Journal des modifications

Documentation Index

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Tous les changements notables apportés à ce projet sont documentés ici. Le format suit Keep a Changelog. Les versions correspondent aux jalons de la Roadmap.

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[Non publié]

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Added

• Les docs non-anglaises affichent désormais la référence API complète (endpoints OpenAPI) et les pages de configuration des canaux. Auparavant, seul le site anglais rendait ces sections — la navigation zh / ja / ko / de / fr ne contenait pas le groupe Endpoints ni le sous-groupe Configuration > Channels, ce qui empêchait les lecteurs de ces langues d’accéder au playground API auto-généré ou au guide de configuration du canal Feishu. Corrigé comme effet secondaire de la migration de docs/docs.json vers une source unique en anglais (docs/nav.template.json + scripts/docs-nav-glossary.json) qui régénère les six langues de manière déterministe ; la synchronisation manuelle par langue n’est plus nécessaire lors de l’ajout de nouvelles pages de documentation.
• Utilisateurs administrateurs : quota illimité par utilisateur + colonne Registered. Laisser le champ quota vide hérite désormais de la limite globale ; le définir à 0 accorde à l’utilisateur un usage illimité. Auparavant, les deux cas s’effondraient dans le même état, donc accorder un accès illimité à un utilisateur individuel nécessitait une édition directe de la base de données. Le tableau des utilisateurs gagne également une colonne Registered pour les audits d’intégration.

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Corrigé

• Paramètres d’agent : les ressources liées ne scintillent plus en tant que « (已删除) » à l’entrée. Les sélecteurs KB / connecteur / serveur MCP dérivaient autrefois le badge orphelin de manière synchrone à partir de selected − available, de sorte que tout agent dont la récupération de la liste d’inventaire était plus lente que la récupération de l’agent marquait brièvement chaque ressource liée comme supprimée avant de revenir à l’état correct — particulièrement visible pour les agents org avec plusieurs connecteurs. Le badge orphelin attend désormais que chaque récupération d’inventaire se stabilise avant le rendu.
• Les toasts suivent désormais le thème clair/sombre. Le toaster racine était codé en dur en mode sombre indépendamment de la préférence de l’utilisateur.
• La ventilation de l’utilisation par agent ne duplique plus les lignes « Direct Chat ». Les conversations liées à des agents supprimés produisaient autrefois une ligne par agent_id orphelin ; elles s’effondrent désormais en une seule ligne.
• Les déploiements auto-hébergés ne échouent plus par intermittence avec container name already in use. Un nouveau wrapper ./deploy.sh idempotent nettoie les conteneurs zombies préfixés par hash et les enfants sandbox DooD avant docker compose up, de sorte que les redéploiements cessent de se heurter au nom du service sandbox.
• Plus de commits chore(i18n): sync translations redondants après les poussées. Le hook de traduction pré-commit mettait à jour .translation-cache.json sur disque mais oubliait de le mettre en scène, de sorte que CI voyait des entrées de cache obsolètes, retraduit les mêmes sections et auto-commitait une sortie légèrement différente en raison du non-déterminisme du LLM. Le hook met désormais en scène le cache aux côtés des fichiers traduits — CI ne détecte aucune différence et se termine silencieusement comme prévu.
• Le chat d’agent ne plante plus lorsqu’un outil nécessitant une confirmation s’exécute dans une session d’agent non lié. Les conversations de modèle pur qui invoquaient un outil intégré marqué requires_confirmation=true ont atteint un 500 dur (ou une erreur de gate « no agent_id » rouge dans l’interface utilisateur) car le routeur d’approbation par agent n’avait aucune configuration à consulter. La gate s’incline désormais gracieusement quand il n’y a pas d’agent pour router, et le flux de chat ne trébuche plus sur un agent_cfg manquant.
• La nouvelle tentative ne échoue plus sur les fournisseurs d’alternance stricte quand l’historique contient des messages utilisateur orphelins. L’arrêt et la nouvelle tentative d’un tour laissent un message utilisateur « arrêté » dans l’historique de conversation ; rejouer cet historique à Claude (qui applique l’alternance utilisateur/assistant) retournait autrefois HTTP 400 et supprimait silencieusement les messages antérieurs. Les messages de même rôle consécutifs sont désormais réduits en un seul tour avant la dispatch, de sorte que chaque orphelin est porté dans l’appel suivant en tant que contexte — la nouvelle tentative fonctionne même si vous arrêtez, ajoutez « Je n’avais pas terminé — continuez avec ceci… » et réessayez.
• La nouvelle tentative du playground n’affiche plus brièvement la requête deux fois. Le flux de nouvelle tentative rejouait simultanément le tour arrêté de l’historique et rendait une bulle utilisateur fraîche pour le tour en vol ; pendant la fenêtre pré-flux, les deux étaient visibles. La bulle en vol est désormais supprimée chaque fois que l’historique rend déjà le même contenu.
• L’agent ReAct ne réessaie plus les appels d’outil paraphrasés après qu’un opérateur rejette une demande d’approbation — il reconnaît le rejet et s’arrête.
• Les « Suggestions de suivi » du playground reviennent et sont désormais opt-in par agent. Une régression avait déplacé la génération de suggestions dans une tâche en arrière-plan sans attendre, de sorte que le playground ne recevait jamais les événements SSE qui font apparaître la ligne de puce sous une réponse. Les suggestions sont désormais diffusées en ligne entre done et end pour les agents dont le nouveau bouton « Follow-up Suggestions » est activé (désactivé par défaut, situé dans la feuille de paramètres de l’agent). Les agents de style tâche restent silencieux et ignorent le aller-retour du modèle rapide supplémentaire ; les agents conversationnels qui veulent explicitement une continuation récupèrent les puces.

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Modifié

• L’autorité de traduction s’est déplacée des fichiers de localisation vers le glossaire : les règles de traduction vivent désormais dans scripts/translation-glossary.md — une source unique de vérité chargée dans chaque appel de traduction LLM (JSON, MDX, README). Le hook de pré-commit refuse maintenant inconditionnellement les modifications manuelles des fichiers de localisation générés (supprimant le remplacement antérieur ALLOW_LOCALE_EDIT=1), car les modifications dispersées par localisation dérivent silencieusement et sont écrasées lors d’une retradution complète. Pour corriger une mauvaise traduction, modifiez le glossaire (une règle permanente qui s’applique à tous les cinq paramètres régionaux) et régénérez les fichiers affectés avec --force. Les règles de glossaire en ligne précédemment intégrées dans trois invites système ont été consolidées dans le fichier de glossaire externe.
• Concédant et droit applicable mis à jour. La licence FIM One Source Available est désormais accordée par FIM Labs Pte. Ltd. (Singapour) ; le droit applicable passe de la RPC à Singapour, et les litiges sont résolus par arbitrage SIAC à Singapour (un arbitre, anglais). Un nouveau fichier NOTICE de haut niveau enregistre l’attribution R&D, les marques déposées et la politique des composants tiers. Aucun changement aux conditions d’utilisation autorisée ou de restriction.

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[v0.8.5] - 2026-04-23

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Ajouté

• Flux i18n convivial pour les contributeurs : les contributeurs n’ont plus besoin de configurer LLM_API_KEY pour soumettre des PR qui modifient les fichiers sources en anglais. Si l’étape de traduction pré-commit locale est ignorée (pas de clé), un nouveau flux de travail .github/workflows/i18n-sync.yml traduit EN → ZH/JA/KO/DE/FR sur master après la fusion de la PR et valide automatiquement le résultat. Le hook pré-commit refuse désormais les modifications manuelles des fichiers de locale générés (avec un remplacement ALLOW_LOCALE_EDIT=1 pour les corrections de traduction légitimes), empêchant la dérive silencieuse entre les sources EN et les résultats traduits.
• Fallback i18n CI vérifié de bout en bout : un test de poussée (EN uniquement, hook de traduction local ignoré) a confirmé que le flux de travail GitHub Actions détecte la source modifiée, traduit dans les cinq locales et valide automatiquement le résultat sur master avec [skip ci] pour éviter la récursion.
• Page de documentation d’intégration Exa : section Intégrations dédiée dans la barre latérale avec une page Exa de première classe couvrant toute la surface de recherche Exa (neural / fast / deep-reasoning / instant), filtrage, récupération de contenu et trois présets ajustés pour la surveillance des actualités, la récupération d’articles de recherche et les agents de deep-reasoning. Sert de page d’accueil orientée partenaires pour le répertoire d’intégration Exa.
• Support des bases de données Xinchuang (信创) : le connecteur de base de données répertorie désormais KingbaseES (人大金仓), HighGo (瀚高) et DM8 (达梦) aux côtés de PostgreSQL/MySQL. KingbaseES et HighGo sont compatibles PG et réutilisent asyncpg sans dépendances supplémentaires ; DM8 utilise la roue du fournisseur officiel dmPython. Un script autonome scripts/test_xinchuang_dbs.py permet aux opérateurs de vérifier la connectivité en direct depuis la CLI.
• Canal Feishu + portail de confirmation via IM : un nouveau type de ressource Channel (étendue org, identifiants chiffrés au repos) permet aux organisations de connecter une application Feishu pour la messagerie sortante. Les outils marqués requires_confirmation=True envoient désormais une carte interactive Approve/Reject au groupe Feishu configuré au lieu d’afficher uniquement la boîte de dialogue de confirmation dans le portail — tout membre autorisé du groupe peut approuver ou rejeter directement depuis Feishu. Couvre l’interface utilisateur de gestion des paramètres → Canaux (liste, créer/modifier avec protection d’état modifié, détails avec URL de rappel copiable, envoi de test), API CRUD (/api/channels) et le point de terminaison de rappel d’événement Feishu (/api/channels/{id}/callback) avec vérification de signature et support du défi d’URL. Première étape de l’élément de feuille de route d’intégration de canal IM v0.9, livré en avance pour la présentation du 2026-04-24.
• Système de hooks d’agent (squelette) : une nouvelle abstraction PreToolUseHook / PostToolUseHook dans src/fim_one/core/hooks/ permet à la logique déterministe de s’exécuter en dehors de la boucle LLM — le FeishuGateHook est la première implémentation concrète, attachée au flux de portail de confirmation. Le cycle de vie complet des hooks + les hooks YAML définis par l’utilisateur restent dans la portée v0.9.
• Le système de hooks est maintenant actif dans le runtime ReAct et DAG : les agents qui déclarent hooks.class_hooks dans leur model_config_json ont ces hooks instanciés et enregistrés à chaque session de chat. Le premier consommateur — FeishuGateHook — se déclenche automatiquement lorsqu’un agent appelle un outil dont l’action du connecteur est marquée requires_confirmation=True, publie une carte Approve/Reject au groupe Feishu de l’organisation, bloque l’outil et reprend ou abandonne en fonction du verdict. Auparavant, l’abstraction du hook était en place mais rien dans la couche web ne l’a connectée au chat en direct.
• Canaux et architecture du système de hooks documentés : un nouveau docs/architecture/hook-system.mdx explique les trois points de hook, pourquoi les hooks s’exécutent en dehors de la boucle LLM et parcourt FeishuGateHook de bout en bout. Les pages d’architecture existantes (system-overview, organization, react-engine, philosophy) y font référence croisée. Le README répertorie désormais les canaux de messagerie comme une capacité v0.8 de première classe et le diagramme de la couche application inclut les cibles IM aux côtés du portail/API/iframe.
• Terrain de jeu d’approbation des hooks : la feuille de détails des canaux a maintenant une action « Test Approval Flow » qui simule un appel d’outil sensible, pousse une carte de confirmation réelle au groupe Feishu lié et interroge la décision du réviseur en direct. Contrairement au bouton d’aperçu existant, cela exerce le chemin de production complet (ligne ConfirmationRequest authentique, rappel Feishu réel, transitions d’état), donc les démos et les répétitions pré-déploiement utilisent le même chemin de code qu’un hook de production.
• Notifications de fin de tâche par agent : les agents peuvent maintenant pousser une carte de résumé au canal de l’organisation (actuellement Feishu) lorsqu’une tâche ReAct ou DAG longue se termine. Configurable par agent dans Paramètres → Agent → Notifications. Premier consommateur du modèle de notification sortante générique.
• Portail de confirmation configurable — en ligne ou canal : chaque agent a maintenant une section « Approbation » dans les paramètres avec trois modes de routage (Auto / En ligne uniquement / Canal uniquement), un sélecteur d’étendue d’approbateur (initiateur / propriétaire d’agent / n’importe qui dans l’organisation), un remplacement « exiger une confirmation pour chaque appel d’outil » et un sélecteur de canal d’approbation explicite. Le mode Auto utilise un canal lié s’il existe et revient gracieusement à une carte d’approbation en ligne dans le flux de chat sinon — donc les agents sans canal obtiennent une UX d’approbation réelle au lieu d’échouer silencieusement. Un nouveau point de terminaison POST /api/confirmations/{id}/respond partage un chemin d’enregistrement de décision unique avec le webhook Feishu, donc chaque approbation — qu’elle soit cliquée dans le chat ou dans un groupe Feishu — horodate les mêmes champs d’audit approver_user_id et decided_at.

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Modifications

• Les indicateurs de chargement du Playground utilisent désormais un subtil effet de scintillement de texte au lieu de la barre de progression peu convaincante qui se figeait à une largeur pseudo-complète après 8 secondes. Les deux implémentations de scintillement existantes (.shiny-text et .text-shimmer) ont été unifiées en une primitive unique compatible avec le thème et dotée d’un préréglage chaleureux optionnel.
• Les cartes de connecteur affichent désormais un badge « Défaut privé » (avec infobulle) lorsqu’un connecteur a allow_fallback désactivé, permettant aux propriétaires de voir en un coup d’œil quels connecteurs exigent que chaque utilisateur apporte ses propres identifiants. Le texte d’aide sous le bouton bascule Allow-Fallback dans le formulaire des paramètres du connecteur précise également que l’indicateur ne contrôle que le partage avec d’autres utilisateurs — le propriétaire peut toujours utiliser ses propres identifiants par défaut, quel qu’en soit le cas.

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Corrigé

• Les appels de connecteur effectués par le propriétaire d’un connecteur avec allow_fallback=false et uniquement une credential par défaut (pas de credential par utilisateur) ne retournent plus 401 avec “Requires authentication”. Le propriétaire est désormais exempté de la barrière de secours — ce flag contrôle uniquement si d’autres utilisateurs peuvent emprunter la credential par défaut du propriétaire. Auparavant, les propres agents du propriétaire envoyaient silencieusement des requêtes non authentifiées, et le même problème affectait également les nœuds connector_action des workflows.
• L’export de conversation affiche désormais le libellé de mode correct (“Planner” / “规划”) pour les conversations DAG acheminées automatiquement au lieu d’afficher toujours “Standard”.
• Les timestamps d’export respectent désormais le fuseau horaire configuré de l’utilisateur au lieu d’afficher l’UTC brut.
• Le contenu des fichiers téléchargés ne fuit plus dans les conversations exportées ; seul le texte du message de l’utilisateur est inclus.
• Les appels d’outils parallèles ne se heurtent plus lorsqu’un fournisseur réutilise index=0 pour chaque delta d’appel d’outil en streaming ; l’agrégateur détecte désormais les limites via un changement d’id ou de nom et remapppe les deltas suivants vers le bon emplacement.
• Paramètres → Canaux reflète désormais le rôle org de l’utilisateur actuel : les membres (non-admin/propriétaire) voient un bouton “Nouveau Canal” désactivé, des actions Modifier / Activer-Désactiver / Supprimer masquées, une bannière en lecture seule et un état vide conscient des permissions — au lieu d’un CTA activé qui échouait à la soumission avec “Organization admin access required”.
• La redirection d’expiration de session préserve désormais la chaîne de requête, de sorte que les utilisateurs atterrissent sur l’onglet / filtre exact qu’ils consultaient après réauthentification au lieu du chemin nu.
• Le formulaire de canal Feishu n’affiche plus une invite “discard unsaved changes” parasite lors de l’interaction avec le sélecteur de chat qui est superposé au dialogue.
• Les indices de configuration du canal Feishu ne dupliquent plus les libellés chinois lorsque l’interface elle-même est déjà en chinois (par exemple, auparavant rendu “事件与回调 (事件与回调)”).
• “Annotate All” dans le gestionnaire de schéma ne retourne plus 500 Internal Server Error — le chemin backend d’annotation complète avait un bug de variable non liée qui bloquait chaque invocation.
• L’édition d’un connecteur de base de données affiche désormais l’espace réservé ******** dans le champ de mot de passe au lieu du texte masqué à trois puces, ce qui rend évident que laisser le champ vide conserve le mot de passe stocké.
• La mise à jour d’une action de connecteur ne réduit plus le panneau de détails — l’action éditée reste sélectionnée pour que les utilisateurs puissent continuer à l’itérer.
• L’éditeur de connecteur IA distingue désormais le succès, l’échec partiel et l’échec complet au lieu d’afficher le même message “completed” pour les trois. Les raisons d’échec sont affichées en ligne pour que les utilisateurs puissent voir ce qui s’est réellement mal passé.
• L’éditeur de connecteur IA ne peut plus effacer silencieusement plusieurs actions à la fois. La suppression en masse (>2 actions) nécessite désormais un mot-clé destructeur explicite dans l’instruction de l’utilisateur (“rebuild”, “全部重建”, “wipe”, etc.) ; sinon l’opération est rejetée avec une erreur claire, protégeant les paramètres requires_confirmation / JMESPath contre une perte accidentelle.
• Les cartes de confirmation dans le chat du portail affichent désormais si la demande a été acheminée vers un canal (par exemple Feishu) ou traitée en ligne, aux côtés d’un indice lisible sur qui est autorisé à approuver (l’initiateur, le propriétaire de l’agent ou tout membre org). Les demandes acheminées par canal produisent également une carte en attente en ligne pour que l’utilisateur ne se demande pas si une notification a réellement été envoyée.
• Les cartes d’approbation Feishu deviennent désormais en lecture seule après la première décision : le webhook /callback retourne une carte de remplacement avec les boutons Approuver/Rejeter supprimés et l’en-tête coloré en vert (approuvé) ou rouge (rejeté), empêchant les clics répétés. Les clics en double qui arrivent toujours des clients Feishu obsolètes reçoivent un toast “This request was already approved/rejected.” et une copie fraîche de la carte décidée pour que la vue obsolète se mette à jour.
• L’action simple “Send Test Message” sur les lignes de canal et la feuille de détails a été restaurée. L’Approval Playground exerce l’aller-retour complet du hook, mais un canal de notification uniquement (pas de hook d’approbation câblé) a toujours besoin d’une vérification rapide de credential/connectivité, que le test-send simple couvre.
• Les clics concurrents sur la même carte d’approbation Feishu ne peuvent plus réussir tous les deux. Le gestionnaire /callback bascule désormais le statut ConfirmationRequest via un UPDATE ... WHERE status='pending' conditionnel et utilise le nombre de lignes affectées pour décider quel appelant “gagne” ; auparavant deux requêtes parallèles pouvaient toutes deux lire pending et faire la course à une écriture, se retrouvant potentiellement avec approuvé-puis-rejeté sur la même ligne.
• Les demandes d’approbation en attente expirent désormais automatiquement après CHANNEL_CONFIRMATION_TTL_MINUTES (par défaut 24h) via un balayeur en arrière-plan. Empêche un clic obsolète des jours plus tard de basculer l’état de l’agent qui a déjà été démonté ; le clic suivant sur une carte expirée reçoit une carte décidée grise “Expired” et un toast “no longer active”.
• Send Test Message livre désormais une notification en texte brut (pas de boutons Approuver/Rejeter) et vit uniquement dans la feuille de détails du canal — pas la liste déroulante de ligne. Les utilisateurs qui n’ont pas l’intention d’utiliser les hooks d’approbation ne sont pas confus par les boutons interactifs sur un message “test”. Les tests d’aller-retour d’approbation restent disponibles via le bouton Approval Playground.
• La feuille de détails du canal s’est resserrée : “How to finish setup” est désormais une section réductible réduite par défaut (pour qu’elle ne domine pas la feuille pour les canaux déjà configurés), et le remplissage extérieur a été réduit pour que le contenu soit plus proche du bord de la feuille.
• Builder AI ne signale plus les credentials masquées (****) comme manquantes — il les reconnaît désormais comme configurées et ignore les fausses orientations “credential missing”.
• La liste des agents du Playground affiche désormais tous les agents accessibles au lieu de seulement les agents publiés, pour que les agents brouillon puissent être testés sans publication préalable.
• Les uploads d’images de chat ne plantent plus le stream sur les URLs data: malformées — l’extracteur MIME revient désormais en toute sécurité à application/octet-stream au lieu de lever une IndexError en pleine génération.
• Les miniatures d’image du Playground annulent désormais les récupérations en vol au démontage via AbortController, évitant les affectations d’URL blob obsolètes et la bande passante gaspillée lors d’une navigation rapide.

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[v0.8.4] - 2026-04-17

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Ajouté

• Récupération de conversation : les lignes tool_result synthétiques persistent désormais après un tour interrompu ; les clients peuvent reprendre un flux SSE déconnecté via POST /chat/resume avec le dernier curseur vu.
• Le Playground se reconnecte automatiquement aux flux SSE interrompus en utilisant le point de terminaison /chat/resume avec backoff exponentiel (max 3 tentatives) ; affiche un indicateur “Reconnexion en cours…” pendant la récupération.
• Observabilité du cache de prompt : cache_read_input_tokens et cache_creation_input_tokens sont capturés à partir des réponses LLM, agrégés par tour dans TurnProfiler, enregistrés comme une ligne de résumé turn_cache (tokens lus/créés + économies estimées), et exposés dans le done_payload du chat sous un nouveau champ cache. Permet de vérifier que la mise en cache de prompt Anthropic fonctionne réellement, et sert également de détecteur pour savoir si les stations relais API honorent la remise de cache.

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Modifié

• Les prompts système utilisent désormais un registre de sections mémorisé avec des points de rupture de mise en cache de prompts Anthropic sur le préfixe stable — réduit le coût des tokens par tour d’environ 60-80% sur le préfixe mis en cache pour les modèles Claude. Le mode ReAct JSON, le mode d’appel de fonction natif et la synthèse émettent tous deux messages système pour les fournisseurs compatibles avec le cache (Claude, Bedrock Anthropic, Vertex Claude) et reviennent à un seul message concaténé pour tous les autres fournisseurs.

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Corrigé

• Les tokens de réflexion/raisonnement persistent désormais dans les conversations multi-tours — le champ signature d’Anthropic est capturé et rejoué selon les exigences de l’API.
• Politique de rejeu du raisonnement consciente du fournisseur : reasoning_content (provenant de DeepSeek-R1, Qwen QwQ, Gemini thinking, OpenAI o-series) n’est plus rejoué aux fournisseurs non-Anthropic lors des tours suivants. Auparavant, le champ était sérialisé sans condition dans ChatMessage.to_openai_dict(), ce qui violait la documentation des fournisseurs (DeepSeek et Qwen documentent explicitement « ne pas renvoyer reasoning_content dans l’historique des messages ») et invalidait silencieusement leurs caches de préfixe automatique / KV à chaque échange multi-tour. La politique est centralisée dans core/prompt/reasoning.py — la famille Claude (y compris les proxies Bedrock et Vertex) continue de rejouer les blocs de réflexion avec signature comme requis.

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[v0.8.3] - 2026-04-16

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Ajouté

• Outil intégré convert_to_markdown — Nouvel outil Agent polyvalent qui convertit n’importe quel fichier, URL, lien YouTube ou URI de données en Markdown propre en utilisant MarkItDown de Microsoft. Supporte PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx/.xls), PowerPoint (.pptx), HTML, JSON, CSV, XML, ZIP, EPUB, Outlook .msg, images, audio (parole → texte) et transcriptions YouTube. Disponible pour chaque agent par défaut — même niveau que web_fetch. Lorsqu’un LLM capable de vision est configuré, les images intégrées et les pages PDF numérisées sont automatiquement OCRisées via le plugin officiel markitdown-ocr. Auparavant, cette capacité était cachée dans le pipeline d’ingestion RAG en arrière-plan ; les agents y ont maintenant accès sur le chemin de conversation interactif.
• OCR de documents via markitdown-ocr — Les images intégrées dans DOCX / XLSX / PPTX et les pages PDF numérisées sont maintenant OCRisées en utilisant le même LLM capable de vision que le reste de FIM One achemine. S’applique à la fois à l’outil convert_to_markdown intégré et au pipeline d’ingestion RAG, de sorte que la conversion au moment du chat et l’ingestion de la base de connaissances produisent un Markdown identique à l’octet pour la même entrée.
• Support universel du fournisseur de vision pour l’OCR de documents — Un nouveau type canard LiteLLMOpenAIShim enveloppe n’importe quel OpenAICompatibleLLM FIM One dans la forme API .chat.completions.create(...) du SDK openai, puis distribue via litellm.completion(). MarkItDown (qui code en dur la surface du SDK openai) peut maintenant consommer Anthropic Claude, Google Gemini, Azure, Bedrock et tout autre fournisseur que LiteLLM supporte — aucun code d’adaptateur par fournisseur dans FIM One.
• Ingestion RAG consciente de la vision — Les téléchargements de base de connaissances de documents Office et de PDF numérisés résolvent maintenant le LLM de vision par défaut de l’espace de travail (d’abord DB, secours ENV) et le transmettent à MarkItDown pour l’OCR lors de l’ingestion. Zéro régression : lorsqu’aucun modèle capable de vision n’est disponible, l’ingestion bascule silencieusement en mode texte uniquement — exactement le comportement antérieur à la fonctionnalité.
• Couverture de format MarkItDown étendue — RAG ingère maintenant nativement .pdf, .msg (Outlook), .epub, .mp3, .wav et .m4a via les extras de transcription audio et outlook de MarkItDown. Les URL YouTube circulent via convert_to_markdown via markitdown[youtube-transcription].
• Variable d’environnement LLM_SUPPORTS_VISION — Opt-out optionnel (=false) pour le secours OCR de document en mode ENV. Le comportement par défaut est optimiste (true), qui couvre les configurations ENV courantes (gpt-4o, claude-3-5-sonnet, gemini-1.5-pro/flash). Définissez à false uniquement lorsque votre LLM_MODEL configuré en ENV ne supporte pas la vision (par exemple deepseek-v3, qwen-chat, llama-3.1, gpt-3.5-turbo, o1-mini) pour ignorer un appel de vision défaillant à chaque téléchargement de document. Ignoré entièrement lorsqu’un ModelGroup curé par un administrateur est actif — le mode DB est toujours la source de vérité lorsqu’il est disponible.
• Profileur au niveau du tour — Chaque tour ReAct enregistre maintenant les timings au niveau de la phase (memory_load, compact, tool_schema_build, llm_first_token, llm_total, tool_exec) dans une seule ligne de journal structurée par tour. Basculable via REACT_TURN_PROFILE_ENABLED (par défaut : activé ; définissez à false pour un no-op sans surcharge).
• Carte de travail compacte structurée — La compaction de conversation analyse maintenant sa propre sortie markdown en 9 sections dans un WorkCard typé et fusionne les nouveaux compacts dans le précédent, de sorte que les erreurs et les tâches en attente des étapes antérieures d’une longue session survivent à plusieurs tours de compaction au lieu d’être ré-résumés à partir de zéro.

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Modifié

• Limitation de débit par utilisateur — Le limiteur de débit au niveau LLM maintient désormais un bucket séparé par utilisateur au lieu d’un bucket global unique au processus. Empêche un utilisateur bruyant de limiter tous les autres utilisateurs sur le même worker. Activable via LLM_RATE_LIMIT_PER_USER (par défaut : activé).

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Corrigé

• Récupération des tool_use en suspens — Les conversations interrompues en cours d’exécution d’outil (arrêt utilisateur, déconnexion SSE, crash) laissaient précédemment un message d’assistant avec un bloc tool_use et aucun tool_result correspondant, ce qui provoquait un crash à la prochaine étape avec une erreur HTTP 400 opaque de l’API LLM. DbMemory.get_messages() détecte maintenant et répare ces blocs en suspens sur le chemin de lecture avec un tool_result synthétique [interrupted]. Le journal DB brut n’est pas modifié.
• Les messages d’assistant avec contenu vide et tool_calls ne sont plus supprimés — Le filtre du chemin de chargement DbMemory supprimait précédemment silencieusement toute ligne d’assistant avec un contenu texte vide. Les intermédiaires d’appel de fonction natifs (qui ne contiennent que tool_calls, pas de texte) étaient effacés. Le filtre nécessite maintenant à la fois un contenu vide ET aucun tool_calls.

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[v0.8.2] - 2026-04-10

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Ajouté

• Traitement Intelligent des Documents (Vision-Aware) — Gestion adaptative des documents basée sur les capacités du modèle. Lorsque le LLM cible supporte la vision (GPT-4o, Claude 3/4, Gemini), les pages PDF sont rendues sous forme d’images et envoyées via des blocs de contenu vision pour une fidélité visuelle complète. Les modèles texte uniquement reviennent à l’extraction de texte pdfplumber. Deux modes : Vision et Texte uniquement. Configurable via les variables d’environnement DOCUMENT_PROCESSING_MODE, DOCUMENT_VISION_DPI, DOCUMENT_VISION_MAX_PAGES. Basculement supports_vision par modèle dans Admin.
• Pipeline de vision de document — Les fichiers DOCX, PPTX et PDF téléchargés dans le chat ont maintenant leurs images intégrées extraites et envoyées en tant que contenu vision au LLM lorsque la vision est activée sur le modèle.
• Persistance de la vision multi-tours — Le contenu vision des documents et images téléchargés persiste à travers les tours de conversation, de sorte que le modèle conserve le contexte visuel tout au long de la conversation.
• Traitement intelligent des PDF — Les pages PDF riches en texte extraient le texte plus les images intégrées séparément (économisant des tokens). Les pages numérisées ou contenant uniquement des images sont rendues sous forme de PNG pleine page pour une fidélité maximale.
• Image sandbox pré-construite — Dockerfile.sandbox avec des packages courants de data-science (pdfplumber, Pillow, pandas, etc.) pour que l’exécution de code IA fonctionne immédiatement dans les conteneurs --network=none.
• Complétion de fork de ressource — Les cinq types de ressources supportent maintenant le fork : Agent, Connecteur, Workflow, Serveur MCP et Compétence. Fork KB supprimé (inhérent à l’utilisateur local).

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Modifications

• Réponses de chat plus rapides — Le flux SSE se ferme maintenant immédiatement après la fin de l’agent ; la génération de titre et les suggestions de suivi s’exécutent en arrière-plan au lieu de bloquer la réponse.
• Compaction de contexte plus intelligente — La compaction de conversation utilise un format structuré à 9 sections qui préserve mieux les informations clés (demande originale, erreurs, tâches en attente) sur de longues sessions.
• Réduction des boucles d’agent — Des instructions anti-boucle ajoutées aux invites d’agent ; le seuil de détection de cycle abaissé pour détecter plus tôt les appels d’outil identiques répétés.
• Démarrage de requête plus rapide — Les recherches de configuration LLM et la classification de domaine s’exécutent maintenant en parallèle, réduisant la surcharge par requête de 400-1100ms.
• Meilleure gestion des outils vides — Les outils qui ne retournent aucune sortie produisent maintenant un message descriptif au lieu d’un simple « (no output) », évitant les tentatives inutiles.
• Nettoyage automatique des anciens résultats d’outil — Les résultats d’outil plus anciens que les 6 plus récents sont automatiquement effacés avant la compaction de contexte, gardant les conversations légères.
• Budget agrégé des résultats d’outil — Le total des tokens de résultats d’outil est plafonné à 40K par session ; les nouveaux résultats sont tronqués quand le budget est dépassé, évitant l’encombrement du contexte par les grandes réponses API.
• Récupération automatique du débordement de contexte — Quand le LLM rejette une requête en raison d’un débordement de longueur de contexte, l’agent compacte automatiquement à 50% et réessaie, au lieu de bloquer toute la conversation.
• Sélection d’outil basée sur les mots-clés — Quand une requête correspond clairement à un outil spécifique par son nom ou ses mots-clés de description, l’agent ignore l’appel de sélection d’outil basé sur le LLM, économisant 200-500ms.
• Mise en pool des connexions LLM — Tous les appels API LLM partagent maintenant un seul pool de connexions avec des paramètres keepalive optimisés, réduisant la surcharge de connexion sur toute la session.
• Vérification de complétion plus intelligente — L’étape de vérification post-réponse est ignorée pour les réponses longues et détaillées (>200 tokens), éliminant un aller-retour LLM inutile.
• Basculement de modèle en cas de panne du fournisseur — Quand le modèle principal n’est pas disponible (limité en débit, surchargé ou hors ligne), l’agent réessaie automatiquement avec le modèle rapide au lieu d’échouer.

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Corrections

• Hallucination d’agent sur les fichiers illisibles — Lorsque l’agent IA ne pouvait pas lire un fichier (par exemple, un PDF basé sur des images), il lisait auparavant d’autres fichiers non liés et présentait leur contenu comme celui du fichier cible. Une barrière d’intégrité des fichiers dans l’invite système empêche désormais cela.
• Injection d’ID de fichier pour les téléchargements — Les fichiers téléchargés incluent désormais leur UUID file_id dans le contexte du message, afin que l’agent puisse y accéder directement via read_uploaded_file sans deviner.
• Lecture du bouton Vision à partir de la nouvelle structure de modèle — L’indicateur supports_vision sur les configurations de modèle n’était pas lu correctement à partir de la structure ORM ModelGroup/ModelProviderModel. Corrigé.
• Messages d’erreur améliorés pour les fichiers illisibles — Lorsque les fichiers ne peuvent pas être lus, l’outil retourne désormais des conseils spécifiques (type de fichier, suggestion de vision) au lieu d’erreurs génériques.

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[v0.8.1] - 2026-03-29

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Ajouts

• Notifications d’administrateur sensibles au fuseau horaire — Les e-mails de notification d’administrateur affichent désormais les heures des événements dans le fuseau horaire configuré de chaque destinataire au lieu d’afficher toujours l’UTC.
• Divulgation progressive des outils de base de données — Un seul méta-outil database avec les sous-commandes list_tables/discover/query remplace les outils individuels par table. Configurable via la variable d’environnement DATABASE_TOOL_MODE (progressive par défaut, legacy comme solution de secours).
• Chargement des outils à la demande — Lorsque plus de 12 outils sont disponibles, un méta-outil request_tools permet à l’agent de charger dynamiquement des outils supplémentaires en cours de conversation au lieu d’être limité à la sélection initiale.
• Divulgation progressive des outils MCP — Un seul méta-outil mcp avec les sous-commandes discover/call remplace les outils individuels par serveur. Configurable via la variable d’environnement MCP_TOOL_MODE (progressive par défaut, legacy comme solution de secours).
• Disjoncteur de budget de jetons par tour — La variable d’environnement REACT_MAX_TURN_TOKENS fournit un arrêt d’urgence pour les boucles d’agent incontrôlées. Par défaut 0 (illimité) — utilisez plutôt token_quota par utilisateur pour le contrôle des coûts quotidiens.
• Basculement d’appel de fonction native par modèle — Le paramètre tool_choice_enabled (ENV + Admin par modèle) permet aux modèles qui rejettent la sélection d’outil forcée de sauter le Niveau 1 et d’aller directement au Mode JSON. Configurable dans Paramètres → Modèles → Avancé.
• Refonte de la qualité du DAG — Cinq améliorations : mise à niveau du modèle par défaut vers le modèle général pour les étapes non-rapides ; auto-découverte des compétences en planification ; vérificateur de citations pour les domaines juridique/médical/financier ; préservation du contexte de contenu structuré avec multiplicateur de troncature configurable ; classification de domaine dans le routeur avec sélection de modèle consciente du domaine.
• Escalade de modèle de domaine dans ReAct — Les domaines spécialisés (juridique/médical/financier) s’escaladent automatiquement vers le modèle de raisonnement avec recherche web obligatoire et vérification des citations.
• Téléchargement de pièces jointes — Les cartes de fichiers dans les messages de chat sont désormais cliquables pour télécharger le fichier original.
• Commutateur maître de notification d’administrateur — Basculement global activé/désactivé pour les notifications par e-mail d’administrateur avec détection SMTP à l’exécution. Affiche une bannière d’avertissement lorsque SMTP n’est pas configuré et désactive tous les contrôles de notification.
• En-tête SMTP Reply-To — La nouvelle variable d’environnement SMTP_REPLY_TO permet aux réponses d’aller à une adresse différente de celle de l’expéditeur.
• Phase 1 de Resource Fork (Serveur MCP + Compétence) — Les points de terminaison POST /api/mcp-servers/{id}/fork et POST /api/skills/{id}/fork créent des copies profondes appartenant à l’utilisateur avec visibility=personal et suivi de la lignée forked_from. Les env/en-têtes chiffrés sont ignorés lors du fork du serveur MCP ; le statut de publication est ignoré lors du fork de la compétence. La migration Alembic ajoute la colonne forked_from aux deux tables. 41 tests.
• Auto-abonnement aux dépendances de connexion de flux de travail — DependencyAnalyzer._resolve_workflow résout maintenant récursivement les dépendances de sous-flux de travail avec détection de cycle (ensemble visité). Les nœuds d’agent et de sous-flux de travail sont correctement ajoutés en tant que dépendances de contenu dans les manifestes de dépendance. Les ressources manquantes sont gérées avec élégance (avertissement de journal, pas d’échec). 19 tests.
• Modèles de solutions prédéfinis (contenu d’amorçage du marché) — 8 modèles de solutions verticales amorcés de manière idempotente lors de l’enregistrement du premier utilisateur : Audit financier, Examen de contrat, Rapport de données, Service d’assistance informatique, Intégration RH, Assistant commercial, Rédacteur de contenu, Résumé de réunion. Chacun regroupe un Agent + Compétence avec des procédures opératoires standard en chinois. Publié sur l’organisation Market (visibility=org, publish_status=approved) pour une disponibilité immédiate sur le marché. 4 tests.
• Détection de cycle ReAct — Détection déterministe des appels d’outil identiques répétés. Injecte un avertissement après 3 appels consécutifs avec les mêmes arguments, empêchant les agents de boucler sur les outils défaillants. Configurable via REACT_CYCLE_DETECTION_THRESHOLD.
• Liste de contrôle d’achèvement ReAct — Invite de vérification unique avant d’accepter les réponses finales lorsque des outils ont été utilisés, réduisant les réponses prématurées ou incomplètes. Basculable par instance d’agent.

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Modifications

• Seuil minimum d’outils de la liste de contrôle d’achèvement — La liste de contrôle ne s’active désormais que lorsque l’agent a effectué 3+ appels d’outils (configurable via REACT_COMPLETION_CHECK_MIN_TOOLS). Les tâches simples avec 1-2 outils ignorent la vérification pour éviter une latence inutile.
• Budget de système dynamique — Suppression de la réserve fixe SYSTEM_PROMPT_RESERVE (4K tokens) du calcul du budget de contexte. ContextGuard tient désormais compte du système dynamiquement, donnant à chaque itération ~4K de contexte utilisable supplémentaire.
• Troncature d’outils centralisée — Tous les types d’outils délèguent désormais la troncature à un module partagé. Les valeurs par défaut sont configurables via les variables d’environnement TOOL_OUTPUT_MAX_CHARS, TOOL_OUTPUT_MAX_ITEMS, TOOL_OUTPUT_MAX_BYTES.
• Détection de domaine découplée — La classification de domaine s’exécute indépendamment dans chaque point de terminaison, n’est plus regroupée avec le routage automatique. Les instructions SOP de domaine assouplies pour guider plutôt que de mandater la recherche web.
• Variable d’environnement AUTO_ROUTING supprimée — Le point de terminaison automatique classe toujours les requêtes.

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Corrigé

• Soumission de message en double — L’entrée de chat utilise désormais un garde synchrone pour empêcher la soumission du même message plusieurs fois lors de clics rapides.
• Chaîne de dégradation de sortie structurée — Le fallback à 3 niveaux (FC natif → mode JSON → texte brut) traverse maintenant correctement tous les niveaux.
• Valeur json_mode_enabled DB ignorée — Les modèles configurés via Admin utilisent désormais correctement leur paramètre par modèle au lieu de toujours revenir à la variable d’environnement.
• Message d’échec de planification DAG — Affiche maintenant un message bilingue convivial au lieu de l’erreur de pipeline brute.
• Contournement du propriétaire du serveur MCP pour allow_fallback — Le propriétaire du serveur n’est plus bloqué par allow_fallback=False.

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[v0.8] - 2026-03-20

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Ajouté

• Refonte du Marketplace Phase 1 — Solutions + Composants — Modèle de Marché à deux niveaux (Solutions : Agent/Compétence/Workflow ; Composants : Connecteur/Serveur MCP) avec sélecteur de portée (Marché Global / org). KB supprimé de la portée du Marché. Modèle d’abonnement unifié.
• Injection intelligente de contenu de fichier + outil read_uploaded_file — Les petits téléchargements (<32K caractères) sont automatiquement intégrés au contexte LLM ; les gros fichiers reçoivent des métadonnées + indication d’outil. Outil de lecture en mode dual avec pagination et recherche regex. Point de terminaison GET /api/files/{file_id}/content.
• Système de Blueprint de Workflow — Éditeur de workflow visuel pour l’automatisation multi-étapes : 25 types de nœuds (Start, End, LLM, ConditionBranch, QuestionClassifier, Agent, KnowledgeRetrieval, Connector, HTTPRequest, VariableAssign, TemplateTransform, CodeExecution, Iterator, Loop, VariableAggregator, ParameterExtractor, ListOperation, Transform, DocumentExtractor, QuestionUnderstanding, HumanIntervention, SubWorkflow, ENV et plus), éditeur React Flow v12 avec palette glisser-déposer, mise en page automatique, exécution en temps réel SSE, interpolation de variables, branchement conditionnel/classificateur, stratégies d’erreur par nœud, délai d’attente par nœud, import/export/duplication, historique des versions avec visionneuse de diff, 14 modèles intégrés, 306 tests.
• Déclencheurs de Workflow — Planification Cron avec support des fuseaux horaires ; clés API publiques (préfixe wf_) pour l’exécution externe sans authentification utilisateur ; exécution par lot (jusqu’à 100 ensembles d’entrée, parallélisme configurable).
• Opérations de Workflow — Visionneuse de journal d’exécution en temps réel, visionneuse de trace avec snapshots de variables, superposition de relecture d’exécution sur le canevas, export d’historique d’exécution, tableau de bord analytique avec tendances quotidiennes et percentiles, panneau de statistiques par nœud, favoris/épinglage, badges de validation en ligne, recherche de nœud de canevas (Cmd+F), raccourcis clavier, accrochage à la grille.
• Admin de Workflow + Modèles — Onglet de gestion admin pour tous les workflows, modèle WorkflowTemplate avec CRUD admin et 5 modèles de départ, flux de publication avec contrôle de révision au niveau org, résolveur de conflits d’import pour les références externes.
• Système de Compétence d’Agent — Chargement de compétence à la demande : modèle Skill avec CRUD/publication/révision, outil read_skill(name) pour la divulgation progressive (~80% de réduction de jetons), compact_instructions par agent pour la compaction ContextGuard personnalisée. Interface utilisateur complète des Compétences avec page de liste, éditeur et sélecteur de compétence d’agent.
• ConnectorMetaTool (Phase de Divulgation Progressive 1-2) — Un seul méta-outil remplace les outils par action. L’invite système reçoit des stubs légers (~30 jetons/connecteur) ; l’agent appelle discover/execute à la demande. Drapeau de fonctionnalité CONNECTOR_TOOL_MODE pour la compatibilité rétroactive.
• Import/export/fork de Connecteur — Partage de modèles de connecteur via export JSON, clonage et personnalisation via fork. Le backend assainit les identifiants à l’export.
• Chiffrement des identifiants de Connecteur + remplacement par utilisateur — Table connector_credentials avec chiffrement Fernet, drapeau allow_fallback, points de terminaison GET/PUT/DELETE /my-credentials.
• Interface utilisateur de révision de publication — Système de révision au niveau org avec flux de travail d’approbation/rejet, badges de statut sur les cartes de ressources, avis de révision dans la boîte de dialogue de publication, resoumission pour les ressources rejetées.
• Annotations de schéma sémantique — 16 balises sémantiques prédéfinies pour les champs de connecteur avec drapeaux description et pii, affichées dans les descriptions d’outil LLM.
• Auto-réflexion d’Agent en boucle — Invite de vérification d’objectif injectée tous les 6 itérations dans ReAct pour prévenir la dérive dans les longues chaînes.
• Org du Marché fantôme + abonnements aux ressources — Partage de ressources basé sur l’extraction : ressources découvertes via le marketplace et explicitement souscrites. API Market pour parcourir/s’abonner/se désabonner.
• Découverte automatique d’Agent + liaison de sous-agent — Drapeau discoverable + liste blanche sub_agent_ids + CallAgentTool pour la délégation à un niveau.
• Identifiants du serveur MCP + remplacement par utilisateur — Table mcp_server_credentials avec drapeau allow_fallback pour le comportement de secours des identifiants.
• Basculement Connecteur/KB — Points de terminaison de suspension/reprise pour les deux types de ressources.
• Conversations KB autonomes — Champ kb_ids sur les conversations pour le chat KB direct sans liaison d’agent.
• Onglet d’audit du journal de révision — Page d’audit admin avec basculement journal système / journal de révision et piste de révision filtrable par org/ressource.
• Directive d’Agent dans la synthèse — Paramètre agent_directive garantit que les réponses finales respectent l’objectif principal de l’agent.

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Modifié

• Modèle de visibilité basé sur l’abonnement — Simplifié de 3 niveaux à 2 niveaux (propre → abonné). La migration automatique préserve l’accès existant.
• Liste blanche du cache des outils — Remplacement de la liste noire par une propriété explicite cacheable sur les outils. 11 outils en lecture seule marqués comme pouvant être mis en cache.
• Défaillance en cascade de l’exécuteur DAG — Les étapes échouées bloquent maintenant en cascade les dépendants avec propagation transitive.
• Améliorations du planificateur DAG — Descriptions d’outils dans le planificateur, historique de re-planification complet sur tous les tours, 14 constantes de moteur paramétrées comme variables d’environnement.
• Troncature d’observation stream_answer — Augmentée de 2000 à 8000 caractères (configurable via REACT_TOOL_OBS_TRUNCATION).
• Interface utilisateur de confiance des preuves — Cartes d’avertissement ambre, badges de citation [N] avec popovers au survol, bannière d’avertissement de conflit avec comparaison côte à côte.
• Résumés des changements de version de flux de travail — Résumés lisibles générés automatiquement à partir des diffs de blueprint lors de l’enregistrement de la version.
• Nettoyage de la rétention des exécutions de flux de travail — Tâche de nettoyage en arrière-plan avec limites d’âge/nombre configurables. Variables d’environnement : WORKFLOW_RUN_MAX_AGE_DAYS, WORKFLOW_RUN_MAX_PER_WORKFLOW.
• Disjoncteur de connecteur — Machine à trois états (fermé/ouvert/semi-ouvert) avec suivi des défaillances par connecteur et points de terminaison de surveillance.
• Remplacement d’elkjs par une mise en page automatique BFS légère — Le bundle /workflows/[id] réduit de 473 kB à 43 kB.

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Corrigé

• Aplatissement de l’espace de noms d’évaluation du flux de travail — Résolution corrigée des noms de variables courts dans ConditionBranch et VariableAssign.
• Pas de ré-examen lors du basculement is_active — Le basculement de is_active ne rétablit plus publish_status de approved à pending_review.
• Cascade-skip pour les branches de condition — Les nœuds ignorés désactivent correctement les arêtes sortantes.
• Analyseur de dépendances — Résolution corrigée de skill_ids, correspondance de type de nœud insensible à la casse.

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Supprimé

• Suppression du champ is_global et de tous les concepts de visibilité globale — remplacés par l’organisation Market + abonnements.
• Suppression des points de terminaison d’administration globale pour les agents/serveurs MCP.

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[v0.7.5] - 2026-03-12

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Ajouté

• Changement de mode gratuit — Basculez entre Auto/React/DAG en cours de conversation. Suivi du mode par tour via metadata.mode.
• Trois rôles de modèle — Configuration d’environnement indépendante pour les niveaux General, Fast et Reasoning. Le modèle Fast n’hérite plus des paramètres du modèle principal.
• Améliorations du moteur DAG — Données structurées StepOutput, cache d’outils avec verrou asynchrone pour la prévention du stampede, vérification LLM par étape avec retry (DAG_STEP_VERIFICATION), routage automatique via classification LLM rapide (AUTO_ROUTING).
• Chiffrement des identifiants de connecteur — Jetons d’authentification extraits vers la table connector_credentials avec chiffrement Fernet via CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY. Points de terminaison de remplacement d’identifiants par utilisateur. Drapeau allow_fallback.
• Chiffrement de la clé API ModelConfig au repos — Chiffrement transparent à l’écriture / déchiffrement à la lecture avec détection de texte brut rétrocompatible.

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Modifié

• Écrans squelettes — Toutes les pages de liste/grille affichent des squelettes conscients de la mise en page pendant le chargement au lieu de spinner.

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Corrigé

• Le modèle rapide n’hérite plus des paramètres du modèle principal.
• Les noms de champs d’événement de routage SSE alignés avec le backend.

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[v0.7.4] - 2026-03-12

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Ajouté

• Centre d’évaluation — Gestion des ensembles de données de test, exécutions d’éval parallèles avec notation LLM, visionneuse de résultats par cas (réussite/échec/latence/jetons) avec interrogation automatique.
• Admin : drapeau json_mode_enabled par modèle — Basculement explicite empêchant les problèmes de préfillage AWS Bedrock. Modèles ENV contrôlés par LLM_JSON_MODE_ENABLED.
• Protocole SSE v2 — Streaming en temps réel avec champs delta_reasoning, usage, événements done/suggestions/title/end séparés.
• Expansion AI Builder — 7 nouveaux outils de construction, drapeau is_builder, actualisation automatique du prompt du constructeur, garde SSRF. Dialogue complet de l’agent ReAct pour la gestion des connecteurs.
• Support de base de données double — SQLite (zéro configuration) + PostgreSQL (production). Docker Compose provisionne automatiquement PG avec vérifications de santé.
• Pensée étendue / raisonnement — LLM_REASONING_EFFORT et LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS pour la série o d’OpenAI, Gemini 2.5+, Claude.
• Admin : désactivation d’outils — Bascules d’activation/désactivation par outil ; outils désactivés filtrés du chat à l’exécution.
• Paramètres : onglet Organisations — Créer, rejoindre, gérer les organisations avec rôles de membres directement depuis les Paramètres.
• Déploiement Docker Compose — Image unique, volumes nommés, sortie Next.js autonome.
• Export : format PDF — Conversations exportables en tant que documents PDF.
• Support multi-worker — Variable env WORKERS=N ; courtier d’interruption Redis pour relais entre workers.

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Modifié

• Couche LLM : LiteLLM — Remplacement du client AsyncOpenAI direct pour un support universel des fournisseurs.
• Dégradation de la sortie structurée — Unification de structured_llm_call() avec extraction à 3 niveaux (Native FC → JSON Mode → texte brut + regex).
• Routage de relais intelligent — Détection automatique du protocole API à partir des modèles de chemin URL pour les plateformes de relais tierces.

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Corrigé

• Traduction du chemin de montage de volume Docker sandbox (DooD).
• Sécurité : validation AST dunder sandbox, valeurs par défaut MCP stdio, rebinding DNS SSRF, évasion de métacaractères shell, injection de modèle de connecteur.
• Crash des statistiques du tableau de bord administrateur sur PostgreSQL.
• Docker : découverte de fichiers i18n, condition de course au démarrage, détection automatique OAuth pour les ports personnalisés.
• Export : nom de fichier RFC 5987 pour CJK.

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[v0.7.3] - 2026-03-06

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Ajouté

• Serveurs MCP globaux — Provisionnés par l’administrateur, chargés dans toutes les sessions de chat.
• Journalisation d’audit structurée — Assistant write_audit() avec colonnes structurées.

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Corrigé

• Compatibilité rétroactive du code d’invitation pour le champ registration_enabled hérité.

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[v0.7.2] - 2026-03-06

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Ajouté

• Inscription sur invitation uniquement — Trois modes (ouvert/invitation/désactivé) avec opérations CRUD de code d’invitation.
• Gestion du stockage — Utilisation disque par utilisateur, nettoyage, suppression des fichiers orphelins.
• Déconnexion forcée par utilisateur — Révocation du jeton administrateur.
• Modération des conversations — Liste et suppression de toutes les conversations par l’administrateur.

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[v0.7.1] - 2026-03-06

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Ajouté

• Tableau de bord de santé de l’API — Statistiques système, métriques des connecteurs, graphiques d’utilisation des jetons.
• Authentification JWT — Authentification SSE basée sur les jetons, propriété des conversations.
• API Admin — Gestion des agents, quota de jetons par utilisateur (application des 429).

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[v0.7] - 2026-03-06

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Ajouté

• Plateforme d’administration — Gestion des utilisateurs, basculement des rôles, réinitialisation du mot de passe, activation/désactivation du compte.
• Assistant de configuration initiale — Création guidée du compte administrateur.
• Centre personnel — Instructions globales par utilisateur, préférence de langue.

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[v0.6.5] - 2026-03-05

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Ajouté

• Outils utilitaires — email_send, json_transform, template_render, text_utils.
• Filtrage des réponses de connecteur — CONNECTOR_RESPONSE_MAX_CHARS et CONNECTOR_RESPONSE_MAX_ITEMS.
• Options de modèle d’embedding — Jina, OpenAI et fournisseurs personnalisés.

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[v0.6] - 2026-03-01

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Ajouté

• Plateforme de connecteur — CRUD complet, ConnectorToolAdapter, chiffrement des identifiants par utilisateur, porte de confirmation, disjoncteur, journalisation d’audit.
• Intégration MCP — Découverte automatique des outils via protocole, isolement des processus.

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[v0.5] - 2026-02-28

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Ajouté

• Pipeline RAG complet — Jina embedding + LanceDB + FTS + RRF + reranker.
• Génération ancrée — Citations basées sur des preuves, détection de conflits, scores de confiance.
• Gestion des documents de la base de connaissances — CRUD au niveau des chunks, recherche, retry, migration de schéma.
• ContextGuard + Messages épinglés — Gestionnaire de budget de tokens.
• Re-planification DAG — Jusqu’à 3 rounds ; LLM Compact pour la mémoire.

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[v0.4] - 2026-02-25

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Ajouté

• Conversations multi-tours — Persistance DbMemory, troncature intelligente.
• Interface de pliage des étapes d’outils — Réduire/développer les appels d’outils.
• Outils de requête HTTP + exécution shell.
• Gestion des agents — Créer, configurer, publier avec modèles/outils liés.
• Authentification JWT.

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[v0.3] - 2026-02-25

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Ajouté

• Outils web — web_search (Jina/Tavily/Brave), web_fetch.
• Opérations sur fichiers + client MCP.
• Visualisation DAG — Graphique de flux interactif avec statut en direct.
• Exécution de code dans Docker — --network=none, limites de mémoire, délai d’expiration.

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[v0.2] - 2026-02-24

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Ajouté

• Retry & rate limiting — Backoff exponentiel.
• Usage tracking — Comptabilité des jetons/coûts par requête.
• Native function calling — Sélection directe des outils du modèle.
• Multi-model support — FAST_LLM_MODEL pour les étapes DAG.
• Memory system — Mémoire Window, Summary, Db.
• FastAPI backend — /api/execute, /api/stream (SSE).

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[v0.1] - 2026-02-22

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Ajouté

• ReActAgent — Boucle Reason → Act → Observe.
• DAGPlanner — Graphiques de dépendances générés par LLM, exécution concurrente, vérification des résultats.
• Outils — Calculatrice, exécution Python.
• Interface Portal — Next.js avec streaming, thème clair/sombre, KaTeX.