Dom/rpa_vision_v3
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rpa_vision_v3/docs/CARTE_FONCTIONNELLE_2026-05-08.md
Dom e0b47e4518 docs(refs): commit groupé docs de référence session 2026-05-08 
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-09 11:32:52 +02:00

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Raw Blame History

Carte fonctionnelle RPA Vision V3 — 2026-05-08

Branche : feature/qw-suite-mai | HEAD : 731b5bcae Vue produit (pas code). Inventaire des fonctionnalités telles qu'elles existent réellement dans le repo à cette date.

1. Modes opérationnels de Léa (agent_v1)

Le client Léa V1 (agent_v0/agent_v1/) n'expose pas d'enum MODE_* discret. Son comportement runtime est piloté par trois booléens cumulables dans AgentState (ui/shared_state.py) :

Mode Module(s) concerné(s) Activation Statut
Capture / enregistrement ui/shared_state.py:30 (_recording), core/captor.py, vision/capturer.py Bouton "Démarrer" dans systray (smart_tray.py:377) ou ChatWindow → state.start_recording(name) actif
Replay (polling serveur) main.py:130 (_replay_poll_loop), core/executor.py:510-1900 Boucle daemon permanente, lancée à l'init de AgentV1 indépendamment de toute session — poll GET /replay/next toutes les 1 s sur agent_{user_id} actif
Heartbeat permanent (background) main.py:131 (_background_heartbeat_loop) Daemon permanent, screenshot toutes les 5 s vers POST /traces/stream/image (session bg_{machine_id}) actif
Heartbeat session main.py:434 (_heartbeat_loop) Démarre seulement quand session_id actif (pendant un enregistrement) actif
Watchdog fichier command.json main.py:247 (_command_watchdog_loop) Poll fichier C:\rpa_vision\command.json toutes les 1 s, exécute execute_normalized_order actif (legacy GHOST replay)
Capture à la demande HTTP ui/capture_server.py Mini-serveur HTTP local port 5006 lancé au boot actif
Auto-stop session main.py:160 (_auto_stop_loop) Notifie 10 min avant et stoppe à MAX_SESSION_DURATION_S actif

Modes "shadow / copilot / assisté / autonomous" : ils n'existent pas côté client Léa V1. Côté serveur, execution_mode est un paramètre de replay ("autonomous" par défaut, voir api_stream.py:2969, replay_engine.py:1520). Les valeurs détectées : "autonomous", "verified", "supervised" (déduit du test _exec_mode != "autonomous" à api_stream.py:2974). Le frontend VWB définit en plus 'basic' | 'intelligent' | 'debug' | 'verified' (types.ts:15) — ce sont des modes VWB, pas des modes Léa. [À VÉRIFIER PAR DOM]

Endpoints /api/v1/shadow/* (start/stop/feedback/build/understanding) existent côté serveur (api_stream.py:1661-1820) mais aucun n'est appelé depuis le client Léa V1 (grep dans agent_v0/agent_v1/ : zéro hit). [À VÉRIFIER PAR DOM]

2. Capacités du serveur (rpa-streaming + dépendances)

54 endpoints exposés par agent_v0/server_v1/api_stream.py.

2.1 Streaming session / heartbeat

  • POST /api/v1/traces/stream/register — Enregistrer une session (session_id + machine_id)
  • POST /api/v1/traces/stream/event — Pousser un événement clavier/souris/fenêtre
  • POST /api/v1/traces/stream/image — Pousser un screenshot (heartbeat ou shot d'action)
  • POST /api/v1/traces/stream/finalize — Clore une session
  • GET /api/v1/traces/stream/processing/status — État de la file de traitement
  • POST /api/v1/traces/stream/processing/requeue — Re-traiter une session déjà finalisée
  • GET /api/v1/traces/stream/stats — Statistiques globales du serveur
  • GET /api/v1/traces/stream/machines — Liste machines enrôlées
  • GET /api/v1/traces/stream/sessions — Liste sessions (filtrable par machine_id)

2.2 Replay (next/report/resolve_target/pause)

  • POST /api/v1/traces/stream/replay — Lancer un replay depuis un workflow_id
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/raw — Lancer un replay depuis une liste d'actions brutes
  • POST /api/v1/traces/stream/replay-session — Re-rejouer une session enregistrée
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/single — Enqueuer une action unique
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/plan — Lancer depuis un ExecutionPlan (V4)
  • POST /api/v1/traces/stream/workflow/compile — Compiler session → WorkflowIR + ExecutionPlan
  • GET /api/v1/traces/stream/replay/next — Action suivante à exécuter (pollée par Léa)
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/result — Rapport d'exécution d'une action
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/error_callback — Callback erreur configurable
  • GET /api/v1/traces/stream/replay/{replay_id} — État d'un replay
  • GET /api/v1/traces/stream/replays — Liste des replays
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/{replay_id}/resume — Reprendre après pause supervisée
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/{replay_id}/cancel — Annuler un replay
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/resolve_target — Résoudre la position d'une ancre (cascade vLLM/Ollama)
  • POST /api/v1/traces/stream/replay/pre_analyze — Pré-analyse de l'écran avant action

2.3 Extraction (text / table / décision T2A)

Pas d'endpoint HTTP dédié — ces actions sont enqueuées côté serveur via le replay et traitées sans round-trip Léa par replay_engine.py:_handle_extract_text_action / _handle_extract_table_action / _handle_t2a_decision_action (modules core/llm/ocr_extractor.py et core/llm/t2a_decision.py).

2.4 Federation / learning packs

  • GET /api/v1/traces/stream/learning-pack/export — Export anonymisé (par client_id)
  • POST /api/v1/traces/stream/learning-pack/import — Import + merge dans FAISS global

2.5 Health / monitoring

  • GET /health — Healthcheck simple
  • GET /api/v1/traces/stream/workflows — Liste workflows visibles
  • POST /api/v1/traces/stream/reload-workflows — Rechargement à chaud
  • GET /api/v1/traces/stream/workflow/{workflow_id} — Détail workflow
  • GET /api/v1/traces/stream/session/{session_id} — Détail session
  • GET /api/v1/audit/history — Historique audit (RGPD/IA Act)
  • GET /api/v1/audit/summary — Résumé audit
  • GET /api/v1/audit/export — Export audit

2.6 Autres

  • POST /api/v1/shadow/start — Démarrer un observateur shadow (existe, voir §1)
  • POST /api/v1/shadow/stop — Arrêter
  • POST /api/v1/shadow/feedback — Feedback humain sur une étape observée
  • GET /api/v1/shadow/{session_id}/understanding — Lire la compréhension construite
  • POST /api/v1/shadow/build — Compiler en workflow
  • POST /api/v1/task — Tâche planifiée (TaskPlanner)
  • GET /api/v1/task/capabilities — Capacités déclarées (action types)
  • POST /api/v1/chat/session — Créer une session de chat serveur
  • POST /api/v1/chat/{session_id}/message — Envoyer message
  • GET /api/v1/chat/{session_id}/history — Historique
  • POST /api/v1/chat/{session_id}/confirm — Confirmer un plan
  • GET /api/v1/chat/sessions — Liste sessions chat
  • POST /api/v1/agents/enroll — Enrôler un nouvel agent (nouvelle machine)
  • POST /api/v1/agents/uninstall — Désenrôler
  • GET /api/v1/agents/fleet — État de la flotte

3. Stack VLM / grounding active

Synthèse de docs/HISTORIQUE_VLM_IMPLEMENTATIONS_2026-05-08.md (§1, §6).

Modèle Backend Module appelant Statut
InfiX-ai/InfiGUI-G1-3B 4-bit NF4 Transformers in-process (Flask) core/grounding/server.py (port 8200) câblé mais inactif (pas dans la cascade actuelle)
InfiX-ai/InfiGUI-G1-3B 4-bit NF4 Transformers subprocess one-shot core/grounding/infigui_worker.py câblé mais inactif (utilisé en fallback de la socket)
InfiX-ai/InfiGUI-G1-3B 4-bit NF4 Transformers daemon Unix socket /run/rpa/grounding.sock core/grounding/infigui_server.py (service systemd rpa-grounding.service) service présent — rpa-grounding.service.parked détecté dans /etc/systemd/system/ [À VÉRIFIER PAR DOM]
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ vLLM HTTP OpenAI-compat (port VLLM_PORT=8100) agent_v0/server_v1/resolve_engine.py:785-816 (_resolve_by_grounding) utilisé en prod — essai 1 (fallback Ollama) [À VÉRIFIER PAR DOM si vLLM tourne]
qwen2.5vl:7b Ollama HTTP /api/chat resolve_engine.py:818-832 (fallback de vLLM) utilisé en prod — fallback principal de la cascade
qwen2.5vl:7b Ollama HTTP /api/chat resolve_engine.py:2536-2585 (_locate_popup_button) utilisé en prod — cas spécifique popup
qwen3-vl:8b, gemma4:e4b Ollama HTTP core/detection/ollama_client.py (utilisé par ui_detector.py, som_engine.py, vram_orchestrator.py) utilisé en prod — détection UI + SoM côté core/detection
qwen2.5vl:3b Ollama HTTP visual_workflow_builder/backend/api_v3/capture.py:245 (description anchor) utilisé en prod — chaîne capture VWB
qwen3-vl:8b Ollama HTTP visual_workflow_builder/backend/api_v3/dag_execute.py:468 (LLMActionHandler) utilisé en prod — DAG executor LLM
qwen2.5vl Ollama HTTP visual_workflow_builder/backend/catalog_routes_v2_vlm.py utilisé en prod — catalog UI
OpenAI-compat cloud (OpenAI/Gemini/Anthropic) HTTP cloud (opt-in VLM_ALLOW_CLOUD=true) visual_workflow_builder/backend/vlm_provider.py câblé mais inactif (cloud désactivé par défaut, contraire à la directive 100% local)
cckevinn/SeeClick (Qwen-VL) Transformers in-process core/detection/seeclick_adapter.py téléchargé non utilisé (signalé "cassé" par commit d1b556b6c, exporté par __init__.py mais zéro call site actif)
Owlv2 (Google OWL-v2) Transformers in-process core/detection/owl_detector.py (via ui_detector.py:31,113,126) câblé mais inactif (présent dans la chaîne de détection — bench récent inconnu) [À VÉRIFIER PAR DOM]
ByteDance-Seed/UI-TARS-1.5-7B Transformers (référencé) tools/start_grounding_server.sh référencé en doc seulement (modèle remplacé par InfiGUI dans le code par commit 77faa03ec)

4. Capacités du VWB (visual_workflow_builder)

4.1 Modes de construction de workflows

Trois voies coexistent :

  1. Capture interactive : sélection de zones/ancres via POST /api/v3/capture/screen + POST /api/v3/capture/select (frontend CapturePanel.tsx, CaptureLibrary.tsx).
  2. Édition manuelle dans le canvas : ajout d'étapes via POST /api/v3/workflow/{id}/step (frontend StepNode.tsx, ToolPalette.tsx, PropertiesPanel.tsx).
  3. Import de workflow appris par Léa : POST /api/v3/learned-workflows/{id}/import lit les workflows produits côté streaming server (sessions enregistrées) et les insère en SQLite VWB.

4.2 Types d'actions supportées

36 types listés dans frontend_v4/src/types.ts:40-82 (constante ACTIONS).

Souris :

  • click_anchor — Clic gauche sur élément visuel — needs anchor : oui
  • double_click_anchor — Double-clic — needs anchor : oui
  • right_click_anchor — Clic droit (menu contextuel) — needs anchor : oui
  • hover_anchor — Survol — needs anchor : oui
  • drag_drop_anchor — Glisser-déposer vers cible — needs anchor : oui
  • scroll_to_anchor — Défiler jusqu'à élément — needs anchor : oui
  • focus_anchor — Donner focus clavier — needs anchor : oui

Clavier :

  • type_text — Saisir texte (templating {{var}}) — needs anchor : non
  • type_secret — Saisir secret depuis coffre-fort — needs anchor : non
  • keyboard_shortcut — Combinaison touches — needs anchor : non

Attente :

  • wait_for_anchor — Attendre apparition élément — needs anchor : oui

Données :

  • extract_text — OCR EasyOCR fr+en sur dernier screenshot → variable — needs anchor : non
  • extract_table — OCR + filtre regex → liste structurée → variable — needs anchor : oui
  • screenshot_evidence — Capture preuve — needs anchor : non
  • download_to_folder — Télécharger fichier — needs anchor : non
  • db_save_data / db_read_data — BDD locale — needs anchor : non
  • import_excel / db_foreach — Boucle Excel/CSV → BDD — needs anchor : non

Logique :

  • visual_condition — Branchement si ancre trouvée — needs anchor : oui (hidden : true)
  • loop_visual — Boucle tant qu'ancre visible — needs anchor : oui (hidden : true)
  • pause_for_human — Pause supervisée + safety_checks (QW4) — needs anchor : non
  • t2a_decision — Analyse DPI urgences via LLM local (qwen2.5:7b par défaut) — needs anchor : non

IA (Ollama vision/text) :

  • ai_ocr — OCR IA sur ancre — needs anchor : oui
  • ai_summarize — Résumé LLM — needs anchor : non
  • ai_extract — Extraction structurée IA — needs anchor : oui
  • ai_classify — Classification — needs anchor : non
  • ai_analyze_text — Analyse libre — needs anchor : non
  • ai_custom — Appel IA libre avec system prompt — needs anchor : non

LLM via DAGExecutor (parallèle) :

  • llm_analyze / llm_translate / llm_extract_data / llm_generate — needs anchor : non

Fichiers :

  • file_list_dir / file_create_dir / file_move / file_copy / file_sort_by_ext — needs anchor : non

Validation :

  • verify_element_exists — needs anchor : oui
  • verify_text_content — needs anchor : oui

4.3 Intégration avec Léa

Le VWB ne pousse pas un workflow à Léa : il l'enregistre côté streaming server. Mécanisme :

  1. Workflow sauvé en SQLite VWB (workflows.db).
  2. POST /api/v3/workflow/{id}/export-for-lea (learned_workflows.py:413) sérialise et envoie au streaming server (proxy STREAMING_SERVER_URL=http://localhost:5005).
  3. Lancement : frontend appelle POST /api/v3/execute/start (execute.py:1528) qui transite vers POST /api/v1/traces/stream/replay côté streaming server.
  4. Léa V1 récupère ensuite les actions une à une via son polling GET /replay/next (cf. §1).

4.4 Bibliothèque de captures

Disponible. Architecture v2 (avril 2026) :

  • PNG HD écrit dans data/library_captures/{id}.png (source de vérité)
  • data/capture_library.json = métadonnées + thumbnail base64 640×360 q85 (rapide à charger pour la grille)
  • Endpoints : GET/POST /api/v3/capture/library, POST /api/v3/capture/library/upload, GET /api/v3/capture/library/{id}/full, DELETE /api/v3/capture/library/{id}
  • Permet à l'utilisateur de réutiliser des captures (ancres) entre workflows sans recapturer.

5. Capacités de l'agent_chat

5.1 Endpoints

23 routes Flask dans agent_chat/app.py :

  • GET / — UI principale chat
  • GET /classic — UI classique
  • GET /api/status — Statut serveur
  • GET /api/workflows — Liste workflows disponibles
  • POST /api/workflows/refresh — Recharger
  • GET /api/machines — Liste machines
  • POST /api/search — Recherche workflow
  • POST /api/execute — Exécuter un workflow nommé
  • GET /api/history — Historique conversations
  • POST /api/chat — Endpoint chat principal (routage NLP)
  • POST /api/gpu/<action> — Contrôle GPU (start/stop/status)
  • GET /api/llm/status — Statut Ollama
  • POST /api/llm/model — Changer modèle actif
  • POST /api/agent/plan — Planifier (autonomous_planner)
  • POST /api/agent/execute — Lancer plan
  • GET /api/agent/status — Statut agent
  • GET /api/gestures — Catalogue de gestures réflexes
  • POST /api/chat/upload — Upload pièce jointe
  • GET /api/help — Aide
  • POST /api/urgences/parse — Parsing intent "traite N dossiers" (gemma3:1b)
  • POST /api/urgences/start — Démarre l'orchestrateur urgences
  • GET /api/urgences/status/<orch_id> — État orchestrateur
  • GET /api/urgences/list — Liste orchestrations en cours

5.2 Cas d'usage métier

  • Orchestration urgences GHT (urgences_orchestrator.py) : reçoit "traite N dossiers" en chat, parse via gemma3:1b, ouvre Chrome (Win+R) sur la maquette Easily Assure via /replay/raw, extrait la liste IPP avec extract_table, puis pour chaque IPP lance le workflow Urgence_unit via /replay avec variables={"patient_id": ipp}. Synthèse finale postée dans le chat. État pollable via /api/urgences/status/<id>.
  • Recherche/exécution workflow par nom naturel (/api/search + /api/execute) — résolution sémantique nom utilisateur → workflow_id.
  • Plan autonome (/api/agent/plan + /api/agent/execute) — autonomous_planner.py planifie un workflow inédit à partir d'un objectif libre via qwen2.5:7b.

5.3 Modèles LLM utilisés

  • gemma3:1b — NLP intent parsing urgences (urgences_orchestrator.py:58, env LEA_NLP_MODEL)
  • qwen2.5:7b — chat principal + autonomous_planner (app.py:229,319, intent_parser.py:283,690)
  • qwen3:8b — modèle Léa par défaut env LEA_LLM_MODEL (app.py:675), avec think=False désactivé (qwen3)

6. Modules orphelins (code présent mais non câblé)

Module Chemin Pourquoi orphelin (factuel) Mentionné en commit ou doc ?
core/grounding/fast_pipeline.py core/grounding/ Référencé uniquement par core/execution/observe_reason_act.py:1639 (lui-même semi-orphelin, voir ci-dessous). Zéro import depuis agent_v0/server_v1/, visual_workflow_builder/backend/, agent_chat/. commit b30d4b665 (Phase 4 FAST→SMART→THINK)
core/grounding/fast_detector.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit ea36bba5c (Phase 1-2)
core/grounding/smart_matcher.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit ea36bba5c
core/grounding/think_arbiter.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit e4a48e78b (Phase 3)
core/grounding/shadow_learning_hook.py core/grounding/ Zéro import dans agent_v0/server_v1/, visual_workflow_builder/, agent_chat/. commit 73cea2385 (Phase 6) ; mémoire mentionne "ShadowLearningHook non branché"
core/grounding/template_matcher.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit 9da589c8c (création)
core/grounding/pipeline.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit 9da589c8c
core/grounding/element_signature.py core/grounding/ Zéro import depuis le code actif. commit e4a48e78b
core/grounding/server.py (Flask 8200) core/grounding/ Daemon Flask single-thread alternatif à infigui_server.py (Unix socket). Pas de service systemd actif pointant dessus. doc tools/start_grounding_server.sh (toujours obsolète, pointe UI-TARS)
core/detection/seeclick_adapter.py core/detection/ Encore exporté par core/detection/__init__.py mais zéro call site actif. Signalé "cassé" par commit d1b556b6c. commit 21bfa3b33 (création) ; d1b556b6c (suppression call site)
core/learning/target_memory_store.py core/learning/ Référencé par agent_v0/server_v1/replay_memory.py:62 et replay_learner.py:210 — pas orphelin (semi-actif via replay_memory). mémoire "V3/V4 découplés au runtime"
core/learning/continuous_learner.py core/learning/ Zéro import depuis code actif. —
core/learning/feedback_processor.py core/learning/ Zéro import. —
core/learning/versioned_store.py core/learning/ Zéro import. —
core/execution/target_resolver.py core/execution/ Zéro import depuis code actif. mémoire "TargetResolver cross-frame bug"
core/execution/target_memory.py core/execution/ Zéro import. —
core/execution/action_executor.py core/execution/ Zéro import. —
core/execution/execution_robustness.py core/execution/ Zéro import. —
core/execution/recovery_strategies.py core/execution/ Zéro import. —
core/execution/observe_reason_act.py core/execution/ Importé par visual_workflow_builder/backend/api_v3/execute.py:1431,1955 (mode verified ORALoop). Pas pleinement orphelin mais activé seulement dans ce mode. mémoire "Phase 5 intégration FAST→SMART→THINK dans ORA"
core/healing/healing_engine.py + confidence_scorer.py + recovery_logger.py + learning_repository.py core/healing/ Zéro import depuis agent_v0/server_v1/ et visual_workflow_builder/backend/api_v3/. Seul execution_integration.py est référencé (2 occurrences). —
Service systemd rpa-streaming.service deploy/systemd/ Présent dans le repo mais /etc/systemd/system/rpa-streaming.service.parked → inactif sur la machine de Dom. —
Service systemd rpa-grounding.service deploy/systemd/ /etc/systemd/system/rpa-grounding.service.parked → inactif. commit 3d6868f02
Service systemd rpa-vision-v3-api.service / rpa-vision-v3-worker.service / rpa-vision-v3-dashboard.service / rpa-agent-chat.service deploy/systemd/ Tous trouvés .parked dans /etc/systemd/system/. —
agent_v0/server_v1/safety_checks_provider.py agent_v0/server_v1/ Pas orphelin : importé par api_stream.py:2980 (QW4 build_pause_payload). Listé pour contexte. mémoire "QW4 safety_checks hybrides"
Endpoints /api/v1/shadow/* agent_v0/server_v1/api_stream.py:1661-1820 Définis côté serveur, aucun appelant identifié dans agent_v0/agent_v1/ (Léa client) ni dans visual_workflow_builder/, ni dans agent_chat/. — [À VÉRIFIER PAR DOM]

7. À vérifier avec Dom (synthèse des [À VÉRIFIER PAR DOM])

  • Modes Léa "shadow / copilot / assisté" : seuls les booléens _recording / _replay_active existent côté client. Confirme-tu qu'aujourd'hui Léa V1 n'a effectivement que ces deux modes runtime (et que les modes VWB basic/intelligent/debug/verified ne pilotent rien du client) ?
  • Endpoints /api/v1/shadow/* côté serveur : zéro appelant identifié dans le repo. Sont-ils consommés par un script externe / une démo, ou candidats à archivage ?
  • Service rpa-grounding.service : présent dans deploy/systemd/ mais en .parked sur la machine. La cascade vLLM→Ollama tourne donc sans infigui_server.py ? Confirmer que le grounding Transformers est bien désactivé en prod actuellement.
  • Service rpa-streaming.service : trouvé .parked dans /etc/systemd/system/. Le streaming server tourne-t-il via svc.sh / run.sh au lieu de systemd ?
  • core/detection/seeclick_adapter.py : encore exporté par __init__.py mais signalé cassé. Sortir de l'export ou tenter une réparation pour Qwen3-VL ?
  • core/detection/owl_detector.py (Owlv2) : câblé via ui_detector.py mais aucun bench récent. Encore appelé en prod ou candidat à l'archivage ?
  • vLLM (port 8100) : code prêt dans resolve_engine.py:785-816. Confirmer si vLLM tourne actuellement ou si la cascade saute systématiquement à Ollama.
  • Mode VWB verified : seul mode qui active core/execution/observe_reason_act.py (ORALoop). Est-il utilisé en démo GHT ou réservé au debug ?
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