agent_deply/README.md

# opagent

## PAM Deploy Agent

本仓库正在把原有 `PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md` + `deploy.sh` / `deploy.ps1` 的组合，重构为一个 LangGraph-style 的 PAM 智能部署 Agent。

当前已加入 `pam_deploy_graph` Python 包，用于先落地 Agent Runtime 的核心骨架：

- PAM_HOME action 固定通过 `deploy.sh` / `deploy.ps1` 调用。
- PAM_NODE action 可通过 MCP runner 调用。
- 默认执行策略为 `hybrid_node_mcp`，即 HOME 脚本 action + NODE MCP。
- 离线策略为 `script_only`，全部 action 走脚本 action。
- `langgraph` 已作为正式依赖引入；核心 Agent、runner、router 和 parser 也可独立测试。

## 当前代码骨架

```text
pam_deploy_graph/
  agent.py             # Agent runtime，参数归一化、预演、fake 全局流程
  action_router.py     # 按 action 路由到脚本、MCP 或 fake runner
  script_runner.py     # deploy.sh / deploy.ps1 action 调用封装
  mcp_runner.py        # PAM_NODE MCP runner 协议与 action -> tool 映射
  fake_runner.py       # 测试用 runner，不访问真实环境
  output_parser.py     # 解析 key=value、MCP JSON、待确认回滚标记
  skill_policy.py      # 从 PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md 加载 Skill 策略
  config_writer.py     # 生成脚本 action 所需 config 文件
  checkpoint_store.py  # 业务 checkpoint JSON 读写
  params_loader.py     # 读取 JSON 或 config.txt 风格参数文件
  llm/                 # LLM structured output 接口、真实 HTTP client、提示词、规则 fallback 和 guardrails
  graph.py             # LangGraph StateGraph 集成入口
  langgraph_runtime.py # chat 人工确认点的 LangGraph interrupt 运行器
  mcp_client.py        # MCP stdio/HTTP/SSE client、鉴权 token 和配置读取
  interactive.py       # 常驻式 CLI 对话框，会话命令、确认和续跑
  cli.py               # CLI 入口

tests/
  test_action_router.py
  test_output_parser.py
  test_params_loader.py
  test_script_runner.py
  test_skill_policy.py
  test_interactive_cli.py

docs/
  current_logic_flow.md      # 当前整体逻辑结构流程图
  todo.md                    # chat 优化和 LLM action 后分析待办

packaging/
  build_linux_self_contained.sh  # Linux 解压即用包构建脚本
  README_linux_package.md        # Linux 打包说明和包大小评估
  mcp_client.example.json        # MCP server URL + 鉴权配置示例
```

## 当前进度

已完成：

- 建立 Python 工程骨架和 `pyproject.toml`。
- 实现 `hybrid_node_mcp` 路由规则：PAM_HOME 走脚本 action，PAM_NODE 走 MCP。
- 实现 `script_only` 路由规则：所有 action 走脚本 action。
- 实现脚本 action 命令构造，避免调用脚本主流程。
- 实现 MCP runner 抽象和 PAM_NODE action 到 MCP tool 的默认映射。
- 实现脚本/MCP/fake action 结果统一为 `ActionResult`。
- 实现 `config.txt.example` 风格和 JSON 风格参数读取。
- 实现 fake 全局流程和完整部署流程，便于不触碰真实环境地验证 Agent 路由。
- 实现逐 IP 处理骨架：升级、轮询、启动、校验、日志下载。
- 实现单 IP 失败后的待回滚确认状态，不自动执行回滚。
- 实现人工确认入口：`confirm --decision approve|reject` 只处理待确认回滚。
- 实现 checkpoint 自动保存和 `resume` 续跑：全局步骤、成功 IP、单 IP 已完成 action 会跳过。
- 实现 LLM structured output 骨架：意图识别、参数抽取、部署计划生成。
- 实现 OpenAI-compatible 真实 LLM client，支持 `base_url` / `model` 配置，`api_key` 可为空。
- 固化真实 LLM 提示词：意图识别、参数抽取、部署计划生成均要求 JSON structured output。
- 增加规则 fallback `RuleBasedLlmClient`，用于本地开发和测试。
- 增加 LLM 输出 guardrails，禁止计划中出现可执行脚本命令和非法 action。
- 引入 `langgraph` 依赖，CLI/chat 执行流程统一通过 action 级 LangGraph runtime 调度。
- chat/CLI 人工确认点已接入 LangGraph interrupt/checkpointer：运行到待回滚确认时暂停，`approve/reject` 通过 `Command(resume=...)` 恢复。
- 引入 MCP client adapter，可包装 SDK session、普通 callable、stdio server、HTTP/SSE server，并提供 JSON client 配置读取。
- CLI/chat 支持 `--mcp-config` 直接加载 MCP server URL、鉴权和可选 tool 覆盖配置。
- 本地已安装 `langgraph` 和 `mcp`，并完成 LangGraph fake 全局流程 smoke。
- CLI `analyze` 输出已做敏感字段脱敏。
- 增加 `chat` 常驻式 CLI 对话框，支持自然语言分析、参数设置、执行确认、回滚确认、状态查看、事件查看、checkpoint 选择和续跑。
- chat 在开发环境可选启用 `rich` / `prompt_toolkit`；PyInstaller 打包环境默认使用普通文本输入，避免交互兼容问题。
- chat 执行前会归一化参数并展示实际写入脚本配置的值；`script_only` / `hybrid_node_mcp` 会提前检查 `ZIP_FILE_PATH` 是否存在。
- chat 执行中会播报每个 action 的开始、完成或失败；action 执行失败会停在当前 checkpoint，不再误报 LangGraph 不可用。
- 增加 action 后 LLM/规则诊断，可通过 `--analyze-actions` 或 `llm action-analysis on` 显式开启。
- 添加基础测试，当前本地结果为 `51 passed, 2 skipped`。

未完成：

- 尚未执行真实 PAM_NODE MCP 调用；当前已把 MCP HTTP/SSE/stdio client、鉴权和 tools 自动发现准备好。
- 尚未执行真实脚本 action 或真实 PAM_NODE MCP 调用。

## LLM 配置

默认不配置 LLM 时，`analyze` 使用本地规则 fallback。配置真实 LLM 后，会走 OpenAI-compatible `/chat/completions`。

`base_url` 和 `model` 必填；`api_key` 可为空。如果模型服务不需要鉴权，不配置 `PAM_LLM_API_KEY` 或不传 `--llm-api-key` 即可，Agent 不会发送 `Authorization` 请求头。

```powershell
$env:PAM_LLM_BASE_URL="https://your-llm.example.com/v1"
$env:PAM_LLM_MODEL="your-model-name"

python -m pam_deploy_graph.cli analyze --config doc_scripts/config.txt.example --text "请用 MCP 预演部署 HET PAM Node 版本 2.0.5，不要动环境"
```

也可以直接用 CLI 参数覆盖环境变量：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli analyze \
  --config doc_scripts/config.txt.example \
  --text "请用 MCP 预演部署 HET PAM Node 版本 2.0.5，不要动环境" \
  --llm-base-url https://your-llm.example.com/v1 \
  --llm-model your-model-name
```

真实 LLM 调用位置在 `pam_deploy_graph/llm/openai_compatible.py`，提示词在 `pam_deploy_graph/llm/prompts.py`。发送给 LLM 的 `base_params` 会脱敏，`CLIENT_SECRET` 不会进入 prompt；本地生成计划后仍会执行 guardrails 校验。

如果服务需要鉴权，再补充：

```bash
export PAM_LLM_API_KEY="your-api-key"
```

## MCP Client 配置

CLI/chat 已支持通过 `--mcp-config` 直接加载 MCP 配置。常用场景只需要配置 MCP `server_url` 和独立鉴权信息；Agent 会连接 MCP server，调用 `list_tools` 自动发现 server 暴露的 tools，再按 action 名自动匹配。

MCP 鉴权 token 获取方式与 HOME 一致，默认按 `client_credentials` POST 到 `/oauth/token` 风格接口；但 MCP 使用独立的 `token_url`、`client_id`、`client_secret`，不会复用 HOME 的账号密码。

CLI 示例：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli chat \
  --config doc_scripts/config.txt.example \
  --strategy hybrid_node_mcp \
  --mcp-config mcp_client.json \
  --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json
```

代码内嵌方式：

```python
from pam_deploy_graph.agent import PamDeployAgent
from pam_deploy_graph.mcp_factory import build_mcp_runner_from_config

runner = build_mcp_runner_from_config("mcp_client.json")
agent = PamDeployAgent(mcp_runner=runner)
```

`mcp_client.json` 示例：

```json
{
  "server_name": "pam-node-prod",
  "transport": "streamable_http",
  "server_url": "https://pam-node-mcp.example.com/mcp",
  "auth": {
    "token_url": "https://pam-node-auth.example.com/oauth/token",
    "client_id": "mcp_client_id",
    "client_secret": "mcp_client_secret",
    "grant_type": "client_credentials"
  },
  "timeout_seconds": 60,
  "sse_read_timeout_seconds": 300,
  "headers": {}
}
```

字段说明：

- `transport`：支持 `streamable_http`、`sse`、`stdio`。一般远端 MCP server 用 `streamable_http` 或 `sse`。
- `server_url`：MCP server 地址，例如 `/mcp` 或 `/sse` endpoint。
- `auth.token_url`：MCP 鉴权 token 地址，和 HOME 获取 token 的表单方式一致，但地址和账号密码独立。
- `auth.client_id` / `auth.client_secret`：MCP 独立账号密码。
- `headers`：除鉴权外需要额外带给 MCP server 的静态请求头。
- `action_tools`：通常不用配置。只有 server 暴露的 tool 名称不符合 `get-online-ips`、`get_online_ips`、`pam_get_online_ips` 这类约定时，才用它覆盖 action -> tool，例如 `{ "get-online-ips": "custom_list_ips" }`。

如果是本地 stdio MCP server，也仍然支持：

```json
{
  "transport": "stdio",
  "command": "/opt/pam-node-mcp/server",
  "args": ["--stdio"],
  "cwd": "/opt/pam-node-mcp",
  "env": {
    "PAM_NODE_ENV": "prod"
  }
}
```

## 使用方式

开发项目迁移到新环境后，推荐先安装完整开发依赖：

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python -m pip install -e ".[mcp,chat,test]"
pytest -q
```

Windows PowerShell 激活虚拟环境使用：

```powershell
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
```

基础要求：Python 3.11+。如果要执行 Linux 脚本 action，运行环境还需要 `bash` 和 `curl`；如果要构建 Linux 解压即用包，请在 Linux x86_64 构建机上执行打包脚本。

整体逻辑结构流程图：

```text
docs/current_logic_flow.md
```

Linux 解压即用打包：

```bash
bash packaging/build_linux_self_contained.sh
```

构建产物会输出到：

```text
dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64/
dist/linux_self_contained/pam-deploy-agent-linux-x86_64.tar.gz
```

发布包内的 `doc_scripts` 只包含运行必需文件：`deploy.sh`、`config.txt.example`、`PAM_AUTO_DEPLY_SKILL.md`。发布包内的 `README.md` 使用 `packaging/README_packaged_agent.md`，只介绍打包后 Agent 的使用方式；同时会带上 `mcp_client.example.json` 作为 MCP 配置示例。

目标机器解压后运行：

```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
```

包大小以构建脚本末尾打印的 `du` 结果为准。按当前依赖估算：默认包含 MCP 依赖时压缩包约 60-110 MB、解压后约 160-300 MB；使用 `PACKAGE_EXTRAS=` 构建最小包时压缩包约 45-75 MB、解压后约 120-200 MB。

交互式对话框：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli chat --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/chat-demo.json
```

启动后可输入自然语言需求或会话命令：

```text
PAM> 请用 MCP 预演部署 HET PAM Node 版本 2.0.5，不要动环境
PAM> preview
PAM> set VERSION_NUMBER=2.0.6
PAM> run
即将执行真实 action；确认执行请输入 yes: yes
开始执行 action: get-token [backend=fake]
完成 action: get-token [backend=fake]
PAM> status
PAM> params
PAM> events 5
PAM> llm action-analysis on
PAM> mcp config mcp_client.example.json
PAM> list checkpoints
PAM> load checkpoint runtime/checkpoints/chat-demo.json
PAM> approve
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>`。如果某个 IP 失败，会通过 LangGraph interrupt 暂停并提示输入 `approve` 或 `reject [原因]`，确认后恢复同一个图线程继续执行。`chat` 也支持 `--llm-base-url` / `--llm-api-key` / `--llm-model`、`--mcp-config` 和 `--analyze-actions`。

预演：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli preview --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake
```

fake 全局流程验证：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli run-global --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --confirm
```

fake 完整部署流程验证：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli run-deploy --config doc_scripts/config.txt.example --strategy fake --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --confirm
```

如果某个 IP 失败并进入待回滚确认，先查看输出中的 `confirmation`，再人工决定：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli confirm --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --decision approve --confirm
```

`confirm` 会通过 LangGraph interrupt resume 处理确认，并在确认后继续执行后续图节点；如果进程中断或需要再次续跑，再执行 `resume` 即可。

拒绝回滚：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli confirm --checkpoint runtime/checkpoints/demo.json --decision reject --note "人工决定暂不回滚" --confirm
```

checkpoint 用于断点续跑，会保存完整运行状态和参数。为了支持真实续跑，Agent 写入 checkpoint 时不会脱敏参数；请把 checkpoint 放在受控目录中。如果不传 `--checkpoint`，流程仍可运行，但不能跨进程 `resume`。

结构化理解和计划生成：

```bash
python -m pam_deploy_graph.cli analyze --config doc_scripts/config.txt.example --text "请用 MCP 预演部署 HET PAM Node 版本 2.0.5，不要动环境"
```

测试：

```bash
pytest -q
```

## 下一步建议

1. 接入真实 PAM_NODE MCP session，并用 `SessionMcpToolClient` 包装。
2. 在测试环境中做 smoke：HOME 脚本 `get-token/get-node-url` + NODE MCP `get-online-ips`。
3. 在测试环境验证真实脚本 action 的失败、回滚确认和续跑链路。
4. 继续细化参数确认、IP 范围确认的交互式 UI 或上层编排。