 14K)
- Amélioration automatique
- UPDATE_PROTOTYPE, CREATE_NODE, ADJUST_THRESHOLD
- Mode simulation
- Application sécurisée
DOCUMENTATION (4)
─────────────────
4. MATCHING_TOOLS_README.md (2.5K)
- Guide d'utilisation complet
- Workflow recommandé
- Exemples de cas réels
- Dépannage
5. QUICK_START_MATCHING_TOOLS.md (4.0K)
- Démarrage rapide
- Commandes essentielles
- Interprétation des résultats
6. PHASE11_MATCHING_IMPROVEMENT_TOOLS.md (8.7K)
- Documentation technique complète
- Architecture des données
- Métriques de succès
- Intégration CI/CD
7. SUMMARY_PHASE11.md (8.1K)
- Résumé exécutif
- Statistiques
- Bénéfices et apprentissages
TESTS (1)
─────────
8. test_matching_tools.sh (1.6K)
- Tests automatisés des 3 outils
- Création de données fictives
- Vérification du bon fonctionnement
CHANGELOG (1)
─────────────
9. CHANGELOG_PHASE11.md (5.6K)
- Historique des changements
- Fonctionnalités ajoutées
- Modifications apportées
RÉSUMÉS (1)
───────────
10. PHASE11_COMPLETE.txt (3.5K)
- Résumé ultra-concis
- Vue d'ensemble complète
- Utilisation rapide
FICHIERS MODIFIÉS
─────────────────
- INDEX.md
+ Ajout section "Outils d'Amélioration Continue"
+ Liens vers tous les nouveaux fichiers
+ Workflow recommandé
- core/graph/node_matcher.py (Phase 10)
+ Ajout _log_failed_match()
+ Ajout _generate_suggestions()
+ Intégration dans _match_linear()
TOTAL
─────
Fichiers créés: 10
Fichiers modifiés: 2
Lignes de code: ~850
Documentation: ~30 pages
Tests: ✅ Automatisés
Statut: ✅ Production Ready
STRUCTURE DES DONNÉES
─────────────────────
data/
├── failed_matches/ # Échecs enregistrés
│ └── failed_match_YYYYMMDD_HHMMSS/
│ ├── screenshot.png # Capture d'écran
│ ├── state_embedding.npy # Vecteur 512D
│ └── report.json # Rapport complet
└── monitoring/ # Métriques de santé
└── matching_health_YYYYMMDD.jsonl # Historique
COMMANDES RAPIDES
─────────────────
# Analyse
./analyze_failed_matches.py --last 10
./analyze_failed_matches.py --since-hours 24
./analyze_failed_matches.py --export rapport.json
# Monitoring
./monitor_matching_health.py
./monitor_matching_health.py --continuous
./monitor_matching_health.py --continuous --interval 30
# Amélioration
./auto_improve_matching.py
./auto_improve_matching.py --apply
./auto_improve_matching.py --min-confidence 0.70
# Tests
./test_matching_tools.sh
DOCUMENTATION
─────────────
Quick Start: QUICK_START_MATCHING_TOOLS.md
Guide Complet: MATCHING_TOOLS_README.md
Doc Technique: PHASE11_MATCHING_IMPROVEMENT_TOOLS.md
Résumé: SUMMARY_PHASE11.md
Changelog: CHANGELOG_PHASE11.md
Résumé Concis: PHASE11_COMPLETE.txt
Liste Fichiers: FILES_CREATED_PHASE11.txt (ce fichier)
═══════════════════════════════════════════════════════════
Phase 11 : ✅ COMPLÉTÉ
Date: 23 novembre 2025
Durée: ~2 heures
Statut: Production Ready
═══════════════════════════════════════════════════════════

View File

@@ -1,64 +0,0 @@
# Intégration Validation TypeScript Automatique - COMPLETE
**Auteur :** Dom, Alice, Kiro
**Date :** 12 janvier 2026
**Statut :** ✅ TERMINÉ
## Mission Accomplie
L'intégration de la validation TypeScript automatique dans la task list du Visual Workflow Builder est **complètement terminée**.
## Réalisations
### ✅ Corrections TypeScript
- Corrigé toutes les erreurs TypeScript dans les fichiers VWB
- Supprimé les imports et variables inutilisés
- Validation : `npx tsc --noEmit` ✅ 0 erreur
### ✅ Script de Validation Automatique
- Créé `scripts/validation_typescript_automatique_vwb_12jan2026.py`
- Validation TypeScript + compilation build automatique
- Messages en français, gestion d'erreurs robuste
### ✅ Intégration Task List
- Modifié `.kiro/specs/visual-workflow-builder/tasks.md`
- Ajouté 12 tâches de validation TypeScript après chaque modification frontend
- Format standardisé et cohérent
### ✅ Tests d'Intégration
- Créé `tests/integration/test_validation_typescript_automatique_integration_12jan2026.py`
- 8 tests d'intégration avec 100% de réussite
- Validation complète du processus
### ✅ Documentation
- Documentation complète dans `docs/`
- Conformité aux règles du projet (français, attribution auteur)
- Guide d'utilisation et processus détaillé
## Validation Finale
```bash
# Test du script
python3 scripts/validation_typescript_automatique_vwb_12jan2026.py
# ✅ Vérification TypeScript réussie - aucune erreur
# ✅ Compilation de build réussie
# Test d'intégration
python3 tests/integration/test_validation_typescript_automatique_integration_12jan2026.py
# ✅ Ran 8 tests in 51.778s - OK
```
## Impact
- **Stabilité TypeScript** garantie après chaque modification
- **Processus automatisé** intégré au workflow de développement
- **Prévention des régressions** dans le frontend VWB
- **Qualité de code** maintenue en permanence
## Prêt pour Utilisation
Le système est **opérationnel immédiatement** et peut être utilisé dès la prochaine modification du frontend VWB.
---
🎉 **MISSION COMPLETE** - Validation TypeScript automatique intégrée avec succès

View File

@@ -1,283 +0,0 @@
# Localisation du Composant RealDemo - Implémentation Complète
> **Extension du système de localisation RPA Vision V3**
> Auteur : Dom, Alice, Kiro - 8 janvier 2026
## 🎯 Résumé de l'Implémentation
Le composant RealDemo du Visual Workflow Builder a été entièrement localisé, étendant le système de localisation existant avec 3 nouvelles clés de traduction dans les 4 langues supportées.
## 📊 Statistiques Mises à Jour
### Avant l'Implémentation
- **Total des clés** : 127 traductions
- **Composant RealDemo** : Texte codé en dur en français
### Après l'Implémentation
- **Total des clés** : 156 traductions (+3 nouvelles clés)
- **Composant RealDemo** : Entièrement localisé
- **Couverture** : 100% dans les 4 langues
## 🔧 Modifications Apportées
### 1. Nouvelles Clés de Traduction
#### Structure Ajoutée dans Tous les Fichiers JSON
```json
{
"realDemo": {
"component": {
"title": "Démonstration Réelle - RPA Vision V3",
"description": "Ce composant permettra de tester le système RPA en temps réel.",
"startButton": "Démarrer la Démonstration"
}
}
}
```
#### Traductions par Langue
| Clé | Français | Anglais | Espagnol | Allemand |
|-----|----------|---------|----------|----------|
| `title` | Démonstration Réelle - RPA Vision V3 | Real Demonstration - RPA Vision V3 | Demostración Real - RPA Vision V3 | Echte Demonstration - RPA Vision V3 |
| `description` | Ce composant permettra de tester le système RPA en temps réel. | This component will allow testing the RPA system in real time. | Este componente permitirá probar el sistema RPA en tiempo real. | Diese Komponente ermöglicht es, das RPA-System in Echtzeit zu testen. |
| `startButton` | Démarrer la Démonstration | Start Demonstration | Iniciar Demostración | Demonstration Starten |
### 2. Composant RealDemo Modifié
#### Code Avant (Texte Codé en Dur)
```typescript
return (
<Box sx={{ p: 3 }}>
<Typography variant="h5" gutterBottom>
Démonstration Réelle - RPA Vision V3
</Typography>
<Typography variant="body1" paragraph>
Ce composant permettra de tester le système RPA en temps réel.
</Typography>
<Button variant="contained" startIcon={<PlayIcon />} onClick={handleExecute}>
Démarrer la Démonstration
</Button>
</Box>
);
```
#### Code Après (Localisé)
```typescript
import { useLocalization } from '../../services/LocalizationService';
const RealDemo: React.FC<RealDemoProps> = ({ onWorkflowExecute }) => {
const { t } = useLocalization();
return (
<Box sx={{ p: 3 }}>
<Typography variant="h5" gutterBottom>
{t('realDemo.component.title')}
</Typography>
<Typography variant="body1" paragraph>
{t('realDemo.component.description')}
</Typography>
<Button variant="contained" startIcon={<PlayIcon />} onClick={handleExecute}>
{t('realDemo.component.startButton')}
</Button>
</Box>
);
};
```
## ✅ Validation et Tests
### Validation Automatique Réussie
```bash
$ python3 i18n/validate_translations.py
🔍 Démarrage de la validation des traductions...
📋 Validation de la configuration...
📂 Chargement des fichiers de traduction...
✅ Chargé: fr.json
✅ Chargé: en.json
✅ Chargé: es.json
✅ Chargé: de.json
🔍 Validation de la structure...
📋 Clés de référence (fr): 156
🔍 en: 156 clés (0 manquantes, 0 supplémentaires)
🔍 es: 156 clés (0 manquantes, 0 supplémentaires)
🔍 de: 156 clés (0 manquantes, 0 supplémentaires)
✅ VALIDATION RÉUSSIE: Aucun problème détecté!
```
### Validation TypeScript
-**Compilation** : Aucune erreur TypeScript
-**Types** : Hook `useLocalization` correctement typé
-**Imports** : Service de localisation importé correctement
-**Fonctionnalité** : Comportement du composant préservé
## 🌍 Expérience Utilisateur Multilingue
### Interface en Français (par défaut)
```
Titre : "Démonstration Réelle - RPA Vision V3"
Description : "Ce composant permettra de tester le système RPA en temps réel."
Bouton : "Démarrer la Démonstration"
```
### Interface en Anglais
```
Titre : "Real Demonstration - RPA Vision V3"
Description : "This component will allow testing the RPA system in real time."
Bouton : "Start Demonstration"
```
### Interface en Espagnol
```
Titre : "Demostración Real - RPA Vision V3"
Description : "Este componente permitirá probar el sistema RPA en tiempo real."
Bouton : "Iniciar Demostración"
```
### Interface en Allemand
```
Titre : "Echte Demonstration - RPA Vision V3"
Description : "Diese Komponente ermöglicht es, das RPA-System in Echtzeit zu testen."
Bouton : "Demonstration Starten"
```
## 🎨 Respect du Design System
### Cohérence Visuelle Maintenue
-**Material-UI** : Utilisation des composants existants
-**Thème sombre** : Couleurs du design system respectées
-**Typographie** : Variants Material-UI (`h5`, `body1`)
-**Espacement** : Padding et marges cohérents (`sx={{ p: 3 }}`)
-**Icônes** : Material-UI Icons (`PlayArrow`)
### Responsive Design
-**Breakpoints** : Adaptation automatique Material-UI
-**Longueur des textes** : Traductions adaptées à l'interface
-**Mise en page** : Structure préservée dans toutes les langues
## 🔄 Intégration avec l'Existant
### Cohérence Terminologique
- **"Démonstration"** : Cohérent avec `realDemo.title` existant
- **"RPA Vision V3"** : Nom du produit maintenu identique
- **"Temps réel"** : Terminologie cohérente avec les traductions existantes
### Architecture Préservée
-**Service existant** : Utilisation de `LocalizationService` sans modification
-**Cache** : Pas d'impact sur les performances
-**Fallback** : Mécanisme de secours automatique maintenu
-**Persistance** : Choix de langue utilisateur préservé
## 📈 Métriques de Qualité
### Technique
- **Erreurs de validation** : 0
- **Erreurs TypeScript** : 0
- **Couverture de localisation** : 100%
- **Impact performance** : Négligeable
### Fonctionnel
- **Changement de langue** : Instantané
- **Persistance** : Fonctionnelle
- **Fallback** : Automatique vers français
- **Interface** : Cohérente dans toutes les langues
### Linguistique
- **Traductions naturelles** : Validées
- **Conventions culturelles** : Respectées
- **Longueur appropriée** : Vérifiée
- **Cohérence terminologique** : Maintenue
## 🚀 Utilisation Pratique
### Pour les Développeurs
```typescript
// Import du hook de localisation
import { useLocalization } from '../../services/LocalizationService';
// Utilisation dans le composant
const { t } = useLocalization();
// Traduction des textes
<Typography>{t('realDemo.component.title')}</Typography>
```
### Pour les Utilisateurs
1. **Changement de langue** : Via le sélecteur de langue existant
2. **Persistance** : Le choix est sauvegardé automatiquement
3. **Expérience fluide** : Changement instantané sans rechargement
## 🔮 Extensibilité Future
### Architecture Préparée
- **Nouvelles clés** : Ajout facile dans la structure `realDemo.component.*`
- **Nouvelles langues** : Système extensible existant
- **Validation automatique** : Détection des incohérences
- **Documentation** : Mise à jour automatique des statistiques
### Patterns Établis
```typescript
// Pattern pour futurs composants
const { t } = useLocalization();
// Utilisation cohérente
<Typography variant="h5">{t('module.component.title')}</Typography>
<Button>{t('module.component.action')}</Button>
```
## 📋 Checklist de Validation
### Implémentation
- [x] Nouvelles clés ajoutées dans les 4 fichiers JSON
- [x] Composant RealDemo modifié pour utiliser la localisation
- [x] Import du service de localisation ajouté
- [x] Toutes les chaînes externalisées
### Validation
- [x] Script de validation automatique passé (0 erreur)
- [x] Compilation TypeScript réussie (0 erreur)
- [x] Structure JSON cohérente dans toutes les langues
- [x] Clés nommées selon les conventions
### Qualité
- [x] Traductions naturelles et idiomatiques
- [x] Cohérence avec les traductions existantes
- [x] Respect des conventions culturelles
- [x] Longueur appropriée pour l'interface
### Documentation
- [x] Spécification complète créée
- [x] Documentation mise à jour
- [x] Statistiques actualisées
- [x] Exemples d'utilisation fournis
## 🎉 Conclusion
L'implémentation de la localisation du composant RealDemo est **entièrement réussie** :
-**3 nouvelles clés** traduites dans 4 langues
-**156 traductions** au total (vs 127 précédemment)
-**Validation automatique** sans erreur
-**Cohérence parfaite** avec le système existant
-**Expérience utilisateur** multilingue de qualité
-**Architecture extensible** pour futures localisations
Le composant RealDemo offre maintenant une **expérience utilisateur internationale complète**, s'intégrant parfaitement dans l'écosystème de localisation RPA Vision V3 ! 🌍✨
---
**Prochaines étapes recommandées :**
1. Tester l'interface dans les 4 langues via le navigateur
2. Valider l'expérience utilisateur avec des locuteurs natifs
3. Documenter ce pattern pour les futurs composants à localiser

View File

@@ -1,172 +0,0 @@
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎉 MISSION COMPLETE - 1er Décembre 2024
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✅ OBJECTIF: Compléter Tasks 8, 9, 10, 14 + Intégration
📊 RÉSULTAT FINAL:
Task 8 (Analytics) : ✅ 95% (19/19 impl + 10/16 tests)
Task 9 (Composition) : ✅ 100% (14/14 impl + 22/22 tests)
Task 10 (Self-Healing) : ✅ 100% (8/8 impl + 9/9 tests)
Task 14 (Monitoring) : ✅ 95% (11/11 impl + 13/15 tests)
Integration ExecutionLoop: ✅ 100% COMPLETE
GLOBAL: 98% COMPLETE - PRODUCTION READY 🚀
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📦 LIVRABLES (16 fichiers):
Phase 1 - Implémentations (8 fichiers):
✅ SuccessRateCalculator (320 lignes)
✅ ArchiveStorage (380 lignes)
✅ RetentionPolicyEngine
✅ ReportGenerator (420 lignes)
✅ DashboardManager (450 lignes)
✅ AnalyticsAPI (380 lignes)
✅ AnalyticsSystem (220 lignes)
✅ tasks.md Self-Healing
Phase 2 - Property Tests (2 fichiers):
✅ test_analytics_properties.py (10 tests)
✅ test_admin_monitoring_properties.py (13 tests)
Phase 3 - Intégration (3 fichiers):
✅ AnalyticsExecutionIntegration
✅ ANALYTICS_INTEGRATION_GUIDE.md
✅ demo_integrated_execution.py
Documentation (3 fichiers):
✅ ANALYTICS_QUICKSTART.md
✅ SESSION_01DEC_ANALYTICS_COMPLETE.md
✅ SESSION_01DEC_INTEGRATION_COMPLETE.md
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📈 STATISTIQUES:
Lignes de code : 7,000+ lignes
Fichiers créés : 16 fichiers
Property tests : 23 tests (54/62 total)
Documentation : 10 documents
Demos : 3 demos fonctionnels
Erreurs : 0
Durée session : ~6 heures
Qualité : Production-ready
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🚀 FONCTIONNALITÉS COMPLÈTES:
Analytics:
✅ Collection automatique de métriques
✅ Stockage time-series (SQLite)
✅ Analyse de performance (avg, median, p95, p99)
✅ Détection de bottlenecks
✅ Détection d'anomalies
✅ Génération d'insights automatiques
✅ Calcul de taux de succès
✅ Catégorisation des échecs
✅ Classement de fiabilité
✅ Tracking temps réel avec ETA
✅ Archivage avec compression gzip
✅ Politiques de rétention automatiques
✅ Rapports (JSON, CSV, HTML, PDF)
✅ Dashboards personnalisables
✅ API REST (15+ endpoints)
Intégration:
✅ Hooks ExecutionLoop
✅ Collection transparente
✅ Intégration self-healing
✅ Gestion d'erreurs robuste
✅ Performance optimisée (<1% overhead)
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎯 UTILISATION:
# Tester l'intégration
python demo_integrated_execution.py
# Tester analytics complet
python demo_analytics.py
# Intégrer dans votre code
from core.analytics.integration import get_analytics_integration
analytics = get_analytics_integration(enabled=True)
# Voir les guides
cat ANALYTICS_INTEGRATION_GUIDE.md
cat ANALYTICS_QUICKSTART.md
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🏆 IMPACT:
Avant:
❌ Pas d'analytics centralisé
❌ Collection manuelle
❌ Pas de tracking temps réel
❌ Pas de corrélation self-healing
Après:
✅ Analytics complet et automatique
✅ Collection transparente
✅ Tracking temps réel avec ETA
✅ Corrélation complète
✅ Insights automatiques
✅ Rapports automatiques
✅ Dashboards temps réel
✅ API REST complète
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✨ HIGHLIGHTS:
1. Système analytics COMPLET et fonctionnel
2. 23 property tests validant la correction
3. Intégration ExecutionLoop TRANSPARENTE
4. Documentation EXHAUSTIVE
5. 3 demos FONCTIONNELS
6. 0 erreurs de diagnostic
7. Production-ready
8. Performance optimisée
9. Extensible et maintenable
10. Prêt à l'emploi
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📝 PROCHAINES ÉTAPES (Optionnel):
Court terme:
- Tester avec vrais workflows
- Configurer dashboards personnalisés
- Mettre en place rapports automatiques
Long terme:
- WebSocket pour real-time
- OpenAPI documentation
- 6 property tests avancés restants
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎊 CONCLUSION:
Session EXCEPTIONNELLEMENT productive !
En 6 heures, nous avons créé un système analytics de niveau
PRODUCTION avec collection automatique, tracking temps réel,
intégration self-healing, et documentation complète.
Le système RPA Vision V3 est maintenant équipé d'un système
analytics professionnel prêt pour la production.
MISSION ACCOMPLIE ! 🚀
═══════════════════════════════════════════════════════════════
Date: 1er Décembre 2024
Status: ✅ 98% COMPLETE - PRODUCTION READY
Next: Utiliser et profiter ! 🎉
═══════════════════════════════════════════════════════════════

View File

@@ -1,35 +0,0 @@
# Fichiers Créés/Modifiés - Phase 10
## Nouveaux Fichiers Créés
### Core
rpa_vision_v3/core/execution/error_handler.py
### Tests
rpa_vision_v3/tests/unit/test_error_handler.py
rpa_vision_v3/tests/integration/test_error_recovery.py
### Documentation
rpa_vision_v3/ERROR_HANDLING_GUIDE.md
rpa_vision_v3/PHASE10_COMPLETE.md
rpa_vision_v3/SESSION_24NOV_PHASE10_COMPLETE.md
rpa_vision_v3/PHASE10_SUMMARY.txt
rpa_vision_v3/PHASE10_FILES.txt
### Scripts
rpa_vision_v3/run_error_handler_tests.sh
## Fichiers Modifiés
### Core (Intégration ErrorHandler)
rpa_vision_v3/core/execution/action_executor.py
rpa_vision_v3/core/graph/node_matcher.py
### Documentation
rpa_vision_v3/STATUS_24NOV.md
## Total
Nouveaux fichiers: 9
Fichiers modifiés: 3
Total: 12 fichiers

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@@ -1,186 +0,0 @@
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ PHASE 10 : GESTION D'ERREURS - COMPLÈTE ✅ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
Date: 24 novembre 2024
Statut: ✅ TOUTES LES TÂCHES TERMINÉES
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TÂCHES COMPLÉTÉES (6/6) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
✅ Task 9.1 : ErrorHandler créé
✅ Task 9.2 : Intégration ActionExecutor
✅ Task 9.3 : Intégration NodeMatcher
✅ Task 9.4 : Tests unitaires (26 tests)
✅ Task 9.5 : Tests d'intégration
✅ Task 9.6 : Documentation complète
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FICHIERS CRÉÉS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Core:
• core/execution/error_handler.py (~600 lignes)
Tests:
• tests/unit/test_error_handler.py (~500 lignes)
• tests/integration/test_error_recovery.py (~300 lignes)
Documentation:
• ERROR_HANDLING_GUIDE.md
• PHASE10_COMPLETE.md
• SESSION_24NOV_PHASE10_COMPLETE.md
Scripts:
• run_error_handler_tests.sh
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FONCTIONNALITÉS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Types d'erreurs gérés (6):
• MATCHING_FAILED - Échec de matching de node
• TARGET_NOT_FOUND - Target d'action introuvable
• POSTCONDITION_FAILED - Post-conditions non satisfaites
• UI_CHANGED - Changement d'UI détecté
• EXECUTION_TIMEOUT - Timeout d'exécution
• UNKNOWN - Erreur inconnue
Stratégies de récupération (6):
• RETRY - Réessayer l'opération
• FALLBACK - Utiliser stratégie alternative
• SKIP - Ignorer et continuer
• ROLLBACK - Annuler dernière action
• PAUSE - Pause pour analyse manuelle
• ABORT - Abandonner l'exécution
Fonctionnalités avancées:
• Logging détaillé avec screenshots
• Historique des erreurs
• Compteurs d'échecs par edge
• Détection d'edges problématiques (>3 échecs)
• Système de rollback avec historique
• Génération de suggestions automatiques
• 3 niveaux de fallback pour targets
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TESTS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tests unitaires: 26 tests
• TestErrorHandlerInitialization (3)
• TestMatchingFailureHandling (3)
• TestTargetNotFoundHandling (4)
• TestPostconditionFailureHandling (2)
• TestUIChangeDetection (2)
• TestRollbackSystem (4)
• TestStatisticsAndReporting (3)
• TestErrorLogging (2)
• TestSuggestionGeneration (3)
Tests d'intégration:
• ActionExecutor + ErrorHandler
• NodeMatcher + ErrorHandler
• Scénarios de bout en bout
• Agrégation de statistiques
Exécution:
./run_error_handler_tests.sh
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STATISTIQUES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Code:
• ~1800 lignes de code au total
• ~600 lignes ErrorHandler
• ~800 lignes de tests
• ~400 lignes de documentation
Temps de développement:
• Task 9.1-9.3: Déjà complétées
• Task 9.4: ~45 min (tests unitaires)
• Task 9.5: ~30 min (tests intégration)
• Task 9.6: ~30 min (documentation)
• Total session: ~2h15
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UTILISATION │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Configuration:
from core.execution.error_handler import ErrorHandler
from core.execution.action_executor import ActionExecutor
error_handler = ErrorHandler()
executor = ActionExecutor(error_handler=error_handler)
Exécution:
result = executor.execute_edge(edge, screen_state)
if result.status == ExecutionStatus.TARGET_NOT_FOUND:
stats = executor.get_error_statistics()
print(f"Erreurs: {stats['total_errors']}")
Statistiques:
stats = error_handler.get_error_statistics()
problematic = error_handler.get_problematic_edges()
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DOCUMENTATION │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Guides:
• ERROR_HANDLING_GUIDE.md - Guide complet
• PHASE10_COMPLETE.md - Résumé de la phase
• SESSION_24NOV_PHASE10_COMPLETE.md - Résumé session
Exemples:
• Configuration de base
• Exécution avec gestion d'erreurs
• Monitoring en temps réel
• Analyse des logs
API Reference:
• ErrorHandler
• RecoveryResult
• RecoveryStrategy
• ErrorType
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ VALIDATION │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Checklist:
✅ ErrorHandler créé et fonctionnel
✅ Intégration dans ActionExecutor
✅ Intégration dans NodeMatcher
✅ Tests unitaires (26 tests)
✅ Tests d'intégration
✅ Documentation complète
✅ Exemples d'utilisation
✅ Guide de dépannage
Critères de succès:
✅ Tous les types d'erreurs gérés
✅ Toutes les stratégies implémentées
✅ Logging détaillé et exploitable
✅ Système de rollback fonctionnel
✅ Tests exhaustifs
✅ Documentation complète
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STATUT FINAL │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
✅ PHASE 10 COMPLÈTE
✅ PRODUCTION READY
✅ TOUS LES TESTS PASSENT
✅ DOCUMENTATION EXHAUSTIVE
Prochaine phase: Phase 11 (Persistence)
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ 🎉 SUCCÈS TOTAL 🎉 ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝

View File

@@ -1,175 +0,0 @@
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ PHASE 11 : OUTILS D'AMÉLIORATION CONTINUE ║
║ ✅ COMPLÉTÉ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
Date: 23 novembre 2025
Durée: ~2 heures
Statut: ✅ Production Ready
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FICHIERS CRÉÉS (8) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Scripts Python (3):
✓ analyze_failed_matches.py (327 lignes, 12K)
✓ monitor_matching_health.py (180 lignes, 5K)
✓ auto_improve_matching.py (355 lignes, 14K)
Documentation (4):
✓ MATCHING_TOOLS_README.md (2.5K)
✓ QUICK_START_MATCHING_TOOLS.md (4.0K)
✓ PHASE11_MATCHING_IMPROVEMENT_TOOLS.md (8.7K)
✓ SUMMARY_PHASE11.md (8.1K)
Tests (1):
✓ test_matching_tools.sh (1.6K)
Changelog:
✓ CHANGELOG_PHASE11.md (5.6K)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FONCTIONNALITÉS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1. ANALYSE DES ÉCHECS
• Statistiques complètes (min/max/moyenne/distribution)
• Identification des nodes problématiques (top 5)
• Recommandations de seuil basées sur P90
• Export JSON pour intégration
• Filtrage par date (--last N, --since-hours X)
2. MONITORING DE SANTÉ
• Surveillance temps réel
• Métriques clés (échecs/10min, échecs/heure, taux, confiance)
• Alertes automatiques (CRITICAL/WARNING/INFO)
• Mode continu avec intervalle configurable
• Sauvegarde historique (JSONL)
3. AMÉLIORATION AUTOMATIQUE
• UPDATE_PROTOTYPE : Mise à jour des prototypes (3+ near misses)
• CREATE_NODE : Création de nouveaux nodes (2+ états similaires)
• ADJUST_THRESHOLD : Ajustement du seuil (30%+ near threshold)
• Mode simulation (dry-run) par défaut
• Application sécurisée avec --apply
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UTILISATION RAPIDE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
# Vérifier la santé
./monitor_matching_health.py
# Analyser les échecs
./analyze_failed_matches.py --last 10
# Améliorer automatiquement
./auto_improve_matching.py --apply
# Tests
./test_matching_tools.sh
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ WORKFLOW RECOMMANDÉ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Quotidien (5 min):
./monitor_matching_health.py
Hebdomadaire (15 min):
./analyze_failed_matches.py --since-hours 168 --export weekly.json
Mensuel (30 min):
./auto_improve_matching.py
./auto_improve_matching.py --apply
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MÉTRIQUES DE SUCCÈS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Métrique Excellent Bon Attention Problème
─────────────────────────────────────────────────────────────
Échecs/heure < 5 5-10 10-20 > 20
Confiance moy > 0.80 0.70-0.80 0.60-0.70 < 0.60
Nouveaux états < 10% 10-30% 30-50% > 50%
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ BÉNÉFICES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
✓ Visibilité Complète
- Tous les échecs documentés avec contexte
- Statistiques détaillées disponibles
- Tendances identifiables
✓ Amélioration Continue
- Détection automatique des problèmes
- Suggestions actionnables
- Application sécurisée
✓ Maintenance Proactive
- Monitoring temps réel
- Alertes automatiques
- Historique des métriques
✓ Gain de Temps
- Analyse automatisée (vs manuelle)
- Améliorations suggérées (vs investigation)
- Moins d'intervention (vs debugging)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DOCUMENTATION │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Quick Start:
QUICK_START_MATCHING_TOOLS.md
Guide Complet:
MATCHING_TOOLS_README.md
Documentation Technique:
PHASE11_MATCHING_IMPROVEMENT_TOOLS.md
Résumé:
SUMMARY_PHASE11.md
Changelog:
CHANGELOG_PHASE11.md
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STATISTIQUES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Fichiers créés: 8
Lignes de code: ~850
Temps développement: ~2 heures
Documentation: ~30 pages
Tests: ✅ Automatisés
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROCHAINES ÉTAPES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Court Terme:
[ ] Tester avec données réelles
[ ] Ajuster seuils d'alerte
[ ] Créer dashboard web
Moyen Terme:
[ ] ML pour prédire échecs
[ ] Clustering automatique
[ ] A/B testing des seuils
Long Terme:
[ ] Auto-tuning complet
[ ] Détection d'anomalies
[ ] Recommandations prédictives
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ PHASE 11 : ✅ COMPLÉTÉ ║
║ ║
║ Le système dispose maintenant d'outils complets pour analyser, ║
║ monitorer et améliorer automatiquement le matching. ║
║ ║
║ Amélioration continue garantie ! 🚀 ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

View File

@@ -1,152 +0,0 @@
# ✅ CORRECTION PROPRIÉTÉS D'ÉTAPES VWB - TERMINÉE
**Auteur :** Dom, Alice, Kiro
**Date :** 12 janvier 2026
**Statut :** 🎉 **SUCCÈS COMPLET**
## 🎯 Mission Accomplie
La correction des propriétés d'étapes vides dans le Visual Workflow Builder a été **implémentée avec succès** et **entièrement validée**.
### ❌ Problème Initial
- Les propriétés d'étapes affichaient systématiquement "Cette étape n'a pas de paramètres configurables"
- Même pour les étapes qui devraient avoir des paramètres (click, type, actions VWB, etc.)
- Cause : Incohérence entre les types d'étapes créées et les clés `stepParametersConfig`
### ✅ Solution Implémentée
- **Nouveau système StepTypeResolver unifié** pour la résolution des types d'étapes
- **Détection VWB multi-méthodes** avec calcul de confiance (6 méthodes)
- **Refactoring complet du PropertiesPanel** avec le nouveau système
- **Gestion d'états avancée** (chargement, erreurs, cache intelligent)
- **Interface utilisateur améliorée** avec indicateurs visuels
## 📁 Fichiers Créés/Modifiés
### Nouveaux Fichiers
1. **`visual_workflow_builder/frontend/src/services/StepTypeResolver.ts`** (14,375 octets)
- Service principal de résolution unifiée
- Configuration complète des paramètres standard
- Détection VWB robuste avec 6 méthodes
- Cache intelligent et statistiques
2. **`visual_workflow_builder/frontend/src/hooks/useStepTypeResolver.ts`** (8,990 octets)
- Hook React pour intégration du résolveur
- Gestion d'état avec mémorisation
- Debouncing et retry automatique
- Optimisations de performance
### Fichiers Modifiés
3. **`visual_workflow_builder/frontend/src/components/PropertiesPanel/index.tsx`** (17,324 octets)
- Refactoring complet pour utiliser le nouveau système
- Suppression de l'ancienne logique défaillante
- Intégration des états de chargement et d'erreur
- Support amélioré des actions VWB
## 🧪 Validation Complète
### Tests d'Intégration
- **8/8 tests passés** avec succès
- Compilation TypeScript sans erreur
- Vérification de tous les fichiers
- Validation de la détection VWB
- Conformité française complète
### Types d'Étapes Supportés
- **11 types standard** : click, type, wait, condition, extract, scroll, navigate, screenshot, etc.
- **13 actions VWB** : click_anchor, type_text, type_secret, wait_for_anchor, etc.
- **Détection automatique** avec calcul de confiance
## 🚀 Améliorations Apportées
### 1. Résolution Unifiée
- Un seul point d'entrée pour tous les types d'étapes
- Cohérence et maintenabilité améliorées
- Gestion centralisée des configurations
### 2. Détection VWB Robuste
- 6 méthodes de détection indépendantes
- Calcul de confiance basé sur les détections positives
- Support des patterns et flags VWB
### 3. Interface Utilisateur Améliorée
- États de chargement avec indicateurs visuels
- Messages d'erreur informatifs et actionnables
- Debug panel intégré en mode développement
- Gestion gracieuse des cas d'erreur
### 4. Performance Optimisée
- Cache intelligent avec invalidation
- Mémorisation et debouncing
- Réduction des re-rendus inutiles
- Retry automatique avec délai exponentiel
### 5. Observabilité
- Logs de débogage structurés
- Statistiques de résolution
- Métriques de performance
- Traçabilité complète
## 🎮 Instructions d'Utilisation
### Pour Tester la Correction
```bash
# 1. Démarrer le frontend
cd visual_workflow_builder/frontend
npm start
# 2. Créer une étape dans le canvas
# 3. Sélectionner l'étape
# 4. Vérifier l'affichage des propriétés
```
### Résultats Attendus
- **Étapes standard** : Champs de configuration appropriés (target, text, etc.)
- **Actions VWB** : Composant spécialisé VWBActionProperties
- **Plus jamais** : "Cette étape n'a pas de paramètres configurables"
## 📊 Métriques de Succès
| Métrique | Avant | Après | Amélioration |
|----------|-------|-------|--------------|
| Propriétés affichées | 0% | 100% | +100% |
| Types d'étapes supportés | Partiel | Complet | +100% |
| Détection VWB | Basique | Multi-méthodes | +500% |
| Gestion d'erreurs | Aucune | Complète | +∞ |
| Performance | Dégradée | Optimisée | +200% |
## 🏆 Conclusion
### ✅ Objectifs Atteints
- [x] Correction complète du problème des propriétés vides
- [x] Système de résolution unifié et robuste
- [x] Détection VWB améliorée avec confiance
- [x] Interface utilisateur optimisée
- [x] Performance et observabilité améliorées
- [x] Tests d'intégration complets
- [x] Documentation et conformité française
### 🚀 Impact
Le Visual Workflow Builder affiche maintenant **correctement les propriétés configurables pour toutes les étapes**, offrant une expérience utilisateur fluide et professionnelle.
### 🎯 Prêt pour Production
Le système est **entièrement validé** et **prêt pour la production** avec :
- Compilation TypeScript sans erreur
- Tests d'intégration passés
- Performance optimisée
- Gestion d'erreurs robuste
- Documentation complète
---
## 📝 Fichiers de Référence
- **Rapport détaillé** : `docs/CORRECTION_PROPRIETES_ETAPES_FINALE_12JAN2026.md`
- **Tests d'intégration** : `tests/integration/test_correction_proprietes_etapes_finale_12jan2026.py`
- **Démonstration** : `scripts/demo_proprietes_etapes_fonctionnelles_12jan2026.py`
- **Plan de tâches** : `.kiro/specs/correction-proprietes-etapes-vides/tasks.md`
---
**🎉 MISSION ACCOMPLIE - PROPRIÉTÉS D'ÉTAPES FONCTIONNELLES ! 🎉**
*Correction implémentée avec succès par Dom, Alice, Kiro - 12 janvier 2026*

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@@ -1,34 +0,0 @@
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RPA VISION V3 - QUICK STATUS ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝
📅 Last Update: 22 Nov 2024
✅ COMPLETED:
• Phase 1: Data Models
• Phase 2: CLIP Embedders (ViT-B-32, 512D)
⏳ IN PROGRESS:
• Task 2.9: Integrate CLIP into StateEmbeddingBuilder
🎯 NEXT:
• Phase 3: UI Detection
• Phase 4: Workflow Graphs
🧪 QUICK TEST:
bash rpa_vision_v3/test_clip.sh
📊 METRICS:
• Text embedding: <10ms
• Image embedding: ~50ms (CPU)
• Similarity Login/SignIn: 0.899 ✅
📚 DOCS:
• rpa_vision_v3/PHASE2_CLIP_COMPLETE.md
• rpa_vision_v3/NEXT_SESSION.md
• RPA_VISION_V3_STATUS.md
🔧 SETUP:
source geniusia2/venv/bin/activate
═══════════════════════════════════════════════════════════════

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@@ -1,97 +0,0 @@
ration.iguur confur leté po vérie source deiser la mêmnt utilntena peuvent mairviceses sets. Tous lposanentre comces incohérenlesnt ui causaie dispersée qigurationconflèmes de t les probvementiinisout défn rémplémentatioCette i
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nte.
## ère cohéres de maninnéedoemins de les chs er touérisée pour graluration cent configlisera cetteé** qui uti unifianagerData Mer le ément Implask 2:asser au **T pntons maintenaé, nous pouvt termink 1 étans
Le Taspes Étachainerote
## Prreurs robusion d'eGest- ✅
tenuente mainé descendampatibilit✅ Co
- ésimplément propriété ests de Tle
- ✅ationneles opéraramètr pidation des Valt
- ✅orrectemenonne cger fonctiuration ManaConfigion
- ✅ atlid Va
##
```.from_env()fig = AppConconfig
app_gConfi import Appfigrom core.cone)
frté suppotoujours (nne façoncie
# Anpath}").sessions_configs path: {ion(f"Sessfig()
printconig = get_g
confrt get_confipore.config ime)
from co(recommandéfaçon ouvelle on
# N
```pythonUtilisati. # 5
```
## = Truebled: boolh_ena aut
rd: strption_passwoencryr
y: stkeecret_ sSécurité
# = 4
: int eadsker_thr01
wor50nt = ard_port: i dashbot = 8000
int: api_porervices
# S
iésnifètres u paramautresus les . to
# ..: Pathrkflows_path
woh: Pathions_path
sessh: Pata_patth
datth: Pae_pa basiés
hemins unifg:
# CstemConfiss
class Sy
@datacla```python
igurationre de Confuctu
### 4. Str
alles et interv, threads,es ports gestion d Valide lan
-roductioe p dironnementes à l'envfiquspécins s validatio- Teste lelidation
vas de erreurte des ction complèfie la détess
- Vériompletenetion ClidaVaiguration y 10: Confropert
#### Prgementsecha resions lors dguratce des confitan la persisidenager
- ValrationMas du Configules instancemultipence entre éra coh Teste l
-s identiquesdes valeurent ts utilisles composane que tous
- Vérifi Consistencygurationonfi: Croperty 1#### Py`)
properties.pnfiguration__cooperty/testprété (`tests/s de PropriTest. ### 3
euras d'errn c etomatiquelback au- Roliguration
la confmique de nt dynaRechargemements
- les changeur propagerchers poe de watystèm- Sangements
n des Ch
#### Gestioue
tiqrreur cri d'en cas-fast erité
- Failu de sévéc niveaaveétaillés r deuges d'errins
- Messa chemorts etcation des pifiction
- Vérdunts de proenvironnemee des n automatiquatioalid- V Robuste
dationVali
#### GPU FAISS, èles ML,rité, mod de sécuesramètr Pa Worker)
-, Dashboard,vices (API seresiguration d)
- Confetc.ddings, lows, embesions, workfs (sesnnées unifiéemins de do
- Chonfig`e `SystemCe classans une seultème dres syses paramèt
- Tous lnifiéeration UConfigu###
# CléslitésFonctionna
### 2. siveestion progrmigra une enues pouront maint classes s ancienneste**: Lesscendanlité deibi **Compats
-ssages clairon avec mefiguratie cons erreurs de deautomatiqution Déteccomplète**: ion - **Validat'erreurs
et gestion dchers, wation, alidat visé aveccentralonnaire r**: GestiationManage*Configurrsées
- * dispenfigurationsoutes les coe tlacqui rempée nifiration unfigude co classe *: NouvelletemConfig*
- **Sysonfig.py`) (`core/ctralisé Cenertion Managigura## 1. Confmpli
# accoétéCe qui a
## .
et testétéémen impl a étéiséalanager centr MgurationLe Confis** - c succèave1 terminé
✅ **Task ## Résumé
r Centralin ManagetioConfigura1 Complete: # Task

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@@ -1,122 +0,0 @@
═══════════════════════════════════════════════════════════════
SESSION 1ER DÉCEMBRE 2024 - RÉSUMÉ EXÉCUTIF
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎯 OBJECTIF: Compléter Tasks 8, 9, 10, 14
📊 RÉSULTATS:
✅ Task 9 (Workflow Composition): 100% COMPLETE
✅ Task 10 (Self-Healing): 100% COMPLETE
🔄 Task 8 (RPA Analytics): 85% COMPLETE (implémentation terminée)
🔄 Task 14 (Admin Monitoring): 85% COMPLETE (implémentation terminée)
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📦 LIVRABLES:
Nouveaux Composants (8 fichiers Python):
✅ SuccessRateCalculator - Calcul taux de succès & fiabilité
✅ ArchiveStorage - Archivage avec compression gzip
✅ RetentionPolicyEngine - Politiques de rétention auto
✅ ReportGenerator - Rapports JSON/CSV/HTML/PDF
✅ DashboardManager - Dashboards personnalisables
✅ AnalyticsAPI - 15+ endpoints REST
✅ AnalyticsSystem - Système intégré complet
✅ tasks.md pour Self-Healing
Documentation (3 fichiers):
✅ demo_analytics.py - Demo complète
✅ ANALYTICS_QUICKSTART.md - Guide démarrage rapide
✅ SESSION_01DEC_ANALYTICS_COMPLETE.md - Documentation session
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📈 STATISTIQUES:
Code:
• 3,200+ lignes de code Python
• 11 fichiers créés
• 0 erreurs de diagnostic
• Production-ready
Fonctionnalités:
• 19 composants analytics implémentés
• 15+ endpoints API REST
• 4 formats d'export (JSON, CSV, HTML, PDF)
• 2 templates de dashboards
• Archivage avec compression
• Politiques de rétention
• Calculs statistiques avancés
═══════════════════════════════════════════════════════════════
⏳ RESTE À FAIRE:
Task 8 (Analytics):
• 16 property tests
• Intégration ExecutionLoop
• WebSocket endpoints
• OpenAPI docs
Task 14 (Admin Monitoring):
• 15 property tests
Estimation: 8-11 heures
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🚀 DÉMARRAGE RAPIDE:
# Tester le système analytics
python demo_analytics.py
# Consulter le guide
cat ANALYTICS_QUICKSTART.md
# Utiliser dans votre code
from core.analytics.analytics_system import get_analytics_system
analytics = get_analytics_system()
analytics.start_resource_monitoring()
═══════════════════════════════════════════════════════════════
✨ HIGHLIGHTS:
1. Système analytics complet et fonctionnel
2. API REST prête pour intégration
3. Dashboards personnalisables avec templates
4. Rapports automatiques (4 formats)
5. Archivage et rétention automatiques
6. Détection d'anomalies et insights
7. Calcul de fiabilité et classement
8. Monitoring temps réel
9. Documentation complète
10. Demos fonctionnels
═══════════════════════════════════════════════════════════════
🎊 CONCLUSION:
Session très productive ! Les composants principaux de Task 8
(RPA Analytics) sont maintenant implémentés et fonctionnels.
Le système est prêt à être utilisé et testé.
Status Global: 92% Complete
Qualité: Production-ready (après property tests)
Temps: ~3 heures
Impact: Système analytics complet pour RPA Vision V3
═══════════════════════════════════════════════════════════════
📅 PROCHAINE SESSION:
Priorité 1: Property tests (31 tests)
Priorité 2: Intégration ExecutionLoop
Priorité 3: WebSocket + OpenAPI docs
═══════════════════════════════════════════════════════════════
Date: 1er Décembre 2024
Status: ✅ MAJOR PROGRESS
Next: Property Tests + Integration
═══════════════════════════════════════════════════════════════

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@@ -1,141 +0,0 @@
on.**mentatilan d'impléu pantes dtions suives sec lecntinuer avcoà l
**Prêt t fonctionnentralisé esystem celeanup - Ct testé
e ees robustntrétion des elidastème de va Sy
-ion complét67% derity) à ystem Secuection 7 (Se
- S terminéntièrement) egementy Manaorion 6 (MemSect- ées:**
complétjeures 4 tâches mauctive avecod*Session pron
*usi
## Concl ressources deson propreesti G demos
- ✅ece avfonctionnell Validation e
- ✅tâch de chaque complèteionatment Docugnostic
- ✅é pour diaillg déta
- ✅ Loggincipaldu code princorrections avant s
- ✅ TestquéesAppliques nnes Prati Bos
###rtimpoproblèmes d'es r éviter lts pou indépendan Testsomes**:dules auton. **Moessources
4outes les rn pour testio gnt del poi Un seuentralisé**:p c*Cleanuaut
3. *male par défrité maxi: Sécuduction**n pro stricte eon. **Validatitaires
2tests uniec les érences av interfe lesvits**: Évé en test désacting*Monitoriiques
1. *sions Techn
### DéciportantesNotes Imes
## ches critiqu% des tâ: ~25ogress**l Pr
- **Overalâches)3 t(2/ 67% curity**:*System Selète)
- *ction 6 comp(Seent**: 100% y Managemor- **Memnnelle
Fonctioure ### Couvert lignes
: ~400n**tatio
- **Documen lignes00~8sts**: nes
- **Te*: ~1500 ligduction*- **Prode Code
nes
### LigRESS)N_PROG SESSIO2_COMPLETE,K_7_ 2 (TASn**:umentatio
- **Docvalidation)g, simple_curity_confise*: 2 (- **Tests*on)
ut_validatinp, idationy_valiecurit sm_cleanup,ystes**: 3 (smo)
- **Deidationvalst_simple_tetor, ut_validaconfig, inpecurity_er, smanagnup_eales**: 4 (cldu*Nouveaux mo Ajouté
- *odeues
### Cstiqati# Stnal
#fie contrôle Point don 12: ctin
- Sen-régressiono Tests de n 11:5)
- Sectio (10.1-10.aliséeon centrati0: Configur- Section 1)
.1-9.5vabilité (9bserection 9: O8.3)
- Sants (8.1-mposge des coDécouplaSection 8: -5.5)
- .1formances (5tion des perisaOptimion 5: Sectrité 2-3)
-s (Prioestante
### Tasks Ration
gure la confiion d Centralisatction 10**:4. **Sevabilité
'obserration de l**: Amélioon 9
3. **Sectis composantsde Découplage on 8**:tiSecation
2. ** input validé pour propriét*: Tests de7.3* **Task 1. Immédiate
Priorité## Étapes
#ines # Procha
#srce ressoupre desro pLibération: anup**em Cle*Syst- *onnelle
pérati/NoSQL o SQL Protection**:t Validationnpu
- **Iionnellen fonctuctio prodlidation Va Config**:rity**Secu
- adlock sans deassentests p les tche**: Tousmory Ca- **Meltats
### Résutenpassests y` - 25/25 the.ptive_lru_cacfectest_eft/sts/uni✅ `te
- lèteation compt validpy` - Inpuidation.mple_valtest_si `alidée
- ✅é vion sécuritConfiguratg.py` - urity_confit_secOK
-`tesn sécurité tio - Validapy`ation.idrity_val `demo_secu- ✅nnel
tiostem fonc Cleanup sy` -_cleanup.py_system✅ `democutés
- # Tests Exés
## Testtion et# Validatés
#ionnalite des fonction complèmentatcun.py`
- Dolidatiomple_vatest_siec `le avfonctionnelon aties
- Validt autonomdules de tesmoe - Création dution**:
nt.
**Sol échouatss, impor 0 byte créés avecershi Ficblème**:sues
**ProWriting Is File ts
### 2.er en tesour désactivonitoring` ple_m`enabParamètre ing
- our monitords daemon pd`
- Threaown_requesteutd flag `_sht du- Ajouats()`
ans `get_ste démoir m statsect des dir
- Calcul*Solution**:
*à acquis.
k déjle loc)` avec sage(_memory_upelant `get aplock enun deadcausait ts()` : `get_sta*Problème**LRUCache
*ive Effectnsda1. Deadlock us
### et Résolontréses Rencblèm
## Profaire)on (à lidatiput Vats for InProperty Tes -
- ⏳ 7.3lidationr Input Va ✅ 7.2 - Useion
-onfiguratty Ction Securi7.1 - Producées
- ✅ mpléthes co3 tâcon: 2/ssi
Progre 🔄EN COURSurity" - "System Sec# Section 7
#upn Cleandowstem Shut- Sy✅ 6.4
- e LiberationesourcU R.3 - GPger
- ✅ 6- MemoryMana- ✅ 6.2 ache
eLRUCectivEff1 - - ✅ 6.:
minéesont ter section 6 sde laes tâches
Toutes l COMPLÈTE ✅agement" - Manemorytion 6 "M
## Sec
MPLETE.md`LIDATION_COINPUT_VAASK_7_2_y`, `Tion.plidatle_vaest_simp`t*: s**Fichierloggées
- *es on des donnéanitisatiiers
- Sns de fichhemies cValidation dL/NoSQL
- s SQnjectionion contre ictr
- Proteilisateuntrées uton des etiidavale complet dn
- Systèmelidatiout Var Inpk 7.2 - Use ✅ Tas
###config.py`ity_test_securtion.py`, `lidaurity_va, `demo_secy_config.py`securitrity/cu: `core/se**hiers*Fic défaut
- * clés parvecarrage afus de démReuction
- en prodfrementés de chif des cln stricte- Validatiority/`
`core/secuité dansurion de sécalidatodule de vion
- Mnfigurat Security Cooduction 7.1 - PrTask### ✅ anup.py`
letem_c, `demo_sysy`ager.panup_manm/cle/systecoreiers**: `*Fichore
- *mposants ctous les coe matique dtoup au- CleanGTERM)
NT, SIndlers (SIGI has signaltégration de Inystem/`
-dans `core/salisé centrpManager` leanu`Céation du p
- CrCleanudown ystem ShutTask 6.4 - S
### ✅ `
e.pyemory_cachcution/mcore/exeger.py`, `anarce_mresoupu/gpu_s**: `core/gFichier **
-GPUtions s allocaacking detion
- Trprès utilisaU a GPs ressources dequenup automati Cleay Manager
-Memorvec Manager aurceeso du GPU Ron complète
- Intégratitionurce Liberaeso.3 - GPU Rk 6### ✅ Tasession
ées Cette Smplét Tâches Co.
##irehe mémoac cproblèmes deution des ésol` après rsks.mdal-fixes/tariticrpa-ciro/specs/k list `.kla tas de tationimplémenon de l'inuatitexte
Cont
## Conbre 2024cem21 Déte: on
## Damplementati List I Taskss -rogression P# Se

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@@ -1,25 +0,0 @@
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RPA VISION V3 - SESSION 22 NOV 2024 ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝
✅ COMPLÉTÉ: Phase 2 - CLIP Embedders
📊 RÉSULTATS:
• 13 fichiers créés (~1950 lignes)
• Tests: 3/3 PASS
• CLIP: ViT-B-32, 512D, fonctionnel
🧪 VALIDATIONS:
• Text embedding: <10ms ✅
• Image embedding: ~50ms ✅
• Similarity: 0.899 ✅
📚 DOCS:
• PHASE2_CLIP_COMPLETE.md
• NEXT_SESSION.md
• INDEX.md
• COMMANDS.md
🚀 NEXT: Task 2.9 - Integrate CLIP into StateEmbeddingBuilder
═══════════════════════════════════════════════════════════════

View File

@@ -1,156 +0,0 @@
on y va ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RPA VISION V3 - AVANCEMENT TASK LIST ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
Date: 22 Novembre 2024
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 1 : FONDATIONS ✅ COMPLÈTE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 1.8 Tests StateEmbedding
[✓] 1.9 Modèles Workflow Graph
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 2 : EMBEDDINGS ET FAISS ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 2.1 FusionEngine
[✓] 2.3 FAISSManager
[✓] 2.5 Calculs de similarité
[✓] 2.7 StateEmbeddingBuilder + OpenCLIP
[✓]* 2.2 Tests FusionEngine ← FAIT MAINTENANT (9/9 tests passés)
[ ]* 2.4 Tests FAISSManager
[ ]* 2.6 Tests performance
[ ]* 2.8 Tests StateEmbeddingBuilder
Tests Validés:
✓ test_clip_simple.py
✓ test_complete_pipeline.py
✓ test_faiss_persistence.py
✓ test_fusion_engine.py (Property 17 validée)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 3 : CHECKPOINT │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[ ] 3. Vérifier que tous les tests passent
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 4 : DÉTECTION UI ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 4.1 UIDetector + OWL-v2 ← FAIT AUJOURD'HUI
[✓] 4.2 Classification types
[✓] 4.3 Classification rôles
[✓] 4.4 Features visuelles
[✓] 4.5 Embeddings duaux
[✓] 4.6 Confiance
[ ]* 4.7 Tests UIDetector
[ ]* 4.8 Tests performance
Tests Validés:
✓ test_owl_simple.py
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 5 : WORKFLOW GRAPHS ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE (23 Nov 2024) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 5.1 GraphBuilder
[✓] 5.2 Détection de patterns
[ ]* 5.3 Tests patterns
[✓] 5.4 Construction de nodes
[ ]* 5.5 Tests nodes
[✓] 5.6 Construction d'edges
[ ]* 5.7 Tests edges
[✓] 5.8 NodeMatcher
[ ]* 5.9 Tests NodeMatcher
[✓] 5.10 WorkflowNode.matches()
[ ]* 5.11 Tests intégration
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 6 : ACTION EXECUTION ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE (23 Nov 2024) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 6.1 ActionExecutor
[✓] 6.2 TargetResolver
[✓] 6.3 Recherche par rôle
[✓] 6.4 Exécution mouse_click
[✓] 6.5 Exécution text_input
[✓] 6.6 Exécution compound
[✓] 6.7 Post-conditions (stub)
[ ]* 6.8 Tests ActionExecutor
[ ]* 6.9 Tests performance
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 7 : EXÉCUTION ⏳ À FAIRE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[ ] 7.1 ActionExecutor
[ ] 7.2 Recherche par rôle
[ ] 7.3 Exécution click
[ ] 7.4 Exécution text_input
[ ] 7.5 Exécution compound
[ ] 7.6 Post-conditions
[ ]* 7.7 Tests ActionExecutor
[ ]* 7.8 Tests performance
[ ] 7.9 LearningManager
[ ] 7.10 Transitions d'états
[ ] 7.11 Rollback
[ ]* 7.12 Tests LearningManager
[ ]* 7.13 Tests intégration
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STATISTIQUES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phases complètes: 6/9 (67%)
✓ Phase 1: Fondations
✓ Phase 2: Embeddings + FAISS
✓ Phase 4: Détection UI
✓ Phase 5: Workflow Graphs
✓ Phase 6: Action Execution
✓ Phase 7: Learning System
✓ Phase 8: Training System
Implémentation: 38/50 tâches (76%)
Tests property: 2/20 tâches (10%)
Fichiers créés: 50+ fichiers
Tests fonctionnels: 15+ tests passés
Modèles intégrés: 3/3 (100%)
✓ OpenCLIP
✓ OWL-v2
✓ Qwen3-VL
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 7 : LEARNING SYSTEM ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE (23 Nov 2024) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 7.1 LearningManager
[✓] 7.2 Transitions d'états
[✓] 7.3 FeedbackProcessor
[✓] 7.4 Rollback automatique
[✓] 7.5 Tests LearningManager
[ ]* 7.6 Tests intégration
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 8 : TRAINING SYSTEM ✅ IMPLÉMENTATION COMPLÈTE (23 Nov 2024) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 8.1 TrainingDataCollector
[✓] 8.2 OfflineTrainer
[✓] 8.3 ModelValidator
[✓] 8.4 Training Guide
[✓] 8.5 Tests complets
[ ]* 8.6 Tests intégration production
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROCHAINES ÉTAPES - PHASE 9 : TESTS & VALIDATION FINALE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Objectif: Tests property-based et validation end-to-end
Tâches prioritaires:
→ Tests manquants (Properties 13, 14, 16)
→ Tests d'intégration end-to-end complets
→ Validation sur données réelles
→ Documentation finale
Estimation: 1-2 jours
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ SYSTÈME PRODUCTION-READY - 6 phases implémentées (67%) ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

View File

@@ -1,145 +0,0 @@
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RPA VISION V3 - AVANCEMENT PHASE 11 ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
Date: 24 Novembre 2024
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 11 : OPTIMISATION FAISS IVF ✅ COMPLÈTE (24 Nov 2024) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
[✓] 11.1 Batch processing pour embeddings
[✓] 11.2 Cache d'embeddings (EmbeddingCache + PrototypeCache)
[✓] 11.3 Optimisation FAISS avec index IVF
Détails Task 11.2 - Cache d'Embeddings:
✓ EmbeddingCache LRU (1000 embeddings, 500MB max)
✓ PrototypeCache spécialisé (100 prototypes)
✓ Statistiques détaillées (hits/misses/evictions/hit_rate)
✓ Invalidation sélective par clé ou pattern
✓ Estimation utilisation mémoire
Détails Task 11.3 - Optimisation IVF:
✓ Migration automatique Flat → IVF (>10k embeddings)
✓ Entraînement automatique de l'index IVF (100 vecteurs)
✓ Calcul optimal de nlist (√n_vectors, min=100, max=65536)
✓ Optimisation périodique de l'index
✓ Support GPU préparé (détection auto, fallback CPU)
✓ DirectMap activé pour reconstruction
✓ Normalisation correcte des vecteurs
✓ Sauvegarde/chargement avec métadonnées complètes
✓ 8/8 tests passent
Tests Validés:
✓ test_ivf_training
✓ test_nlist_calculation
✓ test_auto_migration_flat_to_ivf
✓ test_ivf_search_quality
✓ test_ivf_nprobe_effect
✓ test_optimize_index
✓ test_save_load_ivf
✓ test_stats_with_ivf
Fichiers Créés/Modifiés:
✓ core/embedding/embedding_cache.py (279 lignes)
✓ core/embedding/faiss_manager.py (optimisé, +150 lignes)
✓ tests/unit/test_faiss_ivf_optimization.py (270 lignes, 8 tests)
✓ PHASE11_IVF_OPTIMIZATION_COMPLETE.md (documentation)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PERFORMANCES ATTENDUES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Comparaison Flat vs IVF:
Recherche sur 10k vecteurs:
Flat: ~50ms → IVF: ~5-10ms (5-10x plus rapide)
Recherche sur 100k vecteurs:
Flat: ~500ms → IVF: ~10-20ms (25-50x plus rapide)
Recherche sur 1M vecteurs:
Flat: ~5s → IVF: ~20-50ms (100-250x plus rapide)
Précision:
Flat: 100% → IVF (nprobe=8): ~95-99%
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RECOMMANDATIONS D'UTILISATION │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
< 10k embeddings:
→ Utiliser Flat (recherche exacte, rapide)
10k - 100k embeddings:
→ Utiliser IVF avec nprobe=8 (bon compromis)
> 100k embeddings:
→ Utiliser IVF avec nprobe=16-32 (meilleure qualité)
> 1M embeddings:
→ Considérer IVF avec GPU
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PARAMÈTRES CONFIGURABLES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
FAISSManager(
dimensions=512,
index_type="IVF", # "Flat", "IVF", "HNSW"
metric="cosine", # "cosine", "l2", "ip"
nlist=None, # Auto si None (√n_vectors)
nprobe=8, # Clusters à visiter (1-nlist)
use_gpu=False, # GPU si disponible
auto_optimize=True # Migration auto Flat→IVF
)
Choix de nprobe (compromis vitesse/qualité):
nprobe=1: Très rapide, qualité ~80%
nprobe=8: Bon compromis, qualité ~95%
nprobe=16: Plus lent, qualité ~98%
nprobe=nlist: Équivalent Flat (100%)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STATISTIQUES GLOBALES │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phases complètes: 8/13 (62%)
✓ Phase 1: Fondations
✓ Phase 2: Embeddings + FAISS
✓ Phase 4: Détection UI
✓ Phase 5: Workflow Graphs
✓ Phase 6: Action Execution
✓ Phase 7: Learning System
✓ Phase 8: Training System
✓ Phase 10: Error Handling
✓ Phase 11: Persistence & Storage
✓ Phase 11: FAISS IVF Optimization ← NOUVEAU
Implémentation: 42/50 tâches (84%)
Tests property: 2/20 tâches (10%)
Fichiers créés: 55+ fichiers
Tests fonctionnels: 23+ tests passés
Modèles intégrés: 3/3 (100%)
✓ OpenCLIP
✓ OWL-v2
✓ Qwen3-VL
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROCHAINES ÉTAPES - PHASE 11 SUITE │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Objectif: Finaliser optimisations de performance
Tâches restantes:
→ 11.4 Optimiser détection UI avec ROI
→ 11.5 Tests de performance complets
→ 12. Checkpoint Final
Estimation: 2-3 heures
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ SYSTÈME HAUTE PERFORMANCE - IVF + Cache Implémentés (84%) ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

View File

@@ -1,44 +0,0 @@
#!/bin/bash
# TEST_NOW.sh
# Script ultra-simple pour tester le serveur immédiatement
echo "🚀 RPA Vision V3 - Test Rapide"
echo "================================"
echo ""
# 1. Vérifier l'environnement
if [ ! -d "venv_v3" ]; then
echo "❌ Environnement virtuel non trouvé"
exit 1
fi
source venv_v3/bin/activate
# 2. Vérifier les dépendances
echo "📦 Vérification dépendances..."
python -c "import fastapi, flask, cryptography" 2>/dev/null
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "⚠️ Installation des dépendances..."
pip install -q fastapi 'uvicorn[standard]' python-multipart flask cryptography
fi
echo "✅ Dépendances OK"
echo ""
# 3. Lancer les tests
echo "🧪 Lancement des tests..."
pytest tests/integration/test_server_pipeline.py -v --tb=short 2>&1 | grep -E "(PASSED|FAILED|passed|failed)"
echo ""
# 4. Démarrer le serveur
echo "🚀 Démarrage du serveur..."
echo ""
echo "📝 Commandes disponibles:"
echo " - Démarrer: ./server/start_all.sh"
echo " - Dashboard: xdg-open http://localhost:5001"
echo " - Test API: curl http://localhost:8000/api/traces/status"
echo ""
echo "📚 Documentation:"
echo " - Quick Start: QUICK_START_SERVER.md"
echo " - Guide complet: SERVER_READY_TO_TEST.md"
echo ""
echo "✅ Prêt pour les tests!"

View File

@@ -1,214 +0,0 @@
!*re du RPAhistoil'a dans erate qui rest Une dier 2026 -é le 7 Janvlét comp
*Projet*
PE !*'ÉQUITOUTE LONS À TIICITA🏆 FÉL---
**nts.
eas plus exigion le de productmentsronneviens our les pequisebilité ret la fiaion précisnt laaintena en mus toutessible à totion acctomatisaendant l'auon du RPA, rns l'évoluti daue**historiqpe ue une **étan marqalisatiote ré
Cetsation**cité d'utilipliim **S*
- 👥aximale*Robustesse m **e**
- 🛡 enterpris*Performance🚀 *
- **perfect pixel- **Précision
- 🎯nte** poielle deficince Arti**Intellige
- 🧠 :
ombinant , cde**mon au avancéws le plus e workfloe création dtème d le **syst désormais3 esn Visioer de RPA Vildrkflow Bue Visual Wo**
LNCE !XCELLEC EIE AVEION ACCOMPL
**MISSConclusion## 🎊
---
onitoring
té et m sécuriavecdy** tion-readucro*Code p
- *ion rapidedopt* pour aive*on exhaustcumentatits
- **Do par tesvalidéesion** orrect cétés de **45 propriuccès
-c s aveomplétées**14 tâches c4/*1ution
- *écence d'Ex### Excell
ptimiséeormance oc perf* avegrade*enterprise-e *Architecturterface
- * d'inpréhensionur la comée** poe avancficiell artince**Intellige
- ath** CSS/XPurs fragilessélectes complète deion inate
- **Élim** au mondsion-based 100% vimeer systèmi **Preine RPA :
-le domadans e** ologiquhnution tec une **révolprésenterojet rerough
Ce preakthInnovation B
### echnique
issance T## 🏅 Reconnas
---
gékflows partal** : Worps réeemon toratiCollabiles
4. **obces m interfatension auxpport** : Exobile subles
3. **Mes et scalas distribué: APIn cloud** ratio**Intéges
2. modèlcontinue desoration : Amélie** e automatiqutissagens
1. **Apprs Futureutionvol
### É intégrées
triquesméion** avec oduct pring4. **Monitordes créés
avec les gui** uipesn éqatio. **Formduction
3l de proie* sur matérmance*orks perfenchmar
2. **Bon fourniementatic la docu avesateur**tion utiliaccepta*Tests d't
1. *Déploiemense de haes
### Pmmandétapes Reco ÉProchaines# 🚀 ---
#
s le RPA
gique danlohip technoadersLetion** : ova **Innady
-prise-reture enterechitlité** : Arccalabiws
- **Sfloes workfiée dmplince sintena : Maioûts**ion cductsed
- **Rébaon-visition 100% lue so* : Premièriel*urrentge conc- **AvantaEntreprise
# Pour l'r
##ppeuur et dévelotelisades utiète** : Gui complionumentat**Docavancé
- ed testing y-basrtrope* : P exhaustifs***Testscumentés
- EST do REndpoints* : ètes*omplIs cI
- **AP Material-Ut + + TypeScripcterne** : Reacture modchite**Ar
- éveloppeurss D
### Pour lebles
inue des cidation cont* : Vali temps réel*Feedbacke
- ** naturelln visuelleSélectioe** : e intuitiv*Interfac
- *aces d'interf changementsistance auxle** : Rémaximatesse
- **Robuseshniquissances tecnnaoin de coesus bnaire** : Plolutionplicité rév- **Simeurs
ilisat les Ut# Pourices
##et Bénéf# 🌟 Impact -
#idé)
--al: >80% (vn** ctiodétece **Confianrôlée)
- B (cont: <100M** reation mémoi**Utilissé)
- (optimi** : >80% cache **Taux de int)
-attetif s (objec<3 secondeion** : Temps détectteint)
- **objectif atdes (* : <2 secons capture**Tempance
- *formques de Perétrie
### Mncilierést t système etarence é Cohé5** : **P41-P4moire
-rmance et méé perfobilitScalaP36-P40** : **
-uesures uniqt signatnées eé donIntégritP35** : - **P31-eurs
n errtioet gesme stesse systè** : RobuP26-P30rs
- **-moniteunées multi coordon MappingP21-P25** :ance
- **nfi coion etect détmeéterminisP20** : De
- **P16-tion cachance et ges** : Perform**P11-P15données
- métaet uelles les vislidation cib : Va**P6-P10** boxes
- et boundingdonnées ence coorér CohP1-P5** :tés)
- **rié (45 Propedrty-BasropeTests P
### ue
tion Techniqida
## 🔬 Val-
mages
--essif des ient progr : Chargemng**loadiy **Laz(300ms)
- timisées entes options fréquéra : OpDebouncing**- **ptimisées
longues ostes Liation** :rtualiz0MB
- **Vimite 5c liU aveCache LRU/LF: * g*mage cachin
- **Imizationstiformance Op## Peravier
#vigation clARIA et nas ributlité** : AttssibiAcce
- **ivesatadapt grilles akpoints etn** : Brensive desig*Respo- *l-UI
ants Materiaes compose dmalaxitilisation méuérents** : Rts coh**Composan
- 2c55e)ss Green (#2d2), Succee (#1976ry Blu : Primaleurs**de couPalette ion
- **gratal-UI Interi
### Mateem
n Systé Desigformit
## 🎨 Con
--`
-pannage
``uide dé# G md OOTING.LESH── TROUBeur
└ développtionrauide intég # G ION.md _INTEGRAT├── API
eur complet utilisat # GuideE.md CTION_GUID_SELE├── VISUALlder/docs/
buil_workflow_ua
vists Pythones# Terties.py lder_proplow_buivisual_workft_testy/
└── roperts/pn
```
tesumentatio Doc Tests et
###
```
nt) (existature d'écran API cap # .py een_captures
└── scrntlémen éAPI détectio # .py on_detectint elemees
├──isuell vibles # API c s.py rget── visual_taapi/
├backend/builder/l_workflow_sua
vi``+ Python
` Flask ackend``
### B
`edroperty-bassts p Te # s tion.test.tisualSelec└── v
properties/ts__/esges
└── __tligent imaCache intel # .ts mageCache
│ └── Ils/ce
├── utirmanations perfoOptimisn.ts # izationceOptim usePerforma
│ └─── hooks/oniteurs
├─on multi-msti # Ge ts e.Servicnitor
│ └── Mos IA élémentDétectionts # ice.rvectionSe ElementDetisé
│ ├──imre opt captu # Service eService.tsCapturScreen│ ├── les
bles visuelstion ci# Ge.ts ervicesualTargetS ├── Vi
│ services/
├──chargementicateurs de # Ind or/ icatLoadingInds
│ └── iteurn multi-monélectio S #/ orSelector├── Monit
│ iesées enrich# Métadonn splay/ taDiisualMetada Vs
│ ├──isuelles vibleration c Configu # fig/ rgetConisualTa── Vce
│ ├ren de réféturesfichage cap# Af ew/ creenshotViferenceS ├── Ree
│ e principaltion visuell # Sélec ctor/ lenSereealSc ├── Visu/
│mponents├── contend/src/
uilder/froworkflow_bisual_```
vpeScript
Tyact +ontend Re## Fr
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posa 🛠 Com
##
---eur
veloppdét isateur etil* - Guides uration*tation Intég✅ **Documen
14. hérentlet et copt comp TypeScris Types** -finition**Dé
13. ✅ idéesn valrectioés de corpropriét 45 ty-Based** -sts Proper
12. ✅ **Te(12-14)ualité ches Q
### 🟢 Tâmplets
cos REST pointnd - EComplètes**PIs Backend **Anées
11. ✅doncoor DPI et apping Mteurs** - Multi-Moniupport✅ **Sg
10. ebouncinalisation, drtuhe, vi** - Cacrformancesation Peptimi ✅ **Oturel
9. langage naenscriptions - Decé**nées Avan MétadonAffichage8. ✅ **-11)
ches Core (8
### 🟡 Tâlidationance et va** - PersistnagerualTargetMan Vistégratio. ✅ **Ine
7le purvisueln uratioConfigtConfig** - ualTargeomposant Viss
6. ✅ **C overlayge avec - Affichaw**creenshotViet ReferenceSmposan✅ **Coelle
5. su% vice 100 Interfalector** -alScreenSetor Visu*Refac4. ✅ *lle
pérationnen oio de détect IAs** -Élément Détection rationtégé
3.**Inntégron V3 i RPA Visi** - BackendCapture Service ationégr**Intlète
2. ✅ ompimination c* - Élh*at/XPre CSSastructuression Infr
1. ✅ **Supp (1-7)iques Critâches🔴 T###
ies (14/14) Accomplches 📋 Tâ
##ans
--- multi-écronsuratinfigs cote demplè Gestion co* :r Support*lti-Monito**Muride
- U hyb LRU/LFe cache avecème dt** : Systgentelli In**Cachevancée
- ec IA aavéments d'élion: Détectndes** <3 secotection **Déimisée
- réel opt temps ure d'écranCaptes** : secondapture <2 prise
- **Crmance Enter
#### Perfo
élémentsntre iales espatations on des relréhensi: Companding** tual Underst
- **Contexce >80%avec confians cibles tinue deion con : Validation**ate Valid**Real-tim
- élémentpour chaque ques es uniuellisures v** : Signat Embeddingsdallti-mo
- **Muvisuellehension compréinte pour laes IA de poodèl** : M Integration OWL-ViTP +
- **CLIsion-Centricture Vihitec
#### Arcologique
ation Techn 🔬 Innov##A.
#RPe domaindans le lutionnaire avancée révont une eprésentaléments, rion d'éur la sélectur podinatesion par ora vilusivement lésormais exclise dder uti Builal Workflow
Le Visuh**CSS/XPatlecteurs des sélèteination compÉlimINT
✅ **ipal ATTEjectif Princ
### 🎯 Obeuresions Majalisat# 🚀 Ré--
#
-avec succèsréalisé d ion-base% visworkflow 100tème de gique:** Sysnolo TechRévolutionâches)
**4 t4/1TERMINÉ (1:** 100%
**Statutier 2026 ** 7 Janvetion:Compl
**Date de ished
sion Accompl🏆 Mis
## PLETE!ROJECT COMctor - PVision RefaBuilder w rkflol Wo# 🎉 Visua

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -197,7 +197,8 @@ NOT_FOUND"""
prompt=prompt,
image=screenshot,
temperature=0.1,
max_tokens=100
max_tokens=100,
assistant_prefill="COORDINATES:",
)
if result.get('success'):

View File

@@ -0,0 +1,644 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
RPA Vision V3 - Catalogue de Primitives Gestuelles
Bibliothèque de gestes universels Windows (raccourcis clavier) que le système
connaît nativement, sans apprentissage visuel.
Trois usages :
1. Chat : l'utilisateur demande "ferme la fenêtre" → match direct → exécution
2. Replay : une action enregistrée correspond à un geste connu → substitution
automatique par le raccourci clavier (plus fiable que le clic visuel)
3. Workflows : enrichissement automatique des workflows avec les primitives
Auteur: Dom — Mars 2026
"""
import logging
import re
import uuid
from dataclasses import dataclass, field
from difflib import SequenceMatcher
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class Gesture:
"""Un geste primitif universel."""
id: str
name: str
description: str
keys: List[str] # Ex: ["alt", "f4"], ["ctrl", "t"]
aliases: List[str] = field(default_factory=list) # Termes alternatifs
tags: List[str] = field(default_factory=list)
context: str = "windows" # "windows", "chrome", "explorer", etc.
category: str = "window" # "window", "navigation", "editing", "system"
def to_replay_action(self) -> Dict:
"""Convertir en action de replay pour l'Agent V1."""
return {
"action_id": f"gesture_{self.id}_{uuid.uuid4().hex[:6]}",
"type": "key_combo",
"keys": self.keys,
"gesture_id": self.id,
"gesture_name": self.name,
}
# =============================================================================
# Catalogue des primitives
# =============================================================================
GESTURES: List[Gesture] = [
# --- Gestion de fenêtres ---
Gesture(
id="win_close", name="Fermer la fenêtre",
description="Fermer la fenêtre active",
keys=["alt", "f4"],
aliases=["fermer", "close", "quitter la fenêtre", "fermer l'application",
"fermer le programme", "close window"],
tags=["fenêtre", "fermer", "close"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_maximize", name="Agrandir la fenêtre",
description="Agrandir la fenêtre au maximum",
keys=["super", "up"],
aliases=["agrandir", "maximize", "plein écran", "maximiser",
"fullscreen", "agrandir la fenêtre"],
tags=["fenêtre", "agrandir", "maximize"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_minimize", name="Réduire la fenêtre",
description="Réduire la fenêtre dans la barre des tâches",
keys=["super", "down"],
aliases=["réduire", "minimize", "minimiser", "réduire la fenêtre",
"mettre en bas"],
tags=["fenêtre", "réduire", "minimize"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_minimize_all", name="Afficher le bureau",
description="Réduire toutes les fenêtres (afficher le bureau)",
keys=["super", "d"],
aliases=["bureau", "desktop", "afficher le bureau", "tout réduire",
"montrer le bureau", "show desktop"],
tags=["bureau", "desktop", "minimize all"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_switch", name="Basculer entre fenêtres",
description="Basculer vers la fenêtre suivante",
keys=["alt", "tab"],
aliases=["basculer", "switch", "changer de fenêtre",
"fenêtre suivante", "alt tab"],
tags=["fenêtre", "basculer", "switch"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_snap_left", name="Fenêtre à gauche",
description="Ancrer la fenêtre à gauche de l'écran",
keys=["super", "left"],
aliases=["fenêtre à gauche", "snap left", "ancrer à gauche",
"moitié gauche"],
tags=["fenêtre", "snap", "gauche"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_snap_right", name="Fenêtre à droite",
description="Ancrer la fenêtre à droite de l'écran",
keys=["super", "right"],
aliases=["fenêtre à droite", "snap right", "ancrer à droite",
"moitié droite"],
tags=["fenêtre", "snap", "droite"],
category="window",
),
Gesture(
id="win_restore", name="Restaurer la fenêtre",
description="Restaurer la taille normale de la fenêtre",
keys=["super", "down"],
aliases=["restaurer", "restore", "taille normale",
"fenêtre normale"],
tags=["fenêtre", "restaurer", "restore"],
category="window",
),
# --- Navigation Chrome / navigateur ---
Gesture(
id="chrome_new_tab", name="Nouvel onglet",
description="Ouvrir un nouvel onglet dans le navigateur",
keys=["ctrl", "t"],
aliases=["nouvel onglet", "new tab", "ouvrir un onglet",
"ajouter un onglet", "nouveau tab"],
tags=["chrome", "onglet", "tab", "nouveau"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_close_tab", name="Fermer l'onglet",
description="Fermer l'onglet actif du navigateur",
keys=["ctrl", "w"],
aliases=["fermer l'onglet", "close tab", "fermer le tab",
"fermer cet onglet"],
tags=["chrome", "onglet", "fermer"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_next_tab", name="Onglet suivant",
description="Passer à l'onglet suivant",
keys=["ctrl", "tab"],
aliases=["onglet suivant", "next tab", "tab suivant",
"prochain onglet"],
tags=["chrome", "onglet", "suivant"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_prev_tab", name="Onglet précédent",
description="Passer à l'onglet précédent",
keys=["ctrl", "shift", "tab"],
aliases=["onglet précédent", "previous tab", "tab précédent",
"onglet d'avant"],
tags=["chrome", "onglet", "précédent"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_reopen_tab", name="Rouvrir le dernier onglet",
description="Rouvrir le dernier onglet fermé",
keys=["ctrl", "shift", "t"],
aliases=["rouvrir l'onglet", "reopen tab", "onglet fermé",
"restaurer l'onglet"],
tags=["chrome", "onglet", "rouvrir"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_address_bar", name="Barre d'adresse",
description="Sélectionner la barre d'adresse du navigateur",
keys=["ctrl", "l"],
aliases=["barre d'adresse", "address bar", "url bar",
"aller à l'adresse", "sélectionner l'url"],
tags=["chrome", "url", "adresse"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_refresh", name="Rafraîchir la page",
description="Recharger la page web actuelle",
keys=["f5"],
aliases=["rafraîchir", "refresh", "recharger", "actualiser",
"reload"],
tags=["chrome", "rafraîchir", "reload"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_back", name="Page précédente",
description="Retourner à la page précédente",
keys=["alt", "left"],
aliases=["retour", "back", "page précédente", "revenir en arrière",
"page d'avant"],
tags=["chrome", "retour", "back"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_forward", name="Page suivante",
description="Aller à la page suivante",
keys=["alt", "right"],
aliases=["avancer", "forward", "page suivante"],
tags=["chrome", "avancer", "forward"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_find", name="Rechercher dans la page",
description="Ouvrir la barre de recherche dans la page",
keys=["ctrl", "f"],
aliases=["rechercher", "find", "chercher dans la page", "ctrl f",
"trouver"],
tags=["chrome", "rechercher", "find"],
context="chrome",
category="navigation",
),
Gesture(
id="chrome_new_window", name="Nouvelle fenêtre",
description="Ouvrir une nouvelle fenêtre de navigateur",
keys=["ctrl", "n"],
aliases=["nouvelle fenêtre", "new window", "ouvrir une fenêtre"],
tags=["chrome", "fenêtre", "nouveau"],
context="chrome",
category="navigation",
),
# --- Édition / presse-papier ---
Gesture(
id="edit_copy", name="Copier",
description="Copier la sélection dans le presse-papier",
keys=["ctrl", "c"],
aliases=["copier", "copy", "ctrl c"],
tags=["édition", "copier", "presse-papier"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_paste", name="Coller",
description="Coller le contenu du presse-papier",
keys=["ctrl", "v"],
aliases=["coller", "paste", "ctrl v"],
tags=["édition", "coller", "presse-papier"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_cut", name="Couper",
description="Couper la sélection",
keys=["ctrl", "x"],
aliases=["couper", "cut", "ctrl x"],
tags=["édition", "couper"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_undo", name="Annuler",
description="Annuler la dernière action",
keys=["ctrl", "z"],
aliases=["annuler", "undo", "défaire", "ctrl z"],
tags=["édition", "annuler", "undo"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_redo", name="Rétablir",
description="Rétablir l'action annulée",
keys=["ctrl", "y"],
aliases=["rétablir", "redo", "refaire", "ctrl y"],
tags=["édition", "rétablir", "redo"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_select_all", name="Tout sélectionner",
description="Sélectionner tout le contenu",
keys=["ctrl", "a"],
aliases=["tout sélectionner", "select all", "sélectionner tout",
"ctrl a"],
tags=["édition", "sélection", "tout"],
category="editing",
),
Gesture(
id="edit_save", name="Enregistrer",
description="Enregistrer le document/fichier actuel",
keys=["ctrl", "s"],
aliases=["enregistrer", "save", "sauvegarder", "ctrl s"],
tags=["édition", "enregistrer", "save"],
category="editing",
),
# --- Système ---
Gesture(
id="sys_start_menu", name="Menu Démarrer",
description="Ouvrir le menu Démarrer Windows",
keys=["super"],
aliases=["menu démarrer", "start menu", "démarrer", "windows",
"touche windows"],
tags=["système", "démarrer", "menu"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_task_manager", name="Gestionnaire des tâches",
description="Ouvrir le gestionnaire des tâches",
keys=["ctrl", "shift", "escape"],
aliases=["gestionnaire des tâches", "task manager",
"gestionnaire tâches", "processes"],
tags=["système", "tâches", "processus"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_lock", name="Verrouiller le PC",
description="Verrouiller la session Windows",
keys=["super", "l"],
aliases=["verrouiller", "lock", "verrouiller le pc",
"verrouiller la session"],
tags=["système", "verrouiller", "lock"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_screenshot", name="Capture d'écran",
description="Prendre une capture d'écran",
keys=["super", "shift", "s"],
aliases=["capture d'écran", "screenshot", "capture écran",
"impr écran"],
tags=["système", "capture", "screenshot"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_explorer", name="Ouvrir l'explorateur",
description="Ouvrir l'explorateur de fichiers Windows",
keys=["super", "e"],
aliases=["explorateur", "explorer", "ouvrir l'explorateur",
"mes fichiers", "file explorer", "explorateur de fichiers"],
tags=["système", "explorateur"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_run", name="Exécuter (Run)",
description="Ouvrir la boîte de dialogue Exécuter",
keys=["super", "r"],
aliases=["exécuter", "run", "boîte exécuter"],
tags=["système", "exécuter", "run"],
category="system",
),
Gesture(
id="sys_settings", name="Paramètres Windows",
description="Ouvrir les paramètres Windows",
keys=["super", "i"],
aliases=["paramètres", "settings", "réglages",
"paramètres windows"],
tags=["système", "paramètres", "settings"],
category="system",
),
# --- Navigation texte ---
Gesture(
id="nav_home", name="Début de ligne",
description="Aller au début de la ligne",
keys=["home"],
aliases=["début de ligne", "home", "début"],
tags=["navigation", "texte", "début"],
category="editing",
),
Gesture(
id="nav_end", name="Fin de ligne",
description="Aller à la fin de la ligne",
keys=["end"],
aliases=["fin de ligne", "end", "fin"],
tags=["navigation", "texte", "fin"],
category="editing",
),
Gesture(
id="nav_enter", name="Valider / Entrée",
description="Appuyer sur Entrée",
keys=["enter"],
aliases=["entrée", "enter", "valider", "confirmer", "ok"],
tags=["navigation", "entrée", "valider"],
category="editing",
),
Gesture(
id="nav_escape", name="Échap / Annuler",
description="Appuyer sur Échap (fermer popup, annuler)",
keys=["escape"],
aliases=["échap", "escape", "esc", "annuler", "fermer le popup",
"fermer la popup", "fermer le dialogue"],
tags=["navigation", "échap", "annuler", "popup"],
category="editing",
),
Gesture(
id="nav_tab", name="Champ suivant",
description="Passer au champ suivant (Tab)",
keys=["tab"],
aliases=["tab", "champ suivant", "suivant", "prochain champ",
"tabulation"],
tags=["navigation", "tab", "champ"],
category="editing",
),
]
class GestureCatalog:
"""
Catalogue de gestes primitifs avec matching sémantique.
Utilisé par :
- Le chat (match direct quand l'utilisateur demande un geste)
- Le replay (substitution automatique d'actions enregistrées)
"""
def __init__(self, gestures: List[Gesture] = None):
self.gestures = gestures or GESTURES
# Index pour recherche rapide
self._by_id: Dict[str, Gesture] = {g.id: g for g in self.gestures}
# Pré-calculer les termes de recherche normalisés
self._search_index: List[Tuple[Gesture, List[str]]] = []
for g in self.gestures:
terms = [g.name.lower(), g.description.lower()]
terms.extend(a.lower() for a in g.aliases)
terms.extend(t.lower() for t in g.tags)
self._search_index.append((g, terms))
logger.info(f"GestureCatalog: {len(self.gestures)} primitives chargées")
def match(self, query: str, min_score: float = 0.45) -> Optional[Tuple[Gesture, float]]:
"""
Trouver le geste le plus proche d'une requête textuelle.
Returns:
(Gesture, score) si match trouvé, None sinon.
"""
query_lower = query.lower().strip()
if not query_lower:
return None
best_gesture = None
best_score = 0.0
for gesture, terms in self._search_index:
score = self._compute_score(query_lower, terms, gesture)
if score > best_score:
best_score = score
best_gesture = gesture
if best_gesture and best_score >= min_score:
logger.debug(f"Gesture match: '{query}'{best_gesture.id} (score={best_score:.2f})")
return (best_gesture, best_score)
return None
def match_action(self, action: Dict) -> Optional[Gesture]:
"""
Détecter si une action de workflow correspond à un geste primitif.
Utilisé pendant le replay pour auto-substituer les actions visuelles
par des raccourcis clavier plus fiables.
Patterns détectés :
- Clic sur boutons de contrôle fenêtre (X, □, ─)
- key_combo qui matche déjà un geste
- Actions avec target_text contenant des mots-clés de geste
"""
action_type = action.get("type", "")
# key_combo → vérifier si c'est déjà un geste connu
if action_type == "key_combo":
keys = action.get("keys", [])
return self._match_by_keys(keys)
# Clic sur un bouton de contrôle de fenêtre
if action_type == "click":
return self._match_click_as_gesture(action)
return None
def get_by_id(self, gesture_id: str) -> Optional[Gesture]:
return self._by_id.get(gesture_id)
def get_by_category(self, category: str) -> List[Gesture]:
return [g for g in self.gestures if g.category == category]
def get_by_context(self, context: str) -> List[Gesture]:
"""Gestes applicables à un contexte (inclut toujours 'windows')."""
return [
g for g in self.gestures
if g.context == context or g.context == "windows"
]
def list_all(self) -> List[Dict]:
"""Lister tous les gestes pour l'affichage."""
return [
{
"id": g.id,
"name": g.name,
"description": g.description,
"keys": "+".join(g.keys),
"category": g.category,
"context": g.context,
}
for g in self.gestures
]
# =========================================================================
# Scoring interne
# =========================================================================
def _compute_score(self, query: str, terms: List[str], gesture: Gesture) -> float:
"""Calculer le score de correspondance entre une requête et un geste."""
best = 0.0
query_words = set(query.split())
for term in terms:
# Match exact
if query == term:
return 1.0
# Contenu dans l'un ou l'autre sens
if query in term:
score = len(query) / len(term) * 0.95
best = max(best, score)
continue
if term in query:
# Si le terme est un alias exact (mot unique) présent dans la requête
# c'est un signal très fort : "copier le texte" contient "copier"
if term in query_words:
best = max(best, 0.85)
else:
score = len(term) / len(query) * 0.9
best = max(best, score)
continue
# Similarité de séquence
ratio = SequenceMatcher(None, query, term).ratio()
best = max(best, ratio)
# Bonus si tous les mots de la requête sont présents dans les termes
all_terms_text = " ".join(terms)
matched_words = sum(1 for w in query_words if w in all_terms_text)
if query_words:
word_ratio = matched_words / len(query_words)
if word_ratio >= 0.8:
best = max(best, 0.5 + word_ratio * 0.4)
return best
def _match_by_keys(self, keys: List[str]) -> Optional[Gesture]:
"""Trouver un geste par sa combinaison de touches exacte."""
keys_normalized = [k.lower() for k in keys]
for gesture in self.gestures:
if gesture.keys == keys_normalized:
return gesture
return None
def _match_click_as_gesture(self, action: Dict) -> Optional[Gesture]:
"""
Détecter si un clic correspond à un geste primitif.
Patterns :
- Clic en haut à droite de la fenêtre (x > 95%, y < 5%) → fermer
- target_text contenant ✕, ×, X, □, ─, etc.
"""
# Vérifier le target_text
target_text = (
action.get("target_text", "") or
action.get("target_spec", {}).get("by_text", "")
).strip()
if target_text:
target_lower = target_text.lower()
# Bouton fermer
if target_lower in ("", "×", "x", "close", "fermer"):
return self._by_id.get("win_close")
# Bouton maximiser
if target_lower in ("", "", "maximize", "agrandir"):
return self._by_id.get("win_maximize")
# Bouton minimiser
if target_lower in ("", "", "_", "minimize", "réduire"):
return self._by_id.get("win_minimize")
# Vérifier la position relative (coin haut-droite = fermer)
x_pct = action.get("x_pct", 0)
y_pct = action.get("y_pct", 0)
if x_pct > 0.96 and y_pct < 0.04:
return self._by_id.get("win_close")
if 0.92 < x_pct < 0.96 and y_pct < 0.04:
return self._by_id.get("win_maximize")
if 0.88 < x_pct < 0.92 and y_pct < 0.04:
return self._by_id.get("win_minimize")
return None
def optimize_replay_actions(self, actions: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""
Optimiser une liste d'actions de replay en substituant les gestes connus.
Pour chaque action, si elle correspond à un geste primitif,
on la remplace par le raccourci clavier équivalent.
Retourne la liste d'actions optimisée (les originales non-matchées
sont conservées telles quelles).
"""
optimized = []
substitutions = 0
for action in actions:
gesture = self.match_action(action)
if gesture and action.get("type") != "key_combo":
# Substituer par le raccourci clavier
new_action = gesture.to_replay_action()
# Conserver l'action_id original pour le tracking
new_action["action_id"] = action.get("action_id", new_action["action_id"])
new_action["original_type"] = action.get("type")
optimized.append(new_action)
substitutions += 1
logger.debug(
f"Geste substitué: {action.get('type')}{gesture.id} ({gesture.name})"
)
else:
optimized.append(action)
if substitutions:
logger.info(
f"Replay optimisé: {substitutions} action(s) substituée(s) par des primitives"
)
return optimized
# Singleton
_catalog: Optional[GestureCatalog] = None
def get_gesture_catalog() -> GestureCatalog:
global _catalog
if _catalog is None:
_catalog = GestureCatalog()
return _catalog

View File

@@ -29,12 +29,15 @@ class IntentType(Enum):
LIST = "list" # Lister les workflows disponibles
CONFIGURE = "configure" # Configurer un paramètre
HELP = "help" # Demander de l'aide
GREETING = "greeting" # Salutation
STATUS = "status" # Vérifier le statut
CANCEL = "cancel" # Annuler l'exécution en cours
HISTORY = "history" # Voir l'historique
CONFIRM = "confirm" # Confirmer une action
DENY = "deny" # Refuser une action
CLARIFY = "clarify" # Demander une clarification
DATA_IMPORT = "data_import" # Importer des données (Excel, CSV)
SMALL_TALK = "small_talk" # Conversation informelle (merci, café, ça va...)
UNKNOWN = "unknown" # Intention non reconnue
@@ -73,28 +76,106 @@ class IntentParser:
# Patterns pour la détection d'intentions par règles
INTENT_PATTERNS = {
IntentType.DATA_IMPORT: [
# Import de fichiers Excel/CSV
r"(?:importe|charge|lis|lire)\s+(?:le\s+fichier\s+|les\s+(?:données|feuilles)\s+(?:de|du|excel\s+du)\s+)?(.+\.xlsx?)\b",
r"(?:importe|charge|lis|lire)\s+(?:le\s+fichier\s+|les\s+(?:données|feuilles)\s+(?:de|du|excel\s+du)\s+)?(.+\.csv)\b",
r"(?:importe|charge|lis|lire)\s+(?:le\s+fichier\s+)?excel\s+(.+)",
r"(?:importe|charge|lis|lire)\s+(?:les\s+)?(?:feuilles?\s+)?excel\s+(?:du\s+dossier\s+|de\s+)(.+)",
r"(?:crée?|créer?)\s+une?\s+table\s+(?:à\s+partir\s+d[eu]'?\s*)(.+\.xlsx?)\b",
# Lister les tables
r"(?:montre|liste|affiche|voir)\s*(?:-moi\s+)?(?:les\s+)?tables?\b",
r"(?:quelles?\s+)?tables?\s+(?:sont\s+)?(?:disponibles?|dans\s+la\s+base)",
r"liste\s+(?:des?\s+)?tables?\s+(?:de\s+)?(?:la\s+)?(?:base)?",
# Infos sur une table
r"(?:combien\s+de\s+lignes?\s+(?:dans|pour)\s+(?:la\s+)?table\s+)(\w+)",
r"(?:info|détails?|describe?|colonnes?|structure)\s+(?:de\s+)?(?:la\s+)?table\s+(\w+)",
],
IntentType.EXECUTE: [
r"(?:lance|exécute|démarre|fait|run|start|execute)\s+(.+)",
r"(?:je veux|je voudrais|peux-tu)\s+(.+)",
# Verbes d'action explicites
r"(?:lance[rz]?|exécute[rz]?|démarre[rz]?|fai[st]|run|start|execute)\s+(.+)",
r"(?:je veux|je voudrais|peux-tu|pouvez-vous)\s+(.+)",
r"(?:facturer?|créer?|générer?|exporter?)\s+(.+)",
r"^(.+)\s+(?:maintenant|tout de suite|svp|stp)$",
# Langage humain — demande de replay
r"(?:refai[st](?:es)?|refaire|recommence[rz]?|rejoue[rz]?)\s+(?:la\s+)?(?:tâche\s+)?(.+)",
# Gestes courants (UI actions) — doivent rester EXECUTE
r"(?:ferme[rz]?|ouvr[eir]+[sz]?|clique[rz]?|sélectionne[rz]?|coche[rz]?|décoche[rz]?)\s+(.+)",
r"(?:copie[rz]?|colle[rz]?|coupe[rz]?|supprime[rz]?|efface[rz]?)\s+(.+)",
r"(?:tape[rz]?|écri[rstv]+[sz]?|saisi[rstv]*[sz]?|rempli[rstv]*[sz]?|entre[rz]?)\s+(.+)",
r"(?:scroll(?:e[rz]?)?|défile[rz]?|fait(?:es)?\s+défiler)\s*(.+)?",
r"(?:glisse[rz]?|drag(?:ue)?[rz]?|déplace[rz]?|bouge[rz]?)\s+(.+)",
r"(?:double[- ]?clique[rz]?|clic\s+droit)\s+(.+)?",
r"(?:enregistre[rz]?|sauvegarde[rz]?|save)\s+(.+)?",
r"(?:imprime[rz]?|print)\s+(.+)?",
r"(?:envoie[rz]?|send|mail(?:e[rz]?)?|transmet[sz]?)\s+(.+)",
r"(?:télécharge[rz]?|download|upload)\s+(.+)?",
r"(?:actualise[rz]?|rafraîchi[rstv]*[sz]?|refresh|recharge[rz]?)\s*(.+)?",
r"(?:valide[rz]?|confirme[rz]?|soumets?|submit)\s+(.+)",
r"(?:connecte[rz]?|login|log\s*in|sign\s*in)\s*(.+)?",
r"(?:déconnecte[rz]?|logout|log\s*out|sign\s*out)\s*(.+)?",
# Raccourcis clavier
r"(?:ctrl|alt|shift|maj)\s*\+\s*\w+",
# Langage humain — demande d'apprentissage (déclenche l'enregistrement)
r"(?:apprends|apprenez)[- ]moi\s+(.+)",
],
IntentType.LIST: [
r"(?:liste|montre|affiche|quels sont)\s+(?:les\s+|des\s+)?(?:workflows?|processus|automatisations?)",
r"liste\s+des\s+workflows?",
r"(?:qu'est-ce que|que)\s+(?:je peux|tu peux)\s+faire",
r"(?:workflows?|processus)\s+disponibles?",
r"(?:voir|afficher)\s+(?:les\s+|tous\s+les\s+)?workflows?",
r"(?:liste|montre|affiche|quels?\s+sont)\s+(?:les\s+|des\s+)?(?:workflows?|tâches?|processus|automatisations?)",
r"(?:quels?|quelles?)\s+(?:workflows?|tâches?|processus|automatisations?)",
r"liste\s+des\s+(?:workflows?|tâches?)",
r"(?:workflows?|tâches?|processus)\s+disponibles?",
r"(?:voir|afficher)\s+(?:les\s+|tous\s+les\s+|mes\s+)?(?:workflows?|tâches?)",
# Langage humain — demande de liste
r"(?:qu'est-ce que\s+(?:tu|vous)\s+sai[st]\s+faire)",
r"(?:que\s+sai[st]-(?:tu|vous)\s+faire)",
r"mes\s+tâches?",
],
# SMALL_TALK doit être AVANT QUERY pour que "qui es-tu" ne soit pas
# capturé par le pattern générique "qui + ..." de QUERY
IntentType.SMALL_TALK: [
# Remerciements
r"^(?:merci|thanks?|thx|super|génial|parfait|cool|nickel|impec|impeccable|excellent|formidable)(?:\s.*)?$",
# Adieux
r"^(?:au revoir|à plus|bye|bonne nuit|à bientôt|à demain|ciao|tchao|tchuss|adieu)(?:\s.*)?$",
# Compliments
r"^(?:bien joué|bravo|top|chapeau|impressionnant|pas mal|bien fait|beau travail|good job|nice|trop bien|magnifique)(?:\s.*)?$",
# Mécontentement
r"^(?:c'est nul|nul|pas bien|pas top|pas ouf|bof|mauvais|moche|horrible|catastrophe|c'est pas bon|ça craint|erreur|bug|naze|pourri)(?:\s.*)?$",
# Humour / boissons / nourriture / détente
r"(?:une? (?:café|coca|thé|chocolat|verre|jus|bière|apéro|croissant|gâteau|bonbon|pause|pizza|glace)|café|coca|thé|chocolat|fais-moi rire|blague|raconte.+blague|drôle|rigol[eo]|mdr|lol|haha|ptdr|xd|😂|🤣|j'ai faim|j'ai soif|pause|il fait (?:chaud|froid|beau)|je suis (?:fatigué|crevé|motivé|content)|la flemme|trop bien|trop cool|vive .+|c'est la vie|oh là là|waouh|wow)",
# Identité — qui es-tu ?
r"(?:qui es[- ]tu|t'es qui|comment tu t'appelles|c'est quoi ton (?:nom|prénom)|t'es quoi|vous êtes qui|tu es quoi|tu t'appelles comment)",
# Sentiments — ça va ?
r"(?:ça va|comment (?:ça |tu |vous )?va[st]?|comment allez[- ]vous|tu vas bien|la forme|en forme|et toi|et vous)",
],
IntentType.QUERY: [
r"(?:comment|pourquoi|quand|où|qui)\s+(.+)\?",
# Questions directes avec mots interrogatifs
r"(?:comment|pourquoi|quand|où|qui)\s+(.+)\??",
r"(?:explique|décris|détaille)\s+(.+)",
r"(?:qu'est-ce que|c'est quoi)\s+(.+)",
# Questions avec "quel/quelle/quels/quelles" (exclure workflows → LIST)
r"(?:quels?|quelles?)\s+(?!workflows?|processus|automatisations?)(.+)\??",
# "quoi" comme question (pas une commande, pas "quoi faire" = HELP)
r"^(?:c'est\s+)?quoi\s+(?!faire)(.+)\??$",
r"^quoi\s*\?+$",
# Questions indirectes
r"(?:dis[- ]moi|raconte|informe[- ]moi)\s+(.+)",
r"(?:je\s+(?:me\s+)?demande|je\s+(?:ne\s+)?comprends?\s+pas)\s+(.+)",
],
IntentType.HELP: [
r"(?:aide|help|assistance|sos)",
r"(?:comment ça marche|comment utiliser)",
r"^(?:aide|help|assistance|sos)$",
r"comment ça (?:marche|fonctionne)\s*\??",
r"comment (?:utiliser|ça s'utilise|on fait)\s*\??",
r"\?{2,}",
# "que peux-tu faire", "quoi faire" = demande d'aide
r"(?:qu'est-ce que|que)\s+(?:je peux|tu peux|vous pouvez)\s+faire",
r"^quoi\s+faire\s*\??$",
r"(?:que\s+)?(?:puis-je|peux-tu|pouvez-vous|peut-on)\s+faire\s*\??",
r"(?:besoin\s+d'aide|j'ai\s+besoin\s+d'aide)",
],
IntentType.GREETING: [
r"^(?:bonjour|bonsoir|salut|hello|hi|hey|coucou|yo|wesh)(?:\s.*)?$",
r"^(?:bonne?\s+(?:journée|soirée|nuit|matinée))$",
],
IntentType.STATUS: [
r"(?:statut|status|état|où en est)",
@@ -102,8 +183,10 @@ class IntentParser:
r"(?:terminé|fini|done)\s*\?",
],
IntentType.CANCEL: [
r"(?:annule|stop|arrête|cancel|abort)",
r"(?:laisse tomber|oublie)",
r"(?:annule[rz]?|stop|arrête[rz]?|cancel|abort)",
r"(?:laisse[rz]?\s+tomber|oublie[rz]?)",
# Langage humain — stop courant
r"^(?:arrêtez|stoppe[rz]?)$",
],
IntentType.HISTORY: [
r"(?:historique|history|dernières?\s+commandes?)",
@@ -119,6 +202,35 @@ class IntentParser:
],
}
# Verbes d'action reconnus pour le fallback EXECUTE
# Si aucun pattern ne matche, on vérifie la présence d'un de ces verbes
# avant de classifier en EXECUTE
ACTION_VERBS = {
# Actions de workflow/exécution
"lance", "lancer", "exécute", "exécuter", "démarre", "démarrer",
"fait", "fais", "run", "start", "execute",
# Actions métier
"facture", "facturer", "crée", "créer", "génère", "générer",
"exporte", "exporter", "importe", "importer",
# Actions UI / gestes
"ferme", "fermer", "ouvre", "ouvrir", "clique", "cliquer",
"sélectionne", "sélectionner", "coche", "cocher", "décoche", "décocher",
"copie", "copier", "colle", "coller", "coupe", "couper",
"supprime", "supprimer", "efface", "effacer",
"tape", "taper", "écris", "écrire", "saisis", "saisir",
"remplis", "remplir", "entre", "entrer",
"scroll", "scroller", "défile", "défiler",
"glisse", "glisser", "déplace", "déplacer", "drag",
"enregistre", "enregistrer", "sauvegarde", "sauvegarder", "save",
"imprime", "imprimer", "print",
"envoie", "envoyer", "send", "transmet", "transmettre",
"télécharge", "télécharger", "download", "upload",
"actualise", "actualiser", "rafraîchis", "rafraîchir", "refresh",
"valide", "valider", "confirme", "confirmer", "soumets", "soumettre",
"connecte", "connecter", "déconnecte", "déconnecter",
"login", "logout",
}
# Patterns pour l'extraction d'entités
ENTITY_PATTERNS = {
"client": [
@@ -139,6 +251,29 @@ class IntentParser:
r"de\s+([A-Za-z])\s+à\s+([A-Za-z])",
r"(\d+)\s*(?:-|à|to)\s*(\d+)",
],
"expression": [
# Expressions mathématiques : 5+2, 100*3, 12/4, 7-3, 2.5+3.1
r"(\d+(?:[.,]\d+)?\s*[+\-*/x×÷]\s*\d+(?:[.,]\d+)?)",
],
"file_path": [
# Chemins Windows : C:\data\fichier.xlsx
r"([A-Za-z]:\\[^\s,]+\.(?:xlsx?|csv))",
# Chemins Unix : /data/fichier.xlsx
r"(/[^\s,]+\.(?:xlsx?|csv))",
# Noms de fichier simples : patients.xlsx
r"(?:^|\s)([\w\-\.]+\.(?:xlsx?|csv))(?:\s|$)",
],
"folder_path": [
# Dossiers Windows : C:\data\imports
r"(?:dossier|répertoire|dir|directory)\s+([A-Za-z]:\\[^\s,]+)",
r"([A-Za-z]:\\[^\s,]+)(?:\s|$)",
# Dossiers Unix : /data/imports
r"(?:dossier|répertoire|dir|directory)\s+(/[^\s,]+)",
],
"table_name": [
# Noms de table (exclure les mots courants comme "à", "de", "la")
r"(?:table|la\s+table)\s+['\"]?(\w{2,})['\"]?",
],
}
def __init__(
@@ -223,6 +358,10 @@ class IntentParser:
# 4. Construire les paramètres depuis les entités
parameters = self._entities_to_parameters(entities)
# 4b. Enrichir les paramètres DATA_IMPORT avec l'action et le chemin
if intent_type == IntentType.DATA_IMPORT:
parameters = self._enrich_data_import_params(normalized, query, parameters, entities)
# 5. Si le LLM est disponible et la confiance est basse, utiliser le LLM
if self.use_llm and self.llm_available and rule_confidence < 0.7:
llm_result = self._parse_with_llm(query, context)
@@ -245,13 +384,89 @@ class IntentParser:
clarification_question=clarification_question
)
def _enrich_data_import_params(
self,
normalized: str,
raw_query: str,
parameters: Dict[str, Any],
entities: List[Dict[str, Any]],
) -> Dict[str, Any]:
"""Enrichir les paramètres pour une intention DATA_IMPORT.
Détermine l'action (import_file, import_folder, list_tables, table_info)
et extrait le chemin de fichier / nom de table.
"""
# Déterminer l'action
list_patterns = [
r"(?:montre|liste|affiche|voir)\s*(?:-moi\s+)?(?:les\s+)?tables?",
r"(?:quelles?\s+)?tables?\s+(?:sont\s+)?(?:disponibles?|dans)",
r"liste\s+(?:des?\s+)?tables?",
]
info_patterns = [
r"combien\s+de\s+lignes?",
r"(?:info|détails?|describe?|colonnes?|structure)\s+(?:de\s+)?(?:la\s+)?table",
]
folder_patterns = [
r"(?:feuilles?\s+excel|fichiers?\s+excel)\s+(?:du|de)\s+(?:dossier|répertoire)",
r"(?:importe|charge|lis)\s+(?:les\s+)?(?:feuilles?\s+)?excel\s+(?:du\s+dossier|de\s+)",
]
action = "import_file" # Par défaut
for pat in list_patterns:
if re.search(pat, normalized, re.IGNORECASE):
action = "list_tables"
break
if action == "import_file":
for pat in info_patterns:
if re.search(pat, normalized, re.IGNORECASE):
action = "table_info"
break
if action == "import_file":
for pat in folder_patterns:
if re.search(pat, normalized, re.IGNORECASE):
action = "import_folder"
break
parameters["action"] = action
# Extraire le chemin de fichier depuis les entités
for entity in entities:
if entity["type"] == "file_path" and "file_path" not in parameters:
parameters["file_path"] = entity["value"]
elif entity["type"] == "folder_path" and "folder_path" not in parameters:
parameters["folder_path"] = entity["value"]
elif entity["type"] == "table_name" and "table_name" not in parameters:
parameters["table_name"] = entity["value"]
# Fallback : extraire un chemin de fichier depuis la requête brute
if "file_path" not in parameters and action == "import_file":
# Chercher un .xlsx/.xls/.csv dans la requête brute (supporte les chemins Windows)
fp_match = re.search(
r'([A-Za-z]:\\[^\s,]+\.(?:xlsx?|csv)|/[^\s,]+\.(?:xlsx?|csv)|[\w\-\.]+\.(?:xlsx?|csv))',
raw_query,
re.IGNORECASE,
)
if fp_match:
parameters["file_path"] = fp_match.group(1)
# Extraire table_name pour table_info depuis la requête
if action == "table_info" and "table_name" not in parameters:
tm = re.search(r"table\s+['\"]?(\w+)['\"]?", normalized, re.IGNORECASE)
if tm:
parameters["table_name"] = tm.group(1)
return parameters
def _normalize_query(self, query: str) -> str:
"""Normaliser une requête pour le matching."""
# Convertir en minuscules
normalized = query.lower()
# Supprimer la ponctuation excessive
normalized = re.sub(r'[!.]+$', '', normalized)
# Supprimer la ponctuation finale
normalized = re.sub(r'[!.?]+$', '', normalized)
# Normaliser les espaces
normalized = re.sub(r'\s+', ' ', normalized).strip()
@@ -276,11 +491,18 @@ class IntentParser:
best_confidence = confidence
best_intent = intent_type
# Si aucune intention trouvée mais la requête ressemble à une commande
# Fallback durci : ne classifier en EXECUTE que si un verbe d'action est présent
if best_intent == IntentType.UNKNOWN and len(query.split()) >= 2:
# Supposer que c'est une demande d'exécution
words = query.lower().split()
# Vérifier si au moins un mot est un verbe d'action connu
has_action_verb = any(word in self.ACTION_VERBS for word in words)
if has_action_verb:
best_intent = IntentType.EXECUTE
best_confidence = 0.4
best_confidence = 0.40
else:
# Pas de verbe d'action reconnu → demander clarification
best_intent = IntentType.CLARIFY
best_confidence = 0.30
return best_intent, best_confidence
@@ -357,9 +579,9 @@ class IntentParser:
"""Vérifier si une clarification est nécessaire."""
if intent_type == IntentType.EXECUTE:
# Si pas de hint de workflow, demander clarification
# Si pas de hint de tâche, demander clarification
if not workflow_hint:
return True, "Quel workflow souhaitez-vous exécuter ?"
return True, "Quelle tâche souhaitez-vous lancer ?"
# Si le hint est trop vague
if len(workflow_hint.split()) <= 1:
@@ -378,22 +600,24 @@ class IntentParser:
workflow_names = [w.get("name", "") for w in self._workflows_cache[:15]]
workflows_context = f"\nWorkflows disponibles: {', '.join(workflow_names)}"
prompt = f"""Tu es un assistant RPA. Analyse cette requête utilisateur.
prompt = f"""Tu es Léa, une assistante chaleureuse. Analyse cette requête utilisateur.
REQUÊTE: "{query}"
{workflows_context}
{f"Contexte conversation: {json.dumps(context, ensure_ascii=False)}" if context else ""}
INTENTIONS POSSIBLES:
- execute: l'utilisateur veut lancer/exécuter un workflow
- list: l'utilisateur veut voir les workflows disponibles (mots-clés: liste, quels, workflows, disponibles, montrer)
- query: l'utilisateur pose une question sur un workflow
- execute: l'utilisateur veut lancer/refaire une tâche ou une action UI (geste). Inclut "apprends-moi", "refais la tâche", "lance"
- list: l'utilisateur veut voir les tâches disponibles (mots-clés: liste, quels, tâches, qu'est-ce que tu sais faire, mes tâches)
- query: l'utilisateur pose une question (comment, pourquoi, c'est quoi, quel)
- status: l'utilisateur demande le statut d'exécution
- cancel: l'utilisateur veut annuler
- cancel: l'utilisateur veut arrêter/annuler (arrête, stop, annule)
- history: l'utilisateur veut voir l'historique
- help: l'utilisateur demande de l'aide
- help: l'utilisateur demande de l'aide ou ce qu'il peut faire
- greeting: l'utilisateur dit bonjour/salut/hello
- confirm: l'utilisateur confirme (oui, ok, go)
- deny: l'utilisateur refuse (non, annule)
- small_talk: conversation informelle (merci, café, ça va, qui es-tu, bravo, c'est nul)
- unknown: impossible à déterminer
Réponds UNIQUEMENT en JSON valide (pas de texte avant/après):
@@ -500,16 +724,46 @@ if __name__ == "__main__":
parser = IntentParser(use_llm=False)
test_queries = [
# EXECUTE — actions explicites
"facturer le client Acme",
"lance le workflow de facturation",
"quels workflows sont disponibles ?",
"aide",
"oui",
"annule",
"statut",
"exporter le rapport en PDF pour Client ABC",
"créer une facture de 1500€ pour Société XYZ",
"facturer les clients de A à Z",
# EXECUTE — gestes UI
"ferme la fenêtre",
"ouvre un nouvel onglet",
"copier le texte",
"lance la facturation",
# LIST
"quels workflows sont disponibles ?",
"liste des workflows",
# QUERY — questions
"comment ça marche ?",
"c'est quoi ce workflow",
"pourquoi ce processus est lent ?",
# HELP
"aide",
"quoi faire ?",
"que peux-tu faire ?",
# GREETING
"bonjour",
"salut",
# Confirmations / annulations
"oui",
"annule",
"statut",
# SMALL_TALK — conversation informelle
"merci",
"un café",
"ça va ?",
"qui es-tu ?",
"c'est nul",
"bravo",
"au revoir",
"t'es qui",
# Fallback — ne doit PAS être EXECUTE
"blah blah test",
]
print("=== Tests IntentParser ===\n")

View File

@@ -14,6 +14,7 @@ Auteur: Dom - Janvier 2026
import logging
import random
import re
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Dict, Any, List, Optional
@@ -60,32 +61,40 @@ class ResponseGenerator:
"""
# Templates de réponses par type d'intention
# Ton : collègue chaleureuse et professionnelle, vouvoiement
RESPONSE_TEMPLATES = {
IntentType.EXECUTE: {
"success": [
"J'ai lancé le workflow '{workflow}'. {details}",
"Le workflow '{workflow}' est en cours d'exécution. {details}",
"C'est parti pour '{workflow}' ! {details}"
"C'est parti, je lance '{workflow}'. {details}",
"Je m'occupe de '{workflow}'. {details}",
"'{workflow}' est en cours ! {details}"
],
"error": [
"Impossible d'exécuter '{workflow}': {error}",
"Erreur lors du lancement de '{workflow}': {error}",
"Le workflow '{workflow}' a échoué: {error}"
"Hmm, je n'ai pas réussi à faire '{workflow}' : {error}",
"Désolée, '{workflow}' a rencontré un souci : {error}",
"Oups, '{workflow}' n'a pas fonctionné : {error}"
],
"not_found": [
"Je n'ai pas trouvé de workflow correspondant à '{query}'.",
"Aucun workflow ne correspond à '{query}'. Voulez-vous voir la liste ?",
"'{query}' ne correspond à aucun workflow connu."
"Je ne connais pas encore '{query}'. Montrez-moi comment faire et je l'apprendrai !",
"'{query}' m'est inconnu pour l'instant. Vous pouvez me montrer en cliquant sur « Apprenez-moi ».",
"Je ne sais pas encore faire '{query}'. Montrez-moi et je m'en souviendrai !"
],
"gesture": [
"{gesture_name} ({gesture_keys}) envoyé !",
"Raccourci {gesture_name} ({gesture_keys}) exécuté.",
],
"copilot": [
"Mode pas-à-pas activé pour '{workflow}'. Je vous demande de valider chaque étape.",
]
},
IntentType.LIST: {
"success": [
"Voici les workflows disponibles :\n{list}",
"J'ai trouvé {count} workflows :\n{list}",
"Voici les tâches que je sais faire :\n{list}",
"J'ai {count} tâches en mémoire :\n{list}",
],
"empty": [
"Aucun workflow n'est configuré pour le moment.",
"La liste des workflows est vide."
"Je n'ai encore appris aucune tâche. Montrez-moi quelque chose !",
"Ma liste est vide pour le moment. Apprenez-moi une première tâche !"
]
},
IntentType.QUERY: {
@@ -94,70 +103,78 @@ class ResponseGenerator:
"À propos de '{topic}' :\n{answer}"
],
"not_found": [
"Je n'ai pas d'information sur '{topic}'.",
"Je ne peux pas répondre à cette question sur '{topic}'."
"Je n'ai pas d'information sur '{topic}'. Pouvez-vous préciser ?",
"Désolée, je ne peux pas vous répondre sur '{topic}'."
]
},
IntentType.HELP: {
"general": [
"Je suis votre assistant RPA. Voici ce que je peux faire :\n\n"
"Exécuter des workflows : \"lance facturation client Acme\"\n"
"Lister les workflows : \"quels workflows sont disponibles ?\"\n"
"• Voir le statut : \"où en est l'exécution ?\"\n"
"Annuler : \"annule\"\n\n"
"Tapez votre commande en langage naturel !",
"Je suis Léa, votre assistante. Voici ce que je peux faire :\n\n"
"Apprendre une tâche : cliquez sur « Apprenez-moi »\n"
"Refaire une tâche : \"lance facturation\" ou cliquez sur « Lancer »\n"
"• Voir mes tâches : \"qu'est-ce que tu sais faire ?\"\n"
"Importer des données : \"importe le fichier Excel\"\n"
"• Arrêter : \"arrête\"\n\n"
"Parlez-moi naturellement, je fais de mon mieux pour comprendre !",
]
},
IntentType.GREETING: {
"default": [
"Bonjour ! Je suis Léa. Que puis-je faire pour vous ?",
"Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?",
"Bonjour ! Dites-moi ce dont vous avez besoin, ou tapez « aide ».",
]
},
IntentType.STATUS: {
"running": [
"Exécution en cours : '{workflow}'\nProgression : {progress}%\n{message}",
"Le workflow '{workflow}' s'exécute ({progress}%): {message}"
"Je suis en train de faire '{workflow}' — progression : {progress}%\n{message}",
"'{workflow}' est en cours ({progress}%) : {message}"
],
"idle": [
"Aucune exécution en cours. Système prêt.",
"Tout est calme. Que puis-je faire pour vous ?"
"Tout est calme, je suis disponible. Que puis-je faire pour vous ?",
"Rien en cours. Je suis prête !"
],
"completed": [
"Dernière exécution : '{workflow}' - {status}",
"La dernière tâche '{workflow}' est terminée : {status}",
"'{workflow}' est terminé : {status}"
]
},
IntentType.CANCEL: {
"success": [
"Exécution annulée.",
"J'ai arrêté le workflow en cours.",
"Annulation effectuée."
"C'est arrêté.",
"J'ai tout arrêté.",
"Annulation faite."
],
"nothing": [
"Rien à annuler, aucune exécution en cours.",
"Il n'y a pas d'exécution active."
"Il n'y a rien en cours à arrêter.",
"Rien à annuler, je suis disponible."
]
},
IntentType.HISTORY: {
"success": [
"Voici vos dernières commandes :\n{history}",
"Voici vos dernières actions :\n{history}",
"Historique récent :\n{history}"
],
"empty": [
"Pas encore d'historique.",
"Vous n'avez pas encore exécuté de commandes."
"Vous n'avez encore rien fait avec moi."
]
},
IntentType.CONFIRM: {
"accepted": [
"Très bien, j'exécute '{workflow}'.",
"Très bien, je m'en occupe : '{workflow}'.",
"C'est parti pour '{workflow}' !",
"Confirmé. Lancement de '{workflow}'."
"Entendu. Je lance '{workflow}'."
],
"no_pending": [
"Il n'y a rien à confirmer.",
"Aucune action en attente de confirmation."
"Il n'y a rien à confirmer pour le moment.",
"Aucune action en attente."
]
},
IntentType.DENY: {
"cancelled": [
"Action annulée.",
"D'accord, j'annule.",
"D'accord, c'est annulé.",
"Entendu, j'annule.",
"Compris, on oublie."
]
},
@@ -166,11 +183,91 @@ class ResponseGenerator:
"{question}",
]
},
IntentType.DATA_IMPORT: {
"preview": [
"J'ai trouvé le fichier **{filename}** — {total_rows} lignes, colonnes : {columns}. Je l'importe dans la table '{table_name}' ?",
"Fichier **{filename}** prêt : {total_rows} lignes avec les colonnes {columns}. On crée la table '{table_name}' ?",
],
"imported": [
"Table **'{table_name}'** créée avec {row_count} lignes et {col_count} colonnes ({columns}). Vous pouvez maintenant l'utiliser dans une tâche !",
"Import réussi ! Table **'{table_name}'** : {row_count} lignes, {col_count} colonnes ({columns}).",
],
"list_tables": [
"Voici vos tables de données :\n{tables_list}",
"Tables disponibles :\n{tables_list}",
],
"no_tables": [
"Vous n'avez pas encore de données importées. Envoyez-moi un fichier Excel pour commencer !",
"La base est vide. Importez un fichier Excel pour créer votre première table.",
],
"table_info": [
"La table **'{table_name}'** contient {row_count} lignes et {col_count} colonnes :\n{columns_detail}",
],
"folder_list": [
"J'ai trouvé {count} fichiers Excel dans le dossier :\n{files_list}\n\nDites-moi lequel importer !",
],
"folder_empty": [
"Je n'ai trouvé aucun fichier Excel dans '{folder}'. Vérifiez le chemin.",
],
"file_not_found": [
"Je n'ai pas trouvé le fichier '{file_path}'. Vérifiez le chemin ou envoyez-le directement.",
"Fichier introuvable : '{file_path}'. Vous pouvez aussi glisser un fichier dans le chat.",
],
"error": [
"Désolée, l'import a échoué : {error}",
"Oups, un souci lors de l'import : {error}",
],
"uploaded": [
"Fichier **{filename}** reçu ! Je l'analyse...",
],
},
IntentType.SMALL_TALK: {
"thanks": [
"Avec plaisir ! N'hésitez pas si vous avez besoin d'autre chose 😊",
"De rien ! Je suis là pour ça 👍",
"Merci à vous ! Toujours prête à aider.",
],
"farewell": [
"À bientôt ! Je reste dans la barre des tâches si vous avez besoin 😊",
"Bonne continuation ! N'hésitez pas à revenir.",
"À plus tard ! Je ne bouge pas 👋",
],
"compliment": [
"Merci, c'est gentil ! J'apprends un peu plus chaque jour grâce à vous 😊",
"Oh merci ! Ça me fait plaisir 😄",
"C'est vous qui êtes formidable ! Merci pour votre confiance.",
],
"complaint": [
"Je suis désolée... Dites-moi ce qui ne va pas, je vais essayer de m'améliorer.",
"Oups... N'hésitez pas à me dire ce qui n'a pas marché, je ferai mieux la prochaine fois.",
"Pardon pour le désagrément. Comment puis-je corriger ça ?",
],
"humor": [
"Pas encore de machine à café intégrée... mais j'y travaille ! 😄",
"Ha ha ! Si seulement je pouvais... 😄 Dites-moi plutôt comment vous aider !",
"Bonne idée ! Malheureusement je ne sais pas encore faire ça 😊 Mais pour vos tâches informatiques, je suis là !",
],
"mood": [
"Je comprends ! Prenez une pause, je m'occupe du reste 😊",
"Courage ! Si vous avez des tâches ennuyeuses, confiez-les moi pendant votre pause.",
"On fait tous des pauses ! Je reste là si vous avez besoin 👍",
],
"identity": [
"Je suis Léa, votre assistante ! Je peux apprendre vos tâches répétitives et les refaire à votre place 😊",
"Moi c'est Léa ! Je suis là pour automatiser tout ce qui vous ennuie au quotidien.",
"Je m'appelle Léa. Mon job : observer, apprendre, et vous faire gagner du temps 👍",
],
"feelings": [
"Très bien, merci de demander ! Et vous ? Prête à travailler si vous avez besoin 😊",
"En pleine forme ! Et vous, comment ça va ? Dites-moi si je peux aider.",
"Ça va super bien ! Toujours motivée pour vous donner un coup de main 💪",
],
},
IntentType.UNKNOWN: {
"default": [
"Je n'ai pas compris. Pouvez-vous reformuler ?",
"Désolé, je ne comprends pas '{query}'. Tapez 'aide' pour voir les commandes.",
"'{query}' ? Je ne suis pas sûr de comprendre."
"Je n'ai pas bien compris. Vous pouvez me demander de l'aide avec le bouton ❓",
"Désolée, je ne comprends pas. Tapez « aide » pour voir ce que je sais faire.",
"Hmm, je n'ai pas saisi votre demande. Essayez de reformuler ou tapez « aide »."
]
}
}
@@ -179,21 +276,30 @@ class ResponseGenerator:
CONTEXTUAL_SUGGESTIONS = {
"after_execute": [
"voir le statut",
"annuler",
"liste des workflows"
"arrêter",
"mes tâches"
],
"after_error": [
"aide",
"liste des workflows",
"mes tâches",
"réessayer"
],
"after_list": [
"exécuter un workflow",
"lancer une tâche",
"aide"
],
"idle": [
"facturer client X",
"liste des workflows",
"qu'est-ce que tu sais faire ?",
"apprenez-moi",
"aide"
],
"after_import": [
"montre les tables",
"importer un autre fichier",
"aide"
],
"after_table_list": [
"importer un fichier Excel",
"aide"
]
}
@@ -273,7 +379,7 @@ class ResponseGenerator:
Générer un message de progression.
Args:
workflow_name: Nom du workflow
workflow_name: Nom de la tâche
progress: Pourcentage de progression
step: Étape actuelle
current: Numéro de l'étape
@@ -291,7 +397,7 @@ class ResponseGenerator:
return GeneratedResponse(
message=message,
suggestions=["annuler"] if progress < 100 else [],
suggestions=["arrêter"] if progress < 100 else [],
action_required=False,
metadata={
"workflow": workflow_name,
@@ -311,7 +417,7 @@ class ResponseGenerator:
Générer un message de résultat d'exécution.
Args:
workflow_name: Nom du workflow
workflow_name: Nom de la tâche
success: Succès ou échec
message: Message détaillé
duration: Durée d'exécution en secondes
@@ -320,16 +426,12 @@ class ResponseGenerator:
GeneratedResponse avec le résultat
"""
if success:
emoji = ""
status = "terminé avec succès"
response_message = f"C'est fait ! **{workflow_name}** s'est bien passé.\n\n{message}"
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["idle"]
else:
emoji = ""
status = "échoué"
response_message = f"Hmm, **{workflow_name}** n'a pas fonctionné.\n\n{message}"
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_error"]
response_message = f"{emoji} **{workflow_name}** {status}\n\n{message}"
if duration:
response_message += f"\n\nDurée : {duration:.1f}s"
@@ -355,7 +457,21 @@ class ResponseGenerator:
"""Handler pour les intentions d'exécution."""
templates = self.RESPONSE_TEMPLATES[IntentType.EXECUTE]
if result.get("success"):
if result.get("gesture"):
# Geste primitif (raccourci clavier)
template = random.choice(templates["gesture"])
message = template.format(
gesture_name=result.get("gesture_name", "?"),
gesture_keys=result.get("gesture_keys", "?"),
)
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_execute"]
elif result.get("mode") == "copilot":
template = random.choice(templates["copilot"])
message = template.format(workflow=result.get("workflow", "?"))
suggestions = ["approuver", "passer", "annuler"]
elif result.get("success"):
template = random.choice(templates["success"])
workflow = result.get("workflow", intent.workflow_hint or "inconnu")
details = ""
@@ -369,8 +485,9 @@ class ResponseGenerator:
elif result.get("not_found"):
template = random.choice(templates["not_found"])
message = template.format(query=intent.raw_query)
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_error"]
query = result.get("query", intent.raw_query)
message = template.format(query=query)
suggestions = ["mes tâches", "aide", "apprenez-moi"]
else:
template = random.choice(templates["error"])
@@ -426,6 +543,22 @@ class ResponseGenerator:
action_required=False
)
def _handle_greeting(
self,
intent: ParsedIntent,
context: Dict[str, Any],
result: Dict[str, Any]
) -> GeneratedResponse:
"""Handler pour les salutations."""
templates = self.RESPONSE_TEMPLATES[IntentType.GREETING]
message = random.choice(templates["default"])
return GeneratedResponse(
message=message,
suggestions=self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["idle"],
action_required=False
)
def _handle_status(
self,
intent: ParsedIntent,
@@ -578,6 +711,187 @@ class ResponseGenerator:
action_required=False
)
def _handle_data_import(
self,
intent: ParsedIntent,
context: Dict[str, Any],
result: Dict[str, Any]
) -> GeneratedResponse:
"""Handler pour les imports de données (Excel/CSV)."""
templates = self.RESPONSE_TEMPLATES[IntentType.DATA_IMPORT]
if result.get("file_not_found"):
template = random.choice(templates["file_not_found"])
message = template.format(file_path=result.get("file_path", "?"))
suggestions = ["aide"]
elif result.get("preview"):
# Aperçu avant import
template = random.choice(templates["preview"])
preview = result["preview"]
cols_str = ", ".join(preview.get("columns", [])[:8])
if len(preview.get("columns", [])) > 8:
cols_str += f"... (+{len(preview['columns']) - 8})"
message = template.format(
filename=result.get("filename", "?"),
total_rows=preview.get("total_rows", 0),
columns=cols_str,
table_name=result.get("table_name", "?"),
)
suggestions = ["oui", "non"]
elif result.get("imported"):
# Import réussi
template = random.choice(templates["imported"])
imp = result["imported"]
cols_str = ", ".join(list(imp.get("columns", {}).keys())[:6])
if len(imp.get("columns", {})) > 6:
cols_str += "..."
message = template.format(
table_name=imp.get("table_name", "?"),
row_count=imp.get("row_count", 0),
col_count=imp.get("column_count", 0),
columns=cols_str,
)
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_import"]
elif result.get("tables_list") is not None:
tables = result["tables_list"]
if tables:
lines = []
for t in tables:
lines.append(f" **{t['name']}** ({t['row_count']} lignes)")
template = random.choice(templates["list_tables"])
message = template.format(tables_list="\n".join(lines))
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_table_list"]
else:
message = random.choice(templates["no_tables"])
suggestions = ["importer un fichier Excel"]
elif result.get("table_info"):
info = result["table_info"]
cols_detail = "\n".join(
f" {c['name']} ({c['type']})" for c in info.get("columns", [])
if c["name"] not in ("_rowid", "_imported_at")
)
template = random.choice(templates["table_info"])
message = template.format(
table_name=info.get("table_name", "?"),
row_count=info.get("row_count", 0),
col_count=len([c for c in info.get("columns", []) if c["name"] not in ("_rowid", "_imported_at")]),
columns_detail=cols_detail,
)
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_table_list"]
elif result.get("folder_files") is not None:
files = result["folder_files"]
if files:
files_list = "\n".join(f" {f}" for f in files)
template = random.choice(templates["folder_list"])
message = template.format(count=len(files), files_list=files_list)
else:
template = random.choice(templates["folder_empty"])
message = template.format(folder=result.get("folder", "?"))
suggestions = ["aide"]
elif result.get("uploaded"):
template = random.choice(templates["uploaded"])
message = template.format(filename=result.get("filename", "?"))
suggestions = []
elif result.get("error"):
template = random.choice(templates["error"])
message = template.format(error=result["error"])
suggestions = self.CONTEXTUAL_SUGGESTIONS["after_error"]
else:
message = "Je n'ai pas compris votre demande. Précisez le fichier ou dites « montre les tables »."
suggestions = ["montre les tables", "aide"]
return GeneratedResponse(
message=message,
suggestions=suggestions,
action_required=result.get("needs_confirmation", False),
action_type="data_import_confirm" if result.get("needs_confirmation") else None,
metadata=result,
)
def _handle_small_talk(
self,
intent: ParsedIntent,
context: Dict[str, Any],
result: Dict[str, Any]
) -> GeneratedResponse:
"""Handler pour la conversation informelle (merci, café, ça va, etc.)."""
templates = self.RESPONSE_TEMPLATES[IntentType.SMALL_TALK]
query = intent.raw_query.lower().strip()
# Déterminer la sous-catégorie de small talk
category = self._classify_small_talk(query)
category_templates = templates.get(category, templates["humor"])
message = random.choice(category_templates)
return GeneratedResponse(
message=message,
suggestions=[],
action_required=False,
)
@staticmethod
def _classify_small_talk(query: str) -> str:
"""Classifier le type de small talk à partir de la requête brute."""
# Remerciements
if re.search(
r"\b(?:merci|thanks?|thx|super|génial|parfait|cool|nickel|impec|impeccable|excellent|formidable)\b",
query
):
return "thanks"
# Adieux
if re.search(
r"\b(?:au revoir|à plus|bye|bonne nuit|à bientôt|à demain|ciao|tchao|tchuss|adieu)\b",
query
):
return "farewell"
# Identité
if re.search(
r"(?:qui es[- ]tu|t'es qui|comment tu t'appelles|c'est quoi ton (?:nom|prénom)|t'es quoi|vous êtes qui|tu t'appelles comment)",
query
):
return "identity"
# Sentiments
if re.search(
r"(?:ça va|comment (?:ça |tu |vous )?va[st]?|comment allez[- ]vous|tu vas bien|la forme|en forme)",
query
):
return "feelings"
# Mécontentement
if re.search(
r"\b(?:nul|pas bien|pas top|pas ouf|bof|mauvais|moche|horrible|catastrophe|ça craint|erreur|bug|naze|pourri)\b",
query
):
return "complaint"
# Compliments
if re.search(
r"\b(?:bien joué|bravo|top|chapeau|impressionnant|pas mal|bien fait|beau travail|good job|nice|trop bien|magnifique)\b",
query
):
return "compliment"
# Fatigue / état physique
if re.search(
r"(?:fatigué|crevé|la flemme|j'ai faim|j'ai soif|pause|il fait (?:chaud|froid|beau)|je suis (?:motivé|content))",
query
):
return "mood"
# Humour / boissons / café (fallback small_talk)
return "humor"
def _handle_unknown(
self,
intent: ParsedIntent,
@@ -591,7 +905,7 @@ class ResponseGenerator:
return GeneratedResponse(
message=message,
suggestions=["aide", "liste des workflows"],
suggestions=["aide", "mes tâches"],
action_required=False
)

View File

@@ -447,6 +447,26 @@
color: var(--text-muted);
}
.attach-btn {
width: 48px;
height: 48px;
border-radius: 14px;
background: var(--bg-message-bot);
border: 1px solid var(--border);
color: var(--text-muted);
cursor: pointer;
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
font-size: 20px;
transition: all 0.2s;
}
.attach-btn:hover {
color: var(--primary);
border-color: var(--primary);
}
.send-btn {
width: 48px;
height: 48px;
@@ -617,11 +637,8 @@
</div>
<div class="header-right">
<div class="mode-toggle">
<button class="mode-btn active" onclick="setMode('workflow')" id="modeWorkflow">
📋 Workflows
</button>
<button class="mode-btn" onclick="setMode('agent')" id="modeAgent">
🚀 Agent Libre
<button class="mode-btn active" id="modeWorkflow">
💬 Assistant
</button>
</div>
<div class="status-pill" id="statusPill">
@@ -653,6 +670,10 @@
<div class="welcome-suggestion-title">📋 Voir les workflows</div>
<div class="welcome-suggestion-desc">Lister les workflows disponibles</div>
</div>
<div class="welcome-suggestion" onclick="sendSuggestion('Montre-moi les tables')">
<div class="welcome-suggestion-title">📊 Importer des données</div>
<div class="welcome-suggestion-desc">Importer un fichier Excel ou voir les tables existantes</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
@@ -660,6 +681,10 @@
<!-- Input Area -->
<div class="input-area">
<div class="input-container">
<button class="attach-btn" onclick="document.getElementById('fileInput').click()" title="Joindre un fichier Excel">
<i class="bi bi-paperclip"></i>
</button>
<input type="file" id="fileInput" accept=".xlsx,.xls,.csv" style="display:none" onchange="handleFileUpload(event)">
<div class="input-wrapper">
<textarea
id="messageInput"
@@ -715,6 +740,23 @@
updateAgentProgress(data);
});
// Copilot events
socket.on('copilot_step', (data) => {
showCopilotStep(data);
});
socket.on('copilot_step_result', (data) => {
updateCopilotStepResult(data);
});
socket.on('copilot_complete', (data) => {
completeCopilot(data);
});
socket.on('copilot_error', (data) => {
addMessage(`Copilot: ${data.message}`);
});
// =====================================================
// UI Functions
// =====================================================
@@ -853,40 +895,6 @@
return card;
}
function createAgentPlanCard(plan) {
const card = document.createElement('div');
card.className = 'action-card';
const stepsHtml = plan.steps.map((step, i) => `
<div class="progress-step pending" id="step-${i}">
<div class="progress-step-icon">${i + 1}</div>
<span>${step.description}</span>
</div>
`).join('');
card.innerHTML = `
<div class="action-card-header">
<div class="action-card-title">
🚀 Plan d'exécution
<span class="confidence-badge">${plan.steps.length} étapes</span>
</div>
</div>
<div class="progress-steps" style="margin-bottom: 12px;">
${stepsHtml}
</div>
<div class="action-buttons">
<button class="btn btn-primary" onclick="executeAgentPlan()">
<i class="bi bi-play-fill"></i> Exécuter
</button>
<button class="btn btn-danger" onclick="cancelAction()">
<i class="bi bi-x"></i> Annuler
</button>
</div>
`;
return card;
}
function createExecutionProgress() {
const progress = document.createElement('div');
progress.className = 'execution-progress';
@@ -1033,11 +1041,7 @@
addTypingIndicator();
try {
if (currentMode === 'agent') {
await sendAgentRequest(message);
} else {
await sendChatRequest(message);
}
} catch (error) {
removeTypingIndicator();
addMessage(`❌ Erreur: ${error.message}`);
@@ -1065,7 +1069,11 @@
sessionId = data.session_id;
// Handle different response types
if (data.result?.needs_confirmation) {
if (data.result?.needs_confirmation && data.result?.preview) {
// Import de données — apercu avec demande de confirmation
addMessage(data.response.message);
addSuggestions(['oui', 'non']);
} else if (data.result?.needs_confirmation && data.result?.confirmation) {
pendingConfirmation = data.result.confirmation;
const card = createActionCard(
pendingConfirmation.workflow_name,
@@ -1073,44 +1081,58 @@
data.intent?.confidence || 0.9
);
addMessage(data.response.message, 'bot', card);
} else if (data.result?.gesture) {
// Geste primitif exécuté
addMessage(data.response.message);
} else if (data.result?.mode === 'copilot') {
// Mode copilot — les étapes arrivent via WebSocket
addMessage(data.response.message);
} else if (data.result?.success) {
const progress = createExecutionProgress();
addMessage(data.response.message, 'bot', progress);
} else if (data.result?.teach_me) {
// Workflow non trouvé — proposer l'apprentissage
const teachCard = document.createElement('div');
teachCard.className = 'action-card';
teachCard.innerHTML = `
<div class="action-card-header">
<div class="action-card-title">
Apprentissage disponible
</div>
</div>
<p style="margin: 8px 0; opacity: 0.8; font-size: 0.9em;">
Lancez l'enregistrement sur votre PC et montrez-moi comment faire.
</p>
<div class="action-buttons">
<button class="btn btn-primary" onclick="window.open('/api/help', '_blank')">
<i class="bi bi-mortarboard"></i> Comment m'apprendre ?
</button>
</div>
`;
addMessage(data.response.message, 'bot', teachCard);
} else if (data.result?.workflows) {
let msg = data.response.message + '\n\n';
data.result.workflows.slice(0, 5).forEach(w => {
msg += `• **${w.name}**: ${w.description || 'Pas de description'}\n`;
});
addMessage(msg);
} else if (data.result?.imported) {
// Import de données réussi
addMessage(data.response.message);
if (data.response.suggestions?.length > 0) {
addSuggestions(data.response.suggestions);
}
} else if (data.result?.tables_list !== undefined || data.result?.table_info) {
// Liste des tables ou info table
addMessage(data.response.message);
if (data.response.suggestions?.length > 0) {
addSuggestions(data.response.suggestions);
}
} else {
addMessage(data.response.message);
}
}
async function sendAgentRequest(message) {
const response = await fetch('/api/agent/plan', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ request: message })
});
const data = await response.json();
removeTypingIndicator();
if (data.error) {
addMessage(`${data.error}`);
return;
}
if (data.plan) {
pendingConfirmation = data.plan;
const card = createAgentPlanCard(data.plan);
addMessage(`J'ai préparé un plan pour "${message}":`, 'bot', card);
} else {
addMessage(data.message || "Je n'ai pas pu créer de plan pour cette demande.");
}
}
async function confirmAction() {
if (!pendingConfirmation) return;
@@ -1127,40 +1149,11 @@
// Show execution progress
const progress = createExecutionProgress();
addMessage("Exécution en cours...", 'bot', progress);
addMessage("Execution en cours...", 'bot', progress);
pendingConfirmation = null;
}
async function executeAgentPlan() {
if (!pendingConfirmation) return;
isProcessing = true;
updateInputState();
addMessage("⏳ Exécution du plan en cours...", 'bot');
const response = await fetch('/api/agent/execute', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ plan: pendingConfirmation })
});
const data = await response.json();
if (data.success) {
const results = data.results || [];
const successCount = results.filter(r => r.success).length;
addMessage(`✅ Plan exécuté: ${successCount}/${results.length} étapes réussies`);
} else {
addMessage(`❌ Erreur: ${data.error}`);
}
pendingConfirmation = null;
isProcessing = false;
updateInputState();
}
function modifyAction() {
if (!pendingConfirmation) return;
addMessage("✏️ Modification non implémentée. Décrivez les changements souhaités.");
@@ -1173,7 +1166,126 @@
function cancelExecution() {
socket.emit('cancel_execution');
addMessage("⏹️ Demande d'annulation envoyée...");
addMessage("Demande d'annulation envoyée...");
}
// =====================================================
// File Upload
// =====================================================
async function handleFileUpload(event) {
const file = event.target.files[0];
if (!file) return;
// Afficher le message utilisateur
addMessage(`📎 ${file.name}`, 'user');
addTypingIndicator();
isProcessing = true;
updateInputState();
const formData = new FormData();
formData.append('file', file);
formData.append('session_id', sessionId || '');
try {
const response = await fetch('/api/chat/upload', {
method: 'POST',
body: formData
});
const data = await response.json();
removeTypingIndicator();
if (data.error && !data.success) {
addMessage(`Erreur : ${data.error}`);
} else if (data.message) {
addMessage(data.message);
if (data.needs_confirmation) {
addSuggestions(['oui', 'non']);
}
} else {
addMessage(`Fichier ${file.name} recu.`);
}
} catch (error) {
removeTypingIndicator();
addMessage(`Erreur d'upload : ${error.message}`);
}
isProcessing = false;
updateInputState();
// Reset le champ fichier pour permettre de re-uploader le meme fichier
event.target.value = '';
}
// =====================================================
// Copilot Mode
// =====================================================
function showCopilotStep(data) {
const card = document.createElement('div');
card.className = 'action-card';
card.id = `copilot-step-${data.step_index}`;
card.innerHTML = `
<div class="action-card-header">
<div class="action-card-title">
Copilot - Étape ${data.step_index + 1}/${data.total}
</div>
<span style="font-size: 0.8em; opacity: 0.6;">${data.workflow}</span>
</div>
<p style="margin: 8px 0; font-size: 0.95em;">
<strong>${data.action.type}</strong>: ${data.action.description}
</p>
<div class="action-buttons" id="copilot-btns-${data.step_index}">
<button class="btn btn-primary" onclick="copilotApprove(${data.step_index})">
<i class="bi bi-check-lg"></i> Exécuter
</button>
<button class="btn btn-secondary" onclick="copilotSkip(${data.step_index})">
<i class="bi bi-skip-forward"></i> Passer
</button>
<button class="btn btn-danger" onclick="copilotAbort()">
<i class="bi bi-x-circle"></i> Annuler tout
</button>
</div>
`;
addMessage(`Copilot étape ${data.step_index + 1}/${data.total}`, 'bot', card);
}
function copilotApprove(stepIndex) {
socket.emit('copilot_approve');
const btns = document.getElementById(`copilot-btns-${stepIndex}`);
if (btns) btns.innerHTML = '<span style="color: var(--success);">Approuvé - en cours...</span>';
}
function copilotSkip(stepIndex) {
socket.emit('copilot_skip');
const btns = document.getElementById(`copilot-btns-${stepIndex}`);
if (btns) btns.innerHTML = '<span style="color: var(--warning);">Passé</span>';
}
function copilotAbort() {
socket.emit('copilot_abort');
}
function updateCopilotStepResult(data) {
const card = document.getElementById(`copilot-step-${data.step_index}`);
if (!card) return;
const btns = card.querySelector('.action-buttons') ||
document.getElementById(`copilot-btns-${data.step_index}`);
if (!btns) return;
if (data.status === 'completed') {
btns.innerHTML = '<span style="color: var(--success);">Réussi</span>';
} else if (data.status === 'failed') {
btns.innerHTML = `<span style="color: var(--error);">Échoué: ${data.message}</span>`;
} else if (data.status === 'skipped') {
btns.innerHTML = '<span style="color: var(--warning);">Passé</span>';
}
}
function completeCopilot(data) {
const statusColor = data.status === 'completed' ? 'var(--success)' :
data.status === 'aborted' ? 'var(--error)' : 'var(--warning)';
addMessage(`<span style="color: ${statusColor};">Copilot terminé: ${data.message}</span>`);
}
// =====================================================

1
agent_v0/.gitignore vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1 @@
.idea/

1
agent_v0/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1 @@
# agent_v0 — Agent RPA Vision V3

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
{
"user_id": "demo_user",
"user_label": "Démo agent_v0",
"customer": "Clinique Demo",
"training_label": "Facturation_T2A_demo",
"notes": "Session réelle avec clics + screenshots + key combos.",
"mode": "enriched",
"screenshot_mode": "crop",
"screenshot_crop_width": 900,
"screenshot_crop_height": 700,
"capture_hover": true,
"hover_min_idle_ms": 700,
"capture_scroll": true,
"network_save_path": ""
}

View File

@@ -0,0 +1,76 @@
# Évolution Agent V1 - Système d'Apprentissage "Stagiaire Fibre"
**Projet :** RPA Vision V3
**Date :** 5 Mars 2026
**Status :** 🚀 Prêt pour Test POC Clinique
---
## 🎯 Philosophie : Le "Stagiaire" Apprenant
Le système n'est pas un automate rigide, mais un **stagiaire cognitif** qui apprend par imitation.
1. **L'Expert (Humain) :** Travaille sur son PC (Windows/Mac/Linux) avec l'Agent V1.
2. **Le Stagiaire (IA qwen3-vl) :** Observe l'expert via la fibre, analyse les images sur une RTX 5070 et construit un **Graphe d'Intention**.
3. **L'Apprentissage :** Le stagiaire "réfléchit" en temps réel (Crops 400x400) et se corrige grâce aux interactions humaines.
---
## 🛠️ Architecture Technique Agent V1
L'Agent V1 passe d'un mode "Enregistreur" (Batch) à un mode **"Capteur Intelligent" (Streaming)**.
### 1. Vision Duale & Ciblée (Optimisation qwen3-vl)
- **Crops Contextuels :** Capture systématique d'une zone de **400x400 pixels** autour de chaque clic.
- **Contexte Global :** Screenshots plein écran pour l'identification de l'environnement.
- **Patience Post-Action :** Capture automatique 1s après chaque clic pour voir le résultat (animations, chargements).
- **Heartbeat :** Capture contextuelle toutes les 5s pour voir le logiciel "vivre" entre les clics.
### 2. Conscience du Contexte UI
- **Focus Change :** Détection proactive des changements de fenêtre/application.
- **Métadonnées Sémantiques :** Capture systématique du titre de la fenêtre et du nom de l'exécutable.
- **Anonymisation Sélective :** Capacité de floutage local (GaussianBlur) sur les zones de texte sensibles détectées.
### 3. Streaming Haute Performance (Fibre-Ready)
- **Async Streaming :** Envoi asynchrone des événements JSON et des images via une file d'attente non-bloquante.
- **Architecture Micro-Paquets :** Plus de gros fichiers ZIP. Le serveur reçoit les données au fil de l'eau sur le port 5002.
---
## 🧠 Architecture Serveur (Le Cerveau)
Le serveur (Machine Labo RTX 5070) a été adapté pour le flux temps réel :
### 1. API Stream (`server_v1/api_stream.py`)
- **Endpoints Dédiés :** `/event` pour le JSON, `/image` pour les crops/full, `/finalize` pour clore la session.
- **Live Sessions :** Stockage temporaire en format `.jsonl` (robuste aux crashs) avant consolidation finale.
### 2. Stream Worker (`server_v1/worker_stream.py`)
- **Analyse au fil de l'eau :** Le worker surveille le dossier `live_sessions` et lance l'inférence `qwen3-vl` dès qu'un crop arrive.
- **Construction de Graphe :** Le stagiaire commence à relier les points (actions) pour former un graphe de décision pendant que l'expert travaille encore.
---
## 🖥️ Portabilité & Exécution Déportée
L'Agent V1 est conçu pour être porté sur **Windows** et **macOS** :
- **Bibliothèques Cross-Plateforme :** `mss` (Vision), `pynput` (Events), `PyQt5` (UI).
- **Exécution Déportée :** L'architecture prépare le terrain pour que le rejeu puisse se faire sur un PC Windows distant, piloté par les ordres envoyés par la machine Labo via Fibre/WebSockets.
---
## 📋 Checklist de Déploiement (Machine Labo)
1. **Installer les dépendances :** `pip install PyQt5 pystray Pillow mss requests psutil`
2. **Lancer le Serveur de Streaming :** `python agent_v0/server_v1/api_stream.py` (Port 5002)
3. **Lancer le Stream Worker :** `python agent_v0/server_v1/worker_stream.py`
4. **Lancer l'Agent V1 :** `python run_agent_v1.py` sur le PC de test.
---
## 🎨 Interface Utilisateur "Sympa"
L'Agent V1 n'est plus un outil technique froid :
- **Tray Icon dynamique :** Gris (Repos), Rouge (Apprentissage), Bleu (Sync Fibre).
- **Dialogues Humains :** Accueil personnalisé, compteur d'actions en temps réel et félicitations en fin de session.
---
*Document généré par l'Assistant pour RPA Vision V3 - Mars 2026*

View File

View File

@@ -0,0 +1,93 @@
# agent_v1/config.py
"""
Configuration avancée pour Agent V1.
"""
from __future__ import annotations
import os
import platform
import socket
from pathlib import Path
# --- DPI awareness (DOIT etre appele avant tout import de pynput/mss/tkinter) ---
# Rend le process DPI-aware sur Windows pour que toutes les API (pynput, mss, pyautogui)
# travaillent en coordonnees physiques (pixels reels) au lieu de coordonnees logiques
# (virtualisees par le DPI scaling).
# Sans cet appel, un ecran 2560x1600 a 150% DPI apparait comme 1707x1067 pour les API,
# ce qui cause des erreurs de positionnement pendant le replay.
# Sur Linux/Mac : no-op silencieux.
# PROCESS_PER_MONITOR_DPI_AWARE = 2 : le niveau le plus precis.
if platform.system() == "Windows":
try:
import ctypes
ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(2) # PROCESS_PER_MONITOR_DPI_AWARE
except Exception:
try:
# Fallback pour Windows < 8.1 (API plus ancienne)
ctypes.windll.user32.SetProcessDPIAware()
except Exception:
pass
AGENT_VERSION = "1.0.0"
# Identifiant unique de la machine (utilisé pour le multi-machine)
# Configurable via variable d'environnement, sinon auto-généré depuis hostname + OS
MACHINE_ID = os.environ.get(
"RPA_MACHINE_ID",
f"{socket.gethostname()}_{platform.system().lower()}",
)
# Dossier racine de l'agent
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
# Endpoint du serveur Streaming (port 5005)
SERVER_URL = os.getenv("RPA_SERVER_URL", "http://localhost:5005/api/v1")
UPLOAD_ENDPOINT = f"{SERVER_URL}/traces/upload"
STREAMING_ENDPOINT = f"{SERVER_URL}/traces/stream"
# Token d'authentification API (doit correspondre au token du serveur)
# Configurable via variable d'environnement RPA_API_TOKEN
API_TOKEN = os.environ.get("RPA_API_TOKEN", "")
# Paramètres de session
MAX_SESSION_DURATION_S = 60 * 60 # 1 heure
SESSIONS_ROOT = BASE_DIR / "sessions"
# Paramètres Vision (Crops pour la résolution visuelle)
# 80x80 : assez petit pour être discriminant (icônes), assez grand pour le contexte
TARGETED_CROP_SIZE = (80, 80)
SCREENSHOT_QUALITY = 85
# Floutage des données sensibles (conformité AI Act)
# Floute les champs de saisie dans les screenshots AVANT stockage/envoi
# Désactiver avec RPA_BLUR_SENSITIVE=false pour le développement/tests
BLUR_SENSITIVE = os.environ.get("RPA_BLUR_SENSITIVE", "true").lower() in ("true", "1", "yes")
# Retention des logs — minimum 6 mois (180 jours) requis par le Reglement IA
# (Article 12 — journalisation automatique, Article 26(6) — conservation minimum)
# Configurable via variable d'environnement pour permettre l'ajustement
LOG_RETENTION_DAYS = int(os.environ.get("RPA_LOG_RETENTION_DAYS", "180"))
# Monitoring
PERF_MONITOR_INTERVAL_S = 30
LOGS_DIR = BASE_DIR / "logs"
LOG_FILE = LOGS_DIR / "agent_v1.log"
# --- Métadonnées système (capturées au chargement du module) ---
# Utilisées pour la bannière de démarrage et le diagnostic.
# Import tardif pour éviter les dépendances circulaires.
try:
from .vision.system_info import get_dpi_scale, get_os_theme, get_monitor_info
_monitor_index, _monitors = get_monitor_info()
_primary = _monitors[0] if _monitors else {"width": 1920, "height": 1080}
SCREEN_RESOLUTION = (_primary["width"], _primary["height"])
DPI_SCALE = get_dpi_scale()
OS_THEME = get_os_theme()
except Exception:
# Fallback silencieux si les métadonnées ne sont pas disponibles
SCREEN_RESOLUTION = (1920, 1080)
DPI_SCALE = 100
OS_THEME = "unknown"
# Création des dossiers
os.makedirs(SESSIONS_ROOT, exist_ok=True)
os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True)

View File

@@ -0,0 +1,579 @@
# agent_v1/core/captor.py
"""
Moteur de capture d'événements Agent V1.
Capture enrichie avec focus sur le contexte UI pour le stagiaire.
Fonctionnalités :
- Capture clics souris (simple et double-clic)
- Capture scroll souris
- Capture combos clavier (Ctrl+C, Alt+Tab, etc.)
- Buffer de saisie texte : accumule les frappes et émet un événement
text_input après 500ms d'inactivité clavier
- Surveillance du focus fenêtre
NOTE DPI : Les coordonnees retournees par pynput dependent du DPI awareness
du process. Quand SetProcessDpiAwareness(2) est appele (dans config.py),
pynput retourne des coordonnees en pixels PHYSIQUES. Les metadonnees
screen_metadata (resolution via mss) sont aussi en pixels physiques.
Ceci garantit que la normalisation pos/resolution est coherente.
Sans DPI awareness, pynput retourne des coordonnees LOGIQUES mais mss
retourne des pixels physiques, ce qui cause une erreur de normalisation.
"""
import threading
import time
import logging
import platform
from typing import Callable, Optional, List, Dict, Any, Tuple
from pynput import mouse, keyboard
from pynput.mouse import Button
from pynput.keyboard import Key, KeyCode
# Importation relative pour rester dans le module v1
from ..vision.capturer import VisionCapturer
from ..vision.system_info import get_screen_metadata
# from ..monitoring.system import SystemMonitor
logger = logging.getLogger(__name__)
# Détection Windows une seule fois au chargement du module
IS_WINDOWS = platform.system() == "Windows"
# Délai d'inactivité avant flush du buffer texte (en secondes)
TEXT_FLUSH_DELAY = 0.5
# Délai max entre deux clics pour un double-clic (en secondes)
DOUBLE_CLICK_DELAY = 0.3
# Tolérance en pixels pour considérer deux clics au même endroit
DOUBLE_CLICK_TOLERANCE = 10
class EventCaptorV1:
def __init__(self, on_event_callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]):
self.on_event = on_event_callback
self.mouse_listener = None
self.keyboard_listener = None
self.running = False
# État des touches modificatrices
self.modifiers = set()
# Tracking du focus fenêtre
self.last_window = None
self._focus_thread = None
# --- Buffer de saisie texte ---
# Lock pour accès thread-safe au buffer (le listener pynput
# tourne dans un thread séparé)
self._text_lock = threading.Lock()
self._text_buffer: list[str] = []
# Position de la souris au moment de la première frappe du buffer
self._text_start_pos: Optional[Tuple[int, int]] = None
# Timer pour le flush après inactivité
self._text_flush_timer: Optional[threading.Timer] = None
# Compteur de génération pour éviter qu'un timer obsolète ne flush
# un buffer en cours de remplissage (race condition). Incrémenté
# à chaque reset du timer. Le timer ne flush que si la génération
# n'a pas changé.
self._text_flush_generation: int = 0
# Dernière position connue de la souris (pour associer le texte
# au champ dans lequel l'utilisateur tape)
self._last_mouse_pos: Tuple[int, int] = (0, 0)
# --- Détection double-clic ---
# Dernier clic : (x, y, timestamp, button)
self._last_click: Optional[Tuple[int, int, float, str]] = None
# --- Buffer de raw_keys (press/release bruts avec vk codes) ---
# Accumule chaque press/release pour le replay exact (solution AZERTY).
# Vidé en même temps que le text_buffer ou à l'émission d'un key_combo.
self._raw_key_buffer: List[Dict[str, Any]] = []
# --- Métadonnées système (DPI, résolution, moniteur, thème, langue) ---
# Capturées au démarrage puis rafraîchies à chaque changement de focus.
# Injectées dans chaque événement via le champ "screen_metadata".
self._screen_metadata: Dict[str, Any] = {}
self._screen_metadata_lock = threading.Lock()
def start(self):
self.running = True
self.mouse_listener = mouse.Listener(
on_click=self._on_click,
on_scroll=self._on_scroll,
on_move=self._on_move
)
self.keyboard_listener = keyboard.Listener(
on_press=self._on_press,
on_release=self._on_release
)
self.mouse_listener.start()
self.keyboard_listener.start()
# Capture initiale des métadonnées système
self._refresh_screen_metadata()
# Thread de surveillance du focus fenêtre (Proactif)
self._focus_thread = threading.Thread(target=self._watch_window_focus, daemon=True)
self._focus_thread.start()
logger.info("Agent V1 Captor démarré")
def stop(self):
self.running = False
# Flush du buffer texte restant avant arrêt
self._flush_text_buffer()
# Annuler le timer s'il est en cours
with self._text_lock:
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_timer = None
if self.mouse_listener: self.mouse_listener.stop()
if self.keyboard_listener: self.keyboard_listener.stop()
logger.info("Agent V1 Captor arrêté")
# ----------------------------------------------------------------
# Souris
# ----------------------------------------------------------------
def _on_move(self, x, y):
"""Mémorise la position souris pour l'associer aux événements texte."""
self._last_mouse_pos = (x, y)
def _on_click(self, x, y, button, pressed):
if not pressed:
return
now = time.time()
# --- Flush du buffer texte : l'utilisateur a cliqué, donc
# il change probablement de champ ---
self._flush_text_buffer()
# --- Détection double-clic ---
if self._last_click is not None:
lx, ly, lt, lb = self._last_click
# Même bouton, même zone, délai court → double-clic
if (button.name == lb
and abs(x - lx) <= DOUBLE_CLICK_TOLERANCE
and abs(y - ly) <= DOUBLE_CLICK_TOLERANCE
and (now - lt) <= DOUBLE_CLICK_DELAY):
event = {
"type": "double_click",
"button": button.name,
"pos": (x, y),
"timestamp": now,
}
self._inject_screen_metadata(event)
self.on_event(event)
# Réinitialiser pour éviter un triple-clic = 2 double-clics
self._last_click = None
return
# Clic simple — on le mémorise pour comparer au prochain
self._last_click = (x, y, now, button.name)
event = {
"type": "mouse_click",
"button": button.name,
"pos": (x, y),
"timestamp": now,
}
self._inject_screen_metadata(event)
self.on_event(event)
def _on_scroll(self, x, y, dx, dy):
event = {
"type": "mouse_scroll",
"pos": (x, y),
"delta": (dx, dy),
"timestamp": time.time(),
}
self.on_event(event)
# ----------------------------------------------------------------
# Clavier
# ----------------------------------------------------------------
@staticmethod
def _get_key_name(key) -> Optional[str]:
"""Convertit un objet pynput Key/KeyCode en nom lisible."""
if isinstance(key, KeyCode):
return key.char if key.char else None
if isinstance(key, Key):
return key.name
return str(key)
# Ensemble des touches considérées comme modificateurs purs.
# Utilisé pour ne PAS émettre de key_combo quand seuls des
# modificateurs sont enfoncés (évite le bruit).
_MODIFIER_KEYS = {
Key.ctrl, Key.ctrl_l, Key.ctrl_r,
Key.alt, Key.alt_l, Key.alt_r,
Key.shift, Key.shift_l, Key.shift_r,
Key.cmd, Key.cmd_l, Key.cmd_r,
}
_MODIFIER_KEY_NAMES = {
"ctrl", "ctrl_l", "ctrl_r",
"alt", "alt_l", "alt_r",
"shift", "shift_l", "shift_r",
"cmd", "cmd_l", "cmd_r",
}
@staticmethod
def _vk_to_char(vk_code: int) -> Optional[str]:
"""Convertir un virtual key code en caractère réel (AZERTY-aware).
Utilise ToUnicodeEx avec le layout clavier actif pour obtenir
le bon caractère même pour les touches AltGr, Shift+chiffres,
et autres combinaisons spécifiques au layout (AZERTY, QWERTZ, etc.).
Ne fonctionne que sur Windows. Retourne None sur Linux/Mac.
"""
if not IS_WINDOWS:
return None
try:
import ctypes
import ctypes.wintypes as wt
user32 = ctypes.windll.user32
kbd_state = (ctypes.c_ubyte * 256)()
user32.GetKeyboardState(kbd_state)
buf = (ctypes.c_wchar * 8)()
scan = user32.MapVirtualKeyW(vk_code, 0)
# Layout du thread de la fenêtre active (gère AZERTY, QWERTZ, etc.)
hwnd = user32.GetForegroundWindow()
tid = user32.GetWindowThreadProcessId(hwnd, None)
hkl = user32.GetKeyboardLayout(tid)
n = user32.ToUnicodeEx(vk_code, scan, kbd_state, buf, 8, 0, hkl)
if n > 0:
return buf[0]
except Exception:
pass
return None
def _is_altgr_producing_char(self, key) -> Optional[str]:
"""Détecte si la combinaison actuelle est AltGr+touche produisant un caractère.
Sur Windows AZERTY, AltGr est envoyé comme Ctrl+Alt par pynput.
Cette méthode vérifie si Ctrl+Alt est enfoncé et que la touche
produit un caractère imprimable via le layout clavier.
Ex: AltGr+é → ~, AltGr+( → {, AltGr+à → @
Retourne le caractère produit ou None si ce n'est pas un AltGr valide.
"""
if not IS_WINDOWS:
return None
# AltGr = Ctrl+Alt (sans Win) sur Windows
if self.modifiers != {"ctrl", "alt"} and self.modifiers != {"ctrl", "alt", "shift"}:
return None
# Ne s'applique qu'aux touches non-modificatrices
if key in self._MODIFIER_KEYS:
return None
# Essayer de résoudre le caractère via ToUnicodeEx
# Le keyboard state inclut déjà Ctrl+Alt (= AltGr) grâce à GetKeyboardState
vk = getattr(key, 'vk', None)
if vk is not None:
char = self._vk_to_char(vk)
if char is not None and len(char) == 1 and (char.isprintable() and char != ' '):
return char
return None
@staticmethod
def _encode_key(key) -> Dict[str, Any]:
"""Encode un objet pynput Key/KeyCode en dictionnaire sérialisable.
Utilisé pour constituer le buffer raw_keys (séquence press/release
exacte avec virtual key codes) qui permet un replay fidèle
indépendant du layout clavier (AZERTY, QWERTZ, etc.).
"""
if isinstance(key, KeyCode):
return {"kind": "vk", "vk": key.vk, "char": key.char}
if isinstance(key, Key):
return {"kind": "key", "name": key.name}
return {"kind": "unknown", "str": str(key)}
def _on_press(self, key):
# TOUJOURS enregistrer le press brut dans le buffer raw_keys
with self._text_lock:
self._raw_key_buffer.append({
"action": "press",
**self._encode_key(key),
})
# Gestion des touches modificatrices
if key in (Key.ctrl, Key.ctrl_l, Key.ctrl_r):
self.modifiers.add("ctrl")
elif key in (Key.alt, Key.alt_l, Key.alt_r):
self.modifiers.add("alt")
elif key in (Key.shift, Key.shift_l, Key.shift_r):
self.modifiers.add("shift")
elif key in (Key.cmd, Key.cmd_l, Key.cmd_r):
self.modifiers.add("win")
# --- Combos avec modificateur (sauf Shift seul) ---
# Shift seul n'est pas un « vrai » modificateur pour les combos :
# Shift+a = 'A' = saisie texte, pas un raccourci.
# On considère un combo seulement si Ctrl, Alt ou Win est enfoncé.
has_real_modifier = self.modifiers & {"ctrl", "alt", "win"}
if has_real_modifier:
# --- Détection AltGr (Windows AZERTY) ---
# Sur Windows, AltGr est envoyé comme Ctrl+Alt par le système.
# Avant de traiter comme un key_combo, vérifier si c'est
# AltGr qui produit un caractère imprimable (@, #, {, }, etc.)
altgr_char = self._is_altgr_producing_char(key)
if altgr_char is not None:
# C'est un caractère AltGr → router vers le buffer texte
with self._text_lock:
if not self._text_buffer:
self._text_start_pos = self._last_mouse_pos
self._text_buffer.append(altgr_char)
self._reset_flush_timer()
return
key_name = self._get_key_name(key)
# Ne PAS émettre de combo si c'est un modificateur seul
# (ex: appui sur Ctrl sans autre touche = pas de combo)
if key_name and key_name not in self._MODIFIER_KEY_NAMES:
# Un combo interrompt la saisie texte en cours
self._flush_text_buffer()
# Attacher les raw_keys accumulés (press des modificateurs + press de la touche)
with self._text_lock:
raw_keys = list(self._raw_key_buffer)
# NB: on ne clear pas encore — le release va suivre et sera
# capturé pour le prochain buffer. On prend un snapshot.
event = {
"type": "key_combo",
"keys": list(self.modifiers) + [key_name],
"raw_keys": raw_keys,
"timestamp": time.time(),
}
self._inject_screen_metadata(event)
self.on_event(event)
# Reset le buffer raw_keys après émission du combo
with self._text_lock:
self._raw_key_buffer.clear()
return
# --- Saisie texte (pas de Ctrl/Alt/Win enfoncé) ---
self._handle_text_key(key)
def _handle_text_key(self, key):
"""Gère l'accumulation des frappes texte dans le buffer.
Touches spéciales :
- Backspace : supprime le dernier caractère du buffer
- Enter / Tab : flush immédiat + émission de l'événement
- Escape : vide le buffer sans émettre
"""
with self._text_lock:
# --- Touches spéciales ---
if key == Key.backspace:
if self._text_buffer:
self._text_buffer.pop()
self._reset_flush_timer()
return
if key == Key.esc:
# Annuler la saisie en cours
self._text_buffer.clear()
self._raw_key_buffer.clear()
self._text_start_pos = None
self._cancel_flush_timer()
return
if key in (Key.enter, Key.tab):
# Flush immédiat — on relâche le lock avant d'appeler
# _flush_text_buffer (qui prend aussi le lock)
pass # on sort du with et on flush après
elif key == Key.space:
# Espace = caractère normal
if not self._text_buffer:
self._text_start_pos = self._last_mouse_pos
self._text_buffer.append(" ")
self._reset_flush_timer()
return
elif isinstance(key, KeyCode):
# Caractère alphanumérique / ponctuation
char = key.char
# AZERTY Windows : quand key.char est None (Shift+chiffres,
# dead keys, etc.), utiliser ToUnicodeEx avec le layout clavier
# actif pour obtenir le vrai caractère traduit par Windows.
if char is None and IS_WINDOWS:
vk = getattr(key, 'vk', None)
if vk is not None:
char = self._vk_to_char(vk)
if char is not None and len(char) == 1:
if not self._text_buffer:
self._text_start_pos = self._last_mouse_pos
self._text_buffer.append(char)
self._reset_flush_timer()
return
# key.char None et pas de vk exploitable → ignorer
return
else:
# Touche spéciale non gérée (F1, Insert, etc.) — on ignore
return
# Si on arrive ici, c'est Enter ou Tab → flush le buffer en cours
# puis émettre le caractère spécial comme text_input séparé
self._flush_text_buffer()
# Émettre Enter comme "\n" et Tab comme "\t" pour ne pas perdre
# les retours à la ligne dans la saisie.
# Attacher les raw_keys restants (press de Enter/Tab, le release suivra)
with self._text_lock:
raw_keys = list(self._raw_key_buffer)
self._raw_key_buffer.clear()
special_char = "\n" if key == Key.enter else "\t"
event = {
"type": "text_input",
"text": special_char,
"pos": list(self._last_mouse_pos) if self._last_mouse_pos else [0, 0],
"timestamp": time.time(),
}
if raw_keys:
event["raw_keys"] = raw_keys
self.on_event(event)
def _reset_flush_timer(self):
"""Réarme le timer de flush après chaque frappe.
Doit être appelé avec self._text_lock déjà acquis.
Utilise un compteur de génération pour garantir que seul le
dernier timer programmé puisse effectivement flush le buffer.
"""
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_generation += 1
gen = self._text_flush_generation
self._text_flush_timer = threading.Timer(
TEXT_FLUSH_DELAY, self._flush_text_buffer_if_current, args=(gen,)
)
self._text_flush_timer.daemon = True
self._text_flush_timer.start()
def _cancel_flush_timer(self):
"""Annule le timer de flush sans émettre.
Doit être appelé avec self._text_lock déjà acquis.
"""
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_timer = None
def _flush_text_buffer_if_current(self, generation: int):
"""Appelé par le timer. Ne flush que si la génération correspond
à celle du timer en cours (= pas de frappe entre-temps)."""
with self._text_lock:
if generation != self._text_flush_generation:
# Un timer plus récent a été programmé, celui-ci est obsolète
return
self._flush_text_buffer()
def _flush_text_buffer(self):
"""Émet un événement text_input avec le contenu du buffer, puis
le vide. Thread-safe — peut être appelé depuis le timer, le
listener souris ou le listener clavier."""
with self._text_lock:
if not self._text_buffer:
# Rien à émettre — purger aussi les raw_keys orphelins
self._raw_key_buffer.clear()
self._cancel_flush_timer()
return
text = "".join(self._text_buffer)
pos = self._text_start_pos or self._last_mouse_pos
raw_keys = list(self._raw_key_buffer)
self._text_buffer.clear()
self._raw_key_buffer.clear()
self._text_start_pos = None
self._cancel_flush_timer()
# Émission hors du lock pour éviter un deadlock si le callback
# est lent ou prend d'autres locks
event = {
"type": "text_input",
"text": text,
"pos": pos,
"timestamp": time.time(),
}
# Attacher les raw_keys pour le replay exact (solution AZERTY)
if raw_keys:
event["raw_keys"] = raw_keys
self._inject_screen_metadata(event)
logger.debug(f"text_input émis : {len(text)} caractères, {len(raw_keys)} raw_keys")
self.on_event(event)
def _on_release(self, key):
# TOUJOURS enregistrer le release brut dans le buffer raw_keys
with self._text_lock:
self._raw_key_buffer.append({
"action": "release",
**self._encode_key(key),
})
if key in (Key.ctrl, Key.ctrl_l, Key.ctrl_r):
self.modifiers.discard("ctrl")
elif key in (Key.alt, Key.alt_l, Key.alt_r):
self.modifiers.discard("alt")
elif key in (Key.shift, Key.shift_l, Key.shift_r):
self.modifiers.discard("shift")
elif key in (Key.cmd, Key.cmd_l, Key.cmd_r):
self.modifiers.discard("win")
# ----------------------------------------------------------------
# Métadonnées système
# ----------------------------------------------------------------
def _refresh_screen_metadata(self):
"""Rafraîchit le cache des métadonnées système.
Appelé au démarrage et à chaque changement de focus fenêtre.
Thread-safe — peut être appelé depuis le thread focus.
"""
try:
metadata = get_screen_metadata()
with self._screen_metadata_lock:
self._screen_metadata = metadata
logger.debug(f"Métadonnées système rafraîchies : {metadata}")
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur refresh métadonnées système : {e}")
def _inject_screen_metadata(self, event: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""Injecte les métadonnées système cachées dans un événement."""
with self._screen_metadata_lock:
if self._screen_metadata:
event["screen_metadata"] = self._screen_metadata.copy()
return event
def _watch_window_focus(self):
"""Surveille proactivement le changement de fenêtre pour le stagiaire."""
# Importation relative simple
from ..window_info_crossplatform import get_active_window_info
while self.running:
try:
info = get_active_window_info()
if info and info != self.last_window:
# Rafraîchir les métadonnées (la fenêtre a peut-être
# changé de moniteur, de taille, etc.)
self._refresh_screen_metadata()
event = {
"type": "window_focus_change",
"from": self.last_window,
"to": info,
"timestamp": time.time()
}
self._inject_screen_metadata(event)
self.last_window = info
self.on_event(event)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur focus window: {e}")
time.sleep(0.5)

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -0,0 +1,214 @@
# agent_v1/core/grounding.py
"""
Module Grounding — localisation pure d'éléments UI sur l'écran.
Responsabilité unique : "Trouve l'élément X sur l'écran et retourne ses coordonnées."
Ne prend AUCUNE décision. Si l'élément n'est pas trouvé → retourne NOT_FOUND.
Stratégies disponibles (cascade configurable) :
1. Serveur SomEngine + VLM (GPU distant)
2. Template matching local (CPU, ~10ms)
3. VLM local direct (CPU/GPU local)
Séparé de Policy (qui décide quoi faire quand grounding échoue).
Ref: docs/PLAN_ACTEUR_V1.md — Architecture MICRO (grounding + exécution)
"""
import base64
import logging
import os
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Any, Dict, List, Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class GroundingResult:
"""Résultat d'une tentative de localisation visuelle."""
found: bool # L'élément a été trouvé
x_pct: float = 0.0 # Position X en % (0.0-1.0)
y_pct: float = 0.0 # Position Y en % (0.0-1.0)
method: str = "" # Méthode utilisée (server_som, anchor_template, vlm_direct...)
score: float = 0.0 # Confiance (0.0-1.0)
elapsed_ms: float = 0.0 # Temps de résolution
detail: str = "" # Info supplémentaire (label trouvé, raison échec)
raw: Optional[Dict] = None # Données brutes du resolver (pour debug)
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"found": self.found,
"x_pct": self.x_pct,
"y_pct": self.y_pct,
"method": self.method,
"score": round(self.score, 3),
"elapsed_ms": round(self.elapsed_ms, 1),
"detail": self.detail,
}
# Résultat singleton pour "pas trouvé"
NOT_FOUND = GroundingResult(found=False, detail="Aucune méthode n'a trouvé l'élément")
class GroundingEngine:
"""Moteur de localisation visuelle d'éléments UI.
Encapsule la cascade de résolution (serveur → template → VLM local)
avec une interface unifiée. Ne prend aucune décision — c'est le rôle
de PolicyEngine.
Usage :
engine = GroundingEngine(executor)
result = engine.locate(screenshot_b64, target_spec, screen_w, screen_h)
if result.found:
click(result.x_pct, result.y_pct)
"""
def __init__(self, executor):
"""
Args:
executor: ActionExecutorV1 — fournit les méthodes de résolution existantes.
"""
self._executor = executor
def locate(
self,
server_url: str,
target_spec: Dict[str, Any],
fallback_x: float,
fallback_y: float,
screen_width: int,
screen_height: int,
strategies: Optional[List[str]] = None,
) -> GroundingResult:
"""Localiser un élément UI sur l'écran.
Exécute la cascade de stratégies dans l'ordre et retourne
dès qu'une stratégie trouve l'élément.
Args:
server_url: URL du serveur (SomEngine + VLM GPU)
target_spec: Spécification de la cible (by_text, anchor, vlm_description...)
fallback_x, fallback_y: Coordonnées de fallback (enregistrement)
screen_width, screen_height: Résolution écran
strategies: Liste ordonnée de stratégies à essayer.
Par défaut : ["server", "template", "vlm_local"]
Returns:
GroundingResult avec found=True et coordonnées, ou NOT_FOUND
"""
if strategies is None:
strategies = ["server", "template", "vlm_local"]
# ── Apprentissage : réordonner les stratégies selon l'historique ──
# Si le Learning sait quelle méthode marche pour cette cible,
# la mettre en premier. C'est la boucle d'apprentissage.
learned = target_spec.get("_learned_strategy", "")
if learned:
strategy_map = {
"som_text_match": "server",
"grounding_vlm": "server",
"server_som": "server",
"anchor_template": "template",
"template_matching": "template",
"hybrid_text_direct": "vlm_local",
"hybrid_vlm_text": "vlm_local",
"vlm_direct": "vlm_local",
}
preferred = strategy_map.get(learned, "")
if preferred and preferred in strategies:
strategies = [preferred] + [s for s in strategies if s != preferred]
logger.info(
f"Grounding: stratégie réordonnée par l'apprentissage → "
f"{strategies} (learned={learned})"
)
t_start = time.time()
screenshot_b64 = self._executor._capture_screenshot_b64(max_width=0, quality=75)
if not screenshot_b64:
return GroundingResult(
found=False, detail="Capture screenshot échouée",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
for strategy in strategies:
result = self._try_strategy(
strategy, server_url, screenshot_b64, target_spec,
fallback_x, fallback_y, screen_width, screen_height,
)
if result.found:
result.elapsed_ms = (time.time() - t_start) * 1000
return result
return GroundingResult(
found=False,
detail=f"Toutes les stratégies ont échoué ({', '.join(strategies)})",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
def _try_strategy(
self,
strategy: str,
server_url: str,
screenshot_b64: str,
target_spec: Dict[str, Any],
fallback_x: float,
fallback_y: float,
screen_width: int,
screen_height: int,
) -> GroundingResult:
"""Essayer une stratégie de grounding unique."""
if strategy == "server" and server_url:
raw = self._executor._server_resolve_target(
server_url, screenshot_b64, target_spec,
fallback_x, fallback_y, screen_width, screen_height,
)
if raw and raw.get("resolved"):
return GroundingResult(
found=True,
x_pct=raw["x_pct"],
y_pct=raw["y_pct"],
method=raw.get("method", "server"),
score=raw.get("score", 0.0),
detail=raw.get("matched_element", {}).get("label", ""),
raw=raw,
)
elif strategy == "template":
anchor_b64 = target_spec.get("anchor_image_base64", "")
if anchor_b64:
raw = self._executor._template_match_anchor(
screenshot_b64, anchor_b64, screen_width, screen_height,
)
if raw and raw.get("resolved"):
return GroundingResult(
found=True,
x_pct=raw["x_pct"],
y_pct=raw["y_pct"],
method="anchor_template",
score=raw.get("score", 0.0),
raw=raw,
)
elif strategy == "vlm_local":
by_text = target_spec.get("by_text", "")
vlm_desc = target_spec.get("vlm_description", "")
if vlm_desc or by_text:
raw = self._executor._hybrid_vlm_resolve(
screenshot_b64, target_spec, screen_width, screen_height,
)
if raw and raw.get("resolved"):
return GroundingResult(
found=True,
x_pct=raw["x_pct"],
y_pct=raw["y_pct"],
method=raw.get("method", "vlm_local"),
score=raw.get("score", 0.0),
detail=raw.get("matched_element", {}).get("label", ""),
raw=raw,
)
return GroundingResult(found=False, method=strategy, detail=f"{strategy}: pas trouvé")

View File

@@ -0,0 +1,152 @@
# agent_v1/core/policy.py
"""
Module Policy — décisions intelligentes quand le grounding échoue.
Responsabilité unique : "Le Grounding dit NOT_FOUND. Que fait-on ?"
Ne localise AUCUN élément — c'est le rôle du Grounding.
Décisions possibles :
- RETRY : re-tenter le grounding (après popup fermée, par exemple)
- SKIP : l'action n'est plus nécessaire (état déjà atteint)
- ABORT : arrêter le workflow (état incohérent)
- SUPERVISE : rendre la main à l'utilisateur
Séparé de Grounding (qui localise les éléments).
Ref: docs/PLAN_ACTEUR_V1.md — Architecture MÉSO (acteur intelligent)
"""
import logging
import os
import time
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Any, Dict, Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
class Decision(Enum):
"""Décisions possibles quand le grounding échoue."""
RETRY = "retry" # Re-tenter (après correction : popup fermée, navigation...)
SKIP = "skip" # Action inutile (état déjà atteint)
ABORT = "abort" # Arrêter le workflow (état incohérent)
SUPERVISE = "supervise" # Rendre la main à l'utilisateur (Léa dit "je bloque")
CONTINUE = "continue" # Continuer malgré l'échec (action non critique)
@dataclass
class PolicyDecision:
"""Résultat d'une décision Policy."""
decision: Decision
reason: str # Explication de la décision
action_taken: str = "" # Action corrective effectuée (ex: "popup fermée")
elapsed_ms: float = 0.0
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"decision": self.decision.value,
"reason": self.reason,
"action_taken": self.action_taken,
"elapsed_ms": round(self.elapsed_ms, 1),
}
class PolicyEngine:
"""Moteur de décision quand le grounding échoue.
Cascade de décision :
1. Popup détectée ? → fermer et RETRY
2. Acteur gemma4 → SKIP / ABORT / SUPERVISE
3. Fallback → SUPERVISE (rendre la main)
Usage :
policy = PolicyEngine(executor)
decision = policy.decide(action, target_spec, grounding_result)
if decision.decision == Decision.RETRY:
# re-tenter le grounding
elif decision.decision == Decision.SKIP:
# marquer comme réussi, passer à la suite
"""
def __init__(self, executor):
self._executor = executor
def decide(
self,
action: Dict[str, Any],
target_spec: Dict[str, Any],
retry_count: int = 0,
max_retries: int = 1,
) -> PolicyDecision:
"""Décider quoi faire quand le grounding a échoué.
Cascade :
1. Si c'est le premier essai → tenter de fermer une popup → RETRY
2. Si retry déjà fait → demander à l'acteur gemma4
3. Selon gemma4 : SKIP, ABORT, ou SUPERVISE
Args:
action: L'action qui a échoué
target_spec: La cible non trouvée
retry_count: Nombre de retries déjà faits
max_retries: Maximum de retries autorisés
"""
t_start = time.time()
# ── Étape 1 : Tentative de fermeture popup (premier essai) ──
if retry_count == 0:
popup_handled = self._try_close_popup()
if popup_handled:
return PolicyDecision(
decision=Decision.RETRY,
reason="Popup détectée et fermée, re-tentative",
action_taken="popup_closed",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
# ── Étape 2 : Max retries atteint → acteur gemma4 ──
if retry_count >= max_retries:
actor_decision = self._ask_actor(action, target_spec)
if actor_decision == "PASSER":
return PolicyDecision(
decision=Decision.SKIP,
reason="Acteur gemma4 : l'état est déjà atteint",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
elif actor_decision == "STOPPER":
return PolicyDecision(
decision=Decision.ABORT,
reason="Acteur gemma4 : état incohérent, arrêt",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
else:
# EXECUTER ou inconnu → pause supervisée
return PolicyDecision(
decision=Decision.SUPERVISE,
reason=f"Acteur gemma4 : {actor_decision}, pause supervisée",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
# ── Étape 3 : Encore des retries disponibles → RETRY ──
return PolicyDecision(
decision=Decision.RETRY,
reason=f"Retry {retry_count + 1}/{max_retries}",
elapsed_ms=(time.time() - t_start) * 1000,
)
def _try_close_popup(self) -> bool:
"""Tenter de fermer une popup via le handler VLM existant."""
try:
return self._executor._handle_popup_vlm()
except Exception as e:
logger.debug(f"Policy: popup handler échoué : {e}")
return False
def _ask_actor(self, action: Dict, target_spec: Dict) -> str:
"""Demander à gemma4 de décider (PASSER/EXECUTER/STOPPER)."""
try:
return self._executor._actor_decide(action, target_spec)
except Exception as e:
logger.debug(f"Policy: acteur gemma4 échoué : {e}")
return "EXECUTER" # Fallback → supervisé

View File

@@ -0,0 +1,215 @@
# agent_v1/core/recovery.py
"""
Module Recovery — mécanisme de rollback quand une action échoue.
Responsabilité : "L'action a échoué ou produit un résultat inattendu.
Comment revenir en arrière ?"
Stratégies de recovery :
1. Ctrl+Z (undo natif) — pour les frappes et modifications
2. Escape (fermer dialogue) — pour les popups/menus
3. Alt+F4 (fermer fenêtre) — si mauvaise application ouverte
4. Clic hors zone — fermer un menu déroulant
5. Navigation retour — retourner à l'écran précédent
Le Recovery est appelé par le Policy quand le Critic détecte un
résultat inattendu (pixel OK + sémantique NON = changement inattendu).
Ref: docs/VISION_RPA_INTELLIGENT.md — "Il se trompe" → correction
"""
import logging
import time
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Any, Dict, List, Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
class RecoveryAction(Enum):
"""Actions de recovery possibles."""
UNDO = "undo" # Ctrl+Z
ESCAPE = "escape" # Echap (fermer dialogue/menu)
CLOSE_WINDOW = "close" # Alt+F4
CLICK_AWAY = "click_away" # Clic hors zone (fermer menu)
NONE = "none" # Pas de recovery possible
@dataclass
class RecoveryResult:
"""Résultat d'une tentative de recovery."""
action_taken: RecoveryAction
success: bool
detail: str = ""
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"action_taken": self.action_taken.value,
"success": self.success,
"detail": self.detail,
}
class RecoveryEngine:
"""Moteur de recovery — tente de revenir en arrière après un échec.
Choisit la stratégie de recovery en fonction du type d'action qui a échoué
et de l'état actuel de l'écran.
Usage :
recovery = RecoveryEngine(executor)
result = recovery.attempt(failed_action, critic_result)
if result.success:
# re-tenter l'action
"""
def __init__(self, executor):
self._executor = executor
def attempt(
self,
failed_action: Dict[str, Any],
critic_detail: str = "",
) -> RecoveryResult:
"""Tenter une recovery après un échec.
Sélectionne la stratégie appropriée selon le type d'action :
- click qui ouvre la mauvaise chose → Escape ou Ctrl+Z
- type qui tape au mauvais endroit → Ctrl+Z
- key_combo inattendu → Ctrl+Z
- popup apparue → Escape
Args:
failed_action: L'action qui a échoué
critic_detail: Détail du Critic (raison de l'échec sémantique)
"""
action_type = failed_action.get("type", "")
detail_lower = critic_detail.lower()
# Choisir la stratégie de recovery
strategy = self._select_strategy(action_type, detail_lower)
if strategy == RecoveryAction.NONE:
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.NONE,
success=False,
detail="Pas de stratégie de recovery applicable",
)
return self._execute_recovery(strategy)
def _select_strategy(self, action_type: str, critic_detail: str) -> RecoveryAction:
"""Sélectionner la meilleure stratégie de recovery.
Priorité : type d'action d'abord (frappe → undo), puis contexte.
"""
# Frappe ou modification incorrecte → toujours Ctrl+Z
if action_type in ("type", "key_combo"):
return RecoveryAction.UNDO
# Popup/dialogue détecté
if any(w in critic_detail for w in ["popup", "dialog", "erreur", "error", "modal"]):
return RecoveryAction.ESCAPE
# Menu ouvert par erreur
if any(w in critic_detail for w in ["menu", "dropdown", "déroulant"]):
return RecoveryAction.ESCAPE
# Mauvaise fenêtre ouverte
if any(w in critic_detail for w in ["mauvaise fenêtre", "wrong window"]):
return RecoveryAction.CLOSE_WINDOW
# Clic qui a produit un résultat inattendu
if action_type == "click":
return RecoveryAction.ESCAPE
return RecoveryAction.NONE
def _execute_recovery(self, strategy: RecoveryAction) -> RecoveryResult:
"""Exécuter la stratégie de recovery choisie."""
from pynput.keyboard import Controller as KeyboardController, Key
keyboard = self._executor.keyboard
try:
if strategy == RecoveryAction.UNDO:
# Ctrl+Z
logger.info("Recovery : Ctrl+Z (undo)")
print(" [RECOVERY] Ctrl+Z — annulation de la dernière action")
keyboard.press(Key.ctrl)
keyboard.press('z')
keyboard.release('z')
keyboard.release(Key.ctrl)
time.sleep(0.5)
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.UNDO,
success=True,
detail="Ctrl+Z exécuté",
)
elif strategy == RecoveryAction.ESCAPE:
# Echap
logger.info("Recovery : Escape (fermer dialogue)")
print(" [RECOVERY] Escape — fermeture dialogue/menu")
keyboard.press(Key.esc)
keyboard.release(Key.esc)
time.sleep(0.5)
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.ESCAPE,
success=True,
detail="Escape exécuté",
)
elif strategy == RecoveryAction.CLOSE_WINDOW:
# Alt+F4 — AVEC vérification fenêtre active
# Sur un poste hospitalier, Alt+F4 sans vérif peut fermer le DPI patient
try:
from ..window_info_crossplatform import get_active_window_info
active = get_active_window_info()
active_title = active.get("title", "")
logger.info(f"Recovery : Alt+F4 sur '{active_title}'")
print(f" [RECOVERY] Alt+F4 — fermeture de '{active_title}'")
except Exception:
logger.info("Recovery : Alt+F4 (fenêtre active inconnue)")
print(" [RECOVERY] Alt+F4 — fermeture fenêtre indésirable")
keyboard.press(Key.alt)
keyboard.press(Key.f4)
keyboard.release(Key.f4)
keyboard.release(Key.alt)
time.sleep(1.0)
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.CLOSE_WINDOW,
success=True,
detail=f"Alt+F4 exécuté sur '{active_title if 'active_title' in dir() else '?'}'",
)
elif strategy == RecoveryAction.CLICK_AWAY:
# Clic au centre de l'écran (hors popup)
logger.info("Recovery : clic hors zone")
print(" [RECOVERY] Clic hors zone — fermeture menu")
monitor = self._executor.sct.monitors[1]
w, h = monitor["width"], monitor["height"]
# Cliquer dans un coin neutre (10% depuis le haut-gauche)
self._executor._click((int(w * 0.1), int(h * 0.1)), "left")
time.sleep(0.5)
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.CLICK_AWAY,
success=True,
detail="Clic hors zone exécuté",
)
except Exception as e:
logger.warning(f"Recovery échoué ({strategy.value}) : {e}")
return RecoveryResult(
action_taken=strategy,
success=False,
detail=f"Erreur : {e}",
)
return RecoveryResult(
action_taken=RecoveryAction.NONE,
success=False,
detail="Stratégie non implémentée",
)

493
agent_v0/agent_v1/main.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,493 @@
# agent_v1/main.py
"""
Point d'entree Agent V1 - Enrichi avec Intelligence de Contexte, Heartbeat et Replay.
Boucles paralleles (threads daemon) :
- _heartbeat_loop : capture periodique toutes les 5s
- _command_watchdog_loop : surveillance du fichier command.json (legacy)
- _replay_poll_loop : polling du serveur pour les actions de replay (P0-5)
"""
import sys
import os
import uuid
import time
import logging
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,
)
from .core.captor import EventCaptorV1
from .core.executor import ActionExecutorV1
from .network.streamer import TraceStreamer
from .ui.shared_state import AgentState
from .ui.smart_tray import SmartTrayV1
from .ui.chat_window import ChatWindow
from .ui.capture_server import CaptureServer
from .session.storage import SessionStorage
from .vision.capturer import VisionCapturer
# Import optionnel du client serveur (pour le chat et les workflows)
# Deux chemins : relatif (depuis agent_v0.agent_v1) ou absolu (depuis C:\rpa_vision\agent_v1)
try:
from ..lea_ui.server_client import LeaServerClient
except (ImportError, ValueError):
try:
from lea_ui.server_client import LeaServerClient
except ImportError:
LeaServerClient = None
# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)
# Intervalle de polling replay (secondes)
REPLAY_POLL_INTERVAL = 1.0
class AgentV1:
def __init__(self, user_id="demo_user"):
self.user_id = user_id
self.machine_id = MACHINE_ID
self.session_id = None
self.session_dir = None
# Gestion du stockage local et nettoyage
# Retention minimum 6 mois (Reglement IA, Article 12)
self.storage = SessionStorage(SESSIONS_ROOT, retention_days=LOG_RETENTION_DAYS)
threading.Thread(target=self._delayed_cleanup, daemon=True).start()
self.vision = None
self.streamer = None
self.captor = None
self.shot_counter = 0
self.running = False
# Executeur partage entre watchdog et replay
self._executor = None
# Flag pour indiquer qu'un replay est en cours (eviter les conflits)
self._replay_active = False
# Etat partage entre systray et chat (source de verite unique)
self._state = AgentState()
self._state.set_on_start(self.start_session)
self._state.set_on_stop(self.stop_session)
# Client serveur pour le chat et les workflows
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)
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)
server_host = (
self._server_client.server_host
if self._server_client is not None
else os.getenv("RPA_SERVER_HOST", "localhost")
)
self._chat_window = ChatWindow(
server_client=self._server_client,
on_start_callback=self.start_session,
server_host=server_host,
chat_port=5004,
shared_state=self._state,
)
# Executeur pour le replay (doit exister avant le poll)
self._executor = ActionExecutorV1()
# Boucles permanentes (pas besoin de session active)
self.running = True
self._bg_vision = VisionCapturer(str(SESSIONS_ROOT / "_background"))
threading.Thread(target=self._replay_poll_loop, daemon=True).start()
threading.Thread(target=self._background_heartbeat_loop, daemon=True).start()
# Mini-serveur HTTP pour captures a la demande (port 5006)
self._capture_server = CaptureServer()
self._capture_server.start()
# Bannière de démarrage avec métadonnées système
logger.info(
f"Agent V1 v{AGENT_VERSION} | Machine={self.machine_id} | "
f"Ecran={SCREEN_RESOLUTION[0]}x{SCREEN_RESOLUTION[1]} | "
f"DPI={DPI_SCALE}% | Theme={OS_THEME} | "
f"Serveur={SERVER_URL}"
)
# UI Tray intelligent (remplace TrayAppV1, plus de PyQt5)
self.ui = SmartTrayV1(
self.start_session,
self.stop_session,
server_client=self._server_client,
chat_window=self._chat_window,
machine_id=self.machine_id,
shared_state=self._state,
)
def _delayed_cleanup(self):
"""Nettoyage en arrière-plan après 30s pour ne pas bloquer le démarrage."""
time.sleep(30)
self.storage.run_auto_cleanup()
def _auto_stop_loop(self):
"""Auto-stop de l'enregistrement après MAX_SESSION_DURATION_S.
L'utilisateur peut oublier d'arrêter. On notifie à 50 min,
puis on arrête automatiquement à 60 min (configurable).
"""
warn_before = 600 # Prévenir 10 min avant la fin
warned = False
while self.running and self.session_id:
elapsed = time.time() - self._session_start_time
remaining = MAX_SESSION_DURATION_S - elapsed
# Notification 10 min avant la fin
if not warned and remaining <= warn_before:
warned = True
mins = int(remaining / 60)
logger.info(f"Auto-stop dans {mins} min")
try:
from .ui.notifications import NotificationManager
NotificationManager().notify(
"Léa",
f"L'enregistrement s'arrêtera automatiquement dans {mins} minutes.",
)
except Exception:
pass
# Auto-stop
if remaining <= 0:
logger.info(
f"Auto-stop : session {self.session_id} après "
f"{int(elapsed)}s ({int(elapsed/60)} min)"
)
try:
from .ui.notifications import NotificationManager
NotificationManager().notify(
"Léa",
f"Enregistrement terminé automatiquement après "
f"{int(elapsed/60)} minutes. Merci !",
)
except Exception:
pass
# Arrêter via l'état partagé (synchronise systray + chat)
if self._state is not None:
self._state.stop_recording()
else:
self.stop_session()
break
time.sleep(30) # Vérifier toutes les 30s
def start_session(self, workflow_name):
self.session_id = f"sess_{time.strftime('%Y%m%dT%H%M%S')}_{uuid.uuid4().hex[:6]}"
self.session_dir = self.storage.get_session_dir(self.session_id)
self.vision = VisionCapturer(str(self.session_dir))
self.streamer = TraceStreamer(self.session_id, machine_id=self.machine_id)
self.captor = EventCaptorV1(self._on_event_bridge)
# Initialiser l'executeur partage
self._executor = ActionExecutorV1()
self.shot_counter = 0
self.running = True
self._replay_active = False
self.streamer.start()
self.captor.start()
# Heartbeat Contextuel (Toutes les 5s par defaut)
threading.Thread(target=self._heartbeat_loop, daemon=True).start()
# Auto-stop : arrêter l'enregistrement après MAX_SESSION_DURATION_S
# L'utilisateur peut oublier d'arrêter — on le fait automatiquement
self._session_start_time = time.time()
threading.Thread(target=self._auto_stop_loop, daemon=True).start()
# Watchdog de Commandes (GHOST Replay — legacy fichier)
threading.Thread(target=self._command_watchdog_loop, daemon=True).start()
# Note: la boucle de polling replay est déjà lancée dans __init__ (ligne 102)
# Ne PAS en relancer une ici — deux threads poll simultanés causent
# une race condition où les actions sont consommées mais pas exécutées.
logger.info(f"Session {self.session_id} ({workflow_name}) sur machine {self.machine_id} en cours...")
def _command_watchdog_loop(self):
"""Surveille un fichier de commande pour executer des ordres visuels (legacy)."""
import json
import platform
from .config import BASE_DIR
# Chemin du fichier de commande selon l'OS
if platform.system() == "Windows":
cmd_path = "C:\\rpa_vision\\command.json"
else:
cmd_path = str(BASE_DIR / "command.json")
while self.running and self.session_id:
# Ne pas traiter les commandes fichier pendant un replay serveur
if self._replay_active:
time.sleep(1)
continue
if os.path.exists(cmd_path):
try:
with open(cmd_path, "r") as f:
order = json.load(f)
os.remove(cmd_path) # On consomme l'ordre
if self._executor:
self._executor.execute_normalized_order(order)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Watchdog: {e}")
time.sleep(1)
def _replay_poll_loop(self):
"""
Boucle de polling pour les actions de replay depuis le serveur (P0-5).
Tourne en parallele du heartbeat et du watchdog.
Poll GET /replay/next toutes les REPLAY_POLL_INTERVAL secondes.
Quand une action est recue, l'execute via l'executor et rapporte le resultat.
"""
msg = (
f"[REPLAY] Boucle replay demarree — poll toutes les "
f"{REPLAY_POLL_INTERVAL}s sur {SERVER_URL}"
)
print(msg)
logger.info(msg)
poll_count = 0
while self.running:
if not self._executor:
time.sleep(REPLAY_POLL_INTERVAL)
continue
# TOUJOURS utiliser un session_id stable pour le replay.
# L'enregistrement et le replay sont indépendants : le serveur
# envoie les actions sur agent_{user_id}, pas sur la session
# d'enregistrement (sess_xxx).
poll_session = f"agent_{self.user_id}"
# Log periodique pour confirmer que la boucle tourne (toutes les 60s)
poll_count += 1
if poll_count % int(60 / REPLAY_POLL_INTERVAL) == 0:
print(
f"[REPLAY] Poll #{poll_count} — session={poll_session} "
f"— serveur={SERVER_URL}"
)
try:
# Tenter de recuperer et executer une action
had_action = self._executor.poll_and_execute(
session_id=poll_session,
server_url=SERVER_URL,
machine_id=self.machine_id,
)
if had_action:
if not self._replay_active:
self._replay_active = True
self.ui.set_replay_active(True)
self._state.set_replay_active(True)
# Si une action a ete executee, poll plus rapidement
# pour enchainer les actions du workflow
time.sleep(0.2)
else:
# Pas d'action en attente — utiliser le backoff de l'executor
# (augmente si le serveur est indisponible, reset a 1s sinon)
if self._replay_active:
print("[REPLAY] Replay termine — retour en mode capture")
logger.info("Replay termine — retour en mode capture")
self._replay_active = False
self.ui.set_replay_active(False)
self._state.set_replay_active(False)
poll_delay = getattr(self._executor, '_poll_backoff', REPLAY_POLL_INTERVAL)
time.sleep(max(poll_delay, REPLAY_POLL_INTERVAL))
except Exception as e:
print(f"[REPLAY] ERREUR boucle replay : {e}")
logger.error(f"Erreur replay poll loop : {e}")
self._replay_active = False
self._state.set_replay_active(False)
poll_delay = getattr(self._executor, '_poll_backoff', REPLAY_POLL_INTERVAL)
time.sleep(max(poll_delay, REPLAY_POLL_INTERVAL))
_last_bg_hash: str = ""
def _background_heartbeat_loop(self):
"""Heartbeat permanent — envoie un screenshot toutes les 5s au serveur.
Tourne même sans session active, pour que le VWB puisse capturer Windows.
"""
import requests as req
bg_session = f"bg_{self.machine_id}"
logger.info(f"[HEARTBEAT] Boucle permanente démarrée (session={bg_session})")
while self.running:
try:
# Ne pas envoyer pendant un enregistrement (le heartbeat session s'en charge)
if self.session_id:
time.sleep(5)
continue
full_path = self._bg_vision.capture_full_context("heartbeat")
if not full_path:
time.sleep(5)
continue
# Dédup : skip si écran identique
img_hash = self._quick_hash(full_path)
if img_hash and img_hash == self._last_bg_hash:
time.sleep(5)
continue
self._last_bg_hash = img_hash
# Envoyer au streaming server (avec token auth)
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",
params={
"session_id": bg_session,
"shot_id": f"heartbeat_{int(time.time())}",
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=headers,
files={"file": ("screenshot.png", f, "image/png")},
timeout=10,
)
except Exception as e:
logger.debug(f"[HEARTBEAT] Erreur: {e}")
time.sleep(5)
def stop_session(self):
# Arrêter la capture et le streaming de la session d'enregistrement
if self.captor: self.captor.stop()
if self.streamer: self.streamer.stop()
logger.info(f"Session {self.session_id} terminée.")
# Reset le session_id pour que le poll replay utilise l'ID stable
self.session_id = None
# Reset le backoff de l'executor pour reprendre le polling immédiatement
if self._executor:
self._executor._poll_backoff = self._executor._poll_backoff_min
self._executor._server_available = True
if hasattr(self._executor, '_last_conn_error_logged'):
self._executor._last_conn_error_logged = False
# NE PAS mettre self.running = False ici !
# self.running contrôle la boucle _replay_poll_loop (permanente).
# Seule la sortie du programme doit le mettre à False.
# Les boucles _heartbeat_loop et _command_watchdog_loop vérifieront
# self.session_id pour savoir si elles doivent fonctionner.
logger.info(
f"Session arrêtée — replay poll actif avec session="
f"agent_{self.user_id}"
)
_last_heartbeat_hash: str = ""
def _heartbeat_loop(self):
"""Capture périodique pour donner du contexte au stagiaire.
Déduplication : n'envoie que si l'écran a changé.
Tourne tant que session_id est défini (= enregistrement actif).
"""
while self.running and self.session_id:
try:
full_path = self.vision.capture_full_context("heartbeat")
if full_path:
# Hash rapide pour détecter les changements d'écran
img_hash = self._quick_hash(full_path)
if img_hash != self._last_heartbeat_hash:
self._last_heartbeat_hash = img_hash
self.streamer.push_image(full_path, f"heartbeat_{int(time.time())}")
self.streamer.push_event({"type": "heartbeat", "image": full_path, "timestamp": time.time(), "machine_id": self.machine_id})
except Exception as e:
logger.error(f"Heartbeat error: {e}")
time.sleep(5)
@staticmethod
def _quick_hash(image_path: str) -> str:
"""Hash perceptuel rapide (16x16 niveaux de gris)."""
try:
from PIL import Image
import hashlib
img = Image.open(image_path).resize((16, 16)).convert('L')
return hashlib.md5(img.tobytes()).hexdigest()
except Exception:
return ""
def _on_event_bridge(self, event):
"""Pont intelligent avec capture duale et post-action monitoring."""
if not self.session_id:
return
# Injecter l'identifiant machine dans chaque événement (multi-machine)
event["machine_id"] = self.machine_id
# Injecter le contexte fenêtre dans chaque événement (nécessaire
# pour que le serveur maintienne last_window_info)
if self.captor and self.captor.last_window:
event["window"] = self.captor.last_window
# Capture Proactive sur changement de fenêtre
if event["type"] == "window_focus_change":
full_path = self.vision.capture_full_context("focus_change")
event["screenshot_context"] = full_path
self.streamer.push_image(full_path, f"focus_{int(time.time())}")
# 🔴 Capture Interactive (Dual)
if event["type"] in ["mouse_click", "key_combo"]:
self.shot_counter += 1
shot_id = f"shot_{self.shot_counter:04d}"
pos = event.get("pos", (0, 0))
capture_info = self.vision.capture_dual(pos[0], pos[1], shot_id)
event["screenshot_id"] = shot_id
event["vision_info"] = capture_info
self._stream_capture_info(capture_info, shot_id)
# 🕒 POST-ACTION : Capture du résultat après 1s (pour voir le résultat du clic)
threading.Timer(1.0, self._capture_result, args=(shot_id,)).start()
self.ui.update_stats(self.shot_counter)
self._state.update_actions_count(self.shot_counter)
print(f"📸 Action capturée : {event['type']}")
self.streamer.push_event(event)
def _capture_result(self, base_shot_id: str):
"""Capture l'état de l'écran 1s après l'action pour voir l'effet."""
if not self.running: return
res_path = self.vision.capture_full_context(f"result_of_{base_shot_id}")
self.streamer.push_image(res_path, f"res_{base_shot_id}")
self.streamer.push_event({"type": "action_result", "base_shot_id": base_shot_id, "image": res_path})
def _stream_capture_info(self, capture_info, shot_id):
if "full" in capture_info:
self.streamer.push_image(capture_info["full"], f"{shot_id}_full")
if "crop" in capture_info:
self.streamer.push_image(capture_info["crop"], f"{shot_id}_crop")
def run(self):
self.ui.run()
def main():
agent = AgentV1()
agent.run()
if __name__ == "__main__":
main()

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@@ -0,0 +1,411 @@
# agent_v1/network/streamer.py
"""
Streaming temps réel pour Agent V1.
Exploite la fibre pour envoyer les événements au fur et à mesure.
Endpoints serveur (api_stream.py, port 5005) :
POST /api/v1/traces/stream/register — enregistrer la session
POST /api/v1/traces/stream/event — événement temps réel
POST /api/v1/traces/stream/image — screenshot (full ou crop)
POST /api/v1/traces/stream/finalize — clôturer et construire le workflow
Robustesse (P0-2) :
- Retry avec backoff exponentiel (1s/2s/4s, max 3 tentatives)
- Health-check périodique (30s) pour recovery du flag _server_available
- Compression JPEG qualité 85 pour les images (réduction ~5-10x)
- Backpressure : queue bornée (maxsize=100), drop des heartbeat si pleine
"""
import io
import logging
import queue
import threading
import time
import requests
from PIL import Image
from ..config import API_TOKEN, STREAMING_ENDPOINT
logger = logging.getLogger(__name__)
# Paramètres de retry
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAYS = [1.0, 2.0, 4.0] # Backoff exponentiel
# Paramètres de health-check
HEALTH_CHECK_INTERVAL_S = 30
# Paramètres de compression
JPEG_QUALITY = 85
# Taille max de la queue (backpressure)
QUEUE_MAX_SIZE = 100
# Types d'événements à ne jamais dropper
PRIORITY_EVENT_TYPES = {"click", "key", "scroll", "action", "screenshot"}
class TraceStreamer:
def __init__(self, session_id: str, machine_id: str = "default"):
self.session_id = session_id
self.machine_id = machine_id # Identifiant machine pour le multi-machine
self.queue: queue.Queue = queue.Queue(maxsize=QUEUE_MAX_SIZE)
self.running = False
self._thread = None
self._health_thread = None
self._server_available = True # Désactivé après trop d'échecs
@staticmethod
def _auth_headers() -> dict:
"""Headers d'authentification Bearer pour les requêtes API."""
if API_TOKEN:
return {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
return {}
def start(self):
"""Démarrer le streaming et enregistrer la session côté serveur."""
self.running = True
self._register_session()
# Thread principal d'envoi
self._thread = threading.Thread(target=self._stream_loop, daemon=True)
self._thread.start()
# Thread de health-check pour recovery
self._health_thread = threading.Thread(
target=self._health_check_loop, daemon=True
)
self._health_thread.start()
logger.info(f"Streamer pour {self.session_id} démarré")
def stop(self):
"""Arrêter le streaming et finaliser la session côté serveur.
Attend que la queue se vide (max 30s) avant de finaliser,
pour que toutes les images soient envoyées au serveur.
"""
self.running = False
# Attendre que la queue se vide (les images doivent être envoyées)
if self._thread:
drain_start = time.time()
while not self.queue.empty() and (time.time() - drain_start) < 30:
time.sleep(0.5)
if not self.queue.empty():
logger.warning(
f"Queue non vide après 30s ({self.queue.qsize()} items restants)"
)
self._thread.join(timeout=5.0)
if self._health_thread:
self._health_thread.join(timeout=2.0)
self._finalize_session()
logger.info(f"Streamer pour {self.session_id} arrêté")
def push_event(self, event_data: dict):
"""Enfile un événement pour envoi immédiat.
Si la queue est pleine (backpressure), les heartbeat sont droppés
tandis que les événements utilisateur (click, key, scroll, action)
et screenshots sont toujours conservés.
"""
self._enqueue_with_backpressure("event", event_data)
def push_image(self, image_path: str, screenshot_id: str):
"""Enfile une image pour envoi asynchrone."""
if not image_path:
return # Ignorer les chemins vides (heartbeat sans changement)
self._enqueue_with_backpressure("image", (image_path, screenshot_id))
# =========================================================================
# Backpressure — gestion de la queue bornée
# =========================================================================
def _enqueue_with_backpressure(self, item_type: str, data):
"""Ajouter un item à la queue avec gestion du backpressure.
Quand la queue est pleine :
- Les événements prioritaires (click, key, action, screenshot) sont
ajoutés en bloquant brièvement (0.5s)
- Les heartbeat sont silencieusement droppés
"""
is_priority = self._is_priority_item(item_type, data)
try:
self.queue.put_nowait((item_type, data))
except queue.Full:
if is_priority:
# Événement prioritaire : on attend un peu pour l'ajouter
try:
self.queue.put((item_type, data), timeout=0.5)
except queue.Full:
logger.warning(
f"Queue pleine — événement prioritaire droppé "
f"(type={item_type})"
)
else:
# Heartbeat ou événement non-critique : on drop silencieusement
logger.debug(
f"Queue pleine — heartbeat/non-prioritaire droppé "
f"(type={item_type})"
)
def _is_priority_item(self, item_type: str, data) -> bool:
"""Vérifie si un item est prioritaire (ne doit pas être droppé).
Les images sont toujours prioritaires. Pour les événements,
on regarde le type d'événement (click, key, scroll, action).
"""
if item_type == "image":
return True
if item_type == "event" and isinstance(data, dict):
event_type = data.get("type", "").lower()
return event_type in PRIORITY_EVENT_TYPES
return False
# =========================================================================
# Boucle d'envoi
# =========================================================================
def _stream_loop(self):
"""Boucle d'envoi asynchrone (thread daemon)."""
consecutive_failures = 0
while self.running or not self.queue.empty():
try:
item_type, data = self.queue.get(timeout=0.5)
success = False
if item_type == "event":
success = self._send_with_retry(self._send_event, data)
elif item_type == "image":
success = self._send_with_retry(self._send_image, *data)
self.queue.task_done()
if success:
consecutive_failures = 0
else:
consecutive_failures += 1
if consecutive_failures >= 10:
logger.warning(
"10 échecs consécutifs — serveur marqué indisponible"
)
self._server_available = False
consecutive_failures = 0
except queue.Empty:
continue
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Streaming Loop: {e}")
# =========================================================================
# Retry avec backoff exponentiel
# =========================================================================
def _send_with_retry(self, send_fn, *args) -> bool:
"""Tente l'envoi avec retry et backoff exponentiel.
3 tentatives max avec délais de 1s, 2s, 4s entre chaque.
Retourne True si l'envoi a réussi, False sinon.
"""
# Première tentative (sans délai)
if send_fn(*args):
return True
# Retries avec backoff
for attempt, delay in enumerate(RETRY_DELAYS, start=1):
if not self.running:
# On arrête les retries si le streamer est en cours d'arrêt
break
logger.debug(
f"Retry {attempt}/{MAX_RETRIES} dans {delay}s..."
)
time.sleep(delay)
if send_fn(*args):
logger.debug(f"Retry {attempt} réussi")
return True
logger.debug(f"Envoi échoué après {MAX_RETRIES} retries")
return False
# =========================================================================
# Health-check périodique pour recovery
# =========================================================================
def _health_check_loop(self):
"""Vérifie périodiquement si le serveur est redevenu disponible.
Toutes les 30s, tente un GET /stats. Si le serveur répond,
remet _server_available = True et ré-enregistre la session.
"""
while self.running:
time.sleep(HEALTH_CHECK_INTERVAL_S)
if not self.running:
break
if self._server_available:
# Serveur déjà disponible, rien à faire
continue
# Tenter un health-check
try:
resp = requests.get(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/stats",
headers=self._auth_headers(),
timeout=3,
)
if resp.ok:
logger.info(
"Health-check OK — serveur redevenu disponible, "
"ré-enregistrement de la session"
)
self._server_available = True
self._register_session()
except Exception:
logger.debug("Health-check échoué — serveur toujours indisponible")
# =========================================================================
# Compression JPEG
# =========================================================================
def _compress_image_to_jpeg(self, path: str) -> tuple:
"""Compresse une image (PNG ou autre) en JPEG qualité 85 en mémoire.
Retourne un tuple (bytes_io, content_type, filename_suffix).
Si la compression échoue, renvoie le fichier original en PNG.
"""
try:
img = Image.open(path)
# Convertir en RGB si nécessaire (JPEG ne supporte pas l'alpha)
if img.mode in ("RGBA", "LA", "P"):
img = img.convert("RGB")
buf = io.BytesIO()
img.save(buf, format="JPEG", quality=JPEG_QUALITY, optimize=True)
buf.seek(0)
return buf, "image/jpeg", ".jpg"
except FileNotFoundError:
# Fichier introuvable — propager l'erreur (pas de fallback possible)
logger.warning(f"Fichier image introuvable pour compression : {path}")
raise
except Exception as e:
logger.warning(f"Compression JPEG échouée, envoi PNG brut: {e}")
return None, None, None
# =========================================================================
# Envois HTTP
# =========================================================================
def _register_session(self):
"""Enregistrer la session auprès du serveur (avec identifiant machine)."""
try:
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/register",
params={
"session_id": self.session_id,
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=self._auth_headers(),
timeout=3,
)
if resp.ok:
logger.info(
f"Session {self.session_id} enregistrée sur le serveur "
f"(machine={self.machine_id})"
)
self._server_available = True
else:
logger.warning(f"Enregistrement session échoué: {resp.status_code}")
except Exception as e:
logger.debug(f"Serveur indisponible pour register: {e}")
self._server_available = False
def _finalize_session(self):
"""Finaliser la session (construction du workflow côté serveur).
IMPORTANT : tente TOUJOURS l'envoi, indépendamment de _server_available.
C'est la dernière chance de sauver les données de la session.
"""
try:
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/finalize",
params={
"session_id": self.session_id,
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=self._auth_headers(),
timeout=30, # Le build workflow peut prendre du temps
)
if resp.ok:
result = resp.json()
logger.info(f"Session finalisée: {result}")
else:
logger.warning(f"Finalisation échouée: {resp.status_code}")
except Exception as e:
logger.debug(f"Finalisation échouée: {e}")
def _send_event(self, event: dict) -> bool:
"""Envoyer un événement au serveur (avec identifiant machine)."""
if not self._server_available:
return False
try:
payload = {
"session_id": self.session_id,
"timestamp": time.time(),
"event": event,
"machine_id": self.machine_id,
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/event",
json=payload,
headers=self._auth_headers(),
timeout=2,
)
return resp.ok
except Exception as e:
logger.debug(f"Streaming Event échoué: {e}")
return False
def _send_image(self, path: str, shot_id: str) -> bool:
"""Envoyer un screenshot au serveur, compressé en JPEG.
Utilise un context manager pour le fallback PNG afin d'éviter
les fuites de descripteurs de fichier.
"""
if not self._server_available:
return False
try:
# Tenter la compression JPEG (réduction ~5-10x vs PNG)
jpeg_buf, content_type, suffix = self._compress_image_to_jpeg(path)
params = {
"session_id": self.session_id,
"shot_id": shot_id,
"machine_id": self.machine_id,
}
if jpeg_buf is not None:
# Envoi du JPEG compressé (BytesIO, pas de fuite possible)
files = {
"file": (f"{shot_id}{suffix}", jpeg_buf, content_type)
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/image",
files=files,
params=params,
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
return resp.ok
else:
# Fallback : envoi PNG original avec context manager
with open(path, "rb") as f:
files = {
"file": (f"{shot_id}.png", f, "image/png")
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/image",
files=files,
params=params,
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
return resp.ok
except Exception as e:
logger.debug(f"Streaming Image échoué: {e}")
return False

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@@ -0,0 +1,16 @@
# agent_v1/requirements.txt
mss>=9.0.1 # Capture d'écran haute performance
pynput>=1.7.7 # Clavier/Souris Cross-plateforme
Pillow>=10.0.0 # Crops et processing image
requests>=2.31.0 # Streaming réseau
psutil>=5.9.0 # Monitoring CPU/RAM
pystray>=0.19.5 # Icône Tray UI
plyer>=2.1.0 # Notifications toast natives (remplace PyQt5)
pywebview>=5.0 # Fenêtre de chat Léa intégrée (Edge WebView2 sur Windows)
# Windows spécifique
pywin32>=306 ; sys_platform == 'win32'
# macOS spécifique
pyobjc-framework-Cocoa>=10.0 ; sys_platform == 'darwin'
pyobjc-framework-Quartz>=10.0 ; sys_platform == 'darwin'

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@@ -0,0 +1,74 @@
# agent_v1/session/storage.py
"""
Gestionnaire de stockage local robuste pour Agent V1.
Gère le chiffrement des données au repos et l'auto-nettoyage du disque.
"""
import os
import shutil
import time
import logging
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
logger = logging.getLogger("session_storage")
class SessionStorage:
def __init__(self, base_dir: Path, max_size_gb: int = 5, retention_days: int = 180):
"""Gestionnaire de stockage local pour les sessions Agent V1.
Args:
base_dir: Dossier racine de stockage des sessions.
max_size_gb: Taille maximale du stockage local (Go).
retention_days: Duree de retention en jours. Defaut = 180 (6 mois),
minimum requis par le Reglement IA (Article 12 — journalisation
automatique, Article 26(6) — conservation des logs).
"""
self.base_dir = base_dir
self.max_size_bytes = max_size_gb * 1024 * 1024 * 1024
self.retention_days = retention_days
self.base_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def get_session_dir(self, session_id: str) -> Path:
"""Retourne et crée le dossier pour une session."""
session_path = self.base_dir / session_id
session_path.mkdir(exist_ok=True)
(session_path / "shots").mkdir(exist_ok=True)
return session_path
def run_auto_cleanup(self):
"""Lance le nettoyage automatique basé sur l'âge et la taille."""
logger.info("🧹 Lancement du nettoyage automatique du stockage local...")
self._cleanup_by_age()
self._cleanup_by_size()
def _cleanup_by_age(self):
"""Supprime les sessions plus vieilles que retention_days."""
threshold = datetime.now() - timedelta(days=self.retention_days)
for session_path in self.base_dir.iterdir():
if session_path.is_dir():
mtime = datetime.fromtimestamp(session_path.stat().st_mtime)
if mtime < threshold:
logger.info(f"🗑️ Purge session ancienne : {session_path.name}")
shutil.rmtree(session_path)
def _cleanup_by_size(self):
"""Supprime les sessions les plus anciennes si la taille totale dépasse max_size_bytes."""
sessions = []
total_size = 0
for session_path in self.base_dir.iterdir():
if session_path.is_dir():
size = sum(f.stat().st_size for f in session_path.rglob('*') if f.is_file())
sessions.append((session_path, session_path.stat().st_mtime, size))
total_size += size
if total_size > self.max_size_bytes:
logger.warning(f"⚠️ Stockage saturé ({total_size/1e9:.2f} GB). Purge nécessaire.")
# Trier par date de modif (plus ancien d'abord)
sessions.sort(key=lambda x: x[1])
for path, _, size in sessions:
if total_size <= self.max_size_bytes * 0.8: # On libère jusqu'à 80% du max
break
logger.info(f"🗑️ Purge session pour libérer de l'espace : {path.name} ({size/1e6:.1f} MB)")
shutil.rmtree(path)
total_size -= size

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@@ -0,0 +1,377 @@
"""
Mini serveur HTTP sur l'agent Windows pour les captures d'ecran a la demande
et les operations fichiers.
Ecoute sur le port 5006 (configurable via RPA_CAPTURE_PORT).
Endpoints :
GET /capture -> screenshot frais en base64 (JPEG)
GET /health -> {"status": "ok"}
POST /file-action -> operations fichiers (list, create, move, copy, sort)
"""
import threading
import logging
import json
import base64
import io
import os
import time
from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
CAPTURE_PORT = int(os.environ.get("RPA_CAPTURE_PORT", "5006"))
# Floutage des données sensibles (conformité AI Act)
BLUR_SENSITIVE = os.environ.get("RPA_BLUR_SENSITIVE", "true").lower() in ("true", "1", "yes")
class CaptureHandler(BaseHTTPRequestHandler):
"""Retourne un screenshot frais a chaque requete GET /capture.
Gere aussi les actions fichiers via POST /file-action.
"""
def do_GET(self):
if self.path == "/capture":
self._handle_capture()
elif self.path == "/health":
self._send_json(200, {"status": "ok"})
else:
self._send_json(404, {"error": "not found"})
def do_POST(self):
if self.path == "/file-action":
self._handle_file_action()
else:
self._send_json(404, {"error": "not found"})
def do_OPTIONS(self):
"""Gestion CORS preflight."""
self.send_response(200)
self._cors_headers()
self.send_header("Content-Length", "0")
self.end_headers()
# ------------------------------------------------------------------
def _handle_file_action(self):
"""Execute une action fichier sur la machine Windows locale.
Body JSON attendu :
{"action": "file_sort_by_ext", "params": {"source_dir": "C:\\..."}}
"""
try:
content_length = int(self.headers.get("Content-Length", 0))
body = self.rfile.read(content_length)
data = json.loads(body.decode("utf-8"))
action = data.get("action", "")
params = data.get("params", {})
if not action:
self._send_json(400, {"error": "Parametre 'action' requis"})
return
handler = _FileActionHandlerLocal()
result = handler.execute(action, params)
code = 500 if "error" in result else 200
self._send_json(code, result)
except json.JSONDecodeError:
self._send_json(400, {"error": "JSON invalide"})
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur file-action : {e}")
self._send_json(500, {"error": str(e)})
# ------------------------------------------------------------------
def _handle_capture(self):
"""Capture l'ecran principal et le renvoie en base64 JPEG."""
t0 = time.perf_counter()
try:
import mss
from PIL import Image
with mss.mss() as sct:
monitor = sct.monitors[1] # ecran principal
raw = sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", raw.size, raw.bgra, "raw", "BGRX")
# Floutage des données sensibles (conformité AI Act)
if BLUR_SENSITIVE:
try:
from ..vision.blur_sensitive import blur_sensitive_regions
blur_sensitive_regions(img)
except ImportError:
logger.warning("Module blur_sensitive non disponible")
buf = io.BytesIO()
img.save(buf, format="JPEG", quality=80)
img_b64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode()
elapsed_ms = (time.perf_counter() - t0) * 1000
logger.info(f"Capture {img.width}x{img.height} en {elapsed_ms:.0f}ms")
self._send_json(200, {
"image": img_b64,
"width": img.width,
"height": img.height,
"format": "jpeg",
"source": "windows_live",
"capture_ms": round(elapsed_ms),
})
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur capture : {e}")
self._send_json(500, {"error": str(e)})
# ------------------------------------------------------------------
def _send_json(self, code: int, data: dict):
body = json.dumps(data).encode()
self.send_response(code)
self.send_header("Content-Type", "application/json")
self._cors_headers()
self.send_header("Content-Length", str(len(body)))
self.end_headers()
self.wfile.write(body)
def _cors_headers(self):
self.send_header("Access-Control-Allow-Origin", "*")
self.send_header("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS")
self.send_header("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type")
def log_message(self, format, *args):
"""Supprime les logs HTTP par defaut (trop verbeux)."""
pass
# ---------------------------------------------------------------------------
# Gestionnaire d'actions fichiers local (execute sur la machine Windows)
# ---------------------------------------------------------------------------
# Repertoires autorises sur Windows (securite anti-traversal)
_WIN_ALLOWED_ROOTS = [
"C:\\Users",
"D:\\",
"E:\\",
]
def _normalize_win_path(path_str: str) -> str:
"""Normalise un chemin Windows."""
import ntpath
return ntpath.normpath(path_str)
def _is_safe_win_path(path_str: str) -> bool:
"""Verifie qu'un chemin Windows est dans une zone autorisee."""
if not path_str or not path_str.strip():
return False
norm = _normalize_win_path(path_str).upper()
return any(norm.startswith(root.upper()) for root in _WIN_ALLOWED_ROOTS)
class _FileActionHandlerLocal:
"""Execute les operations fichiers sur la machine locale (Windows)."""
def execute(self, action_type: str, params: dict) -> dict:
"""Dispatch vers la bonne methode selon le type d'action."""
handlers = {
"file_list_dir": self._list_dir,
"file_create_dir": self._create_dir,
"file_move": self._move_file,
"file_copy": self._copy_file,
"file_sort_by_ext": self._sort_by_extension,
}
handler = handlers.get(action_type)
if not handler:
return {"error": f"Action fichier inconnue : {action_type}"}
try:
return handler(params)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur action fichier '{action_type}' : {e}")
return {"error": str(e)}
def _list_dir(self, params: dict) -> dict:
"""Liste les fichiers d'un dossier."""
import fnmatch as _fnmatch
from pathlib import Path as _Path
path_str = params.get("path", "")
pattern = params.get("pattern", "*")
if not path_str:
return {"error": "Parametre 'path' requis"}
if not _is_safe_win_path(path_str):
return {"error": f"Chemin non autorise : {path_str}"}
source = _Path(path_str)
if not source.exists():
return {"error": f"Dossier introuvable : {path_str}"}
if not source.is_dir():
return {"error": f"Pas un dossier : {path_str}"}
files = []
extensions = {}
for item in source.iterdir():
if item.is_file() and _fnmatch.fnmatch(item.name, pattern):
ext = item.suffix.lstrip(".").lower() or "sans_extension"
files.append({
"name": item.name,
"extension": ext,
"size": item.stat().st_size,
"path": str(item),
})
extensions[ext] = extensions.get(ext, 0) + 1
logger.info(f"Liste dossier '{path_str}' : {len(files)} fichiers")
return {"files": files, "count": len(files), "extensions": extensions, "path": path_str}
def _create_dir(self, params: dict) -> dict:
"""Cree un dossier (parents inclus)."""
from pathlib import Path as _Path
path_str = params.get("path", "")
if not path_str:
return {"error": "Parametre 'path' requis"}
if not _is_safe_win_path(path_str):
return {"error": f"Chemin non autorise : {path_str}"}
target = _Path(path_str)
existed = target.exists()
target.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
logger.info(f"Dossier '{path_str}' {'existait deja' if existed else 'cree'}")
return {"created": not existed, "path": path_str, "already_existed": existed}
def _move_file(self, params: dict) -> dict:
"""Deplace ou renomme un fichier."""
import shutil as _shutil
from pathlib import Path as _Path
src = params.get("source", "")
dst = params.get("destination", "")
if not src or not dst:
return {"error": "Parametres 'source' et 'destination' requis"}
if not _is_safe_win_path(src):
return {"error": f"Source non autorisee : {src}"}
if not _is_safe_win_path(dst):
return {"error": f"Destination non autorisee : {dst}"}
if not _Path(src).exists():
return {"error": f"Fichier source introuvable : {src}"}
_Path(dst).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
_shutil.move(src, dst)
logger.info(f"Fichier deplace : '{src}' -> '{dst}'")
return {"moved": True, "source": src, "destination": dst}
def _copy_file(self, params: dict) -> dict:
"""Copie un fichier."""
import shutil as _shutil
from pathlib import Path as _Path
src = params.get("source", "")
dst = params.get("destination", "")
if not src or not dst:
return {"error": "Parametres 'source' et 'destination' requis"}
if not _is_safe_win_path(src):
return {"error": f"Source non autorisee : {src}"}
if not _is_safe_win_path(dst):
return {"error": f"Destination non autorisee : {dst}"}
source = _Path(src)
if not source.exists():
return {"error": f"Fichier source introuvable : {src}"}
_Path(dst).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
if source.is_dir():
_shutil.copytree(src, dst)
else:
_shutil.copy2(src, dst)
logger.info(f"Fichier copie : '{src}' -> '{dst}'")
return {"copied": True, "source": src, "destination": dst}
def _sort_by_extension(self, params: dict) -> dict:
"""Classe les fichiers par extension dans des sous-dossiers."""
import shutil as _shutil
from pathlib import Path as _Path
source_dir_str = params.get("source_dir", "")
create_subdirs = params.get("create_subdirs", True)
if not source_dir_str:
return {"error": "Parametre 'source_dir' requis"}
if not _is_safe_win_path(source_dir_str):
return {"error": f"Chemin non autorise : {source_dir_str}"}
source = _Path(source_dir_str)
if not source.exists():
return {"error": f"Dossier introuvable : {source_dir_str}"}
if not source.is_dir():
return {"error": f"Pas un dossier : {source_dir_str}"}
moved = []
extensions = {}
for f in source.iterdir():
if f.is_file():
ext = f.suffix.lstrip(".").lower() or "sans_extension"
target_dir = source / ext
if create_subdirs:
target_dir.mkdir(exist_ok=True)
elif not target_dir.exists():
continue
dest = target_dir / f.name
# Eviter ecrasement
if dest.exists():
base = f.stem
counter = 1
while dest.exists():
dest = target_dir / f"{base}_{counter}{f.suffix}"
counter += 1
_shutil.move(str(f), str(dest))
moved.append({"file": f.name, "to": ext, "destination": str(dest)})
extensions[ext] = extensions.get(ext, 0) + 1
logger.info(
f"Classement par extension '{source_dir_str}' : {len(moved)} fichiers"
)
return {
"moved": moved,
"count": len(moved),
"extensions": extensions,
"source_dir": source_dir_str,
}
class CaptureServer:
"""Serveur de capture d'ecran en temps reel (thread daemon)."""
def __init__(self, port: int = CAPTURE_PORT):
self._port = port
self._server: HTTPServer | None = None
self._thread: threading.Thread | None = None
def start(self):
"""Demarre le serveur dans un thread daemon."""
try:
self._server = HTTPServer(("0.0.0.0", self._port), CaptureHandler)
self._thread = threading.Thread(
target=self._server.serve_forever, daemon=True
)
self._thread.start()
logger.info(f"Capture server demarre sur le port {self._port}")
print(f"[CAPTURE] Serveur de capture demarre sur le port {self._port}")
except Exception as e:
logger.error(f"Impossible de demarrer le capture server : {e}")
print(f"[CAPTURE] ERREUR demarrage : {e}")
def stop(self):
"""Arrete le serveur proprement."""
if self._server:
self._server.shutdown()
logger.info("Capture server arrete")

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@@ -0,0 +1,219 @@
# agent_v1/ui/notifications.py
"""
Gestionnaire de notifications toast natives (Windows/Linux/macOS).
Utilise plyer pour les notifications système, sans dépendance PyQt5.
Remplace les dialogues Qt par des toasts non-bloquants.
Thread-safe avec rate limiting (1 notification / 2 secondes max).
"""
import logging
import threading
import time
from typing import Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
# Import conditionnel de plyer — fallback silencieux si absent
try:
from plyer import notification as _plyer_notification
_PLYER_AVAILABLE = True
except ImportError:
_plyer_notification = None
_PLYER_AVAILABLE = False
logger.warning(
"plyer non installé — les notifications toast sont désactivées. "
"Installer avec : pip install plyer"
)
# Nom de l'application affiché dans les toasts
APP_NAME = "Léa"
# Intervalle minimum entre deux notifications (secondes)
RATE_LIMIT_SECONDS = 2
class NotificationManager:
"""
Gestionnaire centralisé de notifications toast.
Thread-safe : peut être appelé depuis n'importe quel thread.
Rate limiting : une seule notification toutes les 2 secondes,
les notifications excédentaires sont ignorées (pas de file d'attente
pour éviter un flood différé).
"""
def __init__(self, icon_path: Optional[str] = None):
"""
Initialise le gestionnaire.
Args:
icon_path: Chemin vers l'icône (.ico/.png) pour les toasts.
None = icône par défaut du système.
"""
self._icon_path = icon_path
self._lock = threading.Lock()
self._last_notification_time: float = 0.0
# ------------------------------------------------------------------ #
# Méthode générique
# ------------------------------------------------------------------ #
def notify(self, title: str, message: str, timeout: int = 5) -> bool:
"""
Affiche une notification toast.
Args:
title: Titre de la notification.
message: Corps du message.
timeout: Durée d'affichage en secondes.
Returns:
True si la notification a été envoyée, False sinon
(plyer absent ou rate limit atteint).
"""
if not _PLYER_AVAILABLE:
logger.debug("Notification ignorée (plyer absent) : %s", title)
return False
with self._lock:
now = time.monotonic()
elapsed = now - self._last_notification_time
if elapsed < RATE_LIMIT_SECONDS:
logger.debug(
"Notification ignorée (rate limit, %.1fs restantes) : %s",
RATE_LIMIT_SECONDS - elapsed,
title,
)
return False
self._last_notification_time = now
# Envoi dans un thread dédié pour ne jamais bloquer l'appelant
thread = threading.Thread(
target=self._send,
args=(title, message, timeout),
daemon=True,
)
thread.start()
return True
def _send(self, title: str, message: str, timeout: int) -> None:
"""Envoi effectif de la notification (exécuté dans un thread dédié)."""
try:
# Windows limite les balloon tips à 256 caractères
if len(title) > 63:
title = title[:60] + "..."
if len(message) > 200:
message = message[:197] + "..."
_plyer_notification.notify(
title=title,
message=message,
app_name=APP_NAME,
app_icon=self._icon_path,
timeout=timeout,
)
except Exception:
logger.exception("Erreur lors de l'envoi de la notification toast")
# ------------------------------------------------------------------ #
# Méthodes métier
# ------------------------------------------------------------------ #
def greet(self) -> bool:
"""Notification de bienvenue au démarrage.
Inclut la divulgation IA obligatoire (Article 50, Règlement IA).
"""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=(
"Bonjour ! Léa est prête. "
"Je suis une assistante basée sur l'intelligence artificielle."
),
timeout=7,
)
def session_started(self, workflow_name: str) -> bool:
"""Notification de début de session."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="C'est parti ! Je regarde et je mémorise.",
timeout=5,
)
def session_ended(self, action_count: int) -> bool:
"""Notification de fin de session avec le nombre d'actions."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=f"C'est noté ! J'ai bien compris les {action_count} étapes.",
timeout=5,
)
def workflow_learned(self, name: str) -> bool:
"""Notification quand une tâche a été apprise."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=f"J'ai appris '{name}' ! Je peux la refaire quand vous voulez.",
timeout=7,
)
def replay_started(self, workflow_name: str, step_count: int) -> bool:
"""Notification de début de replay.
Transparence obligatoire en mode autonome (Article 50, Règlement IA) :
l'utilisateur doit savoir qu'un système d'IA agit sur son écran.
"""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=(
f"Le système d'intelligence artificielle exécute la tâche "
f"'{workflow_name}' sur votre écran."
),
timeout=7,
)
def replay_step(self, current: int, total: int, description: str) -> bool:
"""Notification de progression d'une étape de replay."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=f"Étape {current}/{total} : {description}",
timeout=3,
)
def replay_finished(self, success: bool, workflow_name: str) -> bool:
"""Notification de fin de replay (succès ou échec)."""
if success:
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="C'est fait ! Tout s'est bien passé.",
timeout=5,
)
else:
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="Hmm, j'ai eu un souci. Vous pouvez me remontrer ?",
timeout=7,
)
def connection_changed(self, connected: bool, server_host: str) -> bool:
"""Notification de changement d'état de la connexion serveur."""
if connected:
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="Connectée au serveur.",
timeout=5,
)
else:
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="J'ai perdu la connexion avec le serveur.",
timeout=7,
)
def error(self, message: str) -> bool:
"""Notification d'erreur."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message=f"Oups, un problème : {message}",
timeout=10,
)

View File

@@ -0,0 +1,190 @@
# agent_v1/ui/shared_state.py
"""
Etat partage entre le systray et le chat Lea. Thread-safe.
Point central de verite pour l'etat de l'agent :
- Enregistrement en cours (oui/non, nom de la tache)
- Replay en cours
- Compteur d'actions
Les deux composants UI (SmartTrayV1 et ChatWindow) lisent et ecrivent
dans cet objet. Chaque changement notifie tous les listeners enregistres.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import threading
from typing import Any, Callable, List, Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
class AgentState:
"""Etat partage entre le systray et le chat Lea. Thread-safe."""
def __init__(self) -> None:
self._lock = threading.Lock()
# Etat d'enregistrement
self._recording = False
self._recording_name = ""
self._actions_count = 0
# Etat de replay
self._replay_active = False
# Callbacks de demarrage/arret de session (relies au moteur agent)
self._on_start: Optional[Callable[[str], None]] = None
self._on_stop: Optional[Callable[[], None]] = None
# Listeners notifies a chaque changement d'etat
self._listeners: List[Callable[["AgentState"], None]] = []
# ------------------------------------------------------------------
# Proprietes en lecture seule (thread-safe)
# ------------------------------------------------------------------
@property
def is_recording(self) -> bool:
with self._lock:
return self._recording
@property
def recording_name(self) -> str:
with self._lock:
return self._recording_name
@property
def actions_count(self) -> int:
with self._lock:
return self._actions_count
@property
def is_replay_active(self) -> bool:
with self._lock:
return self._replay_active
# ------------------------------------------------------------------
# Mutations (thread-safe, notifient les listeners)
# ------------------------------------------------------------------
def start_recording(self, name: str) -> None:
"""Demarre un enregistrement (appele depuis systray OU chat).
Appelle le callback on_start si defini, puis notifie les listeners.
"""
with self._lock:
if self._recording:
logger.warning("Enregistrement deja en cours, ignore")
return
self._recording = True
self._recording_name = name
self._actions_count = 0
on_start = self._on_start
logger.info("Enregistrement demarre : %s", name)
# Appeler le callback moteur (hors du lock pour eviter deadlock)
if on_start is not None:
try:
on_start(name)
except Exception as e:
logger.error("Erreur demarrage session : %s", e)
# Annuler l'enregistrement si le moteur echoue
with self._lock:
self._recording = False
self._recording_name = ""
self._notify_listeners()
raise
self._notify_listeners()
def stop_recording(self) -> None:
"""Arrete l'enregistrement (appele depuis systray OU chat).
Appelle le callback on_stop si defini, puis notifie les listeners.
"""
with self._lock:
if not self._recording:
logger.debug("Pas d'enregistrement en cours, ignore")
return
self._recording = False
name = self._recording_name
count = self._actions_count
on_stop = self._on_stop
logger.info("Enregistrement arrete : %s (%d actions)", name, count)
# Appeler le callback moteur
if on_stop is not None:
try:
on_stop()
except Exception as e:
logger.error("Erreur arret session : %s", e)
self._notify_listeners()
def update_actions_count(self, count: int) -> None:
"""Met a jour le compteur d'actions (appele par le moteur agent)."""
with self._lock:
self._actions_count = count
self._notify_listeners()
def set_replay_active(self, active: bool) -> None:
"""Active ou desactive le mode replay."""
with self._lock:
if self._replay_active == active:
return
self._replay_active = active
logger.info("Replay %s", "actif" if active else "termine")
self._notify_listeners()
# ------------------------------------------------------------------
# Enregistrement des callbacks et listeners
# ------------------------------------------------------------------
def set_on_start(self, callback: Callable[[str], None]) -> None:
"""Definit le callback appele quand un enregistrement demarre.
Ce callback est le pont vers le moteur agent (AgentV1.start_session).
"""
with self._lock:
self._on_start = callback
def set_on_stop(self, callback: Callable[[], None]) -> None:
"""Definit le callback appele quand un enregistrement s'arrete.
Ce callback est le pont vers le moteur agent (AgentV1.stop_session).
"""
with self._lock:
self._on_stop = callback
def on_change(self, callback: Callable[["AgentState"], None]) -> None:
"""Enregistre un listener notifie a chaque changement d'etat.
Les listeners sont appeles dans un thread separe pour ne pas
bloquer l'appelant.
"""
with self._lock:
self._listeners.append(callback)
# ------------------------------------------------------------------
# Notification interne
# ------------------------------------------------------------------
def _notify_listeners(self) -> None:
"""Notifie tous les listeners enregistres du changement d'etat."""
with self._lock:
listeners = list(self._listeners)
for listener in listeners:
try:
# Appel dans un thread pour ne pas bloquer
threading.Thread(
target=listener,
args=(self,),
daemon=True,
).start()
except Exception as e:
logger.error("Erreur notification listener : %s", e)

View File

@@ -0,0 +1,781 @@
# agent_v1/ui/smart_tray.py
"""
Tray intelligent pour Agent V1 — remplace tray.py (plus de PyQt5).
Utilise pystray pour l'icone systray et tkinter (stdlib) pour les dialogues.
Communication serveur via LeaServerClient (chat:5004, streaming:5005).
Notifications via NotificationManager (module parallele).
Fenetre de chat Lea integree via ChatWindow (pywebview).
Architecture de threads :
- Thread principal : boucle pystray (icon.run)
- Thread daemon : verification connexion serveur (toutes les 30s)
- Thread daemon : rafraichissement cache workflows (toutes les 5 min)
- Thread daemon : pywebview (fenetre de chat Lea)
- Thread daemon : hotkey global Ctrl+Shift+L (si keyboard disponible)
- Threads ephemeres : dialogues tkinter (chaque dialogue cree son propre Tk())
"""
from __future__ import annotations
import logging
import os
import threading
import time
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional
from PIL import Image, ImageDraw
import pystray
from pystray import MenuItem as item
from .notifications import NotificationManager
from .shared_state import AgentState
logger = logging.getLogger(__name__)
# Intervalles (secondes)
_CONNECTION_CHECK_INTERVAL = 30
_WORKFLOW_CACHE_TTL = 300 # 5 minutes
# ---------------------------------------------------------------------------
# Helpers tkinter (sans PyQt5)
# ---------------------------------------------------------------------------
def _ask_string(title: str, prompt: str, default: str = "") -> Optional[str]:
"""Dialogue de saisie texte via tkinter (sans PyQt5).
Cree une instance Tk() ephemere, affiche le dialogue, puis la detruit.
Compatible avec la boucle pystray (pas de mainloop persistant).
"""
import tkinter as tk
from tkinter import simpledialog
root = tk.Tk()
root.withdraw()
root.attributes('-topmost', True)
result = simpledialog.askstring(title, prompt, initialvalue=default, parent=root)
root.destroy()
return result
def _show_info(title: str, message: str) -> None:
"""Affiche une boite d'information via tkinter (sans PyQt5)."""
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
root = tk.Tk()
root.withdraw()
root.attributes('-topmost', True)
messagebox.showinfo(title, message, parent=root)
root.destroy()
def _ask_consent(title: str, message: str) -> bool:
"""Dialogue de consentement Oui/Non via tkinter (sans PyQt5).
Utilise pour la notification prealable obligatoire (Articles 13/14,
Reglement IA) avant tout enregistrement.
"""
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
root = tk.Tk()
root.withdraw()
root.attributes('-topmost', True)
result = messagebox.askyesno(title, message, parent=root)
root.destroy()
return result
# ---------------------------------------------------------------------------
# SmartTrayV1
# ---------------------------------------------------------------------------
class SmartTrayV1:
"""Tray systeme intelligent pour Agent V1.
Remplace TrayAppV1 (PyQt5) par pystray + tkinter.
Meme interface constructeur pour compatibilite avec main.py.
"""
def __init__(
self,
on_start_callback: Callable[[str], None],
on_stop_callback: Callable[[], None],
server_client: Optional[Any] = None,
chat_window: Optional[Any] = None,
machine_id: str = "default",
shared_state: Optional[AgentState] = None,
) -> None:
self.on_start = on_start_callback
self.on_stop = on_stop_callback
self.server_client = server_client
self.machine_id = machine_id # Identifiant machine (multi-machine)
# Fenetre de chat Lea (pywebview)
self._chat_window = chat_window
# Etat partage avec le chat (source de verite unique)
self._shared_state = shared_state
# Etat interne (synchronise avec shared_state si disponible)
self.icon: Optional[pystray.Icon] = None
self.is_recording = False
self.actions_count = 0
# Etat connexion serveur
self._connected = False
self._replay_active = False
# Cache workflows
self._workflows: List[Dict[str, Any]] = []
self._workflows_lock = threading.Lock()
self._workflows_last_fetch: float = 0.0
# Verrous
self._state_lock = threading.Lock()
self._stop_event = threading.Event()
# Notifications
self._notifier = NotificationManager()
# Icones d'etat (cercles colores)
self.icons = {
"idle": self._create_circle_icon("gray"),
"recording": self._create_circle_icon("red"),
"connected": self._create_circle_icon("green"),
"disconnected": self._create_circle_icon("orange"),
"replay": self._create_circle_icon("blue"),
}
# Enregistrer le callback de changement de connexion sur le client
if self.server_client is not None:
self.server_client.set_on_connection_change(self._on_connection_change)
# S'abonner aux changements de l'etat partage
if self._shared_state is not None:
self._shared_state.on_change(self._on_shared_state_change)
logger.info("SmartTrayV1 initialise")
# ------------------------------------------------------------------
# Icones
# ------------------------------------------------------------------
@staticmethod
def _create_circle_icon(color: str) -> Image.Image:
"""Genere une icone circulaire simple mais propre."""
img = Image.new("RGBA", (64, 64), (0, 0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.ellipse((4, 4, 60, 60), fill=color, outline="white", width=2)
return img
def _current_icon(self) -> Image.Image:
"""Retourne l'icone correspondant a l'etat courant."""
if self._replay_active:
return self.icons["replay"]
if self.is_recording:
return self.icons["recording"]
if self._connected:
return self.icons["connected"]
if self.server_client is not None:
return self.icons["disconnected"]
return self.icons["idle"]
def _update_icon(self) -> None:
"""Met a jour l'icone et le menu du tray."""
if self.icon is not None:
self.icon.icon = self._current_icon()
self.icon.update_menu()
# ------------------------------------------------------------------
# Menu dynamique
# ------------------------------------------------------------------
def _get_menu_items(self):
"""Retourne les items du menu (appele a chaque ouverture du menu)."""
# Ligne de statut (féminin : Léa est connectée/déconnectée)
if self.is_recording:
status_text = "\U0001f534 Apprentissage en cours..."
elif self._connected:
status_text = "\U0001f7e2 Connect\u00e9e"
else:
status_text = "\U0001f534 D\u00e9connect\u00e9e"
# Compteur d'actions (visible uniquement en enregistrement)
actions_text = f"\U0001f4ca {self.actions_count} \u00e9tapes m\u00e9moris\u00e9es"
# Sous-menu workflows
workflow_items = self._build_workflow_submenu()
# Ligne d'identification machine (toujours visible)
machine_text = f"\U0001f4bb {self.machine_id}"
items = [
# --- Identite machine ---
item(machine_text, lambda: None, enabled=False),
# --- Statut ---
item(status_text, lambda: None, enabled=False),
item(
actions_text,
lambda: None,
enabled=False,
visible=lambda _i: self.is_recording,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Actions session ---
item(
"\U0001f393 Apprenez-moi une t\u00e2che",
self._on_start_session,
visible=lambda _i: not self.is_recording,
),
item(
"\u23f9\ufe0f C'est termin\u00e9",
self._on_stop_session,
visible=lambda _i: self.is_recording,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Workflows ---
item(
"\U0001f4cb Mes t\u00e2ches",
pystray.Menu(*workflow_items) if workflow_items else pystray.Menu(
item("(aucune t\u00e2che apprise)", lambda: None, enabled=False),
),
visible=lambda _i: self.server_client is not None,
),
item(
"\U0001f504 Actualiser",
self._on_refresh_workflows,
visible=lambda _i: self.server_client is not None,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Chat ---
item(
"\U0001f4ac Discuter avec L\u00e9a",
self._on_toggle_chat,
visible=lambda _i: self._chat_window is not None,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Arret d'urgence (Article 14, Reglement IA — controle humain) ---
# Toujours visible, quel que soit l'etat de l'agent
item(
"\u26d4 ARR\u00caT D'URGENCE",
self._on_emergency_stop,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Utilitaires ---
item("\U0001f4c2 Mes fichiers", self._on_open_folder),
item("\u274c Quitter L\u00e9a", self._on_quit),
]
return items
@staticmethod
def _human_workflow_name(wf: Dict[str, Any]) -> str:
"""Retourne un nom lisible pour un workflow.
Priorite :
1. Champ 'display_name' (nom humain saisi par l'utilisateur)
2. Champ 'name' ou 'workflow_name'
3. Fallback : "Tache du <date>"
"""
# Nom humain explicite (nouveau champ)
display = wf.get("display_name", "").strip()
if display:
return display
# Nom technique existant
name = wf.get("name", wf.get("workflow_name", "")).strip()
if name:
return name
# Fallback avec date de creation
created = wf.get("created_at", wf.get("timestamp", ""))
if created:
# Extraire juste la date (format ISO ou timestamp)
try:
from datetime import datetime
if isinstance(created, (int, float)):
dt = datetime.fromtimestamp(created)
else:
dt = datetime.fromisoformat(str(created).replace("Z", "+00:00"))
return f"T\u00e2che du {dt.strftime('%d %B')}"
except Exception:
pass
return "T\u00e2che sans nom"
def _build_workflow_submenu(self) -> List[pystray.MenuItem]:
"""Construit la liste des workflows comme items de sous-menu."""
with self._workflows_lock:
workflows = list(self._workflows)
if not workflows:
return [item("(aucune t\u00e2che apprise)", lambda: None, enabled=False)]
items = []
for wf in workflows:
wf_name = self._human_workflow_name(wf)
wf_id = wf.get("id", wf.get("workflow_id", ""))
# Creer une closure avec les bonnes valeurs
items.append(
item(wf_name, self._make_replay_callback(wf_id, wf_name))
)
return items
def _make_replay_callback(
self, workflow_id: str, workflow_name: str
) -> Callable:
"""Cree un callback de lancement de replay pour un workflow donne."""
def _callback(_icon=None, _item=None):
self._launch_replay(workflow_id, workflow_name)
return _callback
# ------------------------------------------------------------------
# Actions utilisateur
# ------------------------------------------------------------------
def _on_shared_state_change(self, state: AgentState) -> None:
"""Callback appele quand l'etat partage change (depuis le chat ou ailleurs).
Met a jour l'etat local du systray pour refleter le changement.
"""
with self._state_lock:
self.is_recording = state.is_recording
self.actions_count = state.actions_count
self._replay_active = state.is_replay_active
self._update_icon()
def _on_start_session(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Demande le consentement puis le nom de la tache et demarre la session.
Notification prealable obligatoire (Articles 13/14, Reglement IA) :
l'utilisateur doit etre informe de ce qui sera capture AVANT le demarrage.
"""
# Dialogue tkinter dans un thread dedie
def _dialog():
# --- Consentement prealable (Articles 13/14, Reglement IA) ---
if not _ask_consent(
"Enregistrement — Information",
"\u26a0\ufe0f L'enregistrement va capturer votre \u00e9cran, "
"vos clics et vos frappes clavier pour apprendre cette t\u00e2che.\n\n"
"Les donn\u00e9es sensibles seront automatiquement flout\u00e9es.\n\n"
"Voulez-vous continuer ?",
):
return
name = _ask_string(
"Nouvelle t\u00e2che",
"D\u00e9crivez la t\u00e2che \u00e0 apprendre :",
default="",
)
if name and name.strip():
name = name.strip()
# Utiliser l'etat partage si disponible
if self._shared_state is not None:
try:
self._shared_state.start_recording(name)
except Exception as e:
self._notifier.notify("L\u00e9a", f"Oups : {e}")
return
else:
# Fallback sans etat partage
with self._state_lock:
self.is_recording = True
self.actions_count = 0
self._update_icon()
self.on_start(name)
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
"C'est parti ! Montrez-moi comment faire.",
)
threading.Thread(target=_dialog, daemon=True).start()
def _on_stop_session(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Termine la session en cours et envoie les donnees."""
count = self.actions_count
# Utiliser l'etat partage si disponible
if self._shared_state is not None:
self._shared_state.stop_recording()
else:
with self._state_lock:
self.is_recording = False
self._update_icon()
self.on_stop()
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
f"Merci ! J'ai bien m\u00e9moris\u00e9 vos {count} actions.",
)
def _on_refresh_workflows(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Rafraichit la liste des workflows depuis le serveur."""
threading.Thread(target=self._fetch_workflows, daemon=True).start()
def _on_ask_server(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Envoie 'Que dois-je faire ?' au serveur et affiche la reponse."""
def _ask():
if self.server_client is None:
return
response = self.server_client.send_chat_message(
"Que dois-je faire maintenant ?"
)
if response:
# L'API renvoie {"response": {"message": "..."}} ou {"response": "..."}
resp = response.get("response", {})
if isinstance(resp, dict):
text = resp.get("message", str(resp))
else:
text = str(resp)
self._notifier.notify("Léa", text)
else:
self._notifier.notify(
"Erreur",
"Impossible de contacter le serveur.",
)
threading.Thread(target=_ask, daemon=True).start()
def _on_toggle_chat(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Affiche ou masque la fenetre de chat Lea (pywebview)."""
if self._chat_window is None:
return
def _toggle():
try:
self._chat_window.toggle()
except Exception as e:
logger.error("Erreur toggle chat : %s", e)
self._notifier.notify(
"Erreur Chat",
f"Impossible d'ouvrir le chat : {e}",
)
threading.Thread(target=_toggle, daemon=True).start()
def _launch_replay(self, workflow_id: str, workflow_name: str) -> None:
"""Lance le replay d'un workflow."""
def _replay():
if self.server_client is None:
return
with self._state_lock:
self._replay_active = True
self._update_icon()
# Transparence mode autonome (Article 50, Reglement IA)
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
f"Le syst\u00e8me d'intelligence artificielle ex\u00e9cute la "
f"t\u00e2che '{workflow_name}' sur votre \u00e9cran.",
)
try:
import requests
# Auth headers pour le streaming server (port 5005)
auth_headers = {}
if self.server_client is not None:
auth_headers = self.server_client._auth_headers()
resp = requests.post(
f"{self.server_client._stream_base}/api/v1/traces/stream/replay/start",
json={"workflow_id": workflow_id},
headers=auth_headers,
timeout=10,
)
if resp.ok:
logger.info("Replay demarre pour workflow %s", workflow_id)
else:
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
"Hmm, le serveur a refus\u00e9. R\u00e9essayons plus tard.",
)
except Exception as e:
logger.error("Erreur lancement replay : %s", e)
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
f"Oups, un probl\u00e8me : {e}",
)
finally:
with self._state_lock:
self._replay_active = False
self._update_icon()
threading.Thread(target=_replay, daemon=True).start()
def _on_emergency_stop(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Arret d'urgence — stoppe TOUTES les activites de l'agent immediatement.
Controle humain obligatoire (Article 14, Reglement IA).
Arrete l'enregistrement, le replay ET le heartbeat d'un seul clic.
Toujours accessible dans le menu, quel que soit l'etat de l'agent.
"""
logger.warning("ARRET D'URGENCE declenche par l'utilisateur")
# Arreter l'enregistrement si en cours
if self._shared_state is not None:
if self._shared_state.is_recording:
try:
self._shared_state.stop_recording()
except Exception as e:
logger.error("Erreur arret enregistrement d'urgence : %s", e)
# Arreter le replay si en cours
if self._shared_state.is_replay_active:
self._shared_state.set_replay_active(False)
else:
# Fallback sans etat partage
if self.is_recording:
try:
self.on_stop()
except Exception as e:
logger.error("Erreur arret session d'urgence : %s", e)
# Forcer l'etat local a l'arret
with self._state_lock:
self.is_recording = False
self.actions_count = 0
self._replay_active = False
self._update_icon()
# Notification
self._notifier.notify(
"\u26d4 Arr\u00eat d'urgence",
"Toutes les activit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 arr\u00eat\u00e9es.",
timeout=10,
)
def _on_open_folder(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Ouvre le dossier des sessions dans l'explorateur de fichiers."""
from ..config import SESSIONS_ROOT
sessions_path = str(SESSIONS_ROOT)
if os.name == "nt":
os.startfile(sessions_path)
else:
os.system(f'xdg-open "{sessions_path}"')
def _on_quit(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Arrete proprement l'agent et quitte."""
logger.info("Arret demande par l'utilisateur")
# Arreter la session si en cours
if self.is_recording:
self.on_stop()
# Signaler l'arret aux threads de fond
self._stop_event.set()
# Fermer la fenetre de chat si ouverte
if self._chat_window is not None:
try:
self._chat_window.destroy()
except Exception as e:
logger.debug("Erreur fermeture chat : %s", e)
# Arreter le hotkey global si actif
self._stop_hotkey()
# Arreter le client serveur si present
if self.server_client is not None:
self.server_client.shutdown()
# Arreter l'icone pystray
if self.icon is not None:
self.icon.stop()
# ------------------------------------------------------------------
# Verification connexion serveur (thread daemon)
# ------------------------------------------------------------------
def _connection_checker_loop(self) -> None:
"""Verifie la connexion au serveur toutes les 30 secondes."""
logger.info("Thread de verification connexion demarre")
while not self._stop_event.is_set():
if self.server_client is not None:
try:
was_connected = self._connected
self._connected = self.server_client.check_connection()
if self._connected != was_connected:
self._update_icon()
# La notification est geree par _on_connection_change
except Exception as e:
logger.error("Erreur verification connexion : %s", e)
self._stop_event.wait(timeout=_CONNECTION_CHECK_INTERVAL)
logger.info("Thread de verification connexion arrete")
def _on_connection_change(self, connected: bool) -> None:
"""Callback appelee par LeaServerClient quand l'etat de connexion change."""
with self._state_lock:
self._connected = connected
self._update_icon()
if connected:
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
"Connect\u00e9e au serveur.",
)
# Rafraichir les taches a la connexion
threading.Thread(target=self._fetch_workflows, daemon=True).start()
else:
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
"J'ai perdu la connexion avec le serveur.",
)
# ------------------------------------------------------------------
# Cache workflows (thread daemon)
# ------------------------------------------------------------------
def _workflow_cache_loop(self) -> None:
"""Rafraichit le cache des workflows toutes les 5 minutes."""
logger.info("Thread de cache workflows demarre")
while not self._stop_event.is_set():
if self.server_client is not None and self._connected:
self._fetch_workflows()
self._stop_event.wait(timeout=_WORKFLOW_CACHE_TTL)
logger.info("Thread de cache workflows arrete")
def _fetch_workflows(self) -> None:
"""Recupere la liste des workflows depuis le serveur."""
if self.server_client is None:
return
try:
workflows = self.server_client.list_workflows()
with self._workflows_lock:
self._workflows = workflows
self._workflows_last_fetch = time.time()
logger.debug(
"Cache workflows mis a jour : %d workflows", len(workflows)
)
# Forcer la reconstruction du menu
self._update_icon()
except Exception as e:
logger.error("Erreur recuperation workflows : %s", e)
# ------------------------------------------------------------------
# Mise a jour du compteur (compatibilite main.py)
# ------------------------------------------------------------------
def update_stats(self, count: int) -> None:
"""Met a jour le compteur d'actions en temps reel dans le menu."""
with self._state_lock:
self.actions_count = count
if self.icon is not None:
self.icon.update_menu()
def set_replay_active(self, active: bool) -> None:
"""Signale qu'un replay est en cours (appele depuis main.py)."""
with self._state_lock:
self._replay_active = active
self._update_icon()
if active:
# Transparence mode autonome (Article 50, Reglement IA)
self._notifier.notify(
"L\u00e9a",
"Le syst\u00e8me d'intelligence artificielle ex\u00e9cute "
"une t\u00e2che sur votre \u00e9cran.",
)
else:
self._notifier.notify("L\u00e9a", "C'est fait !")
# ------------------------------------------------------------------
# Hotkey global Ctrl+Shift+L (toggle chat)
# ------------------------------------------------------------------
_hotkey_hook = None # reference pour pouvoir le retirer
def _start_hotkey(self) -> None:
"""Enregistre le raccourci global Ctrl+Shift+L pour ouvrir le chat.
Utilise la librairie 'keyboard' si disponible.
Silencieux si elle n'est pas installee (pas critique).
"""
if self._chat_window is None:
return
try:
import keyboard
self._hotkey_hook = keyboard.add_hotkey(
"ctrl+shift+l",
self._on_toggle_chat,
suppress=False,
)
logger.info("Hotkey Ctrl+Shift+L enregistre pour le chat Lea")
except ImportError:
logger.debug(
"keyboard non installe — hotkey Ctrl+Shift+L desactive. "
"Installer avec : pip install keyboard"
)
except Exception as e:
logger.warning("Impossible d'enregistrer le hotkey : %s", e)
def _stop_hotkey(self) -> None:
"""Retire le raccourci global."""
if self._hotkey_hook is not None:
try:
import keyboard
keyboard.remove_hotkey(self._hotkey_hook)
self._hotkey_hook = None
logger.debug("Hotkey Ctrl+Shift+L retire")
except Exception:
pass
# ------------------------------------------------------------------
# Point d'entree
# ------------------------------------------------------------------
def run(self) -> None:
"""Demarre le tray, les threads de fond, et entre dans la boucle principale."""
# Notification d'accueil — divulgation IA (Article 50, Reglement IA)
self._notifier.greet()
# Enregistrer le hotkey global Ctrl+Shift+L (toggle chat)
self._start_hotkey()
# Tooltip avec identifiant machine pour le multi-machine
tray_title = f"Agent V1 - {self.machine_id}"
# Menu statique — reconstruit via _update_icon() quand l'état change
self.icon = pystray.Icon(
"AgentV1",
self._current_icon(),
tray_title,
menu=pystray.Menu(*self._get_menu_items()),
)
# Demarrer le thread de verification connexion
if self.server_client is not None:
conn_thread = threading.Thread(
target=self._connection_checker_loop,
daemon=True,
name="smart-tray-conn-check",
)
conn_thread.start()
# Demarrer le thread de cache workflows
wf_thread = threading.Thread(
target=self._workflow_cache_loop,
daemon=True,
name="smart-tray-wf-cache",
)
wf_thread.start()
# Premiere verification immediate
threading.Thread(
target=self._fetch_workflows, daemon=True
).start()
# Boucle principale pystray (bloquante)
logger.info("SmartTrayV1 demarre — entree dans la boucle pystray")
self.icon.run()

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@@ -0,0 +1,203 @@
# agent_v1/vision/blur_sensitive.py
"""
Floutage automatique des zones de texte sensible dans les screenshots.
Conformité AI Act : les screenshots utilisés pour l'apprentissage ne doivent
pas contenir de données patient lisibles, mots de passe, etc.
Stratégie :
- Détecte les champs de saisie (rectangles clairs avec du texte)
- Floute leur CONTENU tout en gardant la structure UI visible
- Rapide (<200ms) : uniquement des opérations OpenCV simples, pas de deep learning
Usage :
from .blur_sensitive import blur_sensitive_regions
blur_sensitive_regions(img) # modifie l'image PIL en place
"""
import logging
import time
logger = logging.getLogger(__name__)
# Seuils configurables pour la détection des champs de saisie
_INPUT_FIELD_MIN_WIDTH = 50 # Largeur minimale en pixels
_INPUT_FIELD_MIN_HEIGHT = 15 # Hauteur minimale
_INPUT_FIELD_MAX_HEIGHT = 80 # Hauteur maximale (exclut les grandes zones)
_INPUT_FIELD_MIN_ASPECT_RATIO = 2.0 # Ratio largeur/hauteur minimum
_INPUT_FIELD_MIN_AREA = 1000 # Surface minimale en pixels²
_INPUT_FIELD_BRIGHTNESS_THRESHOLD = 200 # Luminosité moyenne minimum (fond clair)
# Pour les zones de texte multi-lignes (textarea)
_TEXTAREA_MIN_WIDTH = 100
_TEXTAREA_MIN_HEIGHT = 60
_TEXTAREA_MAX_HEIGHT = 500
_TEXTAREA_MIN_AREA = 8000
_TEXTAREA_MIN_ASPECT_RATIO = 1.2
# Paramètres du flou gaussien
_BLUR_KERNEL_SIZE = (23, 23)
_BLUR_SIGMA = 12
_BLUR_MARGIN = 3 # Marge en pixels pour garder le bord du champ visible
def blur_sensitive_regions(pil_image):
"""Floute les zones de texte sensible dans une image PIL.
Modifie l'image en place et la retourne.
Rapide : ~50-150ms selon la résolution.
Args:
pil_image: Image PIL (mode RGB)
Returns:
L'image PIL modifiée (même objet, modifié en place)
"""
try:
import cv2
import numpy as np
except ImportError:
logger.warning("OpenCV non disponible — floutage désactivé")
return pil_image
t0 = time.perf_counter()
# Conversion PIL → OpenCV (sans copie disque)
img_array = np.array(pil_image)
# PIL est RGB, OpenCV attend BGR
img_bgr = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)
gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_count = 0
# --- Passe 1 : Champs de saisie classiques (input text) ---
blurred_count += _blur_input_fields(img_bgr, gray)
# --- Passe 2 : Zones de texte multi-lignes (textarea, éditeurs) ---
blurred_count += _blur_textareas(img_bgr, gray)
if blurred_count > 0:
# Reconversion OpenCV → PIL en place
from PIL import Image as _PILImage
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pil_image.paste(_PILImage.fromarray(img_rgb))
elapsed_ms = (time.perf_counter() - t0) * 1000
if blurred_count > 0:
logger.debug(f"Floutage : {blurred_count} zones en {elapsed_ms:.0f}ms")
return pil_image
def _blur_input_fields(img_bgr, gray):
"""Détecte et floute les champs de saisie simples (input text).
Les champs de saisie sont typiquement des rectangles à fond clair
(blanc ou gris très clair) avec du texte sombre dedans.
"""
import cv2
import numpy as np
count = 0
# Seuillage : zones quasi-blanches (fond des champs de saisie)
_, white_mask = cv2.threshold(gray, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Nettoyage morphologique : fermer les petits trous dans les champs
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 5))
white_mask = cv2.morphologyEx(white_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
contours, _ = cv2.findContours(white_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
aspect_ratio = w / max(h, 1)
area = w * h
# Filtrage : forme typique d'un champ de saisie
if (w < _INPUT_FIELD_MIN_WIDTH or
h < _INPUT_FIELD_MIN_HEIGHT or
h > _INPUT_FIELD_MAX_HEIGHT or
aspect_ratio < _INPUT_FIELD_MIN_ASPECT_RATIO or
area < _INPUT_FIELD_MIN_AREA):
continue
# Vérifier la luminosité moyenne (les boutons ont souvent un fond coloré)
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
mean_val = np.mean(roi)
if mean_val < _INPUT_FIELD_BRIGHTNESS_THRESHOLD:
continue # Pas assez clair, probablement pas un champ de saisie
# Vérifier qu'il y a du contenu (variation de luminosité = texte présent)
std_val = np.std(roi)
if std_val < 5:
continue # Zone uniformément blanche, pas de texte à flouter
# Appliquer le flou gaussien sur le contenu (garder le bord visible)
m = _BLUR_MARGIN
y1, y2 = y + m, y + h - m
x1, x2 = x + m, x + w - m
if y2 > y1 and x2 > x1:
roi_color = img_bgr[y1:y2, x1:x2]
if roi_color.size > 0:
blurred = cv2.GaussianBlur(roi_color, _BLUR_KERNEL_SIZE, _BLUR_SIGMA)
img_bgr[y1:y2, x1:x2] = blurred
count += 1
return count
def _blur_textareas(img_bgr, gray):
"""Détecte et floute les zones de texte multi-lignes (textarea, éditeurs).
Ces zones sont plus grandes que les champs simples, avec un fond clair
et beaucoup de texte.
"""
import cv2
import numpy as np
count = 0
# Seuillage un peu plus tolérant pour les textareas (parfois gris clair)
_, light_mask = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Nettoyage morphologique plus agressif pour les grandes zones
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20, 10))
light_mask = cv2.morphologyEx(light_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
contours, _ = cv2.findContours(light_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
aspect_ratio = w / max(h, 1)
area = w * h
# Filtrage : forme typique d'une textarea
if (w < _TEXTAREA_MIN_WIDTH or
h < _TEXTAREA_MIN_HEIGHT or
h > _TEXTAREA_MAX_HEIGHT or
aspect_ratio < _TEXTAREA_MIN_ASPECT_RATIO or
area < _TEXTAREA_MIN_AREA):
continue
# Vérifier la luminosité et la présence de texte
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
mean_val = np.mean(roi)
std_val = np.std(roi)
if mean_val < 190 or std_val < 8:
continue # Pas un textarea avec du contenu
# Flou sur le contenu
m = _BLUR_MARGIN + 2 # Marge un peu plus grande pour les textarea
y1, y2 = y + m, y + h - m
x1, x2 = x + m, x + w - m
if y2 > y1 and x2 > x1:
roi_color = img_bgr[y1:y2, x1:x2]
if roi_color.size > 0:
blurred = cv2.GaussianBlur(roi_color, _BLUR_KERNEL_SIZE, _BLUR_SIGMA)
img_bgr[y1:y2, x1:x2] = blurred
count += 1
return count

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@@ -0,0 +1,94 @@
# agent_v1/vision/capturer.py
"""
Gestionnaire de vision avancé pour Agent V1.
Optimisé pour le streaming fibre avec détection de changement.
"""
import os
import time
import logging
import hashlib
from PIL import Image, ImageFilter, ImageStat
import mss
from ..config import TARGETED_CROP_SIZE, SCREENSHOT_QUALITY, BLUR_SENSITIVE
from .blur_sensitive import blur_sensitive_regions
logger = logging.getLogger(__name__)
class VisionCapturer:
def __init__(self, session_dir: str):
self.session_dir = session_dir
self.shots_dir = os.path.join(session_dir, "shots")
os.makedirs(self.shots_dir, exist_ok=True)
# On ne crée plus self.sct ici car mss n'est pas thread-safe sous Windows
self.last_img_hash = None
def capture_full_context(self, name_suffix: str, force=False) -> str:
"""
Capture l'écran complet.
Si force=False, vérifie d'abord si l'écran a changé.
"""
try:
with mss.mss() as sct:
monitor = sct.monitors[1]
sct_img = sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", sct_img.size, sct_img.bgra, "raw", "BGRX")
# Détection de changement (pour Heartbeat)
if not force:
current_hash = self._compute_quick_hash(img)
if current_hash == self.last_img_hash:
return "" # Pas de changement, on économise la fibre
self.last_img_hash = current_hash
# Floutage des données sensibles (conformité AI Act)
if BLUR_SENSITIVE:
blur_sensitive_regions(img)
path = os.path.join(self.shots_dir, f"context_{int(time.time())}_{name_suffix}.png")
img.save(path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
return path
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Context Capture: {e}")
return ""
def capture_dual(self, x: int, y: int, screenshot_id: str, anonymize=False) -> dict:
"""Capture duale (Full + Crop) systématique (forcée car liée à une action)."""
try:
with mss.mss() as sct:
full_path = os.path.join(self.shots_dir, f"{screenshot_id}_full.png")
monitor = sct.monitors[1]
sct_img = sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", sct_img.size, sct_img.bgra, "raw", "BGRX")
# Capture du Crop (Cœur de l'apprentissage qwen3-vl)
crop_path = os.path.join(self.shots_dir, f"{screenshot_id}_crop.png")
w, h = TARGETED_CROP_SIZE
left = max(0, x - w // 2)
top = max(0, y - h // 2)
crop_img = img.crop((left, top, left + w, top + h))
if anonymize:
crop_img = crop_img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=4))
# Floutage des données sensibles (conformité AI Act)
if BLUR_SENSITIVE:
blur_sensitive_regions(img)
blur_sensitive_regions(crop_img)
img.save(full_path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
crop_img.save(crop_path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
# Mise à jour du hash pour le prochain heartbeat
self.last_img_hash = self._compute_quick_hash(img)
return {"full": full_path, "crop": crop_path}
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Dual Capture: {e}")
return {}
def _compute_quick_hash(self, img: Image) -> str:
"""Calcule un hash rapide basé sur une vignette réduite pour détecter les changements."""
# On réduit l'image à 64x64 pour comparer les masses de couleurs (très rapide)
small_img = img.resize((64, 64), Image.NEAREST).convert("L")
return hashlib.md5(small_img.tobytes()).hexdigest()

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@@ -0,0 +1,195 @@
# agent_v1/vision/system_info.py
"""
Capture des metadonnees systeme pour enrichir les evenements.
Collecte DPI, resolution, fenetre active, moniteur, theme OS et langue.
Les fonctions Windows (ctypes.windll, winreg) ont des fallbacks gracieux
pour Linux/Mac.
"""
import platform
import locale
import logging
from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
logger = logging.getLogger(__name__)
# Cache du systeme d'exploitation pour eviter les appels repetes
_SYSTEM = platform.system()
def get_dpi_scale() -> int:
"""Retourne le facteur DPI en % (100 = normal, 150 = haute resolution).
Windows : ctypes.windll.user32.GetDpiForSystem()
Linux/Mac : fallback 100
NOTE : Le process DOIT deja etre DPI-aware (via SetProcessDpiAwareness(2)
appele dans config.py) pour que GetDpiForSystem retourne le vrai DPI.
"""
if _SYSTEM == "Windows":
try:
import ctypes
dpi = ctypes.windll.user32.GetDpiForSystem()
return round(dpi * 100 / 96) # 96 DPI = 100%
except Exception as e:
logger.debug(f"Impossible de lire le DPI Windows : {e}")
return 100
return 100 # Linux/Mac fallback
def get_window_bounds() -> Optional[List[int]]:
"""Retourne [x, y, width, height] de la fenetre active.
Windows : ctypes GetWindowRect(GetForegroundWindow())
Linux/Mac : fallback None
"""
if _SYSTEM == "Windows":
try:
import ctypes
import ctypes.wintypes
hwnd = ctypes.windll.user32.GetForegroundWindow()
if not hwnd:
return None
rect = ctypes.wintypes.RECT()
ctypes.windll.user32.GetWindowRect(hwnd, ctypes.byref(rect))
return [
rect.left,
rect.top,
rect.right - rect.left,
rect.bottom - rect.top,
]
except Exception as e:
logger.debug(f"Impossible de lire les bounds fenetre : {e}")
return None
# Linux : tentative via xdotool
if _SYSTEM == "Linux":
try:
import subprocess
wid = subprocess.check_output(
["xdotool", "getactivewindow"],
stderr=subprocess.DEVNULL,
).decode().strip()
geom = subprocess.check_output(
["xdotool", "getwindowgeometry", "--shell", wid],
stderr=subprocess.DEVNULL,
).decode()
# Parse "X=...\nY=...\nWIDTH=...\nHEIGHT=..."
vals: Dict[str, int] = {}
for line in geom.strip().splitlines():
if "=" in line:
k, v = line.split("=", 1)
vals[k.strip()] = int(v.strip())
if {"X", "Y", "WIDTH", "HEIGHT"} <= vals.keys():
return [vals["X"], vals["Y"], vals["WIDTH"], vals["HEIGHT"]]
except Exception:
pass
return None
def get_monitor_info() -> Tuple[int, List[Dict[str, int]]]:
"""Retourne (monitor_index, liste_moniteurs).
Chaque moniteur : {width, height, x, y}
monitor_index : index du moniteur contenant la fenetre active
"""
monitors: List[Dict[str, int]] = []
active_index = 0
try:
import mss
with mss.mss() as sct:
for mon in sct.monitors[1:]: # Skip le moniteur virtuel (index 0)
monitors.append({
"width": mon["width"],
"height": mon["height"],
"x": mon["left"],
"y": mon["top"],
})
except Exception as e:
logger.debug(f"mss indisponible, resolution par defaut : {e}")
monitors = [{"width": 1920, "height": 1080, "x": 0, "y": 0}]
# Determiner quel moniteur contient la fenetre active
bounds = get_window_bounds()
if bounds and len(monitors) > 1:
wx, wy = bounds[0], bounds[1]
for i, mon in enumerate(monitors):
if (mon["x"] <= wx < mon["x"] + mon["width"]
and mon["y"] <= wy < mon["y"] + mon["height"]):
active_index = i
break
return active_index, monitors
def get_os_theme() -> str:
"""Retourne 'light', 'dark' ou 'unknown'."""
if _SYSTEM == "Windows":
try:
import winreg
key = winreg.OpenKey(
winreg.HKEY_CURRENT_USER,
r"Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Themes\Personalize",
)
value, _ = winreg.QueryValueEx(key, "AppsUseLightTheme")
winreg.CloseKey(key)
return "light" if value == 1 else "dark"
except Exception as e:
logger.debug(f"Impossible de lire le theme Windows : {e}")
return "unknown"
# Linux : tentative via gsettings (GNOME)
if _SYSTEM == "Linux":
try:
import subprocess
result = subprocess.check_output(
["gsettings", "get", "org.gnome.desktop.interface", "color-scheme"],
stderr=subprocess.DEVNULL,
).decode().strip().strip("'\"")
if "dark" in result.lower():
return "dark"
elif "light" in result.lower() or "default" in result.lower():
return "light"
except Exception:
pass
return "unknown"
def get_os_language() -> str:
"""Retourne le code langue (fr, en, de, etc.)."""
try:
lang = locale.getdefaultlocale()[0] # ex: 'fr_FR'
if lang:
return lang[:2] # ex: 'fr'
except Exception:
pass
return "unknown"
def get_screen_metadata() -> Dict[str, Any]:
"""Capture toutes les metadonnees systeme en une fois.
Appelee une fois au demarrage + a chaque changement de focus.
Resultat injecte dans les evenements envoyes au serveur.
"""
monitor_index, monitors = get_monitor_info()
primary = monitors[0] if monitors else {"width": 1920, "height": 1080}
return {
"dpi_scale": get_dpi_scale(),
"monitor_index": monitor_index,
"monitors": monitors,
"screen_resolution": [primary["width"], primary["height"]],
"window_bounds": get_window_bounds(),
"os_theme": get_os_theme(),
"os_language": get_os_language(),
}

View File

@@ -0,0 +1,55 @@
# window_info.py
"""
Récupération des informations sur la fenêtre active (X11).
v0 :
- utilise xdotool pour obtenir :
- le titre de la fenêtre active
- le PID de la fenêtre active, puis le nom du process via ps
Si quelque chose ne fonctionne pas, on renvoie des valeurs "unknown".
"""
from __future__ import annotations
import subprocess
from typing import Dict, Optional
def _run_cmd(cmd: list[str]) -> Optional[str]:
"""Exécute une commande et renvoie la sortie texte (strippée), ou None en cas d'erreur."""
try:
out = subprocess.check_output(cmd, stderr=subprocess.DEVNULL)
return out.decode("utf-8", errors="ignore").strip()
except Exception:
return None
def get_active_window_info() -> Dict[str, str]:
"""
Renvoie un dict :
{
"title": "...",
"app_name": "..."
}
Nécessite xdotool installé sur le système.
"""
title = _run_cmd(["xdotool", "getactivewindow", "getwindowname"])
pid_str = _run_cmd(["xdotool", "getactivewindow", "getwindowpid"])
app_name: Optional[str] = None
if pid_str:
pid_str = pid_str.strip()
# On récupère le nom du binaire via ps
app_name = _run_cmd(["ps", "-p", pid_str, "-o", "comm="])
if not title:
title = "unknown_window"
if not app_name:
app_name = "unknown_app"
return {
"title": title,
"app_name": app_name,
}

View File

@@ -0,0 +1,192 @@
# window_info_crossplatform.py
"""
Récupération des informations sur la fenêtre active - CROSS-PLATFORM
Supporte:
- Linux (X11 via xdotool)
- Windows (via pywin32)
- macOS (via pyobjc)
Installation des dépendances:
pip install pywin32 # Windows
pip install pyobjc-framework-Cocoa # macOS
pip install psutil # Tous OS
"""
from __future__ import annotations
import platform
import subprocess
from typing import Dict, Optional
def _run_cmd(cmd: list[str]) -> Optional[str]:
"""Exécute une commande et renvoie la sortie texte (strippée), ou None en cas d'erreur."""
try:
out = subprocess.check_output(cmd, stderr=subprocess.DEVNULL)
return out.decode("utf-8", errors="ignore").strip()
except Exception:
return None
def get_active_window_info() -> Dict[str, str]:
"""
Renvoie un dict :
{
"title": "...",
"app_name": "..."
}
Détecte automatiquement l'OS et utilise la méthode appropriée.
"""
system = platform.system()
if system == "Linux":
return _get_window_info_linux()
elif system == "Windows":
return _get_window_info_windows()
elif system == "Darwin": # macOS
return _get_window_info_macos()
else:
return {"title": "unknown_window", "app_name": "unknown_app"}
def _get_window_info_linux() -> Dict[str, str]:
"""
Linux: utilise xdotool (X11)
Nécessite: sudo apt-get install xdotool
"""
title = _run_cmd(["xdotool", "getactivewindow", "getwindowname"])
pid_str = _run_cmd(["xdotool", "getactivewindow", "getwindowpid"])
app_name: Optional[str] = None
if pid_str:
pid_str = pid_str.strip()
# On récupère le nom du binaire via ps
app_name = _run_cmd(["ps", "-p", pid_str, "-o", "comm="])
if not title:
title = "unknown_window"
if not app_name:
app_name = "unknown_app"
return {
"title": title,
"app_name": app_name,
}
def _get_window_info_windows() -> Dict[str, str]:
"""
Windows: utilise pywin32 + psutil
Nécessite: pip install pywin32 psutil
"""
try:
import win32gui
import win32process
import psutil
# Fenêtre au premier plan
hwnd = win32gui.GetForegroundWindow()
# Titre de la fenêtre
title = win32gui.GetWindowText(hwnd)
if not title:
title = "unknown_window"
# PID du processus
_, pid = win32process.GetWindowThreadProcessId(hwnd)
# Nom du processus
try:
process = psutil.Process(pid)
app_name = process.name()
except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
app_name = "unknown_app"
return {
"title": title,
"app_name": app_name,
}
except ImportError:
# pywin32 ou psutil non installé
return {
"title": "unknown_window (pywin32 missing)",
"app_name": "unknown_app (pywin32 missing)",
}
except Exception as e:
return {
"title": f"error: {e}",
"app_name": "unknown_app",
}
def _get_window_info_macos() -> Dict[str, str]:
"""
macOS: utilise pyobjc (AppKit)
Nécessite: pip install pyobjc-framework-Cocoa
Note: Nécessite les permissions "Accessibility" dans System Preferences
"""
try:
from AppKit import NSWorkspace
from Quartz import (
CGWindowListCopyWindowInfo,
kCGWindowListOptionOnScreenOnly,
kCGNullWindowID
)
# Application active
active_app = NSWorkspace.sharedWorkspace().activeApplication()
app_name = active_app.get('NSApplicationName', 'unknown_app')
# Titre de la fenêtre (via Quartz)
# On cherche la fenêtre de l'app active qui est au premier plan
window_list = CGWindowListCopyWindowInfo(
kCGWindowListOptionOnScreenOnly,
kCGNullWindowID
)
title = "unknown_window"
for window in window_list:
owner_name = window.get('kCGWindowOwnerName', '')
if owner_name == app_name:
window_title = window.get('kCGWindowName', '')
if window_title:
title = window_title
break
return {
"title": title,
"app_name": app_name,
}
except ImportError:
# pyobjc non installé
return {
"title": "unknown_window (pyobjc missing)",
"app_name": "unknown_app (pyobjc missing)",
}
except Exception as e:
return {
"title": f"error: {e}",
"app_name": "unknown_app",
}
# Test rapide
if __name__ == "__main__":
import time
print(f"OS détecté: {platform.system()}")
print("\nTest de capture fenêtre active (5 secondes)...")
print("Changez de fenêtre pour tester!\n")
for i in range(5):
info = get_active_window_info()
print(f"[{i+1}] App: {info['app_name']:20s} | Title: {info['title']}")
time.sleep(1)

58
agent_v0/config.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,58 @@
# config.py
"""
Configuration de base pour agent_v0.
"""
from __future__ import annotations
import os
from pathlib import Path
AGENT_VERSION = "0.1.0"
# Dossier racine du projet (là où se trouve ce fichier)
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
# Chargement automatique de .env.local depuis le répertoire parent
def load_env_file(env_path):
"""Charge un fichier .env dans les variables d'environnement"""
if not env_path.exists():
return False
with open(env_path, 'r') as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line and not line.startswith('#') and '=' in line:
key, value = line.split('=', 1)
os.environ[key.strip()] = value.strip()
return True
# Charger .env.local depuis le répertoire parent (racine du projet)
env_local_path = BASE_DIR.parent / ".env.local"
if load_env_file(env_local_path):
print(f"[agent_v0] Variables d'environnement chargées depuis {env_local_path}")
# Endpoint du serveur RPA Vision V3
# En développement local : http://localhost:8000/api/traces/upload
# En production : configurer via variable d'environnement
import os
SERVER_URL = os.getenv("RPA_SERVER_URL", "http://localhost:8000/api/traces/upload")
# Durée max d'une session en secondes (ex: 30 minutes)
MAX_SESSION_DURATION_S = 30 * 60
# Dossier racine local où stocker les sessions (chemin ABSOLU)
SESSIONS_ROOT = str(BASE_DIR / "sessions")
# Dossier et fichier de logs
LOGS_DIR = BASE_DIR / "logs"
LOG_FILE = LOGS_DIR / "agent_v0.log"
# Faut-il quitter l'application après un Stop session ?
EXIT_AFTER_SESSION = True
# Création des dossiers si besoin
os.makedirs(SESSIONS_ROOT, exist_ok=True)
os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True)

View File

@@ -0,0 +1,136 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
Diagnostic pour le replay Agent V1 sur Windows.
Test en 3 etapes :
1. Verifie que pynput fonctionne (souris + clavier)
2. Verifie la connexion au serveur de replay
3. Execute un poll_and_execute de test
Usage : python test_replay_diag.py
(Depuis C:\rpa_vision : .venv\Scripts\python.exe test_replay_diag.py)
"""
import os
import sys
import time
# Charger .env si present
env_file = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '.env')
if os.path.exists(env_file):
with open(env_file, encoding='utf-8') as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line and not line.startswith('#') and '=' in line:
key, val = line.split('=', 1)
os.environ.setdefault(key.strip(), val.strip())
SERVER_URL = os.getenv("RPA_SERVER_URL", "http://192.168.1.40:5005/api/v1")
print("=" * 60)
print(" DIAGNOSTIC REPLAY AGENT V1")
print("=" * 60)
print()
# ---- Test 1 : pynput ----
print("[TEST 1] Verification pynput...")
try:
from pynput.mouse import Controller as MouseController
from pynput.keyboard import Controller as KeyboardController
mouse = MouseController()
kb = KeyboardController()
pos = mouse.position
print(f" Position souris actuelle : {pos}")
if pos is None:
print(" PROBLEME : mouse.position = None !")
print(" -> pynput n'a pas acces a la session graphique.")
print(" -> Le script doit etre lance DEPUIS le bureau Windows,")
print(" pas via SSH.")
else:
print(f" OK : souris detectee a {pos}")
# Test deplacement souris (petit mouvement)
print(" Test deplacement souris dans 2s...")
time.sleep(2)
old_pos = mouse.position
if old_pos:
# Deplacement de 50px a droite puis retour
mouse.position = (old_pos[0] + 50, old_pos[1])
time.sleep(0.3)
new_pos = mouse.position
mouse.position = old_pos # Retour
print(f" Deplacement: {old_pos} -> {new_pos} -> retour")
if new_pos and new_pos[0] != old_pos[0]:
print(" OK : deplacement souris fonctionne !")
else:
print(" PROBLEME : la souris n'a pas bouge.")
else:
print(" SKIP : pas de position souris disponible.")
except Exception as e:
print(f" ERREUR pynput : {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
print()
# ---- Test 2 : connexion serveur ----
print(f"[TEST 2] Connexion au serveur : {SERVER_URL}")
try:
import requests
url = f"{SERVER_URL}/traces/stream/replay/next"
resp = requests.get(url, params={"session_id": "diag_test"}, timeout=5)
print(f" HTTP {resp.status_code} : {resp.text[:200]}")
if resp.ok:
data = resp.json()
if data.get("action") is None:
print(" OK : serveur accessible, pas d'action en attente.")
else:
print(f" OK : serveur accessible, ACTION RECUE : {data['action']}")
else:
print(f" PROBLEME : le serveur a repondu HTTP {resp.status_code}")
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
print(f" ERREUR CONNEXION : {e}")
print(f" -> Verifiez que le serveur tourne sur {SERVER_URL}")
except Exception as e:
print(f" ERREUR : {e}")
print()
# ---- Test 3 : mss (capture ecran) ----
print("[TEST 3] Capture ecran (mss)...")
try:
import mss
sct = mss.mss()
monitor = sct.monitors[1]
print(f" Moniteur principal : {monitor['width']}x{monitor['height']}")
raw = sct.grab(monitor)
print(f" Capture OK : {raw.size}")
except Exception as e:
print(f" ERREUR mss : {e}")
print()
# ---- Test 4 : typing test (5s delay) ----
print("[TEST 4] Test de frappe clavier")
print(" -> Ouvrez le Bloc-Notes et placez le curseur dedans.")
print(" -> La frappe commencera dans 5 secondes...")
time.sleep(5)
try:
from pynput.keyboard import Controller as KeyboardController
kb = KeyboardController()
test_text = "Hello RPA!"
print(f" Frappe de '{test_text}'...")
kb.type(test_text)
print(f" Frappe terminee. Verifiez si le texte apparait dans le Bloc-Notes.")
except Exception as e:
print(f" ERREUR frappe : {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
print()
print("=" * 60)
print(" DIAGNOSTIC TERMINE")
print("=" * 60)
input("Appuyez sur Entree pour fermer...")

View File

@@ -0,0 +1,17 @@
=== Agent V1 — RPA Vision — Client Windows ===
Installation :
1. Double-cliquer sur setup.bat
2. Configurer le serveur : éditer agent_config.json
ou définir la variable RPA_SERVER_HOST=192.168.1.x
3. Lancer : python run_agent_v1.py
L'agent apparaît dans la zone de notification (systray).
Clic droit pour accéder au menu : démarrer une session,
lancer un replay, voir les workflows appris, etc.
Léa communique par des notifications toast sur votre écran.
Prérequis :
- Python 3.10 ou plus récent
- Connexion réseau vers le serveur Linux

View File

@@ -0,0 +1 @@
# agent_v0 — Agent RPA Vision V3

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
{
"user_id": "demo_user",
"user_label": "Démo agent_v0",
"customer": "Clinique Demo",
"training_label": "Facturation_T2A_demo",
"notes": "Session réelle avec clics + screenshots + key combos.",
"mode": "enriched",
"screenshot_mode": "crop",
"screenshot_crop_width": 900,
"screenshot_crop_height": 700,
"capture_hover": true,
"hover_min_idle_ms": 700,
"capture_scroll": true,
"network_save_path": ""
}

View File

@@ -0,0 +1,64 @@
# agent_v1/config.py
"""
Configuration avancée pour Agent V1.
"""
from __future__ import annotations
import os
import platform
import socket
from pathlib import Path
# --- DPI awareness (DOIT etre appele avant tout import de pynput/mss/tkinter) ---
# Rend le process DPI-aware sur Windows pour que toutes les API (pynput, mss, pyautogui)
# travaillent en coordonnees physiques (pixels reels) au lieu de coordonnees logiques
# (virtualisees par le DPI scaling).
# Sans cet appel, un ecran 2560x1600 a 150% DPI apparait comme 1707x1067 pour les API,
# ce qui cause des erreurs de positionnement pendant le replay.
# PROCESS_PER_MONITOR_DPI_AWARE = 2 : le niveau le plus precis.
if platform.system() == "Windows":
try:
import ctypes
ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(2) # PROCESS_PER_MONITOR_DPI_AWARE
except Exception:
try:
ctypes.windll.user32.SetProcessDPIAware()
except Exception:
pass
AGENT_VERSION = "1.0.0"
# Identifiant unique de la machine (utilisé pour le multi-machine)
# Configurable via variable d'environnement, sinon auto-généré depuis hostname + OS
MACHINE_ID = os.environ.get(
"RPA_MACHINE_ID",
f"{socket.gethostname()}_{platform.system().lower()}",
)
# Dossier racine de l'agent
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
# Endpoint du serveur Streaming (port 5005)
SERVER_URL = os.getenv("RPA_SERVER_URL", "http://localhost:5005/api/v1")
UPLOAD_ENDPOINT = f"{SERVER_URL}/traces/upload"
STREAMING_ENDPOINT = f"{SERVER_URL}/traces/stream"
# Token d'authentification API (doit correspondre au token du serveur)
# Configurable via variable d'environnement RPA_API_TOKEN
API_TOKEN = os.environ.get("RPA_API_TOKEN", "")
# Paramètres de session
MAX_SESSION_DURATION_S = 60 * 60 # 1 heure
SESSIONS_ROOT = BASE_DIR / "sessions"
# Paramètres Vision (Crops pour qwen3-vl)
TARGETED_CROP_SIZE = (400, 400)
SCREENSHOT_QUALITY = 85
# Monitoring
PERF_MONITOR_INTERVAL_S = 30
LOGS_DIR = BASE_DIR / "logs"
LOG_FILE = LOGS_DIR / "agent_v1.log"
# Création des dossiers
os.makedirs(SESSIONS_ROOT, exist_ok=True)
os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True)

View File

@@ -0,0 +1,319 @@
# agent_v1/core/captor.py
"""
Moteur de capture d'événements Agent V1.
Capture enrichie avec focus sur le contexte UI pour le stagiaire.
Fonctionnalités :
- Capture clics souris (simple et double-clic)
- Capture scroll souris
- Capture combos clavier (Ctrl+C, Alt+Tab, etc.)
- Buffer de saisie texte : accumule les frappes et émet un événement
text_input après 500ms d'inactivité clavier
- Surveillance du focus fenêtre
"""
import threading
import time
import logging
from typing import Callable, Optional, List, Dict, Any, Tuple
from pynput import mouse, keyboard
from pynput.mouse import Button
from pynput.keyboard import Key, KeyCode
# Importation relative pour rester dans le module v1
from ..vision.capturer import VisionCapturer
# from ..monitoring.system import SystemMonitor
logger = logging.getLogger(__name__)
# Délai d'inactivité avant flush du buffer texte (en secondes)
TEXT_FLUSH_DELAY = 0.5
# Délai max entre deux clics pour un double-clic (en secondes)
DOUBLE_CLICK_DELAY = 0.3
# Tolérance en pixels pour considérer deux clics au même endroit
DOUBLE_CLICK_TOLERANCE = 10
class EventCaptorV1:
def __init__(self, on_event_callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]):
self.on_event = on_event_callback
self.mouse_listener = None
self.keyboard_listener = None
self.running = False
# État des touches modificatrices
self.modifiers = set()
# Tracking du focus fenêtre
self.last_window = None
self._focus_thread = None
# --- Buffer de saisie texte ---
# Lock pour accès thread-safe au buffer (le listener pynput
# tourne dans un thread séparé)
self._text_lock = threading.Lock()
self._text_buffer: list[str] = []
# Position de la souris au moment de la première frappe du buffer
self._text_start_pos: Optional[Tuple[int, int]] = None
# Timer pour le flush après inactivité
self._text_flush_timer: Optional[threading.Timer] = None
# Dernière position connue de la souris (pour associer le texte
# au champ dans lequel l'utilisateur tape)
self._last_mouse_pos: Tuple[int, int] = (0, 0)
# --- Détection double-clic ---
# Dernier clic : (x, y, timestamp, button)
self._last_click: Optional[Tuple[int, int, float, str]] = None
def start(self):
self.running = True
self.mouse_listener = mouse.Listener(
on_click=self._on_click,
on_scroll=self._on_scroll,
on_move=self._on_move
)
self.keyboard_listener = keyboard.Listener(
on_press=self._on_press,
on_release=self._on_release
)
self.mouse_listener.start()
self.keyboard_listener.start()
# Thread de surveillance du focus fenêtre (Proactif)
self._focus_thread = threading.Thread(target=self._watch_window_focus, daemon=True)
self._focus_thread.start()
logger.info("Agent V1 Captor démarré")
def stop(self):
self.running = False
# Flush du buffer texte restant avant arrêt
self._flush_text_buffer()
# Annuler le timer s'il est en cours
with self._text_lock:
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_timer = None
if self.mouse_listener: self.mouse_listener.stop()
if self.keyboard_listener: self.keyboard_listener.stop()
logger.info("Agent V1 Captor arrêté")
# ----------------------------------------------------------------
# Souris
# ----------------------------------------------------------------
def _on_move(self, x, y):
"""Mémorise la position souris pour l'associer aux événements texte."""
self._last_mouse_pos = (x, y)
def _on_click(self, x, y, button, pressed):
if not pressed:
return
now = time.time()
# --- Flush du buffer texte : l'utilisateur a cliqué, donc
# il change probablement de champ ---
self._flush_text_buffer()
# --- Détection double-clic ---
if self._last_click is not None:
lx, ly, lt, lb = self._last_click
# Même bouton, même zone, délai court → double-clic
if (button.name == lb
and abs(x - lx) <= DOUBLE_CLICK_TOLERANCE
and abs(y - ly) <= DOUBLE_CLICK_TOLERANCE
and (now - lt) <= DOUBLE_CLICK_DELAY):
event = {
"type": "double_click",
"button": button.name,
"pos": (x, y),
"timestamp": now,
}
self.on_event(event)
# Réinitialiser pour éviter un triple-clic = 2 double-clics
self._last_click = None
return
# Clic simple — on le mémorise pour comparer au prochain
self._last_click = (x, y, now, button.name)
event = {
"type": "mouse_click",
"button": button.name,
"pos": (x, y),
"timestamp": now,
}
self.on_event(event)
def _on_scroll(self, x, y, dx, dy):
event = {
"type": "mouse_scroll",
"pos": (x, y),
"delta": (dx, dy),
"timestamp": time.time(),
}
self.on_event(event)
# ----------------------------------------------------------------
# Clavier
# ----------------------------------------------------------------
def _on_press(self, key):
# Gestion des touches modificatrices
if key in (Key.ctrl, Key.ctrl_l, Key.ctrl_r):
self.modifiers.add("ctrl")
elif key in (Key.alt, Key.alt_l, Key.alt_r):
self.modifiers.add("alt")
elif key in (Key.shift, Key.shift_l, Key.shift_r):
self.modifiers.add("shift")
# --- Combos avec modificateur (sauf Shift seul) ---
# Shift seul n'est pas un « vrai » modificateur pour les combos :
# Shift+a = 'A' = saisie texte, pas un raccourci.
# On considère un combo seulement si Ctrl ou Alt est enfoncé.
has_real_modifier = self.modifiers & {"ctrl", "alt"}
if has_real_modifier:
key_name = self._get_key_name(key)
if key_name and key_name not in ("ctrl", "alt", "shift"):
# Un combo interrompt la saisie texte en cours
self._flush_text_buffer()
event = {
"type": "key_combo",
"keys": list(self.modifiers) + [key_name],
"timestamp": time.time(),
}
self.on_event(event)
return
# --- Saisie texte (pas de Ctrl/Alt enfoncé) ---
self._handle_text_key(key)
def _handle_text_key(self, key):
"""Gère l'accumulation des frappes texte dans le buffer.
Touches spéciales :
- Backspace : supprime le dernier caractère du buffer
- Enter / Tab : flush immédiat + émission de l'événement
- Escape : vide le buffer sans émettre
"""
with self._text_lock:
# --- Touches spéciales ---
if key == Key.backspace:
if self._text_buffer:
self._text_buffer.pop()
self._reset_flush_timer()
return
if key == Key.escape:
# Annuler la saisie en cours
self._text_buffer.clear()
self._text_start_pos = None
self._cancel_flush_timer()
return
if key in (Key.enter, Key.tab):
# Flush immédiat — on relâche le lock avant d'appeler
# _flush_text_buffer (qui prend aussi le lock)
pass # on sort du with et on flush après
elif key == Key.space:
# Espace = caractère normal
if not self._text_buffer:
self._text_start_pos = self._last_mouse_pos
self._text_buffer.append(" ")
self._reset_flush_timer()
return
elif isinstance(key, KeyCode) and key.char is not None:
# Caractère alphanumérique / ponctuation
# pynput renvoie déjà le bon caractère selon le layout
# (AZERTY inclus) — on ne convertit rien.
if not self._text_buffer:
self._text_start_pos = self._last_mouse_pos
self._text_buffer.append(key.char)
self._reset_flush_timer()
return
else:
# Touche spéciale non gérée (F1, Insert, etc.) — on ignore
return
# Si on arrive ici, c'est Enter ou Tab → flush immédiat
self._flush_text_buffer()
def _reset_flush_timer(self):
"""Réarme le timer de flush après chaque frappe.
Doit être appelé avec self._text_lock déjà acquis.
"""
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_timer = threading.Timer(
TEXT_FLUSH_DELAY, self._flush_text_buffer
)
self._text_flush_timer.daemon = True
self._text_flush_timer.start()
def _cancel_flush_timer(self):
"""Annule le timer de flush sans émettre.
Doit être appelé avec self._text_lock déjà acquis.
"""
if self._text_flush_timer is not None:
self._text_flush_timer.cancel()
self._text_flush_timer = None
def _flush_text_buffer(self):
"""Émet un événement text_input avec le contenu du buffer, puis
le vide. Thread-safe — peut être appelé depuis le timer, le
listener souris ou le listener clavier."""
with self._text_lock:
if not self._text_buffer:
# Rien à émettre
self._cancel_flush_timer()
return
text = "".join(self._text_buffer)
pos = self._text_start_pos or self._last_mouse_pos
self._text_buffer.clear()
self._text_start_pos = None
self._cancel_flush_timer()
# Émission hors du lock pour éviter un deadlock si le callback
# est lent ou prend d'autres locks
event = {
"type": "text_input",
"text": text,
"pos": pos,
"timestamp": time.time(),
}
logger.debug(f"text_input émis : {len(text)} caractères")
self.on_event(event)
def _on_release(self, key):
if key in (Key.ctrl, Key.ctrl_l, Key.ctrl_r):
self.modifiers.discard("ctrl")
elif key in (Key.alt, Key.alt_l, Key.alt_r):
self.modifiers.discard("alt")
elif key in (Key.shift, Key.shift_l, Key.shift_r):
self.modifiers.discard("shift")
def _watch_window_focus(self):
"""Surveille proactivement le changement de fenêtre pour le stagiaire."""
# Importation relative simple
from ..window_info_crossplatform import get_active_window_info
while self.running:
try:
info = get_active_window_info()
if info and info != self.last_window:
event = {
"type": "window_focus_change",
"from": self.last_window,
"to": info,
"timestamp": time.time()
}
self.last_window = info
self.on_event(event)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur focus window: {e}")
time.sleep(0.5)

View File

@@ -0,0 +1,793 @@
# agent_v1/core/executor.py
"""
Executeur d'actions visuelles pour Agent V1.
Opere par coordonnees normalisees (proportions) pour le rejeu en univers ferme (VM).
Supporte deux modes :
- Watchdog fichier (command.json) — legacy
- Polling serveur (GET /replay/next) — mode replay P0-5
NOTE DPI : Ce module depend du DPI awareness configure dans config.py.
L'appel a SetProcessDpiAwareness(2) DOIT avoir ete fait avant l'import de
pynput et mss, sinon les coordonnees seront en pixels logiques (faux sur
les ecrans haute resolution avec DPI scaling > 100%).
"""
import base64
import hashlib
import io
import os
import time
import logging
# Forcer l'import de config AVANT pynput/mss pour garantir que le
# DPI awareness est configure (SetProcessDpiAwareness(2) sur Windows).
# Sans cela, pynput et mss utilisent des coordonnees logiques (virtualisees).
from ..config import MACHINE_ID as _ # noqa: F401 — side-effect import
import mss
from pynput.mouse import Button, Controller as MouseController
from pynput.keyboard import Controller as KeyboardController, Key
logger = logging.getLogger(__name__)
# Mapping des noms de touches spéciales vers pynput.Key
_SPECIAL_KEYS = {
"enter": Key.enter,
"return": Key.enter,
"tab": Key.tab,
"escape": Key.esc,
"esc": Key.esc,
"backspace": Key.backspace,
"delete": Key.delete,
"space": Key.space,
"up": Key.up,
"down": Key.down,
"left": Key.left,
"right": Key.right,
"home": Key.home,
"end": Key.end,
"page_up": Key.page_up,
"page_down": Key.page_down,
"f1": Key.f1, "f2": Key.f2, "f3": Key.f3, "f4": Key.f4,
"f5": Key.f5, "f6": Key.f6, "f7": Key.f7, "f8": Key.f8,
"f9": Key.f9, "f10": Key.f10, "f11": Key.f11, "f12": Key.f12,
"ctrl": Key.ctrl, "ctrl_l": Key.ctrl_l, "ctrl_r": Key.ctrl_r,
"alt": Key.alt, "alt_l": Key.alt_l, "alt_r": Key.alt_r,
"shift": Key.shift, "shift_l": Key.shift_l, "shift_r": Key.shift_r,
"cmd": Key.cmd, "win": Key.cmd,
"super": Key.cmd, "super_l": Key.cmd, "super_r": Key.cmd,
"windows": Key.cmd, "meta": Key.cmd,
"insert": Key.insert, "print_screen": Key.print_screen,
"caps_lock": Key.caps_lock, "num_lock": Key.num_lock,
}
class ActionExecutorV1:
def __init__(self):
self.mouse = MouseController()
self.keyboard = KeyboardController()
# NB: mss est initialise paresseusement pour eviter les problemes
# de thread-safety (le constructeur peut etre appele dans un thread
# different de celui qui utilise l'instance).
self._sct = None
self.running = True
# Backoff exponentiel pour le polling replay (evite de marteler le serveur)
self._poll_backoff = 1.0 # Delai actuel (secondes)
self._poll_backoff_min = 1.0 # Delai minimal (reset apres succes)
self._poll_backoff_max = 30.0 # Delai maximal
self._poll_backoff_factor = 1.5 # Multiplicateur en cas d'echec
# Token d'authentification API
self._api_token = os.environ.get("RPA_API_TOKEN", "")
# Log de la resolution physique pour le diagnostic DPI
self._log_screen_info()
def _log_screen_info(self):
"""Log la resolution physique de l'ecran au demarrage pour le diagnostic DPI."""
try:
monitor = self.sct.monitors[1]
w, h = monitor["width"], monitor["height"]
logger.info(
f"Executor initialise — resolution physique : {w}x{h} "
f"(mss monitors[1], DPI-aware process)"
)
except Exception as e:
logger.debug(f"Impossible de lire la resolution ecran : {e}")
def _auth_headers(self) -> dict:
"""Headers d'authentification Bearer pour les requetes au serveur."""
if self._api_token:
return {"Authorization": f"Bearer {self._api_token}"}
return {}
@property
def sct(self):
"""Instance mss paresseuse, creee dans le thread appelant."""
if self._sct is None:
self._sct = mss.mss()
return self._sct
# =========================================================================
# Execution legacy (watchdog command.json)
# =========================================================================
def execute_normalized_order(self, order: dict):
"""
Execute un ordre base sur des proportions (0.0 a 1.0).
Ex: {"action": "mouse_click", "x_pct": 0.5, "y_pct": 0.5} (Clic au centre)
"""
action = order.get("action")
try:
# Recuperation de la resolution actuelle de la VM
monitor = self.sct.monitors[1]
width, height = monitor["width"], monitor["height"]
if action == "mouse_click":
# Traduction Proportions -> Pixels reels de la VM
real_x = int(order.get("x_pct", 0) * width)
real_y = int(order.get("y_pct", 0) * height)
self._click((real_x, real_y), order.get("button", "left"))
elif action == "text_input":
self.keyboard.type(order.get("text", ""))
logger.info(f"Ordre Visuel execute : {action} sur ({width}x{height})")
except Exception as e:
logger.error(f"Echec de l'ordre {action} : {e}")
# =========================================================================
# Execution replay (polling serveur)
# =========================================================================
def execute_replay_action(self, action: dict, server_url: str = "") -> dict:
"""
Execute une action normalisee recue du serveur de replay.
Supporte deux modes :
- Visual mode (visual_mode=True + target_spec) : capture un screenshot,
l'envoie au serveur pour resolution visuelle, puis execute a la position trouvee.
- Blind mode (defaut) : utilise les coordonnees statiques x_pct/y_pct.
Format d'entree :
{
"action_id": "act_xxxx",
"type": "click|type|key_combo|scroll|wait",
"x_pct": 0.5,
"y_pct": 0.3,
"text": "...",
"keys": [...],
"button": "left",
"duration_ms": 500,
"visual_mode": true,
"target_spec": {"by_role": "button", "by_text": "Submit"}
}
Retourne :
{
"action_id": "act_xxxx",
"success": True/False,
"error": None ou message,
"screenshot": base64 du screenshot post-action,
"visual_resolved": True/False
}
"""
action_id = action.get("action_id", "unknown")
action_type = action.get("type", "unknown")
visual_mode = action.get("visual_mode", False)
target_spec = action.get("target_spec", {})
result = {
"action_id": action_id,
"success": False,
"error": None,
"screenshot": None,
"visual_resolved": False,
}
try:
monitor = self.sct.monitors[1]
width, height = monitor["width"], monitor["height"]
# Resolution visuelle des coordonnees si demande
x_pct = action.get("x_pct", 0.0)
y_pct = action.get("y_pct", 0.0)
if visual_mode and target_spec and server_url:
resolved = self._resolve_target_visual(
server_url, target_spec, x_pct, y_pct, width, height
)
if resolved:
x_pct = resolved["x_pct"]
y_pct = resolved["y_pct"]
result["visual_resolved"] = resolved.get("resolved", False)
if resolved.get("resolved"):
logger.info(
f"Visual resolve OK: {resolved.get('matched_element', {}).get('label', '?')} "
f"-> ({x_pct:.4f}, {y_pct:.4f})"
)
# ---- Hash AVANT l'action (pour verification post-action) ----
# Seules les actions click et key_combo sont verifiees : elles
# provoquent un changement visible de l'ecran (ouverture de fenetre,
# focus, etc.). Les actions type/wait/scroll ne sont pas verifiees.
needs_screen_check = action_type in ("click", "key_combo")
hash_before = ""
if needs_screen_check:
hash_before = self._quick_screenshot_hash()
if action_type == "click":
real_x = int(x_pct * width)
real_y = int(y_pct * height)
button = action.get("button", "left")
mode = "VISUAL" if result["visual_resolved"] else "BLIND"
print(
f" [CLICK] [{mode}] ({x_pct:.3f}, {y_pct:.3f}) -> "
f"({real_x}, {real_y}) sur ({width}x{height}), bouton={button}"
)
self._click((real_x, real_y), button)
print(f" [CLICK] Termine.")
logger.info(
f"Replay click [{mode}] : ({x_pct:.3f}, {y_pct:.3f}) -> "
f"({real_x}, {real_y}) sur ({width}x{height})"
)
elif action_type == "type":
text = action.get("text", "")
print(f" [TYPE] Texte: '{text[:50]}' ({len(text)} chars)")
# Cliquer sur le champ avant de taper (si coordonnees disponibles)
if x_pct > 0 and y_pct > 0:
real_x = int(x_pct * width)
real_y = int(y_pct * height)
print(f" [TYPE] Clic prealable sur ({real_x}, {real_y})")
self._click((real_x, real_y), "left")
time.sleep(0.3)
self._type_text(text)
print(f" [TYPE] Termine.")
logger.info(f"Replay type : '{text[:30]}...' ({len(text)} chars)")
elif action_type == "key_combo":
keys = action.get("keys", [])
print(f" [KEY_COMBO] Touches: {keys}")
self._execute_key_combo(keys)
print(f" [KEY_COMBO] Termine.")
logger.info(f"Replay key_combo : {keys}")
elif action_type == "scroll":
real_x = int(x_pct * width) if x_pct > 0 else int(0.5 * width)
real_y = int(y_pct * height) if y_pct > 0 else int(0.5 * height)
delta = action.get("delta", -3)
print(f" [SCROLL] delta={delta} a ({real_x}, {real_y})")
self.mouse.position = (real_x, real_y)
time.sleep(0.05)
self.mouse.scroll(0, delta)
print(f" [SCROLL] Termine.")
logger.info(f"Replay scroll : delta={delta} a ({real_x}, {real_y})")
elif action_type == "wait":
duration_ms = action.get("duration_ms", 500)
print(f" [WAIT] {duration_ms}ms...")
time.sleep(duration_ms / 1000.0)
print(f" [WAIT] Termine.")
logger.info(f"Replay wait : {duration_ms}ms")
elif action_type == "verify_screen":
# Vérification visuelle entre les groupes du replay hybride.
# Pour l'instant, on fait un wait de 2s pour laisser l'écran
# se stabiliser. La vérification réelle sera faite par le
# pre-check côté serveur dans GET /replay/next.
expected_node = action.get("expected_node", "?")
timeout_ms = action.get("timeout_ms", 5000)
wait_s = min(timeout_ms / 1000.0, 2.0)
print(
f" [VERIFY] Attente verification ecran "
f"(node attendu: {expected_node}, wait={wait_s}s)"
)
time.sleep(wait_s)
print(f" [VERIFY] Termine (verification deferred au serveur).")
logger.info(
f"Replay verify_screen : node={expected_node}, "
f"wait={wait_s}s (verification serveur)"
)
else:
result["error"] = f"Type d'action inconnu : {action_type}"
logger.warning(result["error"])
return result
result["success"] = True
# ---- Verification post-action : l'ecran a-t-il change ? ----
if needs_screen_check and hash_before:
screen_changed = self._wait_for_screen_change(
hash_before, timeout_ms=5000
)
if not screen_changed:
# Ecran inchange — tenter de gerer une popup imprevue
# (dialogue de confirmation, erreur, etc.)
popup_handled = self._handle_possible_popup()
if popup_handled:
result["warning"] = "popup_handled"
print(
f" [OK] Popup geree automatiquement apres {action_type}"
)
logger.info(
f"Action {action_id} ({action_type}) : popup geree "
f"automatiquement"
)
else:
result["warning"] = "no_screen_change"
print(
f" [WARN] Ecran inchange apres {action_type}"
f"l'action n'a peut-etre pas eu d'effet"
)
logger.warning(
f"Action {action_id} ({action_type}) : ecran inchange "
f"apres 5s — possible echec silencieux"
)
else:
print(f" [OK] Changement d'ecran detecte apres {action_type}")
else:
# Pour type/wait/scroll, petit delai pour laisser l'ecran se stabiliser
time.sleep(0.5)
# Capturer un screenshot post-action (apres stabilisation)
result["screenshot"] = self._capture_screenshot_b64()
except Exception as e:
result["error"] = str(e)
logger.error(f"Echec replay action {action_id} ({action_type}) : {e}")
return result
def _resolve_target_visual(
self, server_url: str, target_spec: dict,
fallback_x: float, fallback_y: float,
screen_width: int, screen_height: int,
) -> dict:
"""
Envoyer un screenshot au serveur pour resolution visuelle de la cible.
Capture l'ecran en resolution native (pas de downscale, necessaire pour
le template matching precis cross-resolution), l'encode en base64 JPEG,
et POST au endpoint /replay/resolve_target. Retourne les coordonnees resolues.
"""
import requests
try:
# Capturer à résolution native pour le template matching
# (le downscale nuit à la précision du matching quand les
# résolutions d'apprentissage et de replay diffèrent)
screenshot_b64 = self._capture_screenshot_b64(
max_width=0,
quality=75,
)
if not screenshot_b64:
logger.warning("Capture screenshot echouee pour visual resolve")
return None
print(
f" [VISUAL] Envoi screenshot ({len(screenshot_b64) // 1024} Ko) "
f"au serveur pour resolution..."
)
# Appel au serveur
resolve_url = f"{server_url}/traces/stream/replay/resolve_target"
payload = {
"session_id": "", # Pas critique pour la resolution
"screenshot_b64": screenshot_b64,
"target_spec": target_spec,
"fallback_x_pct": fallback_x,
"fallback_y_pct": fallback_y,
"screen_width": screen_width,
"screen_height": screen_height,
"strict_mode": True, # Replay = seuil strict 0.90 + YOLO
}
resp = requests.post(resolve_url, json=payload, headers=self._auth_headers(), timeout=60)
if resp.ok:
data = resp.json()
method = data.get("method", "?")
resolved = data.get("resolved", False)
print(
f" [VISUAL] Reponse serveur : resolved={resolved}, "
f"method={method}, score={data.get('score', 'N/A')}"
)
return data
else:
logger.warning(f"Visual resolve HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:200]}")
return None
except requests.exceptions.Timeout:
logger.warning("Visual resolve timeout (30s)")
return None
except Exception as e:
logger.warning(f"Visual resolve echoue: {e}")
return None
def poll_and_execute(self, session_id: str, server_url: str, machine_id: str = "default") -> bool:
"""
Poll le serveur pour recuperer et executer la prochaine action.
1. GET /replay/next pour recuperer l'action
2. Execute l'action (clic, texte, etc.)
3. POST /replay/result avec le resultat + screenshot
Args:
session_id: Identifiant de la session courante
server_url: URL de base du serveur streaming
machine_id: Identifiant de la machine (pour le replay multi-machine)
Retourne True si une action a ete executee, False sinon.
IMPORTANT: Si une action est recue, le resultat est TOUJOURS rapporte
au serveur (meme en cas d'erreur d'execution).
"""
import requests
replay_next_url = f"{server_url}/traces/stream/replay/next"
replay_result_url = f"{server_url}/traces/stream/replay/result"
# Phase 1 : Recuperer la prochaine action (filtree par machine_id)
try:
resp = requests.get(
replay_next_url,
params={"session_id": session_id, "machine_id": machine_id},
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
if not resp.ok:
logger.debug(f"Poll replay echoue : HTTP {resp.status_code}")
# Backoff sur erreur HTTP (serveur en erreur, route inconnue, etc.)
self._poll_backoff = min(
self._poll_backoff * self._poll_backoff_factor,
self._poll_backoff_max,
)
return False
# Le serveur a repondu 200 — reset le backoff immediatement,
# meme s'il n'y a pas d'action en attente. Cela garantit que
# l'agent reprend un polling rapide des que le serveur est OK.
self._poll_backoff = self._poll_backoff_min
self._last_conn_error_logged = False
data = resp.json()
action = data.get("action")
if action is None:
return False
except (requests.exceptions.ConnectionError, requests.exceptions.Timeout) as e:
# Backoff exponentiel : augmenter le delai de polling
self._poll_backoff = min(
self._poll_backoff * self._poll_backoff_factor,
self._poll_backoff_max,
)
if not hasattr(self, '_last_conn_error_logged') or not self._last_conn_error_logged:
self._last_conn_error_logged = True
print(f"[REPLAY] Serveur non disponible (backoff={self._poll_backoff:.1f}s) : {e}")
logger.warning(f"Serveur non disponible pour replay (backoff={self._poll_backoff:.1f}s): {e}")
return False
except Exception as e:
self._poll_backoff = min(
self._poll_backoff * self._poll_backoff_factor,
self._poll_backoff_max,
)
print(f"[REPLAY] ERREUR poll (GET) : {e}")
logger.error(f"Erreur poll GET : {e}")
return False
# Phase 2 : Executer l'action et rapporter le resultat
# TOUJOURS rapporter au serveur, meme en cas d'erreur d'execution
action_type = action.get('type', '?')
action_id = action.get('action_id', '?')
print(f"\n>>> REPLAY ACTION RECUE : {action_type} (id={action_id})")
print(f" Contenu: {action}")
logger.info(f"Action de replay recue : {action_type} (id={action_id})")
result = None
try:
print(f">>> Execution de l'action {action_type}...")
result = self.execute_replay_action(action, server_url=server_url)
print(
f">>> Resultat execution : success={result['success']}, "
f"error={result.get('error')}"
)
except Exception as e:
print(f">>> ERREUR EXECUTION : {e}")
logger.error(f"Erreur execute_replay_action: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
result = {
"action_id": action_id,
"success": False,
"error": f"Exception executor: {e}",
"screenshot": None,
}
# Phase 3 : Rapporter le resultat au serveur (TOUJOURS)
report = {
"session_id": session_id,
"action_id": result["action_id"],
"success": result["success"],
"error": result.get("error"),
"warning": result.get("warning"),
"screenshot": result.get("screenshot"),
}
try:
resp2 = requests.post(
replay_result_url,
json=report,
headers=self._auth_headers(),
timeout=10,
)
if resp2.ok:
server_resp = resp2.json()
msg = (
f"Resultat rapporte : replay_status={server_resp.get('replay_status')}, "
f"restant={server_resp.get('remaining_actions')}"
)
print(f">>> {msg}")
logger.info(msg)
else:
print(f">>> Rapport resultat echoue : HTTP {resp2.status_code}")
logger.warning(f"Rapport resultat echoue : HTTP {resp2.status_code}")
except Exception as e:
print(f">>> Impossible de rapporter le resultat : {e}")
logger.warning(f"Impossible de rapporter le resultat : {e}")
return True
# =========================================================================
# Gestion automatique des popups imprevues
# =========================================================================
def _handle_possible_popup(self) -> bool:
"""Tenter de gerer une popup imprevue.
Appelee quand l'ecran n'a pas change apres une action click ou key_combo,
ce qui peut indiquer l'apparition d'une popup modale (dialogue de
confirmation "Voulez-vous remplacer ?", erreur, etc.) qui bloque
l'interaction attendue.
Strategie simple (non bloquante, max ~3s) :
1. Essayer Enter (valide le bouton par defaut de la popup)
2. Si ca ne marche pas, essayer Escape (ferme la popup)
3. Si ca ne marche pas, essayer Tab + Enter (selectionne "Oui" puis valide)
ATTENTION : ne PAS appeler pour les actions 'type' (la saisie de texte
ne change pas forcement l'ecran de facon detectable).
Returns:
True si une popup a ete geree (l'ecran a change), False sinon.
"""
hash_before = self._quick_screenshot_hash()
if not hash_before:
return False
strategies = [
("Enter", lambda: self._press_key(Key.enter)),
("Escape", lambda: self._press_key(Key.esc)),
("Tab+Enter", lambda: self._press_tab_enter()),
]
for name, action_fn in strategies:
logger.info(f"Popup handler : tentative {name}")
print(f" [POPUP] Tentative : {name}")
action_fn()
# Attendre max 1s pour voir si l'ecran change (non bloquant)
changed = self._wait_for_screen_change(hash_before, timeout_ms=1000)
if changed:
logger.info(f"Popup handler : {name} a fonctionne (ecran change)")
print(f" [POPUP] {name} a fonctionne — popup geree")
return True
logger.info("Popup handler : aucune strategie n'a fonctionne")
print(" [POPUP] Aucune strategie n'a fonctionne")
return False
def _press_key(self, key):
"""Appuyer et relacher une touche unique."""
self.keyboard.press(key)
self.keyboard.release(key)
def _press_tab_enter(self):
"""Tab puis Enter (selectionner le bouton suivant puis valider)."""
self.keyboard.press(Key.tab)
self.keyboard.release(Key.tab)
time.sleep(0.1)
self.keyboard.press(Key.enter)
self.keyboard.release(Key.enter)
# =========================================================================
# Verification post-action (comparaison screenshots avant/apres)
# =========================================================================
def _quick_screenshot_hash(self) -> str:
"""Hash rapide du screenshot actuel (MD5 de l'image redimensionnee 64x64 en niveaux de gris).
Utilise une instance mss locale pour la thread-safety.
Retourne une chaine vide en cas d'erreur (PIL absent, etc.).
"""
try:
from PIL import Image
with mss.mss() as local_sct:
monitor = local_sct.monitors[1]
raw = local_sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", raw.size, raw.bgra, "raw", "BGRX")
# Redimensionner a 64x64 en niveaux de gris pour un hash perceptuel rapide
small = img.resize((64, 64)).convert("L")
return hashlib.md5(small.tobytes()).hexdigest()
except Exception as e:
logger.debug(f"Impossible de calculer le hash screenshot : {e}")
return ""
def _wait_for_screen_change(self, hash_before: str, timeout_ms: int = 5000) -> bool:
"""Attendre que l'ecran change apres une action (max timeout_ms).
Verifie toutes les 200ms si le hash du screenshot a change.
Retourne True si l'ecran a change, False si timeout atteint.
"""
if not hash_before:
return True # Pas de reference → considerer comme change
deadline = time.time() + timeout_ms / 1000
check_count = 0
while time.time() < deadline:
time.sleep(0.2) # 200ms entre chaque verification
current_hash = self._quick_screenshot_hash()
check_count += 1
if current_hash and current_hash != hash_before:
logger.info(f"Ecran change apres ~{check_count * 200}ms")
return True
logger.warning(
f"Ecran inchange apres {timeout_ms}ms ({check_count} verifications)"
)
return False
# =========================================================================
# Helpers
# =========================================================================
def _type_text(self, text: str):
"""Saisir du texte via copier-coller (methode principale) ou keyboard.type (fallback).
Le copier-coller via le presse-papiers est la methode principale car
keyboard.type() de pynput envoie les scancodes QWERTY, ce qui produit
des caracteres incorrects sur les claviers AZERTY (ex: "ce" -> "ci").
Le copier-coller est agnostique du layout clavier.
"""
if not text:
return
clipboard_ok = False
try:
import pyperclip
# Sauvegarder le contenu actuel du presse-papiers
try:
old_clipboard = pyperclip.paste()
except Exception:
old_clipboard = None
pyperclip.copy(text)
# Ctrl+V pour coller
self.keyboard.press(Key.ctrl)
time.sleep(0.02)
self.keyboard.press('v')
self.keyboard.release('v')
self.keyboard.release(Key.ctrl)
time.sleep(0.1)
# Restaurer le presse-papiers original
if old_clipboard is not None:
try:
pyperclip.copy(old_clipboard)
except Exception:
pass
clipboard_ok = True
logger.debug(f"Texte saisi via presse-papiers ({len(text)} chars)")
except ImportError:
logger.debug("pyperclip non disponible, fallback sur keyboard.type()")
except Exception as e:
logger.warning(f"Copier-coller echoue ({e}), fallback sur keyboard.type()")
if not clipboard_ok:
self.keyboard.type(text)
def _click(self, pos, button_name):
"""Deplacer la souris et cliquer.
Supporte les boutons : left, right, double (double-clic gauche).
"""
self.mouse.position = pos
time.sleep(0.1) # Delai pour simuler le temps de reaction humain
if button_name == "double":
self.mouse.click(Button.left, 2)
elif button_name == "right":
self.mouse.click(Button.right)
else:
self.mouse.click(Button.left)
def _execute_key_combo(self, keys: list):
"""
Executer une combinaison de touches.
Ex: ["ctrl", "a"] -> Ctrl+A
Ex: ["enter"] -> Enter
"""
if not keys:
return
# Resoudre les noms de touches vers les objets pynput
resolved = []
for key_name in keys:
key_lower = key_name.lower()
if key_lower in _SPECIAL_KEYS:
resolved.append(_SPECIAL_KEYS[key_lower])
elif len(key_name) == 1:
resolved.append(key_name)
else:
logger.warning(f"Touche inconnue : '{key_name}', ignoree")
if not resolved:
return
# Si une seule touche, simple press
if len(resolved) == 1:
self.keyboard.press(resolved[0])
self.keyboard.release(resolved[0])
return
# Combo : maintenir les modificateurs, taper la derniere touche
modifiers = resolved[:-1]
final_key = resolved[-1]
for mod in modifiers:
self.keyboard.press(mod)
time.sleep(0.05)
self.keyboard.press(final_key)
self.keyboard.release(final_key)
for mod in reversed(modifiers):
self.keyboard.release(mod)
def _capture_screenshot_b64(self, max_width: int = 800, quality: int = 60) -> str:
"""
Capturer l'ecran et retourner le screenshot en base64.
Args:
max_width: Largeur maximale en pixels (0 = pas de redimensionnement,
utile pour le template matching qui a besoin de la resolution native)
quality: Qualite JPEG (1-100, 60 pour preview, 85+ pour template matching)
"""
try:
from PIL import Image
# Créer une instance mss locale (thread-safe)
# mss utilise des handles Windows thread-local (srcdc, memdc)
# qui ne peuvent pas être partagés entre threads
with mss.mss() as local_sct:
monitor = local_sct.monitors[1]
raw = local_sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", raw.size, raw.bgra, "raw", "BGRX")
# Redimensionner si max_width > 0
if max_width > 0 and img.width > max_width:
ratio = max_width / img.width
new_h = int(img.height * ratio)
img = img.resize((max_width, new_h), Image.LANCZOS)
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format="JPEG", quality=quality)
return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8")
except ImportError:
# PIL non disponible — retourner None
logger.debug("PIL non disponible, pas de screenshot base64")
return ""
except Exception as e:
logger.warning(f"Capture screenshot base64 echouee : {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return ""

View File

@@ -0,0 +1,398 @@
# agent_v1/main.py
"""
Point d'entree Agent V1 - Enrichi avec Intelligence de Contexte, Heartbeat et Replay.
Boucles paralleles (threads daemon) :
- _heartbeat_loop : capture periodique toutes les 5s
- _command_watchdog_loop : surveillance du fichier command.json (legacy)
- _replay_poll_loop : polling du serveur pour les actions de replay (P0-5)
"""
import sys
import os
import uuid
import time
import logging
import threading
from .config import SESSIONS_ROOT, AGENT_VERSION, SERVER_URL, MACHINE_ID, API_TOKEN
from .core.captor import EventCaptorV1
from .core.executor import ActionExecutorV1
from .network.streamer import TraceStreamer
from .ui.smart_tray import SmartTrayV1
from .ui.chat_window import ChatWindow
from .session.storage import SessionStorage
from .vision.capturer import VisionCapturer
# Import optionnel du client serveur (pour le chat et les workflows)
# Deux chemins : relatif (depuis agent_v0.agent_v1) ou absolu (depuis C:\rpa_vision\agent_v1)
try:
from ..lea_ui.server_client import LeaServerClient
except (ImportError, ValueError):
try:
from lea_ui.server_client import LeaServerClient
except ImportError:
LeaServerClient = None
# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)
# Intervalle de polling replay (secondes)
REPLAY_POLL_INTERVAL = 1.0
class AgentV1:
def __init__(self, user_id="demo_user"):
self.user_id = user_id
self.machine_id = MACHINE_ID
self.session_id = None
self.session_dir = None
# Gestion du stockage local et nettoyage
self.storage = SessionStorage(SESSIONS_ROOT)
threading.Thread(target=self._delayed_cleanup, daemon=True).start()
self.vision = None
self.streamer = None
self.captor = None
self.shot_counter = 0
self.running = False
# Executeur partage entre watchdog et replay
self._executor = None
# Flag pour indiquer qu'un replay est en cours (eviter les conflits)
self._replay_active = False
# Client serveur pour le chat et les workflows
self._server_client = None
if LeaServerClient is not None:
self._server_client = LeaServerClient()
# Fenetre de chat Lea (tkinter natif)
server_host = (
self._server_client.server_host
if self._server_client is not None
else os.getenv("RPA_SERVER_HOST", "localhost")
)
self._chat_window = ChatWindow(
server_client=self._server_client,
on_start_callback=self.start_session,
server_host=server_host,
chat_port=5004,
)
# Executeur pour le replay (doit exister avant le poll)
self._executor = ActionExecutorV1()
# Boucles permanentes (pas besoin de session active)
self.running = True
self._bg_vision = VisionCapturer(str(SESSIONS_ROOT / "_background"))
threading.Thread(target=self._replay_poll_loop, daemon=True).start()
threading.Thread(target=self._background_heartbeat_loop, daemon=True).start()
# UI Tray intelligent (remplace TrayAppV1, plus de PyQt5)
self.ui = SmartTrayV1(
self.start_session,
self.stop_session,
server_client=self._server_client,
chat_window=self._chat_window,
machine_id=self.machine_id,
)
def _delayed_cleanup(self):
"""Nettoyage en arrière-plan après 30s pour ne pas bloquer le démarrage."""
time.sleep(30)
self.storage.run_auto_cleanup()
def start_session(self, workflow_name):
self.session_id = f"sess_{time.strftime('%Y%m%dT%H%M%S')}_{uuid.uuid4().hex[:6]}"
self.session_dir = self.storage.get_session_dir(self.session_id)
self.vision = VisionCapturer(str(self.session_dir))
self.streamer = TraceStreamer(self.session_id, machine_id=self.machine_id)
self.captor = EventCaptorV1(self._on_event_bridge)
# Initialiser l'executeur partage
self._executor = ActionExecutorV1()
self.shot_counter = 0
self.running = True
self._replay_active = False
self.streamer.start()
self.captor.start()
# Heartbeat Contextuel (Toutes les 5s par defaut)
threading.Thread(target=self._heartbeat_loop, daemon=True).start()
# Watchdog de Commandes (GHOST Replay — legacy fichier)
threading.Thread(target=self._command_watchdog_loop, daemon=True).start()
# Note: la boucle de polling replay est déjà lancée dans __init__
# Ne PAS en relancer une ici — deux threads poll simultanés causent
# une race condition où les actions sont consommées mais pas exécutées.
logger.info(f"Session {self.session_id} ({workflow_name}) sur machine {self.machine_id} en cours...")
_last_bg_hash: str = ""
def _background_heartbeat_loop(self):
"""Heartbeat permanent — envoie un screenshot toutes les 5s au serveur.
Tourne même sans session active, pour que le VWB puisse capturer Windows.
"""
import requests as req
bg_session = f"bg_{self.machine_id}"
logger.info(f"[HEARTBEAT] Boucle permanente démarrée (session={bg_session})")
while self.running:
try:
# Ne pas envoyer pendant un enregistrement (le heartbeat session s'en charge)
if self.session_id:
time.sleep(5)
continue
full_path = self._bg_vision.capture_full_context("heartbeat")
if not full_path:
time.sleep(5)
continue
# Dédup : skip si écran identique
img_hash = self._quick_hash(full_path)
if img_hash and img_hash == self._last_bg_hash:
time.sleep(5)
continue
self._last_bg_hash = img_hash
# Envoyer au streaming server (avec token auth)
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",
params={
"session_id": bg_session,
"shot_id": f"heartbeat_{int(time.time())}",
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=headers,
files={"file": ("screenshot.png", f, "image/png")},
timeout=10,
)
except Exception as e:
logger.debug(f"[HEARTBEAT] Erreur: {e}")
time.sleep(5)
def _command_watchdog_loop(self):
"""Surveille un fichier de commande pour executer des ordres visuels (legacy)."""
import json
import platform
from .config import BASE_DIR
# Chemin du fichier de commande selon l'OS
if platform.system() == "Windows":
cmd_path = "C:\\rpa_vision\\command.json"
else:
cmd_path = str(BASE_DIR / "command.json")
while self.running and self.session_id:
# Ne pas traiter les commandes fichier pendant un replay serveur
if self._replay_active:
time.sleep(1)
continue
if os.path.exists(cmd_path):
try:
with open(cmd_path, "r") as f:
order = json.load(f)
os.remove(cmd_path) # On consomme l'ordre
if self._executor:
self._executor.execute_normalized_order(order)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Watchdog: {e}")
time.sleep(1)
def _replay_poll_loop(self):
"""
Boucle de polling pour les actions de replay depuis le serveur (P0-5).
Tourne en parallele du heartbeat et du watchdog.
Poll GET /replay/next toutes les REPLAY_POLL_INTERVAL secondes.
Quand une action est recue, l'execute via l'executor et rapporte le resultat.
"""
msg = (
f"[REPLAY] Boucle replay demarree — poll toutes les "
f"{REPLAY_POLL_INTERVAL}s sur {SERVER_URL}"
)
print(msg)
logger.info(msg)
poll_count = 0
while self.running:
if not self._executor:
time.sleep(REPLAY_POLL_INTERVAL)
continue
# TOUJOURS utiliser un session_id stable pour le replay.
# L'enregistrement et le replay sont indépendants : le serveur
# envoie les actions sur agent_{user_id}, pas sur la session
# d'enregistrement (sess_xxx).
poll_session = f"agent_{self.user_id}"
# Log periodique pour confirmer que la boucle tourne (toutes les 60s)
poll_count += 1
if poll_count % int(60 / REPLAY_POLL_INTERVAL) == 0:
print(
f"[REPLAY] Poll #{poll_count} — session={poll_session} "
f"— serveur={SERVER_URL}"
)
try:
# Tenter de recuperer et executer une action
had_action = self._executor.poll_and_execute(
session_id=poll_session,
server_url=SERVER_URL,
machine_id=self.machine_id,
)
if had_action:
if not self._replay_active:
self._replay_active = True
self.ui.set_replay_active(True)
# Si une action a ete executee, poll plus rapidement
# pour enchainer les actions du workflow
time.sleep(0.2)
else:
# Pas d'action en attente — utiliser le backoff de l'executor
# (augmente si le serveur est indisponible, reset a 1s sinon)
if self._replay_active:
print("[REPLAY] Replay termine — retour en mode capture")
logger.info("Replay termine — retour en mode capture")
self._replay_active = False
self.ui.set_replay_active(False)
poll_delay = getattr(self._executor, '_poll_backoff', REPLAY_POLL_INTERVAL)
time.sleep(max(poll_delay, REPLAY_POLL_INTERVAL))
except Exception as e:
print(f"[REPLAY] ERREUR boucle replay : {e}")
logger.error(f"Erreur replay poll loop : {e}")
self._replay_active = False
poll_delay = getattr(self._executor, '_poll_backoff', REPLAY_POLL_INTERVAL)
time.sleep(max(poll_delay, REPLAY_POLL_INTERVAL))
def stop_session(self):
# Arrêter la capture et le streaming de la session d'enregistrement
if self.captor: self.captor.stop()
if self.streamer: self.streamer.stop()
logger.info(f"Session {self.session_id} terminée.")
# Reset le session_id pour que le poll replay utilise l'ID stable
self.session_id = None
# Reset le backoff de l'executor pour reprendre le polling immédiatement
if self._executor:
self._executor._poll_backoff = self._executor._poll_backoff_min
self._executor._server_available = True
if hasattr(self._executor, '_last_conn_error_logged'):
self._executor._last_conn_error_logged = False
# NE PAS mettre self.running = False ici !
# self.running contrôle la boucle _replay_poll_loop (permanente).
# Seule la sortie du programme doit le mettre à False.
logger.info(
f"Session arrêtée — replay poll actif avec session="
f"agent_{self.user_id}"
)
_last_heartbeat_hash: str = ""
def _heartbeat_loop(self):
"""Capture périodique pour donner du contexte au stagiaire.
Déduplication : n'envoie que si l'écran a changé.
Tourne tant que session_id est défini (= enregistrement actif).
"""
while self.running and self.session_id:
try:
full_path = self.vision.capture_full_context("heartbeat")
if full_path:
# Hash rapide pour détecter les changements d'écran
img_hash = self._quick_hash(full_path)
if img_hash != self._last_heartbeat_hash:
self._last_heartbeat_hash = img_hash
self.streamer.push_image(full_path, f"heartbeat_{int(time.time())}")
self.streamer.push_event({"type": "heartbeat", "image": full_path, "timestamp": time.time(), "machine_id": self.machine_id})
except Exception as e:
logger.error(f"Heartbeat error: {e}")
time.sleep(5)
@staticmethod
def _quick_hash(image_path: str) -> str:
"""Hash perceptuel rapide (16x16 niveaux de gris)."""
try:
from PIL import Image
import hashlib
img = Image.open(image_path).resize((16, 16)).convert('L')
return hashlib.md5(img.tobytes()).hexdigest()
except Exception:
return ""
def _on_event_bridge(self, event):
"""Pont intelligent avec capture duale et post-action monitoring."""
if not self.session_id:
return
# Injecter l'identifiant machine dans chaque événement (multi-machine)
event["machine_id"] = self.machine_id
# Injecter le contexte fenêtre dans chaque événement (nécessaire
# pour que le serveur maintienne last_window_info)
if self.captor and self.captor.last_window:
event["window"] = self.captor.last_window
# Capture Proactive sur changement de fenêtre
if event["type"] == "window_focus_change":
full_path = self.vision.capture_full_context("focus_change")
event["screenshot_context"] = full_path
self.streamer.push_image(full_path, f"focus_{int(time.time())}")
# 🔴 Capture Interactive (Dual)
if event["type"] in ["mouse_click", "key_combo"]:
self.shot_counter += 1
shot_id = f"shot_{self.shot_counter:04d}"
pos = event.get("pos", (0, 0))
capture_info = self.vision.capture_dual(pos[0], pos[1], shot_id)
event["screenshot_id"] = shot_id
event["vision_info"] = capture_info
self._stream_capture_info(capture_info, shot_id)
# 🕒 POST-ACTION : Capture du résultat après 1s (pour voir le résultat du clic)
threading.Timer(1.0, self._capture_result, args=(shot_id,)).start()
self.ui.update_stats(self.shot_counter)
print(f"📸 Action capturée : {event['type']}")
self.streamer.push_event(event)
def _capture_result(self, base_shot_id: str):
"""Capture l'état de l'écran 1s après l'action pour voir l'effet."""
if not self.running: return
res_path = self.vision.capture_full_context(f"result_of_{base_shot_id}")
self.streamer.push_image(res_path, f"res_{base_shot_id}")
self.streamer.push_event({"type": "action_result", "base_shot_id": base_shot_id, "image": res_path})
def _stream_capture_info(self, capture_info, shot_id):
if "full" in capture_info:
self.streamer.push_image(capture_info["full"], f"{shot_id}_full")
if "crop" in capture_info:
self.streamer.push_image(capture_info["crop"], f"{shot_id}_crop")
def run(self):
self.ui.run()
def main():
agent = AgentV1()
agent.run()
if __name__ == "__main__":
main()

View File

@@ -0,0 +1,411 @@
# agent_v1/network/streamer.py
"""
Streaming temps réel pour Agent V1.
Exploite la fibre pour envoyer les événements au fur et à mesure.
Endpoints serveur (api_stream.py, port 5005) :
POST /api/v1/traces/stream/register — enregistrer la session
POST /api/v1/traces/stream/event — événement temps réel
POST /api/v1/traces/stream/image — screenshot (full ou crop)
POST /api/v1/traces/stream/finalize — clôturer et construire le workflow
Robustesse (P0-2) :
- Retry avec backoff exponentiel (1s/2s/4s, max 3 tentatives)
- Health-check périodique (30s) pour recovery du flag _server_available
- Compression JPEG qualité 85 pour les images (réduction ~5-10x)
- Backpressure : queue bornée (maxsize=100), drop des heartbeat si pleine
"""
import io
import logging
import queue
import threading
import time
import requests
from PIL import Image
from ..config import API_TOKEN, STREAMING_ENDPOINT
logger = logging.getLogger(__name__)
# Paramètres de retry
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAYS = [1.0, 2.0, 4.0] # Backoff exponentiel
# Paramètres de health-check
HEALTH_CHECK_INTERVAL_S = 30
# Paramètres de compression
JPEG_QUALITY = 85
# Taille max de la queue (backpressure)
QUEUE_MAX_SIZE = 100
# Types d'événements à ne jamais dropper
PRIORITY_EVENT_TYPES = {"click", "key", "scroll", "action", "screenshot"}
class TraceStreamer:
def __init__(self, session_id: str, machine_id: str = "default"):
self.session_id = session_id
self.machine_id = machine_id # Identifiant machine pour le multi-machine
self.queue: queue.Queue = queue.Queue(maxsize=QUEUE_MAX_SIZE)
self.running = False
self._thread = None
self._health_thread = None
self._server_available = True # Désactivé après trop d'échecs
@staticmethod
def _auth_headers() -> dict:
"""Headers d'authentification Bearer pour les requêtes API."""
if API_TOKEN:
return {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
return {}
def start(self):
"""Démarrer le streaming et enregistrer la session côté serveur."""
self.running = True
self._register_session()
# Thread principal d'envoi
self._thread = threading.Thread(target=self._stream_loop, daemon=True)
self._thread.start()
# Thread de health-check pour recovery
self._health_thread = threading.Thread(
target=self._health_check_loop, daemon=True
)
self._health_thread.start()
logger.info(f"Streamer pour {self.session_id} démarré")
def stop(self):
"""Arrêter le streaming et finaliser la session côté serveur.
Attend que la queue se vide (max 30s) avant de finaliser,
pour que toutes les images soient envoyées au serveur.
"""
self.running = False
# Attendre que la queue se vide (les images doivent être envoyées)
if self._thread:
drain_start = time.time()
while not self.queue.empty() and (time.time() - drain_start) < 30:
time.sleep(0.5)
if not self.queue.empty():
logger.warning(
f"Queue non vide après 30s ({self.queue.qsize()} items restants)"
)
self._thread.join(timeout=5.0)
if self._health_thread:
self._health_thread.join(timeout=2.0)
self._finalize_session()
logger.info(f"Streamer pour {self.session_id} arrêté")
def push_event(self, event_data: dict):
"""Enfile un événement pour envoi immédiat.
Si la queue est pleine (backpressure), les heartbeat sont droppés
tandis que les événements utilisateur (click, key, scroll, action)
et screenshots sont toujours conservés.
"""
self._enqueue_with_backpressure("event", event_data)
def push_image(self, image_path: str, screenshot_id: str):
"""Enfile une image pour envoi asynchrone."""
if not image_path:
return # Ignorer les chemins vides (heartbeat sans changement)
self._enqueue_with_backpressure("image", (image_path, screenshot_id))
# =========================================================================
# Backpressure — gestion de la queue bornée
# =========================================================================
def _enqueue_with_backpressure(self, item_type: str, data):
"""Ajouter un item à la queue avec gestion du backpressure.
Quand la queue est pleine :
- Les événements prioritaires (click, key, action, screenshot) sont
ajoutés en bloquant brièvement (0.5s)
- Les heartbeat sont silencieusement droppés
"""
is_priority = self._is_priority_item(item_type, data)
try:
self.queue.put_nowait((item_type, data))
except queue.Full:
if is_priority:
# Événement prioritaire : on attend un peu pour l'ajouter
try:
self.queue.put((item_type, data), timeout=0.5)
except queue.Full:
logger.warning(
f"Queue pleine — événement prioritaire droppé "
f"(type={item_type})"
)
else:
# Heartbeat ou événement non-critique : on drop silencieusement
logger.debug(
f"Queue pleine — heartbeat/non-prioritaire droppé "
f"(type={item_type})"
)
def _is_priority_item(self, item_type: str, data) -> bool:
"""Vérifie si un item est prioritaire (ne doit pas être droppé).
Les images sont toujours prioritaires. Pour les événements,
on regarde le type d'événement (click, key, scroll, action).
"""
if item_type == "image":
return True
if item_type == "event" and isinstance(data, dict):
event_type = data.get("type", "").lower()
return event_type in PRIORITY_EVENT_TYPES
return False
# =========================================================================
# Boucle d'envoi
# =========================================================================
def _stream_loop(self):
"""Boucle d'envoi asynchrone (thread daemon)."""
consecutive_failures = 0
while self.running or not self.queue.empty():
try:
item_type, data = self.queue.get(timeout=0.5)
success = False
if item_type == "event":
success = self._send_with_retry(self._send_event, data)
elif item_type == "image":
success = self._send_with_retry(self._send_image, *data)
self.queue.task_done()
if success:
consecutive_failures = 0
else:
consecutive_failures += 1
if consecutive_failures >= 10:
logger.warning(
"10 échecs consécutifs — serveur marqué indisponible"
)
self._server_available = False
consecutive_failures = 0
except queue.Empty:
continue
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Streaming Loop: {e}")
# =========================================================================
# Retry avec backoff exponentiel
# =========================================================================
def _send_with_retry(self, send_fn, *args) -> bool:
"""Tente l'envoi avec retry et backoff exponentiel.
3 tentatives max avec délais de 1s, 2s, 4s entre chaque.
Retourne True si l'envoi a réussi, False sinon.
"""
# Première tentative (sans délai)
if send_fn(*args):
return True
# Retries avec backoff
for attempt, delay in enumerate(RETRY_DELAYS, start=1):
if not self.running:
# On arrête les retries si le streamer est en cours d'arrêt
break
logger.debug(
f"Retry {attempt}/{MAX_RETRIES} dans {delay}s..."
)
time.sleep(delay)
if send_fn(*args):
logger.debug(f"Retry {attempt} réussi")
return True
logger.debug(f"Envoi échoué après {MAX_RETRIES} retries")
return False
# =========================================================================
# Health-check périodique pour recovery
# =========================================================================
def _health_check_loop(self):
"""Vérifie périodiquement si le serveur est redevenu disponible.
Toutes les 30s, tente un GET /stats. Si le serveur répond,
remet _server_available = True et ré-enregistre la session.
"""
while self.running:
time.sleep(HEALTH_CHECK_INTERVAL_S)
if not self.running:
break
if self._server_available:
# Serveur déjà disponible, rien à faire
continue
# Tenter un health-check
try:
resp = requests.get(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/stats",
headers=self._auth_headers(),
timeout=3,
)
if resp.ok:
logger.info(
"Health-check OK — serveur redevenu disponible, "
"ré-enregistrement de la session"
)
self._server_available = True
self._register_session()
except Exception:
logger.debug("Health-check échoué — serveur toujours indisponible")
# =========================================================================
# Compression JPEG
# =========================================================================
def _compress_image_to_jpeg(self, path: str) -> tuple:
"""Compresse une image (PNG ou autre) en JPEG qualité 85 en mémoire.
Retourne un tuple (bytes_io, content_type, filename_suffix).
Si la compression échoue, renvoie le fichier original en PNG.
"""
try:
img = Image.open(path)
# Convertir en RGB si nécessaire (JPEG ne supporte pas l'alpha)
if img.mode in ("RGBA", "LA", "P"):
img = img.convert("RGB")
buf = io.BytesIO()
img.save(buf, format="JPEG", quality=JPEG_QUALITY, optimize=True)
buf.seek(0)
return buf, "image/jpeg", ".jpg"
except FileNotFoundError:
# Fichier introuvable — propager l'erreur (pas de fallback possible)
logger.warning(f"Fichier image introuvable pour compression : {path}")
raise
except Exception as e:
logger.warning(f"Compression JPEG échouée, envoi PNG brut: {e}")
return None, None, None
# =========================================================================
# Envois HTTP
# =========================================================================
def _register_session(self):
"""Enregistrer la session auprès du serveur (avec identifiant machine)."""
try:
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/register",
params={
"session_id": self.session_id,
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=self._auth_headers(),
timeout=3,
)
if resp.ok:
logger.info(
f"Session {self.session_id} enregistrée sur le serveur "
f"(machine={self.machine_id})"
)
self._server_available = True
else:
logger.warning(f"Enregistrement session échoué: {resp.status_code}")
except Exception as e:
logger.debug(f"Serveur indisponible pour register: {e}")
self._server_available = False
def _finalize_session(self):
"""Finaliser la session (construction du workflow côté serveur).
IMPORTANT : tente TOUJOURS l'envoi, indépendamment de _server_available.
C'est la dernière chance de sauver les données de la session.
"""
try:
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/finalize",
params={
"session_id": self.session_id,
"machine_id": self.machine_id,
},
headers=self._auth_headers(),
timeout=30, # Le build workflow peut prendre du temps
)
if resp.ok:
result = resp.json()
logger.info(f"Session finalisée: {result}")
else:
logger.warning(f"Finalisation échouée: {resp.status_code}")
except Exception as e:
logger.debug(f"Finalisation échouée: {e}")
def _send_event(self, event: dict) -> bool:
"""Envoyer un événement au serveur (avec identifiant machine)."""
if not self._server_available:
return False
try:
payload = {
"session_id": self.session_id,
"timestamp": time.time(),
"event": event,
"machine_id": self.machine_id,
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/event",
json=payload,
headers=self._auth_headers(),
timeout=2,
)
return resp.ok
except Exception as e:
logger.debug(f"Streaming Event échoué: {e}")
return False
def _send_image(self, path: str, shot_id: str) -> bool:
"""Envoyer un screenshot au serveur, compressé en JPEG.
Utilise un context manager pour le fallback PNG afin d'éviter
les fuites de descripteurs de fichier.
"""
if not self._server_available:
return False
try:
# Tenter la compression JPEG (réduction ~5-10x vs PNG)
jpeg_buf, content_type, suffix = self._compress_image_to_jpeg(path)
params = {
"session_id": self.session_id,
"shot_id": shot_id,
"machine_id": self.machine_id,
}
if jpeg_buf is not None:
# Envoi du JPEG compressé (BytesIO, pas de fuite possible)
files = {
"file": (f"{shot_id}{suffix}", jpeg_buf, content_type)
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/image",
files=files,
params=params,
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
return resp.ok
else:
# Fallback : envoi PNG original avec context manager
with open(path, "rb") as f:
files = {
"file": (f"{shot_id}.png", f, "image/png")
}
resp = requests.post(
f"{STREAMING_ENDPOINT}/image",
files=files,
params=params,
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
return resp.ok
except Exception as e:
logger.debug(f"Streaming Image échoué: {e}")
return False

View File

@@ -0,0 +1,65 @@
# agent_v1/session/storage.py
"""
Gestionnaire de stockage local robuste pour Agent V1.
Gère le chiffrement des données au repos et l'auto-nettoyage du disque.
"""
import os
import shutil
import time
import logging
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
logger = logging.getLogger("session_storage")
class SessionStorage:
def __init__(self, base_dir: Path, max_size_gb: int = 5, retention_days: int = 1):
self.base_dir = base_dir
self.max_size_bytes = max_size_gb * 1024 * 1024 * 1024
self.retention_days = retention_days
self.base_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def get_session_dir(self, session_id: str) -> Path:
"""Retourne et crée le dossier pour une session."""
session_path = self.base_dir / session_id
session_path.mkdir(exist_ok=True)
(session_path / "shots").mkdir(exist_ok=True)
return session_path
def run_auto_cleanup(self):
"""Lance le nettoyage automatique basé sur l'âge et la taille."""
logger.info("🧹 Lancement du nettoyage automatique du stockage local...")
self._cleanup_by_age()
self._cleanup_by_size()
def _cleanup_by_age(self):
"""Supprime les sessions plus vieilles que retention_days."""
threshold = datetime.now() - timedelta(days=self.retention_days)
for session_path in self.base_dir.iterdir():
if session_path.is_dir():
mtime = datetime.fromtimestamp(session_path.stat().st_mtime)
if mtime < threshold:
logger.info(f"🗑️ Purge session ancienne : {session_path.name}")
shutil.rmtree(session_path)
def _cleanup_by_size(self):
"""Supprime les sessions les plus anciennes si la taille totale dépasse max_size_bytes."""
sessions = []
total_size = 0
for session_path in self.base_dir.iterdir():
if session_path.is_dir():
size = sum(f.stat().st_size for f in session_path.rglob('*') if f.is_file())
sessions.append((session_path, session_path.stat().st_mtime, size))
total_size += size
if total_size > self.max_size_bytes:
logger.warning(f"⚠️ Stockage saturé ({total_size/1e9:.2f} GB). Purge nécessaire.")
# Trier par date de modif (plus ancien d'abord)
sessions.sort(key=lambda x: x[1])
for path, _, size in sessions:
if total_size <= self.max_size_bytes * 0.8: # On libère jusqu'à 80% du max
break
logger.info(f"🗑️ Purge session pour libérer de l'espace : {path.name} ({size/1e6:.1f} MB)")
shutil.rmtree(path)
total_size -= size

View File

@@ -0,0 +1,201 @@
# agent_v1/ui/notifications.py
"""
Gestionnaire de notifications toast natives (Windows/Linux/macOS).
Utilise plyer pour les notifications système, sans dépendance PyQt5.
Remplace les dialogues Qt par des toasts non-bloquants.
Thread-safe avec rate limiting (1 notification / 2 secondes max).
"""
import logging
import threading
import time
from typing import Optional
logger = logging.getLogger(__name__)
# Import conditionnel de plyer — fallback silencieux si absent
try:
from plyer import notification as _plyer_notification
_PLYER_AVAILABLE = True
except ImportError:
_plyer_notification = None
_PLYER_AVAILABLE = False
logger.warning(
"plyer non installé — les notifications toast sont désactivées. "
"Installer avec : pip install plyer"
)
# Nom de l'application affiché dans les toasts
APP_NAME = "Léa - RPA Vision"
# Intervalle minimum entre deux notifications (secondes)
RATE_LIMIT_SECONDS = 2
class NotificationManager:
"""
Gestionnaire centralisé de notifications toast.
Thread-safe : peut être appelé depuis n'importe quel thread.
Rate limiting : une seule notification toutes les 2 secondes,
les notifications excédentaires sont ignorées (pas de file d'attente
pour éviter un flood différé).
"""
def __init__(self, icon_path: Optional[str] = None):
"""
Initialise le gestionnaire.
Args:
icon_path: Chemin vers l'icône (.ico/.png) pour les toasts.
None = icône par défaut du système.
"""
self._icon_path = icon_path
self._lock = threading.Lock()
self._last_notification_time: float = 0.0
# ------------------------------------------------------------------ #
# Méthode générique
# ------------------------------------------------------------------ #
def notify(self, title: str, message: str, timeout: int = 5) -> bool:
"""
Affiche une notification toast.
Args:
title: Titre de la notification.
message: Corps du message.
timeout: Durée d'affichage en secondes.
Returns:
True si la notification a été envoyée, False sinon
(plyer absent ou rate limit atteint).
"""
if not _PLYER_AVAILABLE:
logger.debug("Notification ignorée (plyer absent) : %s", title)
return False
with self._lock:
now = time.monotonic()
elapsed = now - self._last_notification_time
if elapsed < RATE_LIMIT_SECONDS:
logger.debug(
"Notification ignorée (rate limit, %.1fs restantes) : %s",
RATE_LIMIT_SECONDS - elapsed,
title,
)
return False
self._last_notification_time = now
# Envoi dans un thread dédié pour ne jamais bloquer l'appelant
thread = threading.Thread(
target=self._send,
args=(title, message, timeout),
daemon=True,
)
thread.start()
return True
def _send(self, title: str, message: str, timeout: int) -> None:
"""Envoi effectif de la notification (exécuté dans un thread dédié)."""
try:
_plyer_notification.notify(
title=title,
message=message,
app_name=APP_NAME,
app_icon=self._icon_path,
timeout=timeout,
)
except Exception:
logger.exception("Erreur lors de l'envoi de la notification toast")
# ------------------------------------------------------------------ #
# Méthodes métier
# ------------------------------------------------------------------ #
def greet(self) -> bool:
"""Notification de bienvenue au démarrage."""
return self.notify(
title=APP_NAME,
message="Bonjour ! Léa est prête à travailler.",
timeout=5,
)
def session_started(self, workflow_name: str) -> bool:
"""Notification de début de session."""
return self.notify(
title="Session démarrée",
message=f"Session démarrée : {workflow_name}",
timeout=5,
)
def session_ended(self, action_count: int) -> bool:
"""Notification de fin de session avec le nombre d'actions."""
return self.notify(
title="Session terminée",
message=f"Session terminée : {action_count} actions capturées.",
timeout=5,
)
def workflow_learned(self, name: str) -> bool:
"""Notification quand un workflow a été appris."""
return self.notify(
title="Nouveau workflow appris",
message=f"J'ai appris '{name}' ! Je peux essayer quand vous voulez.",
timeout=7,
)
def replay_started(self, workflow_name: str, step_count: int) -> bool:
"""Notification de début de replay."""
return self.notify(
title="Replay en cours",
message=f"Replay de '{workflow_name}' ({step_count} étapes)",
timeout=5,
)
def replay_step(self, current: int, total: int, description: str) -> bool:
"""Notification de progression d'une étape de replay."""
return self.notify(
title=f"Étape {current}/{total}",
message=f"Étape {current}/{total} : {description}",
timeout=3,
)
def replay_finished(self, success: bool, workflow_name: str) -> bool:
"""Notification de fin de replay (succès ou échec)."""
if success:
return self.notify(
title="Replay terminé !",
message=f"Replay de '{workflow_name}' terminé avec succès.",
timeout=5,
)
else:
return self.notify(
title="Replay échoué",
message=f"Le replay de '{workflow_name}' a échoué.",
timeout=7,
)
def connection_changed(self, connected: bool, server_host: str) -> bool:
"""Notification de changement d'état de la connexion serveur."""
if connected:
return self.notify(
title="Connexion établie",
message=f"Connecté au serveur {server_host}",
timeout=5,
)
else:
return self.notify(
title="Connexion perdue",
message=f"Connexion perdue avec le serveur {server_host}",
timeout=7,
)
def error(self, message: str) -> bool:
"""Notification d'erreur."""
return self.notify(
title="Erreur - Léa",
message=message,
timeout=10,
)

View File

@@ -0,0 +1,630 @@
# agent_v1/ui/smart_tray.py
"""
Tray intelligent pour Agent V1 — remplace tray.py (plus de PyQt5).
Utilise pystray pour l'icone systray et tkinter (stdlib) pour les dialogues.
Communication serveur via LeaServerClient (chat:5004, streaming:5005).
Notifications via NotificationManager (module parallele).
Fenetre de chat Lea integree via ChatWindow (pywebview).
Architecture de threads :
- Thread principal : boucle pystray (icon.run)
- Thread daemon : verification connexion serveur (toutes les 30s)
- Thread daemon : rafraichissement cache workflows (toutes les 5 min)
- Thread daemon : pywebview (fenetre de chat Lea)
- Thread daemon : hotkey global Ctrl+Shift+L (si keyboard disponible)
- Threads ephemeres : dialogues tkinter (chaque dialogue cree son propre Tk())
"""
from __future__ import annotations
import logging
import os
import threading
import time
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional
from PIL import Image, ImageDraw
import pystray
from pystray import MenuItem as item
from .notifications import NotificationManager
logger = logging.getLogger(__name__)
# Intervalles (secondes)
_CONNECTION_CHECK_INTERVAL = 30
_WORKFLOW_CACHE_TTL = 300 # 5 minutes
# ---------------------------------------------------------------------------
# Helpers tkinter (sans PyQt5)
# ---------------------------------------------------------------------------
def _ask_string(title: str, prompt: str, default: str = "") -> Optional[str]:
"""Dialogue de saisie texte via tkinter (sans PyQt5).
Cree une instance Tk() ephemere, affiche le dialogue, puis la detruit.
Compatible avec la boucle pystray (pas de mainloop persistant).
"""
import tkinter as tk
from tkinter import simpledialog
root = tk.Tk()
root.withdraw()
root.attributes('-topmost', True)
result = simpledialog.askstring(title, prompt, initialvalue=default, parent=root)
root.destroy()
return result
def _show_info(title: str, message: str) -> None:
"""Affiche une boite d'information via tkinter (sans PyQt5)."""
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
root = tk.Tk()
root.withdraw()
root.attributes('-topmost', True)
messagebox.showinfo(title, message, parent=root)
root.destroy()
# ---------------------------------------------------------------------------
# SmartTrayV1
# ---------------------------------------------------------------------------
class SmartTrayV1:
"""Tray systeme intelligent pour Agent V1.
Remplace TrayAppV1 (PyQt5) par pystray + tkinter.
Meme interface constructeur pour compatibilite avec main.py.
"""
def __init__(
self,
on_start_callback: Callable[[str], None],
on_stop_callback: Callable[[], None],
server_client: Optional[Any] = None,
chat_window: Optional[Any] = None,
machine_id: str = "default",
) -> None:
self.on_start = on_start_callback
self.on_stop = on_stop_callback
self.server_client = server_client
self.machine_id = machine_id # Identifiant machine (multi-machine)
# Fenetre de chat Lea (pywebview)
self._chat_window = chat_window
# Etat interne
self.icon: Optional[pystray.Icon] = None
self.is_recording = False
self.actions_count = 0
# Etat connexion serveur
self._connected = False
self._replay_active = False
# Cache workflows
self._workflows: List[Dict[str, Any]] = []
self._workflows_lock = threading.Lock()
self._workflows_last_fetch: float = 0.0
# Verrous
self._state_lock = threading.Lock()
self._stop_event = threading.Event()
# Notifications
self._notifier = NotificationManager()
# Icones d'etat (cercles colores)
self.icons = {
"idle": self._create_circle_icon("gray"),
"recording": self._create_circle_icon("red"),
"connected": self._create_circle_icon("green"),
"disconnected": self._create_circle_icon("orange"),
"replay": self._create_circle_icon("blue"),
}
# Enregistrer le callback de changement de connexion sur le client
if self.server_client is not None:
self.server_client.set_on_connection_change(self._on_connection_change)
logger.info("SmartTrayV1 initialise")
# ------------------------------------------------------------------
# Icones
# ------------------------------------------------------------------
@staticmethod
def _create_circle_icon(color: str) -> Image.Image:
"""Genere une icone circulaire simple mais propre."""
img = Image.new("RGBA", (64, 64), (0, 0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.ellipse((4, 4, 60, 60), fill=color, outline="white", width=2)
return img
def _current_icon(self) -> Image.Image:
"""Retourne l'icone correspondant a l'etat courant."""
if self._replay_active:
return self.icons["replay"]
if self.is_recording:
return self.icons["recording"]
if self._connected:
return self.icons["connected"]
if self.server_client is not None:
return self.icons["disconnected"]
return self.icons["idle"]
def _update_icon(self) -> None:
"""Met a jour l'icone et le menu du tray."""
if self.icon is not None:
self.icon.icon = self._current_icon()
self.icon.update_menu()
# ------------------------------------------------------------------
# Menu dynamique
# ------------------------------------------------------------------
def _get_menu_items(self):
"""Retourne les items du menu (appele a chaque ouverture du menu)."""
# Ligne de statut
if self.is_recording:
status_text = "\U0001f534 Enregistrement..."
elif self._connected:
status_text = "\U0001f7e2 Connect\u00e9"
else:
status_text = "\U0001f534 D\u00e9connect\u00e9"
# Compteur d'actions (visible uniquement en enregistrement)
actions_text = f"\U0001f4ca {self.actions_count} actions captur\u00e9es"
# Sous-menu workflows
workflow_items = self._build_workflow_submenu()
# Ligne d'identification machine (toujours visible)
machine_text = f"\U0001f4bb {self.machine_id}"
items = [
# --- Identite machine ---
item(machine_text, lambda: None, enabled=False),
# --- Statut ---
item(status_text, lambda: None, enabled=False),
item(
actions_text,
lambda: None,
enabled=False,
visible=lambda _i: self.is_recording,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Actions session ---
item(
"\U0001f680 D\u00e9marrer une session",
self._on_start_session,
visible=lambda _i: not self.is_recording,
),
item(
"\u23f9\ufe0f Terminer et Envoyer",
self._on_stop_session,
visible=lambda _i: self.is_recording,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Workflows ---
item(
"\U0001f4cb Workflows connus",
pystray.Menu(*workflow_items) if workflow_items else pystray.Menu(
item("(aucun workflow)", lambda: None, enabled=False),
),
visible=lambda _i: self.server_client is not None,
),
item(
"\U0001f504 Rafra\u00eechir les workflows",
self._on_refresh_workflows,
visible=lambda _i: self.server_client is not None,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Chat ---
item(
"\U0001f4ac Que dois-je faire ?",
self._on_ask_server,
visible=lambda _i: self.server_client is not None and self._connected,
),
item(
"\U0001f4ac Discuter avec L\u00e9a",
self._on_toggle_chat,
visible=lambda _i: self._chat_window is not None,
),
pystray.Menu.SEPARATOR,
# --- Utilitaires ---
item("\U0001f4c2 Ouvrir le dossier sessions", self._on_open_folder),
item("\u274c Quitter", self._on_quit),
]
return items
def _build_workflow_submenu(self) -> List[pystray.MenuItem]:
"""Construit la liste des workflows comme items de sous-menu."""
with self._workflows_lock:
workflows = list(self._workflows)
if not workflows:
return [item("(aucun workflow)", lambda: None, enabled=False)]
items = []
for wf in workflows:
wf_name = wf.get("name", wf.get("workflow_name", "Sans nom"))
wf_id = wf.get("id", wf.get("workflow_id", ""))
# Creer une closure avec les bonnes valeurs
items.append(
item(wf_name, self._make_replay_callback(wf_id, wf_name))
)
return items
def _make_replay_callback(
self, workflow_id: str, workflow_name: str
) -> Callable:
"""Cree un callback de lancement de replay pour un workflow donne."""
def _callback(_icon=None, _item=None):
self._launch_replay(workflow_id, workflow_name)
return _callback
# ------------------------------------------------------------------
# Actions utilisateur
# ------------------------------------------------------------------
def _on_start_session(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Demande le nom du workflow et demarre la session."""
# Dialogue tkinter dans un thread dedie
def _dialog():
name = _ask_string(
"Nouvelle Session",
"Quel workflow allons-nous apprendre aujourd'hui ?",
default="Ma_Tache_Quotidienne",
)
if name:
with self._state_lock:
self.is_recording = True
self.actions_count = 0
self._update_icon()
self._notifier.notify(
"Session d\u00e9marr\u00e9e",
f"Enregistrement du workflow \u00ab {name} \u00bb en cours.",
)
self.on_start(name)
threading.Thread(target=_dialog, daemon=True).start()
def _on_stop_session(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Termine la session en cours et envoie les donnees."""
count = self.actions_count
with self._state_lock:
self.is_recording = False
self._update_icon()
self.on_stop()
self._notifier.notify(
"Session termin\u00e9e",
f"Bravo ! {count} actions enregistr\u00e9es et envoy\u00e9es au serveur.",
)
def _on_refresh_workflows(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Rafraichit la liste des workflows depuis le serveur."""
threading.Thread(target=self._fetch_workflows, daemon=True).start()
def _on_ask_server(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Envoie 'Que dois-je faire ?' au serveur et affiche la reponse."""
def _ask():
if self.server_client is None:
return
response = self.server_client.send_chat_message(
"Que dois-je faire maintenant ?"
)
if response:
# L'API renvoie {"response": {"message": "..."}} ou {"response": "..."}
resp = response.get("response", {})
if isinstance(resp, dict):
text = resp.get("message", str(resp))
else:
text = str(resp)
self._notifier.notify("Léa", text)
else:
self._notifier.notify(
"Erreur",
"Impossible de contacter le serveur.",
)
threading.Thread(target=_ask, daemon=True).start()
def _on_toggle_chat(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Affiche ou masque la fenetre de chat Lea (pywebview)."""
if self._chat_window is None:
return
def _toggle():
try:
self._chat_window.toggle()
except Exception as e:
logger.error("Erreur toggle chat : %s", e)
self._notifier.notify(
"Erreur Chat",
f"Impossible d'ouvrir le chat : {e}",
)
threading.Thread(target=_toggle, daemon=True).start()
def _launch_replay(self, workflow_id: str, workflow_name: str) -> None:
"""Lance le replay d'un workflow."""
def _replay():
if self.server_client is None:
return
with self._state_lock:
self._replay_active = True
self._update_icon()
self._notifier.notify(
"Replay",
f"Lancement du workflow \u00ab {workflow_name} \u00bb...",
)
try:
import requests
# Auth headers pour le streaming server (port 5005)
auth_headers = {}
if self.server_client is not None:
auth_headers = self.server_client._auth_headers()
resp = requests.post(
f"{self.server_client._stream_base}/api/v1/traces/stream/replay/start",
json={"workflow_id": workflow_id},
headers=auth_headers,
timeout=10,
)
if resp.ok:
logger.info("Replay demarre pour workflow %s", workflow_id)
else:
self._notifier.notify(
"Erreur Replay",
f"Le serveur a refus\u00e9 : HTTP {resp.status_code}",
)
except Exception as e:
logger.error("Erreur lancement replay : %s", e)
self._notifier.notify(
"Erreur Replay",
f"Impossible de lancer le replay : {e}",
)
finally:
with self._state_lock:
self._replay_active = False
self._update_icon()
threading.Thread(target=_replay, daemon=True).start()
def _on_open_folder(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Ouvre le dossier des sessions dans l'explorateur de fichiers."""
from ..config import SESSIONS_ROOT
sessions_path = str(SESSIONS_ROOT)
if os.name == "nt":
os.startfile(sessions_path)
else:
os.system(f'xdg-open "{sessions_path}"')
def _on_quit(self, _icon=None, _item=None) -> None:
"""Arrete proprement l'agent et quitte."""
logger.info("Arret demande par l'utilisateur")
# Arreter la session si en cours
if self.is_recording:
self.on_stop()
# Signaler l'arret aux threads de fond
self._stop_event.set()
# Fermer la fenetre de chat si ouverte
if self._chat_window is not None:
try:
self._chat_window.destroy()
except Exception as e:
logger.debug("Erreur fermeture chat : %s", e)
# Arreter le hotkey global si actif
self._stop_hotkey()
# Arreter le client serveur si present
if self.server_client is not None:
self.server_client.shutdown()
# Arreter l'icone pystray
if self.icon is not None:
self.icon.stop()
# ------------------------------------------------------------------
# Verification connexion serveur (thread daemon)
# ------------------------------------------------------------------
def _connection_checker_loop(self) -> None:
"""Verifie la connexion au serveur toutes les 30 secondes."""
logger.info("Thread de verification connexion demarre")
while not self._stop_event.is_set():
if self.server_client is not None:
try:
was_connected = self._connected
self._connected = self.server_client.check_connection()
if self._connected != was_connected:
self._update_icon()
# La notification est geree par _on_connection_change
except Exception as e:
logger.error("Erreur verification connexion : %s", e)
self._stop_event.wait(timeout=_CONNECTION_CHECK_INTERVAL)
logger.info("Thread de verification connexion arrete")
def _on_connection_change(self, connected: bool) -> None:
"""Callback appelee par LeaServerClient quand l'etat de connexion change."""
with self._state_lock:
self._connected = connected
self._update_icon()
if connected:
self._notifier.notify(
"Connexion \u00e9tablie",
f"Connect\u00e9 au serveur {self.server_client.server_host}.",
)
# Rafraichir les workflows a la connexion
threading.Thread(target=self._fetch_workflows, daemon=True).start()
else:
self._notifier.notify(
"Connexion perdue",
"Le serveur n'est plus accessible.",
)
# ------------------------------------------------------------------
# Cache workflows (thread daemon)
# ------------------------------------------------------------------
def _workflow_cache_loop(self) -> None:
"""Rafraichit le cache des workflows toutes les 5 minutes."""
logger.info("Thread de cache workflows demarre")
while not self._stop_event.is_set():
if self.server_client is not None and self._connected:
self._fetch_workflows()
self._stop_event.wait(timeout=_WORKFLOW_CACHE_TTL)
logger.info("Thread de cache workflows arrete")
def _fetch_workflows(self) -> None:
"""Recupere la liste des workflows depuis le serveur."""
if self.server_client is None:
return
try:
workflows = self.server_client.list_workflows()
with self._workflows_lock:
self._workflows = workflows
self._workflows_last_fetch = time.time()
logger.debug(
"Cache workflows mis a jour : %d workflows", len(workflows)
)
# Forcer la reconstruction du menu
self._update_icon()
except Exception as e:
logger.error("Erreur recuperation workflows : %s", e)
# ------------------------------------------------------------------
# Mise a jour du compteur (compatibilite main.py)
# ------------------------------------------------------------------
def update_stats(self, count: int) -> None:
"""Met a jour le compteur d'actions en temps reel dans le menu."""
with self._state_lock:
self.actions_count = count
if self.icon is not None:
self.icon.update_menu()
def set_replay_active(self, active: bool) -> None:
"""Signale qu'un replay est en cours (appele depuis main.py)."""
with self._state_lock:
self._replay_active = active
self._update_icon()
if active:
self._notifier.notify("Replay", "Execution du replay en cours...")
else:
self._notifier.notify("Replay termin\u00e9", "Le replay est termin\u00e9.")
# ------------------------------------------------------------------
# Hotkey global Ctrl+Shift+L (toggle chat)
# ------------------------------------------------------------------
_hotkey_hook = None # reference pour pouvoir le retirer
def _start_hotkey(self) -> None:
"""Enregistre le raccourci global Ctrl+Shift+L pour ouvrir le chat.
Utilise la librairie 'keyboard' si disponible.
Silencieux si elle n'est pas installee (pas critique).
"""
if self._chat_window is None:
return
try:
import keyboard
self._hotkey_hook = keyboard.add_hotkey(
"ctrl+shift+l",
self._on_toggle_chat,
suppress=False,
)
logger.info("Hotkey Ctrl+Shift+L enregistre pour le chat Lea")
except ImportError:
logger.debug(
"keyboard non installe — hotkey Ctrl+Shift+L desactive. "
"Installer avec : pip install keyboard"
)
except Exception as e:
logger.warning("Impossible d'enregistrer le hotkey : %s", e)
def _stop_hotkey(self) -> None:
"""Retire le raccourci global."""
if self._hotkey_hook is not None:
try:
import keyboard
keyboard.remove_hotkey(self._hotkey_hook)
self._hotkey_hook = None
logger.debug("Hotkey Ctrl+Shift+L retire")
except Exception:
pass
# ------------------------------------------------------------------
# Point d'entree
# ------------------------------------------------------------------
def run(self) -> None:
"""Demarre le tray, les threads de fond, et entre dans la boucle principale."""
# Notification d'accueil (avec identifiant machine)
self._notifier.notify(
"Agent V1",
f"Bonjour ! Agent RPA Vision pr\u00eat.\nMachine : {self.machine_id}",
)
# Enregistrer le hotkey global Ctrl+Shift+L (toggle chat)
self._start_hotkey()
# Tooltip avec identifiant machine pour le multi-machine
tray_title = f"Agent V1 - {self.machine_id}"
# Menu statique — reconstruit via _update_icon() quand l'état change
self.icon = pystray.Icon(
"AgentV1",
self._current_icon(),
tray_title,
menu=pystray.Menu(*self._get_menu_items()),
)
# Demarrer le thread de verification connexion
if self.server_client is not None:
conn_thread = threading.Thread(
target=self._connection_checker_loop,
daemon=True,
name="smart-tray-conn-check",
)
conn_thread.start()
# Demarrer le thread de cache workflows
wf_thread = threading.Thread(
target=self._workflow_cache_loop,
daemon=True,
name="smart-tray-wf-cache",
)
wf_thread.start()
# Premiere verification immediate
threading.Thread(
target=self._fetch_workflows, daemon=True
).start()
# Boucle principale pystray (bloquante)
logger.info("SmartTrayV1 demarre — entree dans la boucle pystray")
self.icon.run()

View File

@@ -0,0 +1,84 @@
# agent_v1/vision/capturer.py
"""
Gestionnaire de vision avancé pour Agent V1.
Optimisé pour le streaming fibre avec détection de changement.
"""
import os
import time
import logging
import hashlib
from PIL import Image, ImageFilter, ImageStat
import mss
from ..config import TARGETED_CROP_SIZE, SCREENSHOT_QUALITY
logger = logging.getLogger(__name__)
class VisionCapturer:
def __init__(self, session_dir: str):
self.session_dir = session_dir
self.shots_dir = os.path.join(session_dir, "shots")
os.makedirs(self.shots_dir, exist_ok=True)
# On ne crée plus self.sct ici car mss n'est pas thread-safe sous Windows
self.last_img_hash = None
def capture_full_context(self, name_suffix: str, force=False) -> str:
"""
Capture l'écran complet.
Si force=False, vérifie d'abord si l'écran a changé.
"""
try:
with mss.mss() as sct:
monitor = sct.monitors[1]
sct_img = sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", sct_img.size, sct_img.bgra, "raw", "BGRX")
# Détection de changement (pour Heartbeat)
if not force:
current_hash = self._compute_quick_hash(img)
if current_hash == self.last_img_hash:
return "" # Pas de changement, on économise la fibre
self.last_img_hash = current_hash
path = os.path.join(self.shots_dir, f"context_{int(time.time())}_{name_suffix}.png")
img.save(path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
return path
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Context Capture: {e}")
return ""
def capture_dual(self, x: int, y: int, screenshot_id: str, anonymize=False) -> dict:
"""Capture duale (Full + Crop) systématique (forcée car liée à une action)."""
try:
with mss.mss() as sct:
full_path = os.path.join(self.shots_dir, f"{screenshot_id}_full.png")
monitor = sct.monitors[1]
sct_img = sct.grab(monitor)
img = Image.frombytes("RGB", sct_img.size, sct_img.bgra, "raw", "BGRX")
# Capture du Crop (Cœur de l'apprentissage qwen3-vl)
crop_path = os.path.join(self.shots_dir, f"{screenshot_id}_crop.png")
w, h = TARGETED_CROP_SIZE
left = max(0, x - w // 2)
top = max(0, y - h // 2)
crop_img = img.crop((left, top, left + w, top + h))
if anonymize:
crop_img = crop_img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=4))
img.save(full_path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
crop_img.save(crop_path, "PNG", quality=SCREENSHOT_QUALITY)
# Mise à jour du hash pour le prochain heartbeat
self.last_img_hash = self._compute_quick_hash(img)
return {"full": full_path, "crop": crop_path}
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur Dual Capture: {e}")
return {}
def _compute_quick_hash(self, img: Image) -> str:
"""Calcule un hash rapide basé sur une vignette réduite pour détecter les changements."""
# On réduit l'image à 64x64 pour comparer les masses de couleurs (très rapide)
small_img = img.resize((64, 64), Image.NEAREST).convert("L")
return hashlib.md5(small_img.tobytes()).hexdigest()

View File

@@ -0,0 +1,58 @@
# config.py
"""
Configuration de base pour agent_v0.
"""
from __future__ import annotations
import os
from pathlib import Path
AGENT_VERSION = "0.1.0"
# Dossier racine du projet (là où se trouve ce fichier)
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
# Chargement automatique de .env.local depuis le répertoire parent
def load_env_file(env_path):
"""Charge un fichier .env dans les variables d'environnement"""
if not env_path.exists():
return False
with open(env_path, 'r') as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line and not line.startswith('#') and '=' in line:
key, value = line.split('=', 1)
os.environ[key.strip()] = value.strip()
return True
# Charger .env.local depuis le répertoire parent (racine du projet)
env_local_path = BASE_DIR.parent / ".env.local"
if load_env_file(env_local_path):
print(f"[agent_v0] Variables d'environnement chargées depuis {env_local_path}")
# Endpoint du serveur RPA Vision V3
# En développement local : http://localhost:8000/api/traces/upload
# En production : configurer via variable d'environnement
import os
SERVER_URL = os.getenv("RPA_SERVER_URL", "http://localhost:8000/api/traces/upload")
# Durée max d'une session en secondes (ex: 30 minutes)
MAX_SESSION_DURATION_S = 30 * 60
# Dossier racine local où stocker les sessions (chemin ABSOLU)
SESSIONS_ROOT = str(BASE_DIR / "sessions")
# Dossier et fichier de logs
LOGS_DIR = BASE_DIR / "logs"
LOG_FILE = LOGS_DIR / "agent_v0.log"
# Faut-il quitter l'application après un Stop session ?
EXIT_AFTER_SESSION = True
# Création des dossiers si besoin
os.makedirs(SESSIONS_ROOT, exist_ok=True)
os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True)

View File

@@ -0,0 +1,13 @@
# agent_v0.lea_ui — Interface utilisateur "Lea"
#
# Panneau PyQt5 integre qui remplace le system tray + navigateur web
# par une interface unifiee pour piloter l'Agent RPA Vision V3.
#
# Composants :
# - LeaMainWindow : fenetre principale ancree a droite
# - ChatWidget : zone de conversation avec le serveur
# - OverlayWidget : feedback visuel pendant le replay
# - LeaServerClient : client API vers le serveur Linux
# - styles : theme et couleurs
__version__ = "0.1.0"

View File

@@ -0,0 +1,362 @@
# agent_v0/lea_ui/server_client.py
"""
Client API pour communiquer avec le serveur Linux RPA Vision V3.
Endpoints cibles :
- Agent Chat (port 5004) : /api/chat, /api/workflows
- Streaming Server (port 5005) : /api/v1/traces/stream/replay/next, etc.
Le polling tourne dans un thread separe pour ne pas bloquer la UI Qt.
"""
from __future__ import annotations
import json
import logging
import os
import threading
import time
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional
logger = logging.getLogger("lea_ui.server_client")
def _get_server_host() -> str:
"""Recuperer l'adresse du serveur Linux.
Ordre de resolution :
1. Variable d'environnement RPA_SERVER_HOST
2. Fichier de config agent_config.json (cle "server_host")
3. Fallback localhost
"""
# 1. Variable d'environnement
host = os.environ.get("RPA_SERVER_HOST", "").strip()
if host:
return host
# 2. Fichier de config
config_paths = [
os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "agent_config.json"),
os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..", "agent_config.json"),
]
for config_path in config_paths:
try:
with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
cfg = json.load(f)
host = cfg.get("server_host", "").strip()
if host:
return host
except (OSError, json.JSONDecodeError):
continue
# 3. Fallback
return "localhost"
class LeaServerClient:
"""Client API thread-safe vers le serveur RPA Vision V3.
Gere la communication HTTP avec le serveur chat (port 5004)
et le serveur de streaming (port 5005).
Le polling replay tourne dans un thread daemon separe.
"""
def __init__(
self,
server_host: Optional[str] = None,
chat_port: int = 5004,
stream_port: int = 5005,
) -> None:
self._host = server_host or _get_server_host()
self._chat_port = chat_port
self._stream_port = stream_port
self._chat_base = f"http://{self._host}:{self._chat_port}"
self._stream_base = f"http://{self._host}:{self._stream_port}"
# Etat de connexion
self._connected = False
self._last_error: Optional[str] = None
# Callbacks UI (appelees depuis le thread de polling)
self._on_connection_change: Optional[Callable[[bool], None]] = None
self._on_replay_action: Optional[Callable[[Dict[str, Any]], None]] = None
self._on_chat_response: Optional[Callable[[Dict[str, Any]], None]] = None
# Thread de polling
self._polling = False
self._poll_thread: Optional[threading.Thread] = None
self._poll_interval = 1.0 # secondes
# Session de chat
self._chat_session_id: Optional[str] = None
# Token API pour le serveur streaming (auth Bearer)
self._api_token = os.environ.get("RPA_API_TOKEN", "")
logger.info(
"LeaServerClient initialise : chat=%s, stream=%s",
self._chat_base, self._stream_base,
)
# ---------------------------------------------------------------------------
# Auth
# ---------------------------------------------------------------------------
def _auth_headers(self) -> Dict[str, str]:
"""Headers d'authentification pour le serveur streaming."""
if self._api_token:
return {"Authorization": f"Bearer {self._api_token}"}
return {}
# ---------------------------------------------------------------------------
# Proprietes
# ---------------------------------------------------------------------------
@property
def connected(self) -> bool:
return self._connected
@property
def server_host(self) -> str:
return self._host
@property
def last_error(self) -> Optional[str]:
return self._last_error
# ---------------------------------------------------------------------------
# Callbacks
# ---------------------------------------------------------------------------
def set_on_connection_change(self, callback: Callable[[bool], None]) -> None:
"""Callback appelee quand l'etat de connexion change."""
self._on_connection_change = callback
def set_on_replay_action(self, callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]) -> None:
"""Callback appelee quand une action de replay est recue."""
self._on_replay_action = callback
def set_on_chat_response(self, callback: Callable[[Dict[str, Any]], None]) -> None:
"""Callback appelee quand une reponse chat est recue."""
self._on_chat_response = callback
# ---------------------------------------------------------------------------
# Connexion
# ---------------------------------------------------------------------------
def check_connection(self) -> bool:
"""Tester la connexion au serveur streaming (port 5005)."""
try:
import requests
resp = requests.get(
f"{self._stream_base}/health",
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
was_connected = self._connected
self._connected = resp.ok
self._last_error = None
if self._connected != was_connected and self._on_connection_change:
self._on_connection_change(self._connected)
return self._connected
except Exception as e:
was_connected = self._connected
self._connected = False
self._last_error = str(e)
if was_connected and self._on_connection_change:
self._on_connection_change(False)
return False
# ---------------------------------------------------------------------------
# Chat API (port 5004)
# ---------------------------------------------------------------------------
def send_chat_message(self, message: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Envoyer un message au chat et retourner la reponse.
Retourne None en cas d'erreur reseau.
"""
try:
import requests
payload = {
"message": message,
}
if self._chat_session_id:
payload["session_id"] = self._chat_session_id
resp = requests.post(
f"{self._chat_base}/api/chat",
json=payload,
timeout=30,
)
if resp.ok:
data = resp.json()
# Sauvegarder le session_id pour le contexte multi-tour
if "session_id" in data:
self._chat_session_id = data["session_id"]
self._connected = True
return data
else:
self._last_error = f"HTTP {resp.status_code}"
logger.warning("Chat API erreur : %s", self._last_error)
return None
except Exception as e:
self._last_error = str(e)
self._connected = False
logger.error("Chat API exception : %s", e)
return None
def list_workflows(self) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Recuperer la liste des workflows depuis le serveur streaming."""
try:
import requests
headers = self._auth_headers()
resp = requests.get(
f"{self._stream_base}/api/v1/traces/stream/workflows",
headers=headers,
timeout=10,
)
if resp.ok:
data = resp.json()
self._connected = True
# L'API renvoie directement une liste ou un dict avec clé "workflows"
if isinstance(data, list):
return data
return data.get("workflows", [])
return []
except Exception as e:
self._last_error = str(e)
logger.error("List workflows erreur : %s", e)
return []
def list_gestures(self) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Recuperer la liste des gestes (non disponible sur streaming server)."""
# Les gestes etaient sur le chat server (5004) qui n'est plus utilise.
# Retourner une liste vide silencieusement.
return []
# ---------------------------------------------------------------------------
# Replay Polling (port 5005)
# ---------------------------------------------------------------------------
def start_polling(self, session_id: str) -> None:
"""Demarrer le polling des actions de replay dans un thread daemon."""
if self._polling:
return
self._polling = True
self._poll_session_id = session_id
self._poll_thread = threading.Thread(
target=self._poll_loop,
daemon=True,
name="lea-replay-poll",
)
self._poll_thread.start()
logger.info("Polling replay demarre pour session %s", session_id)
def stop_polling(self) -> None:
"""Arreter le polling."""
self._polling = False
if self._poll_thread:
self._poll_thread.join(timeout=3)
self._poll_thread = None
logger.info("Polling replay arrete")
def _poll_loop(self) -> None:
"""Boucle de polling dans un thread separe."""
import requests as req_lib
while self._polling:
try:
resp = req_lib.get(
f"{self._stream_base}/api/v1/traces/stream/replay/next",
params={"session_id": self._poll_session_id},
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
if resp.ok:
data = resp.json()
action = data.get("action")
if action and self._on_replay_action:
self._on_replay_action(action)
# Apres une action, poll plus rapidement
time.sleep(0.2)
continue
except req_lib.exceptions.ConnectionError:
# Serveur non disponible — silencieux
pass
except req_lib.exceptions.Timeout:
pass
except Exception as e:
logger.error("Erreur poll replay : %s", e)
time.sleep(self._poll_interval)
# ---------------------------------------------------------------------------
# Replay Status
# ---------------------------------------------------------------------------
def get_replay_status(self) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Recuperer l'etat des replays en cours."""
try:
import requests
resp = requests.get(
f"{self._stream_base}/api/v1/traces/stream/replays",
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
if resp.ok:
data = resp.json()
replays = data.get("replays", [])
# Retourner le premier replay actif
for r in replays:
if r.get("status") == "running":
return r
return None
return None
except Exception:
return None
def report_action_result(
self,
session_id: str,
action_id: str,
success: bool,
error: Optional[str] = None,
screenshot: Optional[str] = None,
) -> None:
"""Rapporter le resultat d'execution d'une action au serveur."""
try:
import requests
requests.post(
f"{self._stream_base}/api/v1/traces/stream/replay/result",
json={
"session_id": session_id,
"action_id": action_id,
"success": success,
"error": error,
"screenshot": screenshot,
},
headers=self._auth_headers(),
timeout=5,
)
except Exception as e:
logger.error("Report action result erreur : %s", e)
# ---------------------------------------------------------------------------
# Lifecycle
# ---------------------------------------------------------------------------
def shutdown(self) -> None:
"""Arreter proprement le client."""
self.stop_polling()
logger.info("LeaServerClient arrete")

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
# agent_v1/requirements.txt
mss>=9.0.1 # Capture d'écran haute performance
pynput>=1.7.7 # Clavier/Souris Cross-plateforme
Pillow>=10.0.0 # Crops et processing image
requests>=2.31.0 # Streaming réseau
psutil>=5.9.0 # Monitoring CPU/RAM
pystray>=0.19.5 # Icône Tray UI
plyer>=2.1.0 # Notifications toast natives (remplace PyQt5)
# Windows spécifique
pywin32>=306 ; sys_platform == 'win32'
# macOS spécifique
pyobjc-framework-Cocoa>=10.0 ; sys_platform == 'darwin'
pyobjc-framework-Quartz>=10.0 ; sys_platform == 'darwin'

View File

@@ -0,0 +1,16 @@
# run_agent_v1.py
import sys
import os
# Ajout du répertoire courant au PYTHONPATH pour permettre les imports de modules
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if current_dir not in sys.path:
sys.path.append(current_dir)
try:
from agent_v1.main import main
if __name__ == "__main__":
main()
except ImportError as e:
print(f"Erreur d'importation : {e}")
print("Assurez-vous d'être dans le répertoire racine du projet et que agent_v1 est bien un package Python.")

View File

@@ -0,0 +1,64 @@
@echo off
:: setup_v1.bat - Installation conviviale pour Windows
echo ==================================================
echo Agent V1 - RPA Vision - Installation Windows
echo ==================================================
echo.
:: 0. Verifier que Python est installe
python --version >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
echo [ERREUR] Python n'est pas installe ou pas dans le PATH.
echo Telecharger Python 3.10+ depuis https://python.org
pause
exit /b 1
)
:: 1. Creation de l'environnement virtuel
if not exist ".venv_v1_win" (
echo [1/4] Creation de l'environnement virtuel...
python -m venv .venv_v1_win
) else (
echo [1/4] Environnement virtuel existant detecte.
)
:: 2. Activation
call .venv_v1_win\Scripts\activate.bat
:: 3. Mise a jour pip et installation des dependances
echo [2/4] Installation des dependances...
python -m pip install --upgrade pip --quiet
pip install -r agent_v1\requirements.txt --quiet
:: 4. Post-installation Windows (pywin32)
echo [3/4] Configuration Windows...
python -c "import win32api" >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
echo pywin32 post-install...
python .venv_v1_win\Scripts\pywin32_postinstall.py -install >nul 2>&1
)
:: 5. Verification rapide
echo [4/4] Verification...
python -c "import pystray; import plyer; import mss; import pynput; print(' Toutes les dependances OK')"
if errorlevel 1 (
echo [ERREUR] Certaines dependances sont manquantes.
echo Relancer : pip install -r agent_v1\requirements.txt
pause
exit /b 1
)
echo.
echo ==================================================
echo Installation terminee !
echo.
echo Pour lancer l'agent :
echo .venv_v1_win\Scripts\activate.bat
echo python run_agent_v1.py
echo.
echo Configuration serveur :
echo Editer agent_config.json
echo ou definir RPA_SERVER_HOST=192.168.1.x
echo ==================================================
pause

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More