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OpenAICompatibleLlmClient 新增 chat_stream()，使用 OpenAI-compatible /chat/completions 的 stream: true。 chat 普通对话现在优先流式分段输出；流式不可用或服务端不返回 SSE 时，会提示并自动 fallback 到非流式 chat()。 普通 chat 和 log analyze 都会过滤 think 内容，并且日志只记录过滤后的摘要。 更新了 chat/log 分析提示词，明确禁止输出 think/内部思考。 同步 README、打包 README、run.sh --help。 补充了过滤器、OpenAI 流式、CLI fallback、日志分析过滤等测试。
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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，只有审核通过才会把 action 记为 completed。
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- 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。
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- `create-download-task` 支持可选 `PARENT_VERSION_NUMBER`，非空时会传给云下载接口的 `parentVersionNumber`；默认空值不发送，继承正在使用的版本规则。
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- `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。
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- `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。
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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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- 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。
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- 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。
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- chat 中非内置命令默认交给当前 LLM 普通对话，不会自动触发部署 workflow；普通对话优先流式展示，`<think>...</think>` 思考内容会被过滤；完整部署仍需 `analyze` / `run` 并人工确认。
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- chat 支持 `ask <问题>`、`log analyze <路径>`、`action propose <需求>`、`action run ...`，可用于普通问答、日志尾部分析和确认后执行单 action；日志分析输出同样会过滤 `<think>` 内容。
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- chat 支持执行中 `Ctrl+C` 中断后保存 checkpoint，再通过 `resume` 重试当前 action。
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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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- 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。
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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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- chat 支持 `llm test [文本]` 测试当前 LLM client 是否正常加载。
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- 默认运行日志写入 `logs/pam_deploy_agent.log`，按天切分并默认保留 14 个历史日切文件，可通过 `PAM_AGENT_LOG_FILE`、`PAM_AGENT_LOG_LEVEL` 和 `PAM_AGENT_LOG_RETENTION_DAYS` 调整。
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- 日志会脱敏 token、secret、api_key、Authorization 等字段；chat 普通对话和日志分析不会记录原始 `<think>` 内容；checkpoint 仍保存完整运行参数，请放在受控目录。
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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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