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调整 workflow 执行逻辑：每个 action 完成后统一进入 LLM/规则审核，审核开始/结果可播报，审核阻断时自动暂停并给出建议 增强 chat 交互：支持执行中 Ctrl+C 中断并保存 checkpoint，后续可 resume 继续 增加运行时热更新能力：支持 set KEY=VALUE 和 load params <路径> 同步更新当前 state、config.txt 和 checkpoint 支持自定义 action 审核提示词：新增 --llm-action-analysis-prompt-file / PAM_LLM_ACTION_ANALYSIS_PROMPT_FILE 新增 prompts/action_review.txt，落地保存当前默认审核提示词，便于后续按基线调整 更新 Linux 打包脚本，将 prompts/action_review.txt 一并带入发布包 同步更新 README、流程图、todo 和打包文档，修正 --analyze-actions 语义说明与 chat 最新行为说明
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# Linux 解压即用打包说明
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## 目标
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`build_linux_self_contained.sh` 会在 Linux x86_64 构建机上生成一个自带 Python 运行时和 Python 依赖的发布包。目标机器解压后可以直接运行，不需要额外安装 Python 或 pip 依赖。
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## 构建机要求
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- Linux x86_64
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- `bash`
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- `python3`，需要带 `venv` 模块
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- 构建时需要访问 Python 包索引，用于安装 PyInstaller 和项目依赖
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该脚本不支持在 Windows 上交叉构建 Linux 包。建议在和目标环境 glibc 版本相同或更旧的 Linux 发行版上构建，以提高二进制兼容性。
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## 构建命令
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```bash
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bash packaging/build_linux_self_contained.sh
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```
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默认会安装 `.[mcp,chat]`，即包含 MCP 可选依赖和 chat 交互增强依赖。如果只想打最小包：
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```bash
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PACKAGE_EXTRAS= bash packaging/build_linux_self_contained.sh
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```
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构建产物：
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```text
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dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64/
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dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64.tar.gz
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```
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发布目录只会包含运行必需文件：
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```text
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pam-deploy-agent-linux-x86_64/
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run.sh
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pam-deploy-agent
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doc_scripts/
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deploy.sh
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config.txt.example
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PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md
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prompts/
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action_review.txt
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mcp_client.example.json
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README.md
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LICENSE
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```
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说明：
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- `doc_scripts` 不会打入项目设计文档、测试脚本、Windows bat/PowerShell 脚本。
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- `prompts/action_review.txt` 会随发布包一起带上，作为当前默认 action 审核提示词的参照版本。
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- 发布包内的 `README.md` 来自 `packaging/README_packaged_agent.md`，只说明打包后 Agent 的使用方式。
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- 发布包内的 `mcp_client.example.json` 是 MCP server URL + 独立鉴权配置示例，需要按真实 MCP server 和 token 地址修改。
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- 项目开发用 README 不会复制到发布包内。
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## 解压后运行
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```bash
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tar -xzf pam-deploy-agent-linux-x86_64.tar.gz
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cd pam-deploy-agent-linux-x86_64
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./run.sh --help
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./run.sh chat --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json
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```
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`run.sh --help` 是发布包专用的中文帮助，会解释命令、参数、环境变量和常见示例。`run.sh` 会切换到发布目录再启动可执行程序，因此默认的 `doc_scripts/...` 相对路径可以正常工作。
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本次发布包对应的运行时行为也已同步到包内 `README.md`：
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- 每个 action 完成后都会自动执行一次 LLM/规则审核。
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- `--analyze-actions` 只控制是否把详细审核结果写入 `events`。
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- chat 支持执行中 `Ctrl+C` 中断后保存 checkpoint，再通过 `resume` 继续。
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- chat 支持 `set KEY=VALUE` 和 `load params <路径>` 热更新当前运行任务参数。
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- 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。
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## 包大小评估
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最终大小以脚本末尾打印的 `du` 结果为准。按当前依赖结构预估：
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| 构建方式 | 压缩包大小 | 解压后大小 | 主要影响因素 |
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| 默认包含 MCP 依赖 | 60-110 MB | 160-300 MB | PyInstaller 运行时、langgraph、mcp 及其依赖 |
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| `PACKAGE_EXTRAS=` 最小包 | 45-75 MB | 120-200 MB | PyInstaller 运行时、langgraph 及基础依赖 |
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当前项目源码和脚本文档本身体积很小，包大小主要由 Python 运行时、PyInstaller bootloader、第三方依赖和动态库决定。
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