LLM action 结果分析不再传 state_summary

调整了 agent.py 和 LLM client 协议/实现。
现在只传当前 action 的结构化结果和必要诊断日志，避免历史运行态影响判断。
提示词和文档也已同步说明。

verify-ip 增加健康检查重试
默认 VERIFY_INTERVAL_SEC=10、VERIFY_MAX_ATTEMPTS=12，约 2 分钟。
verify-ip 未通过但未达到最大次数时，会播报进度、保存 checkpoint，并继续从当前 verify-ip 重试，不会进入 download-log。
参数已加入 config.txt.example、脚本配置读取、README、打包 README、Skill 文档和流程图。

README.md

@@ -91,7 +91,7 @@ packaging/
 - 支持通过 `--llm-action-analysis-prompt-file`、`PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE` 或 chat 内 `llm config action_analysis_prompt_file=...` 自定义 action 审核提示词。
 - 增加统一运行日志，默认写入 `logs/pam_deploy_agent.log`，覆盖 CLI/chat、LLM 调用、action 路由、脚本/MCP 调用、LangGraph、checkpoint 等关键流程。
 - chat 支持 `llm test [文本]`，可用当前 LLM client 做一次轻量调用，确认真实 LLM 或规则 fallback 是否正常加载。
-- 添加基础测试，当前本地结果为 `66 passed, 3 skipped`。
+- 添加基础测试，当前本地结果为 `67 passed, 3 skipped`。
 
 未完成：
 
@@ -300,13 +300,15 @@ PAM> resume
 PAM> exit
 ```
 
-`chat` 默认仍要求在会话内显式输入 `run`，并确认参数、目标 IP 范围和最终执行后才会执行 action。输入 `你好`、`hello` 这类问候不会触发 LLM/结构化分析；需要分析部署需求时可直接描述部署任务，或显式使用 `analyze <需求>`。每个 action 完成后都会自动进入一次 LLM/规则审核，并播报审核开始/结束；只有审核通过才会把 action 记为 completed；如果审核建议停止或审核本身失败，流程会暂停并输出建议，等待用户决定是否 `resume` 重试当前 action。`poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 每次只查询一次进度，workflow 会按 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` 重复调用，并在每次返回后让 LLM/规则判断是否完成、播报进度；未完成时不会跳到下一个 action。逐 IP action 失败时也会暂停，修复外部环境后输入 `resume` 会从当前 action 重试；如果确实需要回滚，使用 `rollback [IP]` 显式执行。`llm test [文本]` 可测试当前 LLM client 是否可用。`--analyze-actions` 仅控制详细审核结果是否写入 `events`。执行中可按 `Ctrl+C` 中断，chat 会保存当前 checkpoint 并把流程标记为 `user_interrupted`。`set KEY=VALUE` 和 `load params <路径>` 会把更新同步到当前运行 state、`config.txt` 和 checkpoint。`chat` 也支持 `--llm-base-url` / `--llm-api-key` / `--llm-model` / `--llm-action-analysis-prompt-file`、`--mcp-config` 和 `--analyze-actions`。
+`chat` 默认仍要求在会话内显式输入 `run`，并确认参数、目标 IP 范围和最终执行后才会执行 action。输入 `你好`、`hello` 这类问候不会触发 LLM/结构化分析；需要分析部署需求时可直接描述部署任务，或显式使用 `analyze <需求>`。每个 action 完成后都会自动进入一次 LLM/规则审核，并播报审核开始/结束；审核输入只包含当前 action 的结构化结果和必要诊断日志，不会把完整运行态 `state_summary` 交给大模型，避免跨步骤状态干扰判断；只有审核通过才会把 action 记为 completed；如果审核建议停止或审核本身失败，流程会暂停并输出建议，等待用户决定是否 `resume` 重试当前 action。`poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 每次只查询一次进度，workflow 会按 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` 重复调用，并在每次返回后让 LLM/规则判断是否完成、播报进度；未完成时不会跳到下一个 action。`verify-ip` 用于应用启动后的健康检查，失败时 workflow 会按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 重试，最多 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 次；默认约每 10 秒一次、最多 12 次，仍未通过才暂停。逐 IP action 失败时也会暂停，修复外部环境后输入 `resume` 会从当前 action 重试；如果确实需要回滚，使用 `rollback [IP]` 显式执行。`llm test [文本]` 可测试当前 LLM client 是否可用。`--analyze-actions` 仅控制详细审核结果是否写入 `events`。执行中可按 `Ctrl+C` 中断，chat 会保存当前 checkpoint 并把流程标记为 `user_interrupted`。`set KEY=VALUE` 和 `load params <路径>` 会把更新同步到当前运行 state、`config.txt` 和 checkpoint。`chat` 也支持 `--llm-base-url` / `--llm-api-key` / `--llm-model` / `--llm-action-analysis-prompt-file`、`--mcp-config` 和 `--analyze-actions`。
 
-进度查询相关参数：
+重试和进度查询相关参数：
 
 - `POLL_INTERVAL_SEC`：两次进度查询之间的等待秒数，默认 `2`。
 - `DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`：云下载进度最大查询次数，默认 `60`。
 - `UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS`：单 IP 推送进度最大查询次数，默认 `600`。
+- `VERIFY_INTERVAL_SEC`：`verify-ip` 健康检查失败后的重试间隔秒数，默认 `10`。
+- `VERIFY_MAX_ATTEMPTS`：`verify-ip` 健康检查最大尝试次数，默认 `12`。
 
 ## 日志
 

doc_scripts/PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md

@@ -71,6 +71,8 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
 | `pollIntervalSec` | `POLL_INTERVAL_SEC` | 否 | 两次进度查询间隔，默认 `2` 秒 |
 | `downloadPollMaxAttempts` | `DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS` | 否 | 云下载进度最大查询次数，默认 `60` |
 | `upgradePollMaxAttempts` | `UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` | 否 | 单 IP 推送进度最大查询次数，默认 `600` |
+| `verifyIntervalSec` | `VERIFY_INTERVAL_SEC` | 否 | `verify-ip` 健康检查失败后的重试间隔，默认 `10` 秒 |
+| `verifyMaxAttempts` | `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` | 否 | `verify-ip` 健康检查最大尝试次数，默认 `12` |
 
 ### 3.2 运行控制参数
 
@@ -164,6 +166,8 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
   - `POLL_INTERVAL_SEC`
   - `DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`
   - `UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS`
+  - `VERIFY_INTERVAL_SEC`
+  - `VERIFY_MAX_ATTEMPTS`
 - 命令行只传 action 级控制参数：
   - `--action` / `-Action`
   - `--ip` / `-Ip`
@@ -173,7 +177,7 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
 - `client_secret` 等敏感字段不得通过命令行透传。
 - 如果用户明确要求“不落地配置文件”，则本 Skill 不执行真实部署，只说明限制和原因。
 - `traceFilePath` 不写入 `config.txt`，由 Agent 在运行时持有并应用。
-- 进度查询间隔和最大次数写入 `config.txt`，由 Agent workflow 和脚本调试流程共同读取。
+- 进度查询和健康检查重试参数写入 `config.txt`，由 Agent workflow 和脚本调试流程共同读取。
 
 ## 4. 主流程（硬约束）
 
@@ -204,7 +208,7 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
     - `upgrade-ip`
     - 重复调用 `poll-upgrade-progress` 单次查询进度；每次返回后交给 LLM/规则判断，直到推送完成、失败或达到最大查询次数
     - `start-ip`
-    - `verify-ip`
+    - 重复调用 `verify-ip` 健康检查；`SUCCESS=false` 时按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 等待后重试，直到成功或达到 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS`
     - `download-log`
 17. 汇总每台 IP 的结果。
 18. 若 action 失败、LLM/规则审核要求停止，或出现 legacy `PENDING_AGENT_CONFIRMATION(...)`，暂停在当前 action 并输出建议。
@@ -225,6 +229,7 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
 6. 若某步骤失败后需要进入提示、确认或分支流程，可按 `failurePauseSec` 等待。
 7. 若某个间隔值为 `0`，表示该层级不等待，直接进入下一动作。
 8. `poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 的脚本 action 只执行一次进度查询；正式 workflow 的循环、checkpoint、LLM 判断和进度播报由 Agent Runtime 负责。
+9. `verify-ip` 失败但未达到 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 时，不进入 `download-log`，也不把当前 action 记为 completed；正式 workflow 会播报健康检查进度、保存 checkpoint，并按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 重试当前 action。
 
 ### 4.2 主流程中的强制确认点
 
@@ -245,13 +250,14 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
 4. 在每个全局步骤失败后，立即告知用户失败阶段、失败原因和后续处理。
 5. 在逐台 IP 处理时，必须告知当前正在处理哪一台 IP。
 6. 在云下载和单 IP 推送进度查询阶段，每次 `poll-*` 返回后都必须汇报当前进度，不能静默等待完成。
-7. 若执行耗时较长，必须按阶段持续播报，不能等全部结束后一次性汇总。
+7. 在 `verify-ip` 健康检查阶段，每次未通过都必须播报当前检查次数、最大次数和返回信息，不能静默等待应用启动。
-8. 若失败后建议回滚，必须明确告诉用户：
+8. 若执行耗时较长，必须按阶段持续播报，不能等全部结束后一次性汇总。
+9. 若失败后建议回滚，必须明确告诉用户：
    - 哪一台 IP 失败
    - 失败阶段
    - 建议是否回滚
    - 是否需要 `stopFirst`
-9. 若当前处于 action 间隔等待中，也必须告诉用户等待时长和下一步动作。
+10. 若当前处于 action 间隔等待中，也必须告诉用户等待时长和下一步动作。
 
 建议的阶段播报格式：
 
@@ -441,7 +447,7 @@ description: 面向 PAM HOME/NODE 的智能部署 Skill。由 Skill 负责理解
 | 16.1 | 创建单 IP 推送任务 | `upgrade-ip --ip ...`                        | 返回 `RESULT=TASK_CREATED`                                             | 暂停在当前 action，修复后 `resume` 重试；需要回滚时显式执行 rollback |
 | 16.2 | 查询单 IP 推送进度 | 重复调用单次 `poll-upgrade-progress --ip ...` | LLM/规则判断 `progress_complete=true`；或 `STEP=DONE` / `FINISH=true` / `MSG=success` 且 `RATE_OF_PROGRESS=100` | 暂停在当前 action，修复后 `resume` 重试；需要回滚时显式执行 rollback |
 | 16.3 | 启动单 IP      | `start-ip --ip ...`                          | action 成功返回                                                          | 暂停在当前 action，修复后 `resume` 重试；需要回滚时显式执行 rollback  |
-| 16.4 | 校验单 IP      | `verify-ip --ip ...`                         | 返回 `SUCCESS=true`                                                    | 暂停在当前 action，修复后 `resume` 重试；需要回滚时显式执行 rollback  |
+| 16.4 | 校验单 IP      | 重复调用单次 `verify-ip --ip ...`            | 返回 `SUCCESS=true`                                                    | 按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 重试，达到 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 后仍失败才暂停在当前 action；需要回滚时显式执行 rollback |
 | 16.5 | 下载日志        | `download-log --ip ...`                      | 返回 `LOG_FILE=...`                                                    | 记录日志下载失败，但不覆盖原主失败原因                                   |
 | 17   | 汇总结果        | 汇总每台 IP 的阶段、失败原因、回滚状态、日志路径                   | 报告内容完整                                                               | 若汇总失败，至少保留原始 action 输出                                |
 | 18   | 失败暂停或显式回滚   | 失败后默认停在当前 action；用户输入 `rollback [IP]` 后才执行回滚 | 用户明确要求回滚或修复后 `resume`                                            | 未显式要求回滚时不自动回滚                                          |

doc_scripts/config.txt.example

@@ -12,3 +12,5 @@ LOG_NAME=app.log
 POLL_INTERVAL_SEC=2
 DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS=60
 UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS=600
+VERIFY_INTERVAL_SEC=10
+VERIFY_MAX_ATTEMPTS=12

doc_scripts/deploy.ps1

@@ -371,6 +371,8 @@ function Get-PamConfig {
                 'POLL_INTERVAL_SEC' { $config[$key] = $value }
                 'DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS' { $config[$key] = $value }
                 'UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS' { $config[$key] = $value }
+                'VERIFY_INTERVAL_SEC' { $config[$key] = $value }
+                'VERIFY_MAX_ATTEMPTS' { $config[$key] = $value }
             }
         }
     } else {
@@ -392,6 +394,8 @@ function Get-PamConfig {
         POLL_INTERVAL_SEC = '2'
         DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS = '60'
         UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS = '600'
+        VERIFY_INTERVAL_SEC = '10'
+        VERIFY_MAX_ATTEMPTS = '12'
     }
 
     foreach ($name in $defaults.Keys) {

doc_scripts/deploy.sh

@@ -60,6 +60,8 @@ usage() {
   POLL_INTERVAL_SEC
   DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS
   UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS
+  VERIFY_INTERVAL_SEC
+  VERIFY_MAX_ATTEMPTS
 
 说明:
   --action poll-download-progress 和 poll-upgrade-progress 只执行一次进度查询。
@@ -352,6 +354,8 @@ set_defaults() {
     : "${POLL_INTERVAL_SEC:=2}"
     : "${DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS:=60}"
     : "${UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS:=600}"
+    : "${VERIFY_INTERVAL_SEC:=10}"
+    : "${VERIFY_MAX_ATTEMPTS:=12}"
 }
 
 load_config() {
@@ -376,7 +380,7 @@ load_config() {
             value="$(strip_inline_comment "$value")"
 
             case "$key" in
-                HOME_BASE_URL|CLIENT_ID|CLIENT_SECRET|AIRPORT_CODE|APP_NAME|MODULE_NAME|VERSION_NUMBER|ZIP_FILE_PATH|ACTION_TYPE|TIMEOUT|LOG_NAME|POLL_INTERVAL_SEC|DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS|UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS)
+                HOME_BASE_URL|CLIENT_ID|CLIENT_SECRET|AIRPORT_CODE|APP_NAME|MODULE_NAME|VERSION_NUMBER|ZIP_FILE_PATH|ACTION_TYPE|TIMEOUT|LOG_NAME|POLL_INTERVAL_SEC|DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS|UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS|VERIFY_INTERVAL_SEC|VERIFY_MAX_ATTEMPTS)
                     printf -v "$key" '%s' "$value"
                     ;;
             esac

docs/current_logic_flow.md

@@ -93,7 +93,10 @@ flowchart TD
     K1 -- 已完成 --> L[ip_action 节点执行 start-ip]
     K1 -- 异常或超时 --> R
     L --> M[ip_action 节点执行 verify-ip]
-    M --> N[ip_action 节点执行 download-log]
+    M --> M1{健康检查通过或达到最大次数}
+    M1 -- 未通过且未超时 --> M
+    M1 -- 已通过 --> N[ip_action 节点执行 download-log]
+    M1 -- 仍未通过且超时 --> R
     N --> O{还有下一个 IP}
     O -- 是 --> J
     O -- 否 --> R[render_report 输出报告]
@@ -115,8 +118,8 @@ flowchart LR
 
 ```mermaid
 flowchart TD
-    A[action 执行完成] --> C[整理 ActionResult 和 AgentState 摘要]
+    A[action 执行完成] --> C[整理当前 ActionResult]
-    C --> D[敏感字段脱敏并截断长日志]
+    C --> D[敏感字段脱敏；仅在异常时附带必要诊断日志]
     D --> E{真实 LLM 是否配置}
     E -- 是 --> F[OpenAICompatibleLlmClient 输出结构化审核]
     E -- 否 --> G[RuleBasedLlmClient 本地规则审核]
@@ -134,11 +137,32 @@ flowchart TD
 说明：
 
 - 每个 action 完成后都会进入一次审核，不再依赖 `--analyze-actions` 开关。
+- 审核输入只包含当前 action 的结构化结果和必要诊断日志，不再传入完整运行态 `state_summary`，避免历史状态干扰大模型判断。
 - `--analyze-actions` 或 `llm action-analysis on` 只控制是否把详细审核结果写入 `events`。
 - 只有 action 执行成功且审核允许继续时，才会写入 `completed_global_steps` 或 `ip_states[ip].completed_steps`。
 - 如果审核建议停止或审核本身失败，当前 action 不会计入 completed，`resume` 会重试当前 action。
 - 如果审核本身失败，也会生成“停止继续”的审核结果并暂停流程，避免黑盒继续执行。
 
+## verify-ip 健康检查重试
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A[执行 verify-ip] --> B[LLM/规则审核单次返回]
+    B --> C{SUCCESS 是否为 true}
+    C -- 是 --> D[清理重试计数，标记 verify-ip completed]
+    C -- 否 --> E{是否达到 VERIFY_MAX_ATTEMPTS}
+    E -- 否 --> F[播报 ACTION_PROGRESS 并保存 checkpoint]
+    F --> G[等待 VERIFY_INTERVAL_SEC]
+    G --> A
+    E -- 是 --> H[暂停在 verify-ip，写入 review_context]
+```
+
+说明：
+
+- `verify-ip` 用于应用启动后的健康检查，失败时默认每 `10` 秒重试一次，最多 `12` 次，约两分钟。
+- 重试参数来自 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 和 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS`，支持通过 `config.txt`、chat `set` 或 `load params` 热更新。
+- 未达到最大次数时不会把 `verify-ip` 写入 completed，也不会进入 `download-log`；中断或失败后 `resume` 仍从 `verify-ip` 继续。
+
 ## 进度查询 action 语义
 
 ```mermaid

packaging/README_linux_package.md

@@ -71,13 +71,15 @@ cd pam-deploy-agent-linux-x86_64
 本次发布包对应的运行时行为也已同步到包内 `README.md`：
 
 - 每个 action 完成后都会自动执行一次 LLM/规则审核，只有审核通过才会把 action 记为 completed。
+- action 审核输入不包含完整运行态 `state_summary`，只包含当前 action 的结构化结果和必要诊断日志，避免历史状态干扰大模型判断。
 - `poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 是单次进度查询 action；Agent workflow 会按配置重复调用，每次返回后交给 LLM/规则判断是否完成并播报进度。
+- `verify-ip` 会按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` / `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 做应用健康检查重试，默认每 10 秒一次、最多 12 次，仍未通过才暂停。
 - `--analyze-actions` 只控制是否把详细审核结果写入 `events`。
 - action 失败或审核阻断后会保存 checkpoint 并暂停；修复外部环境后通过 `resume` 从当前 action 重试。
 - 回滚不再属于主 workflow 自动分支；需要时使用 chat 内 `rollback [IP]` 或 CLI `rollback --checkpoint ...` 显式执行。
 - chat 支持执行中 `Ctrl+C` 中断后保存 checkpoint，再通过 `resume` 重试当前 action。
 - chat 支持 `set KEY=VALUE` 和 `load params <路径>` 热更新当前运行任务参数。
-- 进度查询间隔和最大次数可通过 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` 配置。
+- 进度查询和健康检查重试参数可通过 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`VERIFY_INTERVAL_SEC`、`VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 配置。
 - 支持通过 `--llm-action-analysis-prompt-file` 或 chat 内 `llm config action_analysis_prompt_file=...` 自定义 action 审核提示词。
 - chat 支持 `llm test [文本]` 测试当前 LLM client 是否正常加载。
 - 默认运行日志写入 `logs/pam_deploy_agent.log`，可通过 `PAM_AGENT_LOG_FILE` 和 `PAM_AGENT_LOG_LEVEL` 调整。

packaging/README_packaged_agent.md

@@ -36,8 +36,8 @@ pam-deploy-agent-linux-x86_64/
 
 发布包默认会优先使用 `prompt_toolkit` 增强输入，支持更稳定的退格、历史记录和补全；如果增强输入初始化失败，会自动降级到普通 `input()`。输出仍会在可用时使用 `rich` 做更清晰的文本展示。
 action 失败或审核阻断后会保存 checkpoint 并暂停；修复外部环境后输入 `resume` 会从当前 action 重试。回滚不再属于主 workflow 自动分支，需要时在 chat 内输入 `rollback [IP]` 显式执行。
-chat 会在执行前归一化并展示实际写入脚本配置的参数；`script_only` / `hybrid_node_mcp` 会先检查 `ZIP_FILE_PATH` 是否存在，避免脚本运行后才用默认路径失败。执行过程中每个 action 都会输出开始、完成或失败状态；每个 action 完成后还会自动进入一次 LLM/规则审核，并播报审核开始和审核结果；只有审核通过才会把 action 记为 completed。
+chat 会在执行前归一化并展示实际写入脚本配置的参数；`script_only` / `hybrid_node_mcp` 会先检查 `ZIP_FILE_PATH` 是否存在，避免脚本运行后才用默认路径失败。执行过程中每个 action 都会输出开始、完成或失败状态；每个 action 完成后还会自动进入一次 LLM/规则审核，并播报审核开始和审核结果；审核输入只包含当前 action 的结构化结果和必要诊断日志，不会把完整运行态 `state_summary` 交给大模型；只有审核通过才会把 action 记为 completed。
-`poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 每次只查询一次进度，Agent workflow 会按 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` 重复调用，并在每次返回后交给 LLM/规则判断是否完成、向 chat 播报进度。
+`poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 每次只查询一次进度，Agent workflow 会按 `POLL_INTERVAL_SEC`、`DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS`、`UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS` 重复调用，并在每次返回后交给 LLM/规则判断是否完成、向 chat 播报进度。`verify-ip` 健康检查失败时，Agent workflow 会按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` 重试，最多 `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 次；默认每 10 秒一次、最多 12 次，仍未通过才暂停。
 
 ## 交互式使用
 
@@ -244,7 +244,9 @@ MCP token 获取方式与 HOME 一致，默认按 `client_credentials` POST 到
 - 执行真实 action 前请确认配置文件中的 `HOME_BASE_URL`、`CLIENT_ID`、`CLIENT_SECRET`、`AIRPORT_CODE`、`APP_NAME`、`MODULE_NAME`、`VERSION_NUMBER`、`ZIP_FILE_PATH`。
 - `chat` 中输入 `你好`、`hello` 这类问候不会触发 LLM/结构化分析；需要分析部署需求时请直接描述部署任务，或显式使用 `analyze <需求>`。
 - 每个 action 完成后都会自动执行一次 LLM/规则审核；`--analyze-actions` 和 `llm action-analysis on` 只控制是否把详细审核结果写入 `events`。
+- action 审核输入不包含完整运行态 `state_summary`，只包含当前 action 的结构化结果和必要诊断日志。
 - `poll-download-progress` 和 `poll-upgrade-progress` 是单次进度查询 action，未完成时不会进入下一个 action；最大查询次数和间隔可通过 `config.txt` 或 chat `set` 热更新。
+- `verify-ip` 会按 `VERIFY_INTERVAL_SEC` / `VERIFY_MAX_ATTEMPTS` 做健康检查重试，默认每 10 秒一次、最多 12 次。
 - `llm test [文本]` 可测试当前 LLM client 是否可用。
 - 如果审核建议停止、审核本身失败，或用户在执行中按下 `Ctrl+C`，流程都会保存 checkpoint 并进入暂停状态；后续可使用 `resume` 重试当前 action。
 - `set KEY=VALUE` 和 `load params <路径>` 会热更新当前运行任务的参数，并回写运行中的 `config.txt` 和 checkpoint。

pam_deploy_graph/agent.py

@@ -33,6 +33,7 @@ REQUIRED_ACTION_VALUES = {
 }
 
 PROGRESS_ACTIONS = {"poll-download-progress", "poll-upgrade-progress"}
+VERIFY_ACTION = "verify-ip"
 
 
 class PamDeployAgent:
@@ -557,6 +558,10 @@ class PamDeployAgent:
         )
         analysis = self._append_action_analysis(state, action, result, ip=ip)
 
+        if self._handle_verify_retry(state, ip, action, result, analysis, failed):
+            ip_state["status"] = "RUNNING"
+            return state
+
         if failed:
             fail_event = {
                 "type": "ACTION_FAIL",
@@ -1022,6 +1027,94 @@ class PamDeployAgent:
             )
         return max(max_attempts, 1), max(interval_sec, 0.0)
 
+    def _handle_verify_retry(
+        self,
+        state: AgentState,
+        ip: str,
+        action: str,
+        result: ActionResult,
+        analysis: LlmActionAnalysis | None,
+        failed: bool,
+    ) -> bool:
+        """处理 verify-ip 的应用启动等待；未通过但未超时则保留当前 action 重试。"""
+        if action != VERIFY_ACTION:
+            return False
+
+        key = self._poll_attempt_key(action, ip=ip)
+        if not failed:
+            state.poll_attempts.pop(key, None)
+            return False
+
+        max_attempts, interval_sec = self._verify_limits(state)
+        attempt = state.poll_attempts.get(key, 0) + 1
+        state.poll_attempts[key] = attempt
+        message = self._verify_message(result, ip=ip, attempt=attempt, max_attempts=max_attempts)
+        progress_event = {
+            "type": "ACTION_PROGRESS",
+            "stage": action,
+            "backend": result.backend,
+            "ip": ip,
+            "message": message,
+            "attempt": attempt,
+            "max_attempts": max_attempts,
+            "values": dict(result.values),
+        }
+        state.events.append(progress_event)
+        self._emit_progress(progress_event)
+
+        if attempt >= max_attempts:
+            logger.warning(
+                "verify-ip 达到最大检查次数 run_id=%s ip=%s attempt=%s max=%s result=%s analysis=%s",
+                state.run_id,
+                ip,
+                attempt,
+                max_attempts,
+                _action_result_for_log(result),
+                json_for_log(asdict(analysis)) if analysis else "",
+            )
+            return False
+
+        self._save_checkpoint(state)
+        logger.info(
+            "verify-ip 未通过，等待后重试 run_id=%s ip=%s attempt=%s max=%s interval=%s message=%s",
+            state.run_id,
+            ip,
+            attempt,
+            max_attempts,
+            interval_sec,
+            message,
+        )
+        if interval_sec > 0:
+            time.sleep(interval_sec)
+        return True
+
+    def _verify_limits(self, state: AgentState) -> tuple[int, float]:
+        """从运行参数读取 verify-ip 健康检查最大次数和间隔。"""
+        interval_sec = _safe_float(state.params.get("VERIFY_INTERVAL_SEC"), float(DEFAULT_PARAMS["VERIFY_INTERVAL_SEC"]))
+        max_attempts = _safe_int(
+            state.params.get("VERIFY_MAX_ATTEMPTS"),
+            int(DEFAULT_PARAMS["VERIFY_MAX_ATTEMPTS"]),
+        )
+        return max(max_attempts, 1), max(interval_sec, 0.0)
+
+    def _verify_message(
+        self,
+        result: ActionResult,
+        *,
+        ip: str,
+        attempt: int,
+        max_attempts: int,
+    ) -> str:
+        """格式化 verify-ip 重试播报。"""
+        parts = [f"IP={ip}", f"第 {attempt}/{max_attempts} 次健康检查"]
+        for key in ("SUCCESS", "MESSAGE", "STATUS", "CODE"):
+            value = result.values.get(key)
+            if value not in (None, ""):
+                parts.append(f"{key}={value}")
+        if result.error_summary:
+            parts.append(f"error_summary={result.error_summary}")
+        return "，".join(parts)
+
     def _progress_complete(
         self,
         action: str,
@@ -1145,7 +1238,6 @@ class PamDeployAgent:
             analysis = self.llm_client.analyze_action_result(
                 action=action,
                 result=result,
-                state_summary=self._state_summary_for_llm(state, ip=ip),
             )
         except Exception as exc:  # pragma: no cover - 审核失败时也要显式暂停，避免黑盒继续执行
             logger.exception("LLM action 审核失败 run_id=%s action=%s ip=%s", state.run_id, action, ip or "")
@@ -1202,24 +1294,6 @@ class PamDeployAgent:
         )
         return analysis
 
-    def _state_summary_for_llm(self, state: AgentState, *, ip: str | None = None) -> dict[str, Any]:
-        """生成给 LLM action 分析使用的脱敏状态摘要。"""
-        return {
-            "run_id": state.run_id,
-            "execution_strategy": state.execution_strategy,
-            "completed_global_steps": state.completed_global_steps,
-            "online_ip_count": len(state.online_ips),
-            "target_ips": state.target_ips,
-            "current_ip": ip or "",
-            "current_ip_state": state.ip_states.get(ip, {}) if ip else {},
-            "pending_confirmation": state.pending_confirmation,
-            "paused": state.paused,
-            "pause_reason": state.pause_reason,
-            "last_success_step": state.last_success_step,
-            "last_failed_step": state.last_failed_step,
-            "poll_attempts": state.poll_attempts,
-        }
-
     def _review_context(
         self,
         *,

pam_deploy_graph/config_writer.py

@@ -20,6 +20,8 @@ CONFIG_KEYS = (
     "POLL_INTERVAL_SEC",
     "DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS",
     "UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS",
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC",
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS",
 )
 
 

pam_deploy_graph/constants.py

@@ -67,6 +67,8 @@ DEFAULT_PARAMS = {
     "POLL_INTERVAL_SEC": 2,
     "DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS": 60,
     "UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS": 600,
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC": 10,
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS": 12,
 }
 
 # 日志、报告和 LLM 输入中需要脱敏的字段。

pam_deploy_graph/llm/base.py

@@ -40,7 +40,6 @@ class LlmClient(Protocol):
         *,
         action: str,
         result: ActionResult,
-        state_summary: dict[str, Any],
     ) -> LlmActionAnalysis:
         """分析 action 执行结果，并给出是否允许继续执行的建议。"""
         ...

pam_deploy_graph/llm/openai_compatible.py

@@ -150,7 +150,6 @@ class OpenAICompatibleLlmClient:
         *,
         action: str,
         result: ActionResult,
-        state_summary: dict[str, Any],
     ) -> LlmActionAnalysis:
         """调用 LLM 分析 action 结果，返回结构化诊断建议。"""
         payload = self._complete_json(
@@ -159,7 +158,6 @@ class OpenAICompatibleLlmClient:
             {
                 "action": action,
                 "result": _action_review_result_payload(action, result),
-                "state_summary": _redact_sensitive(state_summary),
             },
         )
         return LlmActionAnalysis(

pam_deploy_graph/llm/prompts.py

@@ -41,7 +41,9 @@ PARAM_PROMPT = """从用户输入中抽取 PAM 部署参数和控制信息。
     "LOG_NAME": "...",
     "POLL_INTERVAL_SEC": "...",
     "DOWNLOAD_POLL_MAX_ATTEMPTS": "...",
-    "UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS": "..."
+    "UPGRADE_POLL_MAX_ATTEMPTS": "...",
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC": "...",
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS": "..."
   },
   "extracted_control": {
     "user_specified_ips": ["..."]
@@ -91,7 +93,9 @@ ACTION_ANALYSIS_PROMPT = """分析一次 PAM action 执行结果。
 - 进度 action 未完成但正常时，`has_anomaly=false`、`should_continue=true`、`progress_complete=false`，建议继续查询进度。
 - 进度 action 完成条件优先看 `STEP=DONE`、`STATUS=completed/done/success`、`SUCCESS=true`、`FINISH=true`，或 `MSG=success` 且 `RATE_OF_PROGRESS=100` 且 `CODE` 为空或 0。
 - 进度 action 出现 `CODE` 非 0，或 `STEP/MSG/STATUS/MESSAGE` 含 fail/error，应标记异常并 `should_continue=false`。
-- 主要依据结构化字段 `ok`、`exit_code`、`values`、`error_summary` 判断；只有输入里存在 `diagnostic_log` 时，才把它当作异常诊断上下文。
+- 主要依据结构化字段 `ok`、`exit_code`、`values`、`error_summary` 判断；不会提供完整运行态摘要，避免被历史状态误导。
+- `verify-ip SUCCESS=false` 由 runtime 按配置重复检查；单次审核仍应说明当前健康检查未通过。
+- 只有输入里存在 `diagnostic_log` 时，才把它当作异常诊断上下文。
 - 脚本正常过程日志不会作为错误依据，不能因为日志来自 stderr 就判定异常。
 - 不要输出密钥、token、Authorization 或完整日志原文。
 """

pam_deploy_graph/llm/rule_based.py

@@ -166,11 +166,10 @@ class RuleBasedLlmClient:
         *,
         action: str,
         result: ActionResult,
-        state_summary: dict[str, Any],
     ) -> LlmActionAnalysis:
         """用本地规则分析 action 结果，作为真实 LLM 不可用时的兜底。"""
         logger.info(
-            "规则 LLM action 审核开始 action=%s result=%s state_summary=%s",
+            "规则 LLM action 审核开始 action=%s result=%s",
             action,
             json_for_log(
                 {
@@ -183,7 +182,6 @@ class RuleBasedLlmClient:
                 },
                 max_text_len=1000,
             ),
-            json_for_log(state_summary),
         )
         notes: list[str] = []
         has_anomaly = not result.ok

prompts/action_review.txt

@@ -20,6 +20,8 @@
 - 进度 action 未完成但正常时，`has_anomaly=false`、`should_continue=true`、`progress_complete=false`，建议继续查询进度。
 - 进度 action 完成条件优先看 `STEP=DONE`、`STATUS=completed/done/success`、`SUCCESS=true`、`FINISH=true`，或 `MSG=success` 且 `RATE_OF_PROGRESS=100` 且 `CODE` 为空或 0。
 - 进度 action 出现 `CODE` 非 0，或 `STEP/MSG/STATUS/MESSAGE` 含 fail/error，应标记异常并 `should_continue=false`。
-- 主要依据结构化字段 `ok`、`exit_code`、`values`、`error_summary` 判断；只有输入里存在 `diagnostic_log` 时，才把它当作异常诊断上下文。
+- 主要依据结构化字段 `ok`、`exit_code`、`values`、`error_summary` 判断；不会提供完整运行态摘要，避免被历史状态误导。
+- `verify-ip SUCCESS=false` 由 runtime 按配置重复检查；单次审核仍应说明当前健康检查未通过。
+- 只有输入里存在 `diagnostic_log` 时，才把它当作异常诊断上下文。
 - 脚本正常过程日志不会作为错误依据，不能因为日志来自 stderr 就判定异常。
 - 不要输出密钥、token、Authorization 或完整日志原文。

tests/test_agent_flow.py

@@ -18,11 +18,13 @@ PARAMS = {
     "MODULE_NAME": "Node",
     "VERSION_NUMBER": "2.0.5",
     "ZIP_FILE_PATH": "C:/pkg.zip",
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC": 0,
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS": 2,
 }
 
 
 class BlockingReviewLlmClient:
-    def analyze_action_result(self, *, action, result, state_summary):
+    def analyze_action_result(self, *, action, result):
         return LlmActionAnalysis(
             action=action,
             has_anomaly=True,
@@ -40,7 +42,7 @@ class BlockingOnceReviewLlmClient:
         self.blocked_action = blocked_action
         self.blocked = False
 
-    def analyze_action_result(self, *, action, result, state_summary):
+    def analyze_action_result(self, *, action, result):
         if action == self.blocked_action and not self.blocked:
             self.blocked = True
             return LlmActionAnalysis(
@@ -56,7 +58,7 @@ class BlockingOnceReviewLlmClient:
 
 
 class BrokenReviewLlmClient:
-    def analyze_action_result(self, *, action, result, state_summary):
+    def analyze_action_result(self, *, action, result):
         raise RuntimeError("review transport failed")
 
 
@@ -93,6 +95,26 @@ class ProgressivePollRunner(FakeActionRunner):
         return super()._fixture_for(action, kwargs)
 
 
+class FlakyVerifyRunner(FakeActionRunner):
+    """模拟应用启动后第二次健康检查通过。"""
+
+    def __init__(self) -> None:
+        super().__init__()
+        self.verify_calls = 0
+
+    def _fixture_for(self, action, kwargs):
+        if action == "verify-ip" and kwargs.get("ip") == "192.168.1.10":
+            self.verify_calls += 1
+            if self.verify_calls == 1:
+                return {
+                    "ACTION": action,
+                    "IP": "192.168.1.10",
+                    "SUCCESS": "false",
+                    "MESSAGE": "application is starting",
+                }
+        return super()._fixture_for(action, kwargs)
+
+
 def test_run_deploy_flow_success(tmp_path: Path):
     agent = PamDeployAgent(fake_runner=FakeActionRunner())
     state = agent.create_state(
@@ -161,6 +183,30 @@ def test_progress_timeout_pauses_on_current_action(tmp_path: Path):
     assert state.poll_attempts["global:poll-download-progress"] == 2
 
 
+def test_verify_ip_retries_until_success_before_marking_failed(tmp_path: Path):
+    fake = FlakyVerifyRunner()
+    agent = PamDeployAgent(fake_runner=fake)
+    state = agent.create_state(
+        params=PARAMS,
+        execution_strategy="fake",
+        config_path=str(tmp_path / "config.txt"),
+        checkpoint_path=str(tmp_path / "checkpoint.json"),
+    )
+
+    agent.run_deploy_flow(state)
+
+    assert fake.verify_calls == 2
+    assert state.paused is False
+    assert state.poll_attempts == {}
+    assert state.ip_states["192.168.1.10"]["status"] == "SUCCESS"
+    assert any(
+        event["type"] == "ACTION_PROGRESS"
+        and event["stage"] == "verify-ip"
+        and event["ip"] == "192.168.1.10"
+        for event in state.events
+    )
+
+
 def test_create_state_writes_absolute_script_config_path_and_normalized_zip(tmp_path: Path):
     package_path = tmp_path / "pkg.zip"
     params = {**PARAMS, "ZIP_FILE_PATH": str(package_path)}
@@ -216,6 +262,8 @@ def test_run_deploy_flow_stops_on_verify_failure(tmp_path: Path):
 
     agent.run_deploy_flow(state)
 
+    verify_calls = [call for call in fake.calls if call[0] == "verify-ip" and call[1].get("ip") == "192.168.1.10"]
+    assert len(verify_calls) == 2
     assert state.pending_confirmation == ""
     assert state.paused is True
     assert state.pause_reason == "action_failed"

tests/test_interactive_cli.py

@@ -19,11 +19,13 @@ PARAMS = {
     "MODULE_NAME": "Node",
     "VERSION_NUMBER": "2.0.5",
     "ZIP_FILE_PATH": "C:/pkg.zip",
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC": 0,
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS": 2,
 }
 
 
 class BlockingReviewLlmClient:
-    def analyze_action_result(self, *, action, result, state_summary):
+    def analyze_action_result(self, *, action, result):
         return LlmActionAnalysis(
             action=action,
             has_anomaly=True,
@@ -56,7 +58,7 @@ class FakeTestableLlmClient:
     def generate_plan(self, *, params, intent, strategy):
         raise AssertionError("llm test should only call understand_request")
 
-    def analyze_action_result(self, *, action, result, state_summary):
+    def analyze_action_result(self, *, action, result):
         return LlmActionAnalysis(action=action)
 
 
@@ -232,7 +234,7 @@ def test_chat_resume_retries_failed_ip_without_rollback(tmp_path: Path):
         checkpoint_path=str(tmp_path / "checkpoint.json"),
     )
 
-    output = run_session(session, ["run", "yes", "yes", "yes", "resume", "exit"])
+    output = run_session(session, ["run", "yes", "yes", "yes", "exit"])
 
     assert session.state is not None
     assert session.state.pending_confirmation == ""
@@ -241,7 +243,7 @@ def test_chat_resume_retries_failed_ip_without_rollback(tmp_path: Path):
     assert session.state.ip_states["192.168.1.10"]["status"] == "SUCCESS"
     assert session.state.ip_states["192.168.1.11"]["status"] == "SUCCESS"
     assert not any(call[0] == "rollback-ip" for call in fake.calls)
-    assert any("如需回滚，输入 rollback 192.168.1.10" in item for item in output)
+    assert any("进度更新: verify-ip" in item for item in output)
 
 
 def test_chat_explicit_rollback_command_rolls_back_failed_ip(tmp_path: Path):

tests/test_langgraph_runtime.py

@@ -14,6 +14,8 @@ PARAMS = {
     "MODULE_NAME": "Node",
     "VERSION_NUMBER": "2.0.5",
     "ZIP_FILE_PATH": "C:/pkg.zip",
+    "VERIFY_INTERVAL_SEC": 0,
+    "VERIFY_MAX_ATTEMPTS": 2,
 }
 
 

tests/test_llm_structured.py

@@ -221,7 +221,6 @@ def test_openai_compatible_client_analyzes_action_result_with_redaction():
             values={"CLIENT_SECRET": "real-secret", "SUCCESS": "false"},
             stderr="x" * 1200,
         ),
-        state_summary={"params": {"CLIENT_SECRET": "real-secret"}},
     )
 
     serialized_prompt = str(calls[0])
@@ -229,6 +228,7 @@ def test_openai_compatible_client_analyzes_action_result_with_redaction():
     assert analysis.has_anomaly is True
     assert analysis.severity == "high"
     assert "real-secret" not in serialized_prompt
+    assert "state_summary" not in input_payload
     assert input_payload["result"]["diagnostic_log"].startswith("[已截断]...")
 
 
@@ -268,7 +268,6 @@ def test_openai_compatible_client_omits_success_script_logs_from_action_review()
             stdout="ACTION=get-online-ips\nCOUNT=1\nIP=10.4.1.1\n",
             stderr="[INFO] [FLOW][START] get_token\n[INFO] [FLOW][DONE] get_online_ips\n",
         ),
-        state_summary={},
     )
 
     input_payload = _llm_input_payload(calls[0])