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Tous les changements notables de 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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Ajouté

  • Système de Blueprint de Workflow — Éditeur de workflow visuel pour concevoir et exécuter des blueprints d’automatisation multi-étapes. Implémentation full-stack :
    • Backend : Modèles ORM Workflow et WorkflowRun avec migration Alembic ; schémas Pydantic pour CRUD + validation ; API REST complète (/api/workflows/*) avec création, lecture, mise à jour, suppression, liste, import/export ; endpoint d’exécution basé sur SSE pour le streaming en temps réel du statut d’exécution ; variables d’environnement chiffrées via CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY existant.
    • Moteur d’exécution : WorkflowEngine avec tri topologique pour l’ordre d’exécution des nœuds, support du branchement conditionnel, et VariableStore pour le passage de données entre nœuds. 12 exécuteurs de nœuds : Start, End, LLM, ConditionBranch, QuestionClassifier, Agent, KnowledgeRetrieval, Connector, HTTPRequest, VariableAssign, TemplateTransform, CodeExecution.
    • Frontend : Éditeur de workflow visuel construit avec React Flow v12 — palette de nœuds glisser-déposer, 12 composants de nœuds personnalisés avec icônes et configuration spécifiques au type, panneau de configuration de nœud avec formulaires par type, validation de connexion, panneau d’exécution avec statut d’exécution en direct piloté par SSE, page de liste de workflows avec grille de cartes. Support i18n complet (6 langues).
    • Sécurité : Le nœud d’exécution de code utilise subprocess au lieu de exec() nu pour l’isolation au niveau du système d’exploitation ; variables d’environnement filtrées des contextes d’évaluation/template ; keepalive SSE pour les workflows longue durée ; câblage approprié de ExecutionContext sur tous les exécuteurs de nœuds.
  • Admin : Onglet Journal d’audit de révision — La page d’audit Admin dispose désormais d’un bouton bascule segmenté « Journal système / Journal de révision ». Le panneau Journal de révision interroge le nouvel endpoint GET /api/admin/review-log (filtres : org, type de ressource, action ; pagination limite/décalage) et affiche un tableau avec heure, nom org, type de ressource, nom de ressource, badge d’action (code couleur : vert=approuvé, rouge=rejeté, ambre=soumis/renvoyé, grisé=non publié), et opérateur. i18n complet (EN + ZH).
  • Organisation de plateforme : Org intégrée platform (ID : 00000000-0000-0000-0000-000000000001) — tous les nouveaux utilisateurs la rejoignent automatiquement. Cette organisation remplace le concept de visibilité « globale » et fournit un hub central pour partager des ressources entre tous les utilisateurs.
  • Abonnements aux ressources : Les utilisateurs peuvent désormais s’abonner/se désabonner aux ressources partagées (agents, connecteurs, bases de connaissances, serveurs MCP) à partir des Marchés org. Nouvelle table de base de données resource_subscriptions qui suit les relations d’abonnement.
  • API Marché : Nouveaux endpoints pour parcourir et gérer les abonnements :
    • GET /api/market — parcourir les ressources disponibles dans l’org actuelle
    • POST /api/market/subscribe — s’abonner à une ressource
    • DELETE /api/market/unsubscribe — se désabonner d’une ressource
    • GET /api/market/subscriptions — lister les abonnements actuels de l’utilisateur
  • Page Marché : Nouvelle page /market dans Portal pour parcourir et gérer les abonnements aux ressources org.
  • Découverte automatique d’agents : Nouveau champ booléen discoverable sur les agents. Les agents avec discoverable=true peuvent être automatiquement découverts et appelés par les LLM via l’outil call_agent (délégation à un niveau, pas de récursion).
  • Liaison de sous-agent : Nouveau champ sub_agent_ids sur les agents — liste blanche explicite des sous-agents appelables pour un contrôle d’accès granulaire.
  • CallAgentTool : Outil intégré qui délègue les tâches aux agents spécialistes avec validation d’entrée structurée et gestion des résultats.
  • Identifiants MCP Server : Nouvelle table mcp_server_credentials permet les remplacements de variables d’environnement et d’en-têtes HTTP par utilisateur pour les serveurs MCP.
  • Endpoint Identifiants MCP : PUT /api/mcp-servers/{id}/my-credentials permet aux utilisateurs de stocker les remplacements d’identifiants personnels pour les serveurs MCP partagés.
  • allow_fallback sur MCPServer : Champ booléen contrôlant le comportement de secours des identifiants — quand true, les identifiants utilisateur manquants se replient sur les valeurs par défaut du propriétaire.
  • Basculement Connecteur/KB : Nouveaux endpoints pour la gestion de l’état des ressources :
    • POST /api/connectors/{id}/toggle — suspendre/reprendre le connecteur
    • POST /api/knowledge-bases/{id}/toggle — suspendre/reprendre la base de connaissances
  • Conversations KB autonomes : Nouveau champ kb_ids sur ChatStreamRequest et Conversation — les utilisateurs peuvent désormais discuter directement avec les bases de connaissances sans les lier à un agent.
  • Protection Org de plateforme : L’org Platform ne peut pas être supprimée, et les utilisateurs ne peuvent pas la quitter d’eux-mêmes. Garantit que tous les utilisateurs maintiennent la connectivité au hub organisationnel.
  • Interface utilisateur de révision de publication (Frontend) : Interface utilisateur du système de révision de publication au niveau org — basculement de révision dans la boîte de dialogue d’édition org, ReviewsSheet avec filtres type/statut et workflow d’approbation/rejet, badges de statut de publication (en attente/approuvé/rejeté) sur les cartes d’agents avec infobulle pour les notes de rejet, avis de révision dans la boîte de dialogue de publication quand l’org cible nécessite une révision, action de renvoi pour les ressources rejetées, menu déroulant « Gestion des révisions » pour l’admin/propriétaires org. Tous les types de ressources (agents, connecteurs, KB, serveurs MCP) gagnent les champs de type publish_status, reviewed_by, reviewed_at, review_note. i18n complet (EN + ZH).

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Corrigé

  • Pas de révision lors du basculement is_active : Le basculement de is_active sur les agents, connecteurs, bases de connaissances ou serveurs MCP ne rétablit plus publish_status de approved à pending_review. La garde check_edit_revert ne s’active désormais que lorsque les champs de contenu réels changent (pas seulement is_active).

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Modifié

  • Visibilité Simplifiée : La visibilité des ressources réduite de personal | org | global à personal | org. Les ressources « Global » sont désormais publiées dans l’organisation Platform, en maintenant un comportement rétrocompatible tout en simplifiant le modèle de visibilité.
  • Interface de Publication Unifiée : Les 4 types de ressources (Agent, Connecteur, Base de connaissances, Serveur MCP) ne supportent désormais que scope="org" pour la publication. Plus de scope="global" ni de points de terminaison de publication globale réservés aux administrateurs.
  • Inscription Automatique à Platform : Les nouveaux utilisateurs sont automatiquement ajoutés à l’organisation Platform lors de l’inscription, garantissant un accès immédiat aux ressources organisationnelles partagées.
  • Nettoyage du Panneau d’Administration : Suppression des onglets d’administration « Agents Globaux » et « MCP Global », car les ressources globales sont désormais gérées via l’organisation Platform.

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Supprimé

  • Suppression du champ is_global des modèles Agent et MCPServer et de toutes les réponses API
  • Suppression des champs cloned_from_agent_id et cloned_from_mcp_server_id des modèles Agent et MCPServer
  • Suppression des points de terminaison de gestion des agents globaux (/api/admin/global-agents/*)
  • Suppression des points de terminaison des serveurs MCP globaux (/api/admin/mcp-servers/*)
  • Suppression de toutes les références au concept visibility="global" des ressources, contrats API et logique frontend

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[v0.7.5] - 2026-03-12

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Ajoutés

  • Commutation de mode libre + suivi du mode par tour : Les utilisateurs peuvent maintenant basculer librement entre Auto/React/DAG en cours de conversation sans démarrer un nouveau chat. Chaque message d’assistant stocke son mode d’exécution réel dans metadata.mode. Les tours d’historique sont rendus avec le moteur correct par tour (détecté à partir des métadonnées ou de l’empreinte digitale de l’événement SSE). Les icônes de mode de la barre latérale ont été supprimées. Un badge de mode par tour indique quel moteur a traité chaque tour.
  • Trois rôles de modèle (F5) : Configuration d’environnement indépendante pour les niveaux de modèle Général, Rapide et Raisonnement. Le modèle Rapide n’hérite plus des paramètres de raisonnement du modèle principal. Nouvelles variables d’environnement : FAST_LLM_API_KEY, FAST_LLM_BASE_URL, FAST_LLM_TEMPERATURE, REASONING_LLM_MODEL, REASONING_LLM_API_KEY, REASONING_LLM_BASE_URL, REASONING_LLM_TEMPERATURE, REASONING_LLM_CONTEXT_SIZE, REASONING_LLM_MAX_OUTPUT_TOKENS, REASONING_LLM_EFFORT, REASONING_LLM_BUDGET
  • Sortie d’étape structurée (F2) : La classe de données StepOutput remplace les résultats de chaîne simple dans les étapes DAG, permettant la prise en charge future des données structurées et du passage d’artefacts entre les étapes
  • Cache d’outil (F3) : Les appels d’outil identiques au sein d’une seule exécution DAG sont mis en cache pour éviter les appels API redondants. Les verrous asynchrones par clé préviennent la ruée. Configurable via DAG_TOOL_CACHE (par défaut : activé)
  • Vérification par étape (F4) : Vérification de qualité optionnelle basée sur LLM après la fin de chaque étape DAG. En cas d’échec, réessaye une fois avec retour de vérification. Configurable via DAG_STEP_VERIFICATION (par défaut : désactivé)
  • Routage automatique (F1) : Le LLM rapide classe les requêtes en mode d’exécution ReAct ou DAG. Nouveau point de terminaison /api/auto avec événement de routage SSE. Bascule de mode 3 voies du frontend (Auto/Standard/Planificateur). Configurable via AUTO_ROUTING (par défaut : activé)
  • Document de philosophie de conception : Nouveau docs/design-philosophy.mdx documentant les décisions architecturales — pourquoi Handoff, Backflow, Teams et agent_hint ont été intentionnellement exclus de l’exécution DAG
  • Chiffrement des identifiants de connecteur + Remplacement par utilisateur — Les jetons d’authentification (bearer, api_key, basic) sont maintenant extraits de auth_config et stockés séparément dans une nouvelle table connector_credentials avec chiffrement Fernet optionnel (définir CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY). Les champs sensibles sont supprimés de toutes les réponses API. Nouveaux points de terminaison : GET/PUT/DELETE /api/connectors/{id}/my-credentials permettent aux utilisateurs de stocker des remplacements d’identifiants personnels. La colonne allow_fallback sur les connecteurs contrôle si l’absence d’identifiant personnel revient à l’identifiant par défaut du propriétaire du connecteur. Le chargement d’outil de chat résout d’abord les identifiants par utilisateur, puis revient à l’identifiant du propriétaire lorsque allow_fallback=true. Les identifiants existants sont automatiquement migrés depuis auth_config par la migration s9u1w3y5a678.
  • Chiffrement de la clé API ModelConfig au repos — ModelConfig.api_key est maintenant chiffré au repos à l’aide du TypeDecorator EncryptedString (chiffrement symétrique Fernet via CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY). Chiffrement transparent à l’écriture / déchiffrement à la lecture avec détection de texte brut hérité rétrocompatible. La migration f8g9h0a1b2c3 convertit les valeurs en texte brut existantes sur place.

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Corrections

  • Le modèle rapide (get_fast_llm()) n’hérite plus de LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_TEMPERATURE et des paramètres de raisonnement de la configuration du modèle principal
  • Les schémas Pydantic du backend acceptent désormais le mode "auto" pour les conversations et le mode execution_mode de l’agent, avec la valeur par défaut changée de "react" à "auto"
  • Les noms des champs d’événement de routage SSE du frontend sont alignés avec le backend (chosen_mode→mode, reason→reasoning) — le routage automatique revenait silencieusement à ReAct indépendamment de la décision du classificateur
  • Le mode d’exécution par défaut du formulaire de paramètres de l’agent a été changé de "react" à "auto" pour correspondre aux valeurs par défaut du schéma backend

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Modifié

  • Les étiquettes du sélecteur de mode incluent maintenant le nom du moteur : « Standard (ReAct) », « Planner (DAG) » pour plus de clarté
  • Écrans squelettes — Toutes les pages de liste/grille affichent désormais des espaces réservés squelettes adaptés à la mise en page lors du chargement initial au lieu d’un spinner centré. Pages affectées : /agents (3 colonnes AgentCard × 6), /chats (ListRow × 8), /kb (3 colonnes KbCard × 6), /kb/[id] (squelette structurel avec en-tête + barre d’outils + TableRow × 5), /connectors onglet connecteurs (3 colonnes ConnectorCard × 6), /artifacts (4 colonnes ArtifactCard × 8). Trois nouveaux composites ajoutés à skeleton.tsx : ConnectorCard, ArtifactCard, TableRow. Les changements d’onglets et les états de chargement secondaires (afficher plus, recherche, dialogues) conservent les spinners Loader2.

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[v0.7.4] - 2026-03-12

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Ajouté

  • Centre d’Évaluation — Nouvelle section /eval dans le portail pour l’évaluation comparative quantitative de la qualité des agents. Fonctionnalités : gestion des ensembles de données de test (créer/modifier des collections de requête + comportement attendu + cas de test d’assertion) ; exécutions d’évaluation (sélectionner un agent + ensemble de données → exécuter tous les cas en parallèle via l’agent en direct avec asyncio.Semaphore(5) → évaluer chaque réponse avec un évaluateur LLM rapide → conserver les résultats de réussite/échec, latence et jetons par cas) ; visionneuse de résultats avec lignes extensibles, barre de progression du taux de réussite et interrogation automatique (3s) pendant l’exécution. Adapté à l’examen d’acquisition en entreprise. Migration r8t0v2x4z567.
  • Admin : indicateur json_mode_enabled par modèle — Chaque configuration de modèle dispose désormais d’un bouton JSON Mode explicite (activé par défaut) dans Admin → Modèles → Paramètres avancés. Le désactiver empêche LiteLLM d’injecter un message de préfixe assistant ({"role":"assistant","content":"{"}) qui cause le rejet des conversations AWS Bedrock avec une ValidationException à la 2e itération d’agent et au-delà. Les modèles configurés par ENV sont contrôlés par la nouvelle variable d’environnement LLM_JSON_MODE_ENABLED. Toutes les heuristiques de motif d’URL (is_bedrock, is_anthropic_relay) ont été supprimées ; la capacité est désormais explicite. Inclut une migration Alembic (q7s9u1w3y456).
  • UX du formulaire de modèle Admin — Dialogue Ajouter/Modifier le modèle restructuré : seuls le nom, le nom du modèle et la clé API sont affichés par défaut. Tous les autres paramètres (URL de base, fournisseur, température, jetons de sortie max, taille du contexte, mode JSON) sont regroupés sous un bouton bascule « Avancé », réduisant le bruit visuel pour le cas courant.
  • Paramètres : onglet Organisations — Les utilisateurs peuvent désormais créer, rejoindre et gérer des organisations directement depuis la page Paramètres. Les fonctionnalités incluent un dialogue Créer une organisation (nom, slug généré automatiquement, description, icône emoji), un dialogue Modifier (propriétaire uniquement), une feuille Membres pour gérer les rôles des membres (propriétaire/administrateur/membre avec badges en couleur) et des actions en ligne (quitter pour les non-propriétaires, supprimer pour les propriétaires). Toutes les opérations d’organisation appellent les points de terminaison /api/orgs côté utilisateur. Support i18n complet (EN + ZH).
  • Protocole SSE v2 — diffusion de réponses en temps réel : StreamChunk backend gagne les champs delta_reasoning et usage ; les requêtes LLM incluent le suivi de l’utilisation ; ReAct _run_native() diffuse désormais via stream_chat. Le protocole SSE émet done immédiatement après la réponse, puis envoie suggestions, title et end comme événements séparés. Libération anticipée de la session DB pendant l’exécution LLM. Taille du pool SQLite augmentée de 5 à 20.
  • Expansion du générateur IA — 7 nouveaux outils + indicateur is_builder : trois nouveaux outils de générateur de connecteur (GetSettings, TestConnection, ImportOpenAPI) et quatre nouveaux outils de générateur d’agent (ListConnectors, AddConnector, RemoveConnector, SetModel). Nouvelle colonne booléenne is_builder sur les agents avec migration Alembic. Actualisation automatique de l’invite du générateur à la création de session. Garde SSRF pour l’importation OpenAPI.
  • Frontend SSE v2 — curseur de diffusion, snapshots de tour DAG, polissage UI : les hooks frontend analysent les événements end / suggestions / title. La replanification DAG affiche les tours précédents échoués comme des cartes réductibles. Curseur de diffusion CSS dot-pulse. Disposition DAG découplée des états d’étape. Bouton nouveau chat de la barre latérale réduite. Correctif de débordement de l’éditeur de connecteur. font-mono remplacé par tabular-nums.
  • Page concept du générateur IA : nouveau docs/concepts/ai-builder.mdx avec guides de générateur de connecteur et d’agent, plus traduction chinoise.
  • Dialogue du générateur — Agent ReAct pour la gestion des connecteurs : met à niveau le panneau assistant IA d’un appel LLM unique à une boucle d’agent ReAct complète. Un bouton « Générateur avancé » ouvre un dialogue plein écran avec la PlaygroundPage intégrée (chat à gauche, aperçu d’action en direct à droite). Six outils de générateur de connecteur (connector_list_actions, connector_create_action, connector_update_action, connector_delete_action, connector_update_settings, connector_test_action) opèrent directement sur la DB et sont injectés automatiquement lorsque l’agent du générateur est actif. POST /api/builder/session crée ou réutilise un agent du générateur par connecteur qui persiste l’historique de conversation.
  • Support de base de données double (SQLite + PostgreSQL) : DATABASE_URL accepte désormais les deux chaînes de connexion SQLite (sqlite+aiosqlite:///...) et PostgreSQL (postgresql+asyncpg://...). SQLite reste la valeur par défaut sans configuration ; PostgreSQL est recommandé pour les déploiements de production et multi-workers. Docker Compose provisionne automatiquement un service PostgreSQL avec des vérifications de santé. Les migrations Alembic sont conscientes du dialecte (json_extract vs ::json->>'key'). Le tableau de bord de santé Admin affiche le moteur et la version réels de la base de données.
  • Documentation de configuration des modèles : nouvelle page docs/configuration/models.mdx documentant la référence de configuration des modèles, y compris la configuration de la pensée étendue / raisonnement pour chaque fournisseur.
  • Support de la pensée étendue / raisonnement : ajoutez les variables d’environnement LLM_REASONING_EFFORT (bas/moyen/élevé) et LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS pour les modèles avec pensée étendue (série OpenAI o, Gemini 2.5+, Claude). Envoie reasoning_effort pour OpenAI/Gemini, thinking pour Anthropic (détection automatique). Extrait reasoning_content à partir de plusieurs noms de champs de fournisseur (DeepSeek R1, proxies Claude) et l’affiche dans l’étape UI « thinking ».
  • Admin : désactivation d’outils : nouveau panneau Outils Admin avec des boutons bascule d’activation/désactivation par outil (stockés comme paramètre disabled_builtin_tools). Les outils désactivés sont filtrés de la résolution d’outils de chat à l’exécution. Le point de terminaison /api/tools/catalog retourne un indicateur disabled, et la page UI Outils affiche l’état désactivé.
  • Admin : serveurs MCP sur la page Connecteurs : gestion des serveurs MCP déplacée de la page Outils vers la page Connecteurs comme nouvel onglet. MCPServersSection extrait dans un composant réutilisable avec références d’action impératives.
  • Admin : effort de raisonnement dans le tableau de bord de santé : étiquette d’effort de raisonnement maintenant affichée dans le tableau de bord de vérification de santé Admin.
  • Export : format PDF : les conversations peuvent désormais être exportées en tant que documents PDF (nécessite les extras reportlab + Markdown).
  • start.sh : variable d’environnement WORKERS : définissez WORKERS=N pour exécuter uvicorn avec plusieurs workers en mode portail/api.

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Modifications

  • Tests: NativeToolFakeLLM updated for stream-based ReAct: Test fake LLM now produces StreamChunk sequences matching the new stream-based _run_native() loop
  • LLM layer: Replaced direct AsyncOpenAI client with LiteLLM for universal provider support. All provider-specific conditionals (Anthropic thinking, max_completion_tokens, GPT-5 tools workaround) have been removed. Anthropic models now route through LiteLLM’s native API, enabling proper reasoning_content (extended thinking) support
  • Tools page simplification: Tools page now shows only built-in tools (no more tabs); MCP management moved to Connectors page
  • Redis interrupt broker: Cross-worker interrupt/inject relay via Redis Pub/Sub. Auto-enabled when REDIS_URL is set; falls back to in-process queues otherwise. Docker Compose now includes a Redis service (auto-configured, no user action needed)
  • Export: default detail level: Export dialog now defaults to summary (no execution details) instead of full
  • Artifacts: sort by file mtime: List-all-artifacts now uses per-file mtime for accurate ordering (reverts conversation-time workaround)
  • Chat: async image loading: _load_image_data_urls is now async, offloading file reads to a thread via asyncio.to_thread to unblock the event loop
  • Multi-worker readiness: SSE tickets, OAuth state, and bind tickets now use JWT-signed tokens instead of in-memory dicts; file index locks use fcntl.flock() for cross-process safety; maintenance cache TTL reduced from 30s to 5s for faster cross-worker propagation
  • Health dashboard: infrastructure checks: Added Database type (SQLite/PostgreSQL) and Redis status to admin health dashboard
  • Smart relay routing: Automatically detects API protocol from URL path patterns (e.g., /claude or /anthropic → Anthropic native, /gemini → Google native), enabling proper authentication headers and parameter translation for third-party relay platforms without manual provider configuration
  • Structured output degradation: Unified structured_llm_call() utility with 3-level extraction (Native FC → JSON Mode → plain text + regex fallback). Refactored DAG Planner, Plan Analyzer, and tool selection to use the shared utility, replacing ad-hoc JSON parsing with consistent retry and degradation across all structured LLM call sites

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Docs

  • Correction de la disposition des diagrammes d’architecture : Passage des diagrammes de flux Mermaid de gauche à droite (LR) à haut en bas (TD) pour une meilleure lisibilité, suppression de mode: "wide" dans le frontmatter, et ajout de custom.css pour le rendu centré des SVG Mermaid
  • Sauts de ligne dans les étiquettes des nœuds Mermaid : Remplacement de \n par <br/> dans toutes les étiquettes des nœuds de diagrammes de flux Mermaid dans les documents d’architecture et de concepts (EN + ZH) — Mermaid affiche \n comme du texte littéral dans les étiquettes entre guillemets

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Corrigé

  • Montage de volume Docker sandbox (DooD): Correction des montages de liaison -v vides lorsque CODE_EXEC_BACKEND=docker s’exécute dans un conteneur (docker-compose). Le répertoire sandbox a été déplacé de tmp/conversations/ vers data/sandbox/ (sous le volume monté ./data:/app/data). Nouvelle variable d’environnement DOCKER_HOST_DATA_DIR qui traduit les chemins internes du conteneur en chemins visibles par l’hôte pour le daemon Docker. Correction de la résolution de _PROJECT_ROOT vers /app/src/ (et non /app/) en utilisant .parent
  • Sécurité : validation AST dunder du sandbox Python: Blocage de l’échappatoire du sandbox via validation d’attribut AST dunder
  • Sécurité : valeurs par défaut MCP stdio + liste d’autorisation de commandes: Harmonisation des valeurs par défaut du transport MCP stdio (désormais désactivées par défaut) et ajout d’une liste d’autorisation de commandes (ALLOWED_STDIO_COMMANDS)
  • Sécurité : prévention de la redirection DNS SSRF: Prévention de la redirection DNS SSRF via épinglage IP au niveau du transport (SSRFSafeTransport)
  • Sécurité : détection d’évasion de métacaractères shell: Détection de l’évasion de métacaractères shell (substitution de commande, backticks, expansion de variables, insertion de guillemets vides) avant la liste de blocage
  • Sécurité : injection de modèle de connecteur: Échappement des substitutions inline de modèle de connecteur pour prévenir l’injection JSON
  • DAG : markdown AnalysisCard: Le raisonnement d’analyse est désormais rendu avec MarkdownContent au lieu de <p> simple, corrigeant le gras/les listes dans l’analyse multi-étapes
  • DAG : scroll-to-step avec étapes réduites: Cliquer sur un nœud d’étape dans la barre latérale développe maintenant automatiquement la section d’étape réduite avant le défilement
  • DAG : l’historique des tours affiche les cartes d’étapes: Les tours d’historique rendent désormais les cartes d’étapes dans le collapsibl développé (précédemment masqué par hideStepCards)
  • DAG : analyse obsolète lors de la replanification: L’analyse “objectif non atteint” du tour 1 est désormais effacée immédiatement au démarrage de la replanification, et le spinner “analyse…” du tour 2 s’affiche correctement
  • UI : anneau de focus de recherche de chat: Ajout de focus-visible:outline-none à l’entrée de recherche pour prévenir la fuite de l’anneau de focus
  • Export : lisibilité PDF: Augmentation de l’interligne (leading) et du remplissage des cellules dans tous les styles PDF pour une meilleure lisibilité du texte
  • Export : suppression du stripping d’emoji: Suppression du _strip_emoji() inutile du rendu de la réponse finale dans les exports DOCX et PDF, préservant le contenu original
  • Admin : crash des statistiques du tableau de bord PG: Correction du crash de la page des statistiques du tableau de bord admin sur PostgreSQL — GROUP BY avec coalesce() paramétrisé causait GroupingError; remplacé par la colonne par défaut literal()
  • Déploiement Docker Compose: Image unique (API + Frontend), volumes nommés pour la persistance des données, mode de sortie Next.js autonome
  • Admin : enregistrement de l’historique de connexion: Les points de terminaison d’authentification enregistrent désormais chaque tentative de connexion (adresse IP, User-Agent, succès/échec avec raison) dans la table LoginHistory pour l’audit de sécurité
  • Admin : navigateur de fichiers: Nouveaux points de terminaison du navigateur de fichiers admin pour lister et télécharger les fichiers téléchargés par l’utilisateur avec support de pagination
  • Admin : vues enrichies d’agent/KB: Les vues de liste d’agent admin et de base de connaissances exposent désormais les champs model_name, tools, kb_ids et embedding_model pour une meilleure visibilité
  • Chat : blocage des mots sensibles: Les points de terminaison de chat ReAct et inject_message appliquent désormais le filtrage des mots sensibles, bloquant les messages contenant des mots sensibles configurés
  • SSE : gestion structurée des erreurs: Le callback onError du hook useSSE a été amélioré d’une simple chaîne à un objet ApiError pour un contexte d’erreur plus riche (code d’erreur, arguments)
  • UI : utilitaire formatTokens: Nouveau helper de formatage pour afficher les décomptes de jetons avec formatage de nombres tenant compte de la locale
  • UI : composants Checkbox et FadeIn: Nouveaux composants de case à cocher de style shadcn et wrapper d’animation de fondu

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Modifié

  • Docs : Diagrammes ASCII → Mermaid : Tous les diagrammes ASCII en boîtes converties en graphiques Mermaid natifs (12 diagrammes sur 6 pages) pour un meilleur rendu et une meilleure interactivité
  • Docs : thème mode sombre : Configuration des couleurs Mintlify affinée — accent ambre chaud en mode sombre, décoration de fond dégradée, couleurs de fond appropriées correspondant au thème du projet

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Corrigé

  • Export: Support du nom de fichier RFC 5987: Préférer filename* encodé en UTF-8 plutôt que filename simple dans l’en-tête Content-Disposition, corrigeant les noms de fichiers CJK corrompus lors de l’export de conversations
  • Docker i18n cassé: Copier le répertoire messages/ dans la sortie autonome et ajouter outputFileTracingIncludes pour que next-intl puisse découvrir les fichiers JSON de locale à l’exécution
  • Condition de course au démarrage de Docker: Ajouter une boucle d’attente de disponibilité de l’API (sondage de socket Python) dans le point d’entrée avant de démarrer Next.js, prévenant les erreurs SSR e.map is not a function
  • Artefacts: tri par created_at de la conversation: Trier les artefacts par heure de création de la conversation au lieu de mtime du fichier (mtime n’est pas fiable sur les volumes Docker)
  • OAuth: détection automatique de l’URL de l’API de production à partir du port window.location: La détection automatique du navigateur fonctionne désormais correctement pour les ports personnalisés en production (pas seulement 3000)
  • Docker: Incompatibilité du chemin de montage du volume sandbox DooD: Lors de l’exécution à l’intérieur d’un conteneur avec CODE_EXEC_BACKEND=docker (Docker-outside-of-Docker), les scripts sandbox étaient écrits dans des chemins internes au conteneur invisibles au démon Docker hôte, causant des montages -v vides et des erreurs “No such file or directory”. Corrigé en déplaçant le répertoire sandbox vers data/sandbox/, en ajoutant la variable d’environnement DOCKER_HOST_DATA_DIR avec _resolve_host_path() pour la traduction de chemin, et en gérant les cas limites de variables d’environnement vides

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[v0.7.3] - 2026-03-06

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Ajouté

  • Serveurs MCP globaux : Serveurs MCP provisionnés par l’administrateur chargés dans toutes les sessions de chat (non par utilisateur/agent) ; logique de requête : or_(is_global==True, user_id==current_user.id)
  • Mode de compatibilité rétroactive : Admin Platform lit le booléen registration_enabled hérité si registration_mode n’est pas défini (migration automatique vers le mode « open »)
  • Journalisation d’audit structurée : L’assistant write_audit() centralise les écritures de journal d’audit (admin_id, target_type, target_id, champs de détail) ; remplace les appels ad-hoc AuditLog()

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Modifié

  • Schéma du journal d’audit : Migration du dictionnaire meta brut vers des colonnes structurées admin_id / target_type / target_id / detail pour une meilleure conformité
  • Construction de l’URL de rappel OAuth : {API_BASE_URL}/api/auth/oauth/{provider}/callback (construite automatiquement par le backend, pas de codage en dur)

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Corrigé

  • Compatibilité rétroactive du code d’invitation : Interprète correctement registration_mode lorsqu’il n’est pas explicitement défini (lit depuis registration_enabled)
  • Scénario multi-utilisateur : Les serveurs MCP globaux ne sont plus en conflit avec les outils par utilisateur

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[v0.7.2] - 2026-03-06

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Ajouté

  • Mode d’enregistrement sur invitation uniquement : Nouveau système d’enregistrement avec trois modes (ouvert/invitation/désactivé) et opérations CRUD de code d’invitation
  • Gestion du stockage : Calcul de l’utilisation disque par utilisateur, commande de nettoyage, suppression des fichiers orphelins
  • Déconnexion forcée par utilisateur : Capacité de l’administrateur à révoquer tous les jetons et forcer la réauthentification
  • Modération des conversations : Capacité de l’administrateur à lister et supprimer toutes les conversations utilisateur

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Modifié

  • Panneaux d’administration : Séparés en Liste d’administration (utilisateurs, clés API, agents, etc.) avec des modèles d’actions de menu déroulant cohérents

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Corrigé

  • Pagination de la liste d’administration : Toutes les listes de données d’administration prennent désormais en charge la pagination et la recherche

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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 (utilisateurs, conversations, jetons, graphiques d’utilisation des modèles, répartition des jetons par agent), métriques d’appels de connecteur (taux de succès, latence)
  • Authentification JWT : Authentification SSE basée sur les jetons, propriété des conversations, isolation des ressources par utilisateur
  • API Admin : Gestion des agents, application du quota de jetons par utilisateur (429 en cas de dépassement)

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Corrigé

  • Application des quotas de jetons : Les points de terminaison ReAct et DAG vérifient désormais les quotas par utilisateur avant l’exécution

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[v0.7] - 2026-03-06

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Ajouté

  • Admin Platform v0.7: Gestion des utilisateurs avec recherche/pagination, basculement de rôle, réinitialisation de mot de passe, activation/désactivation de compte, inscription sur invitation uniquement, quota par utilisateur, modération des conversations, gestion du stockage
  • Assistant de configuration au premier lancement: Au premier lancement, le portail guide à travers la création d’un compte administrateur (nom d’utilisateur, mot de passe, email)
  • Centre personnel: Instructions système globales par utilisateur appliquées à toutes les conversations
  • Préférence de langue: Paramètre de langue par utilisateur (auto/en/zh) dirige toutes les réponses LLM vers la langue choisie

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Modifié

  • Authentification multi-locataire : Les jetons JWT appliquent la propriété des conversations ; les agents héritent du contexte utilisateur

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Corrigé

  • Liaison de compte OAuth : Correspondance correcte des e-mails pour les flux de liaison/connexion sur tous les fournisseurs

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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 : limites CONNECTOR_RESPONSE_MAX_CHARS et CONNECTOR_RESPONSE_MAX_ITEMS
  • Options de modèles d’intégration : Support pour Jina, OpenAI et fournisseurs d’intégration personnalisés

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Corrigé

  • Stabilité du pipeline RAG : Meilleure gestion des erreurs pour les opérations de chunk échouées

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[v0.6] - 2026-03-01

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Ajouté

  • Plateforme de connecteur (fonctionnalité principale):
    • CRUD de connecteur (créer, lire, mettre à jour, supprimer)
    • ConnectorToolAdapter convertit Connecteur → BaseTool dans ToolRegistry
    • Identifiants par utilisateur avec chiffrement AES-GCM
    • Portail de confirmation pour les opérations d’écriture
    • Disjoncteur pour les défaillances de connexion
    • Classification des opérations (lecture/écriture/administration)
    • Journalisation d’audit pour tous les appels d’outils
  • Intégration MCP: Découverte automatique d’outils via protocole MCP, isolation des processus
  • Exemple de flux de données de connecteur: Requête → Gouvernance → MCP → Système hérité

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Modifié

  • Architecture des outils : ToolRegistry unifié prend en charge les outils intégrés, MCP et connecteur

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Corrigé

  • Catégorisation des outils : Tous les outils intégrés correctement étiquetés avec des catégories

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[v0.5] - 2026-02-28

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Ajouté

  • Pipeline RAG complet : Intégration Jina + magasin vectoriel LanceDB + FTS + récupération hybride RRF + réclasseur
  • Génération ancrée : RAG basé sur les preuves avec citations [N], détection des conflits, scores de confiance explicables
  • Gestion des documents de base de connaissances : CRUD au niveau des chunks, recherche textuelle, nouvelle tentative de documents échoués, schéma de magasin vectoriel auto-migrant
  • ContextGuard + Messages épinglés : Gestionnaire de budget de tokens ; messages épinglés protégés de la compaction

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Modifié

  • Mémoire multi-tours : DbMemory dans core/memory/db.py, CompactUtils dans core/memory/compact.py
  • Compactage LLM : CompactUtils.llm_compact() résume les anciens tours via un LLM rapide
  • Re-planification DAG : Boucle jusqu’à MAX_REPLAN_ROUNDS=3 ; re-planifie quand analysis.achieved=False et confidence < 0.5

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Corrigé

  • Gestion du débordement de jetons : La synthèse alimentée par LLM automatique respecte les budgets de jetons

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[v0.4] - 2026-02-25

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Ajouté

  • Conversations multi-tours : DbMemory persiste l’historique des conversations ; la troncature intelligente gère les sessions longues
  • Pliage des étapes d’outils : L’interface utilisateur réduit/développe les étapes d’appel d’outils pour la lisibilité
  • Outil de requête HTTP : En-têtes personnalisés, authentification, sélection de méthode
  • Outil d’exécution shell : Exécution sécurisée des commandes avec délai d’expiration
  • Gestion des agents : Créer, configurer, publier des agents avec modèles liés, outils, instructions
  • Mode d’exécution par agent : Basculement du mode Standard/Planificateur, contrôle de la température
  • Authentification JWT : Authentification par jeton sans état pour les appels API

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Modifié

  • Architecture mémoire : ReAct entièrement connecté à DbMemory ; DAG injecte l’historique comme préfixe de requête enrichi
  • Vérification de santé administrateur : Surveille les modèles configurés par ENV et par l’administrateur

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Corrigé

  • Isolation multi-utilisateur : Conversations isolées par utilisateur ; agents limités à l’utilisateur

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[v0.3] - 2026-02-25

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Ajouté

  • Outils Web : web_search (Jina/Tavily/Brave), web_fetch, fournisseurs configurables
  • Outil d’opérations sur fichiers : Lecture, écriture, listage, suppression avec validation de chemin
  • Client MCP : Intégration orientée protocole, isolation des processus
  • Découverte automatique d’outils : discover_builtin_tools() dans builtin/__init__.py
  • Catégories d’outils : computation, web, filesystem, knowledge, mcp, connector, general
  • Visualisation DAG : Graphique de flux interactif avec statut en direct, arêtes de dépendance, clic pour faire défiler
  • Exécution Python/Node.js : Exécution de code dans Docker pour l’isolation (CODE_EXEC_BACKEND=docker)
  • Renforcement du bac à sable : --network=none, --memory=256m, application des délais d’expiration

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Modifié

  • Interface des outils : Tous les outils sont maintenant catégorisés ; le registre supporte le filtrage
  • Modèle d’exécution : DAG Executor exécute les étapes de manière concurrente via asyncio

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Corrigé

  • Robustesse de la découverte d’outils : Gère gracieusement les dépendances optionnelles manquantes

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[v0.2] - 2026-02-24

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Ajouté

  • Retry & rate limiting: Backoff exponentiel automatique pour les défaillances transitoires
  • Usage tracking: Comptabilité des tokens/coûts par requête
  • Native function calling: Support direct du modèle pour la sélection d’outils (pas seulement l’analyse JSON)
  • Multi-model support: FAST_LLM_MODEL pour l’exécution d’étapes DAG moins coûteuse
  • Memory system: WindowMemory (derniers N tours), SummaryMemory (résumé par LLM), DbMemory (persistant)
  • FastAPI backend: /api/execute (ReAct), /api/stream (streaming SSE)

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Modifié

  • Abstraction LLM : BaseLLM → OpenAICompatibleLLM avec interface unifiée
  • ModelRegistry : Configuration centralisée, sélection automatique du fournisseur

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Corrigé

  • Récupération d’erreur : Nouvelle tentative automatique en cas d’erreurs API transitoires

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[v0.1] - 2026-02-22

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Ajouté

  • ReActAgent: Boucle Reason → Act → Observe avec outils
  • DAGPlanner: Graphes de dépendances générés par LLM, DAGExecutor pour l’exécution concurrente, PlanAnalyzer pour la vérification des résultats
  • Cadre BaseTool: Interface unifiée pour tous les outils
  • Outil Calculatrice: Expressions arithmétiques, évaluation de formules
  • Outil d’exécution Python: Exécution de code dans un environnement isolé
  • Rendu KaTeX: Notation mathématique dans la sortie en streaming
  • Analyse en mode JSON: Gestion robuste des sorties structurées
  • Interface utilisateur Portal: Interface web Next.js avec streaming en temps réel, thème sombre/clair/système
  • Documentation initiale: Pages wiki couvrant la philosophie, l’architecture et la feuille de route

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Corrigé

  • Stabilité du streaming : Gestion appropriée des erreurs SSE et nettoyage des connexions