feat: Agent CLI 与终端审计回放全面优化

- Agent CLI: 多轮对话、SSH 长连接、流式推理、Evolver 按用户隔离、历史侧栏
- 终端审计: 回放播放器、命令书签、筛选分页导出、命令输出统计、录制落盘修复
- 修复 session_commands 表迁移、Kill 竞态导致录制丢失、无录制会话回放提示
- 审计历史页只读（移除删除），移除回放弹框录制搜索

backend/pkg/agentcli/agentcli.go

@@ -11,6 +11,7 @@ package agentcli
 
 import (
 	"context"
+	"fmt"
 
 	"ezops/pkg/agentcli/core"
 	"ezops/pkg/agentcli/evolver"
@@ -54,9 +55,13 @@ func NewEngine(cfg EngineConfig) (*Engine, error) {
 	// LLM 客户端
 	client := llm.NewClient(cfg.LLM)
 
-	// 工具注册中心：ssh_execute（注入目标主机凭据）+ analyze_output
+	// 工具注册中心：ssh_execute（SSH 长连接）+ analyze_output
 	registry := tools.NewRegistry()
-	registry.Register(tools.NewSSHExecuteTool(cfg.SSH, coreCfg.ToolTimeout))
+	sshTool, err := tools.NewSSHExecuteTool(cfg.SSH, coreCfg.ToolTimeout)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("ssh_execute 初始化失败: %w", err)
+	}
+	registry.Register(sshTool)
 	registry.Register(tools.NewAnalyzeOutputTool())
 
 	// 安全控制器
@@ -81,16 +86,9 @@ func (e *Engine) SetConfirmFn(fn safety.ConfirmFn) { e.safety.SetConfirmFn(fn) }
 // SetAutoApprove 测试用：自动批准（生产禁用） // Logan.Li
 func (e *Engine) SetAutoApprove(b bool) { e.safety.SetAutoApprove(b) }
 
-// Run 执行任务（ReAct 循环），serverInfo 为目标主机摘要（注入 system prompt） // Logan.Li
-func (e *Engine) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (string, error) {
-	res, err := e.agent.Run(ctx, query, serverInfo)
-	if err != nil {
-		return "", err
-	}
-	if res != nil {
-		return res.Output, nil
-	}
-	return "", nil
+// Run 执行任务（ReAct 循环）；prior 为上一轮对话历史（不含 system），priorTokens 为累计 token // Logan.Li
+func (e *Engine) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string, prior []llm.Message, priorTokens int) (*core.RunResult, error) {
+	return e.agent.Run(ctx, query, serverInfo, prior, priorTokens)
 }
 
 // EvolveStats 进化统计（供审计展示） // Logan.Li
@@ -101,8 +99,11 @@ func (e *Engine) EvolveStats() map[string]interface{} {
 	return e.evolver.GetStats()
 }
 
-// Close 释放资源 // Logan.Li
+// Close 释放资源（含 SSH 长连接） // Logan.Li
 func (e *Engine) Close() {
+	if e.tools != nil {
+		e.tools.Close()
+	}
 	if e.agent != nil {
 		e.agent.Close()
 	}

backend/pkg/agentcli/core/agent.go

@@ -23,8 +23,9 @@ import (
 type EventType string
 
 const (
-	EventThought    EventType = "thought"     // AI 思考/推理文本
-	EventToolCall   EventType = "tool_call"   // 即将执行的工具（名/参数/风险）
+	EventThought      EventType = "thought"       // AI 思考/推理文本（流式结束后的完整内容）
+	EventThoughtDelta EventType = "thought_delta" // AI 思考流式增量 token
+	EventToolCall     EventType = "tool_call"     // 即将执行的工具（名/参数/风险）
 	EventToolResult EventType = "tool_result" // 工具执行结果（输出/成败/耗时）
 	EventProgress   EventType = "progress"    // 轮次进度 + token
 	EventDone       EventType = "done"        // 任务完成（最终答案）
@@ -50,6 +51,14 @@ type Event struct {
 // EventCallback 事件回调（controller 注入） // Logan.Li
 type EventCallback func(Event)
 
+// RunResult ReAct 执行结果（含对话历史供多轮追问） // Logan.Li
+type RunResult struct {
+	Success     bool
+	Output      string
+	History     []llm.Message // system 之后的对话历史
+	TotalTokens int
+}
+
 // Config Agent 运行配置 // Logan.Li
 type Config struct {
 	MaxIterations    int
@@ -60,6 +69,7 @@ type Config struct {
 	OutputMaxLength  int
 	MaxContextTokens int
 	MemoryDir        string // Evolver 记忆目录
+	RoundOffset      int    // 轮次偏移（多轮追问时接续上一轮编号） // Logan.Li
 }
 
 // DefaultConfig 默认配置 // Logan.Li
@@ -112,9 +122,9 @@ func (a *Agent) emit(e Event) {
 	}
 }
 
-// Run 执行单次任务（ReAct 循环 + Evolver 集成） // Logan.Li
-func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Result, error) {
-	a.totalTokens = 0
+// Run 执行单次任务（ReAct 循环 + Evolver 集成）；prior 为不含 system 的历史对话 // Logan.Li
+func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string, prior []llm.Message, priorTokens int) (*RunResult, error) {
+	a.totalTokens = priorTokens
 	start := time.Now()
 
 	// Evolver PREDICT：获取历史经验注入 system prompt
@@ -127,10 +137,11 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 	toolDescs := a.buildToolDescriptions()
 	systemPrompt := prompt.BuildSystemPrompt(serverInfo, toolDescs, evolveCtx)
 
-	messages := []llm.Message{
-		{Role: "system", Content: systemPrompt},
-		{Role: "user", Content: query},
+	messages := []llm.Message{{Role: "system", Content: systemPrompt}}
+	if len(prior) > 0 {
+		messages = append(messages, prior...)
 	}
+	messages = append(messages, llm.Message{Role: "user", Content: query})
 	llmTools := a.registry.ToLLMTools()
 
 	toolCallHistory := make(map[string]int) // 循环检测
@@ -144,7 +155,7 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 			return nil, err
 		}
 
-		a.emit(Event{Type: EventProgress, Round: iter + 1})
+		a.emit(Event{Type: EventProgress, Round: a.roundNum(iter)})
 
 		// 自适应检查点
 		if hint := a.checkAdaptiveCheckpoint(iter, toolCallHistory, consecutiveFailures, totalToolCalls); hint != "" {
@@ -154,12 +165,17 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 		// 裁剪历史
 		trimmed := a.trimMessages(messages)
 
-		// 调用 LLM
-		resp, err := a.llm.Complete(ctx, &llm.CompletionRequest{
+		// 调用 LLM（流式推送思考增量，降低长推理等待感） // Logan.Li
+		round := a.roundNum(iter)
+		resp, err := a.llm.Stream(ctx, &llm.CompletionRequest{
 			Messages:    trimmed,
 			Tools:       llmTools,
 			Temperature: a.config.Temperature,
 			MaxTokens:   a.config.MaxTokens,
+		}, func(delta string) {
+			if strings.TrimSpace(delta) != "" {
+				a.emit(Event{Type: EventThoughtDelta, Round: round, Thought: delta})
+			}
 		})
 		if err != nil {
 			a.emit(Event{Type: EventError, Message: "LLM 调用失败: " + err.Error()})
@@ -169,9 +185,9 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 		a.totalTokens += resp.Usage.TotalTokens
 		a.emit(Event{Type: EventProgress, Tokens: a.totalTokens})
 
-		// 推送思考文本
+		// 推送完整思考文本（供持久化与回放） // Logan.Li
 		if strings.TrimSpace(resp.Message.Content) != "" {
-			a.emit(Event{Type: EventThought, Round: iter + 1, Thought: resp.Message.Content})
+			a.emit(Event{Type: EventThought, Round: round, Thought: resp.Message.Content})
 		}
 		messages = append(messages, resp.Message)
 
@@ -180,11 +196,14 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 			answer := resp.Message.Content
 			a.emit(Event{Type: EventDone, Answer: answer, Tokens: a.totalTokens})
 			a.triggerEvolve(ctx, query, serverInfo, answer, toolRecords, true, start)
-			return &tools.Result{Success: true, Output: answer}, nil
+			return &RunResult{
+				Success: true, Output: answer,
+				History: a.extractHistory(messages), TotalTokens: a.totalTokens,
+			}, nil
 		}
 
 		// 处理工具调用
-		observations, records, failInc := a.processToolCalls(ctx, resp.Message.ToolCalls, toolCallHistory, iter+1)
+		observations, records, failInc := a.processToolCalls(ctx, resp.Message.ToolCalls, toolCallHistory, round)
 		toolRecords = append(toolRecords, records...)
 		messages = append(messages, observations...)
 		totalToolCalls += len(resp.Message.ToolCalls)
@@ -195,7 +214,9 @@ func (a *Agent) Run(ctx context.Context, query, serverInfo string) (*tools.Resul
 	msg := fmt.Sprintf("达到最大迭代次数(%d)，任务未能完成。可能任务过于复杂或需要更多步骤。", a.config.MaxIterations)
 	a.emit(Event{Type: EventError, Message: msg, Tokens: a.totalTokens})
 	a.triggerEvolve(ctx, query, serverInfo, "", toolRecords, false, start)
-	return nil, fmt.Errorf("%s", msg)
+	return &RunResult{
+		Success: false, History: a.extractHistory(messages), TotalTokens: a.totalTokens,
+	}, fmt.Errorf("%s", msg)
 }
 
 // processToolCalls 处理工具调用，返回 observation 消息 + 记录 // Logan.Li
@@ -264,6 +285,13 @@ func (a *Agent) processToolCalls(ctx context.Context, calls []llm.ToolCall, hist
 			success = false
 		}
 
+		// 超长 ssh 输出自动分析，避免 token 爆炸 // Logan.Li
+		if tc.Function.Name == "ssh_execute" && success && len(output) > a.autoAnalyzeThreshold() {
+			if analyzed := a.autoAnalyzeOutput(ctx, output); analyzed != "" {
+				output = analyzed
+			}
+		}
+
 		// 输出截断
 		if len(output) > a.config.OutputMaxLength {
 			output = output[:a.config.OutputMaxLength] +
@@ -313,6 +341,43 @@ func (a *Agent) triggerEvolve(ctx context.Context, query, serverHost, answer str
 	}()
 }
 
+// roundNum 计算对外展示的 ReAct 轮次（含多轮追问偏移） // Logan.Li
+func (a *Agent) roundNum(iter int) int {
+	return a.config.RoundOffset + iter + 1
+}
+
+// extractHistory 提取 system 之后的对话历史（供多轮追问） // Logan.Li
+func (a *Agent) extractHistory(messages []llm.Message) []llm.Message {
+	if len(messages) <= 1 {
+		return nil
+	}
+	out := make([]llm.Message, len(messages)-1)
+	copy(out, messages[1:])
+	return out
+}
+
+// autoAnalyzeThreshold 触发自动 analyze_output 的输出长度阈值 // Logan.Li
+func (a *Agent) autoAnalyzeThreshold() int {
+	t := a.config.OutputMaxLength / 2
+	if t < 4000 {
+		return 4000
+	}
+	return t
+}
+
+// autoAnalyzeOutput 对超长命令输出自动调用 analyze_output // Logan.Li
+func (a *Agent) autoAnalyzeOutput(ctx context.Context, output string) string {
+	tool, err := a.registry.Get("analyze_output")
+	if err != nil {
+		return ""
+	}
+	r, err := tool.Execute(ctx, map[string]interface{}{"output": output})
+	if err != nil || r == nil || !r.Success || strings.TrimSpace(r.Output) == "" {
+		return ""
+	}
+	return r.Output + "\n[系统自动分析超长输出]"
+}
+
 // buildToolDescriptions 工具描述文本 // Logan.Li
 func (a *Agent) buildToolDescriptions() string {
 	var sb strings.Builder
@@ -428,9 +493,5 @@ func estimateTokens(s string) int {
 	return len([]rune(s))/3 + 1
 }
 
-// Close 释放资源 // Logan.Li
-func (a *Agent) Close() {
-	if a.registry != nil {
-		// Registry 无 Closer 实现（Web 工具无连接池），保留接口位
-	}
-}
+// Close 释放资源（SSH 长连接由 Engine.Close 统一释放） // Logan.Li
+func (a *Agent) Close() {}

backend/pkg/agentcli/evolver/engine.go

@@ -42,6 +42,7 @@ type EvolveResult struct {
 	LearnedHint     string   `json:"learned_hint"`
 	ToolSequence    []string `json:"tool_sequence"`
 	ExperienceAdded bool     `json:"experience_added"`
+	SkillAdded      bool     `json:"skill_added"`
 	Consolidated    bool     `json:"consolidated"`
 }
 
@@ -107,6 +108,21 @@ func (e *EvolverEngine) Evolve(ctx context.Context, exec *TaskExecution) *Evolve
 		go e.memorizeFact(ctx, exec) // 异步，不阻塞进化主流程
 	}
 
+	// Step 6: PROCEDURAL —— 成功任务沉淀程序记忆（工具命令序列） // Logan.Li
+	if exec.Success {
+		if steps := extractSSHSteps(exec.ToolCalls); len(steps) >= 2 {
+			skill := SkillEntry{
+				Name:      result.TaskType + "标准流程",
+				When:      result.TaskType,
+				Steps:     steps,
+				Timestamp: time.Now().Unix(),
+			}
+			if err := e.mem.AddSkill(skill); err == nil {
+				result.SkillAdded = true
+			}
+		}
+	}
+
 	return result
 }
 
@@ -194,6 +210,12 @@ func (e *EvolverEngine) GetContextForPrompt(query string) string {
 	if hosts := e.mem.Hosts(); len(hosts) > 0 {
 		sb.WriteString(fmt.Sprintf("  【已知主机】%s\n", strings.Join(hosts, ", ")))
 	}
+	if skills := e.mem.FindSkills(taskType, 2); len(skills) > 0 {
+		sb.WriteString("  【推荐流程】\n")
+		for _, sk := range skills {
+			sb.WriteString(fmt.Sprintf("  - %s: %s\n", sk.Name, strings.Join(sk.Steps, " → ")))
+		}
+	}
 	return sb.String()
 }
 
@@ -258,6 +280,20 @@ func resultToolNames(calls []ToolCallRecord) []string {
 	return out
 }
 
+// extractSSHSteps 从工具调用记录提取 ssh_execute 命令序列 // Logan.Li
+func extractSSHSteps(calls []ToolCallRecord) []string {
+	out := make([]string, 0, len(calls))
+	for _, c := range calls {
+		if c.ToolName != "ssh_execute" {
+			continue
+		}
+		if cmd, ok := c.Args["command"].(string); ok && strings.TrimSpace(cmd) != "" {
+			out = append(out, strings.TrimSpace(cmd))
+		}
+	}
+	return out
+}
+
 func uniqueStrings(in []string) []string {
 	seen := make(map[string]bool)
 	out := make([]string, 0, len(in))

backend/pkg/agentcli/evolver/memory.go

@@ -235,6 +235,21 @@ func (m *Memories) Hosts() []string {
 	return readJSON(m.envPath, KnownHosts{}).Hosts
 }
 
+// FindSkills 按任务类型查找程序记忆（运维流程，最多 n 条） // Logan.Li
+func (m *Memories) FindSkills(taskType string, n int) []SkillEntry {
+	all := readJSONL[SkillEntry](m.sklPath)
+	var matched []SkillEntry
+	for _, s := range all {
+		if taskType == "" || s.When == taskType {
+			matched = append(matched, s)
+		}
+	}
+	if len(matched) > n {
+		matched = matched[len(matched)-n:]
+	}
+	return matched
+}
+
 // CountStats 统计各层记忆条目数 // Logan.Li
 func (m *Memories) CountStats() map[string]int {
 	return map[string]int{

backend/pkg/agentcli/llm/anthropic.go

@@ -42,6 +42,12 @@ type anthropicMessage struct {
 	Content json.RawMessage `json:"content"`
 }
 
+// anthropicThinking 启用 Claude thinking 模式（Claude 3.7 Sonnet 支持） // Logan.Li
+type anthropicThinking struct {
+	Type         string `json:"type"`
+	BudgetTokens int    `json:"budget_tokens"`
+}
+
 // anthropicRequest Anthropic /v1/messages 请求体 // Logan.Li
 type anthropicRequest struct {
 	Model       string             `json:"model"`
@@ -51,6 +57,7 @@ type anthropicRequest struct {
 	Tools       []anthropicTool    `json:"tools,omitempty"`
 	Temperature float64            `json:"temperature,omitempty"`
 	Stream      bool               `json:"stream,omitempty"`
+	Thinking    *anthropicThinking `json:"thinking,omitempty"` // Claude 3.7 Sonnet 推理模式 // Logan.Li
 }
 
 // anthropicTool Anthropic 工具定义（input_schema，对应 OpenAI 的 parameters） // Logan.Li
@@ -157,6 +164,12 @@ func buildTools(tools []Tool) []anthropicTool {
 	return out
 }
 
+// isAnthropicThinkingModel 判断是否为支持 thinking 的 Claude 模型 // Logan.Li
+func isAnthropicThinkingModel(model string) bool {
+	m := strings.ToLower(model)
+	return strings.Contains(m, "claude-3-7") || strings.Contains(m, "claude-3.7")
+}
+
 // buildRequest 构造 Anthropic 请求体（Complete 与 Stream 共用） // Logan.Li
 func (c *AnthropicClient) buildRequest(req *CompletionRequest, stream bool) ([]byte, error) {
 	system, msgs := c.buildMessages(req)
@@ -168,6 +181,19 @@ func (c *AnthropicClient) buildRequest(req *CompletionRequest, stream bool) ([]b
 	if payload.MaxTokens <= 0 {
 		payload.MaxTokens = 4096
 	}
+	// 启用 Claude thinking 模式时，temperature 必须固定为 1，max_tokens 需大于 budget_tokens // Logan.Li
+	enabled := req.ReasoningEnabled || c.cfg.ReasoningEnabled
+	if enabled && isAnthropicThinkingModel(payload.Model) {
+		payload.Temperature = 1
+		budget := payload.MaxTokens / 2
+		if budget < 1024 {
+			budget = 1024
+		}
+		if payload.MaxTokens <= budget {
+			payload.MaxTokens = budget + 1024
+		}
+		payload.Thinking = &anthropicThinking{Type: "enabled", BudgetTokens: budget}
+	}
 	body, err := json.Marshal(payload)
 	if err != nil {
 		return nil, fmt.Errorf("序列化请求失败: %w", err)

backend/pkg/agentcli/llm/openai.go

@@ -17,13 +17,14 @@ import (
 
 // Config LLM 客户端配置（endpoint 已由上层解析为完整 base url） // Logan.Li
 type Config struct {
-	Protocol    string        // "openai" | "anthropic"，由 client.go 工厂决定具体实现
-	Endpoint    string        // 完整 base url，如 https://api.deepseek.com/v1
-	APIKey      string        // Bearer token
-	Model       string        // 模型名，如 deepseek-chat / gpt-4o-mini
-	Temperature float64       // 采样温度
-	MaxTokens   int           // 单次最大输出 token
-	Timeout     time.Duration // HTTP 超时（0 表示使用默认 180s）
+	Protocol         string        // "openai" | "anthropic"，由 client.go 工厂决定具体实现
+	Endpoint         string        // 完整 base url，如 https://api.deepseek.com/v1
+	APIKey           string        // Bearer token
+	Model            string        // 模型名，如 deepseek-chat / gpt-4o-mini
+	Temperature      float64       // 采样温度
+	MaxTokens        int           // 单次最大输出 token
+	ReasoningEnabled bool          // 是否启用推理/Plan 模式（OpenAI o-series / DeepSeek R1 等） // Logan.Li
+	Timeout          time.Duration // HTTP 超时（0 表示使用默认 180s）
 }
 
 // OpenAIClient OpenAI 兼容客户端 // Logan.Li
@@ -48,15 +49,45 @@ func NewOpenAIClient(cfg Config) Client {
 // Name 返回客户端名称 // Logan.Li
 func (c *OpenAIClient) Name() string { return "openai-compatible(" + c.cfg.Model + ")" }
 
+// isOpenAIReasoningModel 判断是否为需要 reasoning_effort 的 OpenAI o-series 模型 // Logan.Li
+func isOpenAIReasoningModel(model string) bool {
+	m := strings.ToLower(model)
+	return strings.Contains(m, "o1") || strings.Contains(m, "o3")
+}
+
+// isGenericReasoningModel 判断是否为通用推理开关模型（DeepSeek R1 等） // Logan.Li
+func isGenericReasoningModel(model string) bool {
+	m := strings.ToLower(model)
+	return strings.Contains(m, "reasoning") || strings.Contains(m, "r1") || strings.Contains(m, "deepseek-reasoner")
+}
+
+// applyReasoningParams 根据模型类型应用 reasoning 参数 // Logan.Li
+func applyReasoningParams(payload *openaiRequest, enabled bool) {
+	if !enabled {
+		return
+	}
+	if isOpenAIReasoningModel(payload.Model) {
+		// OpenAI o-series 使用 reasoning_effort，temperature 必须固定为 1（不传） // Logan.Li
+		payload.ReasoningEffort = "medium"
+		payload.Temperature = 0
+		return
+	}
+	if isGenericReasoningModel(payload.Model) {
+		payload.Reasoning = true
+	}
+}
+
 // openaiRequest OpenAI chat/completions 请求体 // Logan.Li
 type openaiRequest struct {
-	Model       string    `json:"model"`
-	Messages    []Message `json:"messages"`
-	Tools       []Tool    `json:"tools,omitempty"`
-	ToolChoice  string    `json:"tool_choice,omitempty"` // "auto" 让模型自主决定
-	Temperature float64   `json:"temperature,omitempty"`
-	MaxTokens   int       `json:"max_tokens,omitempty"`
-	Stream      bool      `json:"stream,omitempty"` // 流式补全（Stream 方法置 true）
+	Model           string    `json:"model"`
+	Messages        []Message `json:"messages"`
+	Tools           []Tool    `json:"tools,omitempty"`
+	ToolChoice      string    `json:"tool_choice,omitempty"` // "auto" 让模型自主决定
+	Temperature     float64   `json:"temperature,omitempty"`
+	MaxTokens       int       `json:"max_tokens,omitempty"`
+	Stream          bool      `json:"stream,omitempty"`          // 流式补全（Stream 方法置 true）
+	ReasoningEffort string    `json:"reasoning_effort,omitempty"` // OpenAI o-series 推理强度 // Logan.Li
+	Reasoning       bool      `json:"reasoning,omitempty"`        // DeepSeek 等部分平台推理开关 // Logan.Li
 }
 
 // openaiResponse OpenAI chat/completions 响应体 // Logan.Li
@@ -89,6 +120,7 @@ func (c *OpenAIClient) Complete(ctx context.Context, req *CompletionRequest) (*C
 	if payload.MaxTokens <= 0 {
 		payload.MaxTokens = 4096
 	}
+	applyReasoningParams(&payload, req.ReasoningEnabled || c.cfg.ReasoningEnabled)
 	body, err := json.Marshal(payload)
 	if err != nil {
 		return nil, fmt.Errorf("序列化请求失败: %w", err)
@@ -151,6 +183,7 @@ func (c *OpenAIClient) Stream(ctx context.Context, req *CompletionRequest, onDel
 	if payload.MaxTokens <= 0 {
 		payload.MaxTokens = 4096
 	}
+	applyReasoningParams(&payload, req.ReasoningEnabled || c.cfg.ReasoningEnabled)
 	body, err := json.Marshal(payload)
 	if err != nil {
 		return nil, fmt.Errorf("序列化请求失败: %w", err)

backend/pkg/agentcli/llm/types.go

@@ -43,10 +43,11 @@ type ToolFunction struct {
 
 // CompletionRequest 补全请求参数 // Logan.Li
 type CompletionRequest struct {
-	Messages    []Message `json:"messages"`
-	Tools       []Tool    `json:"tools,omitempty"`
-	Temperature float64   `json:"temperature,omitempty"`
-	MaxTokens   int       `json:"max_tokens,omitempty"`
+	Messages         []Message `json:"messages"`
+	Tools            []Tool    `json:"tools,omitempty"`
+	Temperature      float64   `json:"temperature,omitempty"`
+	MaxTokens        int       `json:"max_tokens,omitempty"`
+	ReasoningEnabled bool      `json:"reasoning_enabled,omitempty"` // 是否启用推理/Plan 模式（协议相关） // Logan.Li
 }
 
 // CompletionResponse 补全响应（取首个 choice） // Logan.Li

backend/pkg/agentcli/tools/registry.go

@@ -153,6 +153,17 @@ func StringParam(args map[string]interface{}, key string) string {
 	return ""
 }
 
+// Close 关闭所有实现了 Close() 的工具（如 ssh_execute 长连接） // Logan.Li
+func (r *Registry) Close() {
+	r.mu.RLock()
+	defer r.mu.RUnlock()
+	for _, t := range r.tools {
+		if c, ok := t.(interface{ Close() error }); ok {
+			_ = c.Close()
+		}
+	}
+}
+
 // IntParam 取整型参数（兼容 int/float64/int64） // Logan.Li
 func IntParam(args map[string]interface{}, key string) int {
 	if v, ok := args[key]; ok {

backend/pkg/agentcli/tools/ssh_execute.go

@@ -1,5 +1,6 @@
 // ssh_execute.go - 远程命令执行工具 // Logan.Li
 // 复用 aiops 既有 pkg/remoteexec（Go 原生 SSH），凭据由 controller 从 model.Server 构建后注入。
+// 任务级复用 PersistentClient 长连接，避免每条命令重建 SSH 握手。
 // 实现 DynamicRiskTool：依据具体命令动态评估风险，决定是否触发用户确认。
 package tools
 
@@ -14,16 +15,28 @@ import (
 
 // SSHExecuteTool 远程命令执行工具 // Logan.Li
 type SSHExecuteTool struct {
-	cfg     remoteexec.SSHConfig // 目标主机连接配置（含凭据）
-	timeout time.Duration        // 默认命令超时
+	client  *remoteexec.PersistentClient // 任务级 SSH 长连接
+	timeout time.Duration                // 默认命令超时
 }
 
-// NewSSHExecuteTool 创建远程执行工具 // Logan.Li
-func NewSSHExecuteTool(cfg remoteexec.SSHConfig, timeout time.Duration) *SSHExecuteTool {
+// NewSSHExecuteTool 创建远程执行工具（内部建立 SSH 长连接） // Logan.Li
+func NewSSHExecuteTool(cfg remoteexec.SSHConfig, timeout time.Duration) (*SSHExecuteTool, error) {
 	if timeout <= 0 {
 		timeout = 60 * time.Second
 	}
-	return &SSHExecuteTool{cfg: cfg, timeout: timeout}
+	client, err := remoteexec.NewPersistentClient(cfg)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("SSH 长连接建立失败: %w", err)
+	}
+	return &SSHExecuteTool{client: client, timeout: timeout}, nil
+}
+
+// Close 释放 SSH 长连接 // Logan.Li
+func (t *SSHExecuteTool) Close() error {
+	if t.client == nil {
+		return nil
+	}
+	return t.client.Close()
 }
 
 // Name 工具名 // Logan.Li
@@ -31,14 +44,9 @@ func (t *SSHExecuteTool) Name() string { return "ssh_execute" }
 
 // Description 给 LLM 的工具说明 // Logan.Li
 func (t *SSHExecuteTool) Description() string {
-	host := t.cfg.Host
-	if host == "" {
-		host = "目标主机"
-	}
-	return fmt.Sprintf(
-		"在远程服务器 %s（用户 %s）上执行 shell 命令并返回合并的 stdout+stderr 输出与退出码。"+
-			"用于排障（查看日志/进程/磁盘/网络）、安装与配置软件、重启服务等。"+
-			"高危命令（rm -rf /、mkfs、reboot 等）需用户确认。", host, t.cfg.User)
+	return "在远程目标服务器上执行 shell 命令并返回合并的 stdout+stderr 输出与退出码。" +
+		"用于排障（查看日志/进程/磁盘/网络）、安装与配置软件、重启服务等。" +
+		"高危命令（rm -rf /、mkfs、reboot 等）需用户确认。"
 }
 
 // Parameters JSON Schema 参数定义 // Logan.Li
@@ -79,13 +87,11 @@ func (t *SSHExecuteTool) Execute(ctx context.Context, args map[string]interface{
 		timeout = time.Duration(sec) * time.Second
 	}
 
-	res, err := remoteexec.Exec(t.cfg, command, timeout)
+	res, err := t.client.Exec(command, timeout)
 	if err != nil {
-		// 连接级失败（无法 SSH）
 		return &Result{Success: false, Error: fmt.Sprintf("SSH 连接失败: %v", err)}, nil
 	}
 
-	// 附带退出码，便于 agent 判断命令是否成功（排障关键信号）
 	output := res.Output
 	if !strings.HasSuffix(output, "\n") && output != "" {
 		output += "\n"
@@ -93,8 +99,8 @@ func (t *SSHExecuteTool) Execute(ctx context.Context, args map[string]interface{
 	output += fmt.Sprintf("[exit_code=%d]", res.ExitCode)
 
 	return &Result{
-		Success: res.Success, // exit_code==0
+		Success: res.Success,
 		Output:  output,
 		Error:   res.Error,
 	}, nil
-}
+}