agent_deply/packaging/README_linux_package.md
dark 4250a7b221 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。
2026-06-04 16:57:16 +08:00

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4.8 KiB
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Raw Blame History

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# Linux 解压即用打包说明
## 目标
`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。
## 构建机要求
- Linux x86_64
- `bash`
- `python3`,需要带 `venv` 模块
- 构建时需要访问 Python 包索引,用于安装 PyInstaller 和项目依赖
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。
## 构建命令
```bash
bash packaging/build_linux_self_contained.sh
```
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:
```bash
PACKAGE_EXTRAS= bash packaging/build_linux_self_contained.sh
```
构建产物:
```text
dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64/
dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64.tar.gz
```
发布目录只会包含运行必需文件:
```text
pam-deploy-agent-linux-x86_64/
run.sh
pam-deploy-agent
doc_scripts/
deploy.sh
config.txt.example
PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md
prompts/
action_review.txt
mcp_client.example.json
README.md
LICENSE
```
说明:
- `doc_scripts` 不会打入项目设计文档、测试脚本、Windows bat/PowerShell 脚本。
- `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。
- 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。
- 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。
- 项目开发用 README 不会复制到发布包内。
## 解压后运行
```bash
tar -xzf pam-deploy-agent-linux-x86_64.tar.gz
cd pam-deploy-agent-linux-x86_64
./run.sh --help
./run.sh chat --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json
```
`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。
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``poll-upgrade-progress` 是单次进度查询 actionAgent 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``load params <路径>` 热更新当前运行任务参数。
- 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``PAM_AGENT_LOG_LEVEL` 调整。
- 日志会脱敏 token、secret、api_key、Authorization 等字段checkpoint 仍保存完整运行参数,请放在受控目录。
## 包大小评估
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:
| 构建方式 | 压缩包大小 | 解压后大小 | 主要影响因素 |
| --- | ---: | ---: | --- |
| 默认包含 MCP 依赖 | 60-110 MB | 160-300 MB | PyInstaller 运行时、langgraph、mcp 及其依赖 |
| `PACKAGE_EXTRAS=` 最小包 | 45-75 MB | 120-200 MB | PyInstaller 运行时、langgraph 及基础依赖 |
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。