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