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fix(memory): make make dist produce a buildable source tarball again

make dist has failed outright since a46aea8d moved the component manuals into the repository-level docs/user-guide tree: the copy list still named src/agent-memory/docs, which no longer exists, so cp -R exited non-zero and the target aborted before writing either tarball.

$ make dist                      # at 8ba7a0f0, before this change
cp: cannot stat 'docs': No such file or directory
make: *** [Makefile:274: dist] Error 1

That failure hid a second omission: the copy list never included examples/, although Cargo.toml declares [[example]] mcp-harness with an explicit path. Cargo refuses to resolve a declared target whose file is missing, so an archive built from a merely de-docced copy list still fails every invocation that selects examples:

$ cargo build --offline --examples    # unpacked archive, no examples/
error: can't find example `mcp-harness` at path `.../examples/mcp_harness.rs`

%build runs a plain cargo build --release, which does not select examples, so rpmbuild could not report it. cargo test does build them, and the archive ships tests/ plus a Makefile whose test target runs cargo test --locked, so it is meant to be test-capable.

Neither release path in CI was affected — .github/actions/package-source copies the whole component tree and scripts/rpm-build.sh tars it minus build artefacts. make dist is the contributor-facing path (make rpm and make srpm depend on it) and is what the Makefile documents as “Create source + vendor tarballs for RPM build”.

  • Drop the removed docs/ from the copy list; the spec packages CHANGELOG.md only and the manuals now live in docs/user-guide.
  • Add examples/ so every target Cargo.toml declares is present.
  • Guard the staged tree before tarring and name the missing path, rather than letting rpmbuild or a contributor find out later. The list is exactly what agent-memory.spec.in’s %build/%install reads plus the declared cargo target paths; a copy list that rots silently is what broke this target in the first place.
  • Cargo.toml’s “Linux only” note pointed at docs/design.md, which never existed in this component; point at the repo-level docs/BUILDING.md and the remote-* targets instead.

Verified locally (crate downloads stubbed, the rest is the real recipe): before → exit 2 with cp: cannot stat 'docs'; after → exit 0 producing dist/agent-memory-0.2.7.tar.gz (367 KiB) + the vendor tarball, and the unpacked archive carries every spec-required path including examples/mcp_harness.rs. With that file removed the new guard fails the target: ERROR: examples/mcp_harness.rs is missing from dist/agent-memory-0.2.7 .... make -n dist expands cleanly, make help renders, make test-openclaw-install passes, and scripts/check-component-versions.py reports the metadata synchronized.

Co-authored-by: multica-agent github@multica.ai

22小时前2922次提交
ANOLISA

Agentic Nexus Operating Layer & Interface System Architecture

面向 Agent 工作负载的操作系统层。

让 Agent 在你的终端里直接指挥系统干活,并在工具响应进入模型之前去掉冗余, 同时保留你现有的 Shell、Agent 框架和沙箱。

English · 项目网站 · 快速开始 · 用户指南 · 参与贡献

许可证 平台


ANOLISA 是面向 AI Agent 工作负载的服务端操作系统层。它从终端入口、Token 开销和执行环境三个方向解决 Agent 运行中的关键问题,同时保留现有的 Shell、 Agent 框架和沙箱。ANOLISA CLI 提供统一的安装入口,各项能力可以按需启用。

第一次使用 ANOLISA? 从快速入门选择你的第一个目标 →

组件

Agent 入口 上下文效率 运行与安全
cosh-ng
Shell AI 副驾
Token-less
压缩工具输出
ws-ckpt
检查点与回滚
OS Skills
系统与 DevOps 经验
AgentSight
轨迹与 Token 观测
SkillFS
聚焦的 Skill 视图
ktuner
内核调优
Agent Memory
跨会话记忆
Agent Sec Core
沙箱与安全校验
Blaze
沙箱生命周期

解决什么问题

01 · AGENT INTERFACE

让 Agent 直接在终端工作

cosh-ng 是面向 AI 时代重构的 Linux 终端。它保留熟悉的 Bash/Zsh 行为,同时加入 能理解意图、调用工具与 Skills、并在高风险操作前请求确认的 Agent。Shell 命令和 自然语言共用一个终端,不必切换到独立的聊天应用。

开始使用 cosh-ng →

02 · CONTEXT EFFICIENCY

看清 Token 去向,在内容进入模型前减少无效消耗

Token-less 在工具 Schema 和响应进入模型前去掉冗余。 Agent Memory 复用跨会话信息。 SkillFS 只在当前视图展示任务需要的 Skills,其余能力需要时仍可发现。 AgentSight 记录 Token 花在哪里。

从内核层看清一次 Agent 运行

在 Linux 上,AgentSight 使用 eBPF 观测 Agent,无需改动其代码。沿着用户输入 查看模型和工具调用,Token 消耗与子代理分支也在同一视图里。

打开 AgentSight 指南 →

使用 Claude Code,3 分钟体验 Token-less

安装 Token-less,并将它接入 Claude Code:

curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
anolisa install tokenless
anolisa adapter enable tokenless claude-code

重启 Claude Code,运行一次工具密集型任务,再查看结果:

tokenless stats summary
tokenless stats list --limit 5

打开完整 Token-less 快速体验 → · 阅读完整用户手册

在一次编码任务的单次观测中,Token-less 节省了 317K Tokens(40.5%, 基于 AgentSight 观测)。 实际效果因工作负载而异。

debugtrace 命中字段黑名单,metadata 为 null,tags / extra 为空值, 均被移除。压缩在 Agent 与模型之间执行,无需改动 Agent 框架代码;被截断的数组 元素可通过 <<tokenless:KEY>> 标记取回,压缩过程可逆。

工具响应 工具 Schema 整体压缩
Token 减少 65.8% Token 减少 47.3% Token 减少 62.9%
ResponseCompressor · 46.85 µs SchemaCompressor · 11.44 µs 198.91 µs

节省比例针对进入上下文的工具响应,不代表整个会话的账单。具体工作负载的估算方法 见 Token-less 用户手册

03 · EXECUTION RUNTIME

让 Agent 的每次执行都有边界,也留有退路

ANOLISA 正在完善面向 Agent 的执行环境。 Agent Sec Core 隔离高风险操作,ws-ckpt 为工作区变更保留恢复点。

在 Skill 运行前发现它已被改动

已签名的 Skill 发生变化后,Agent 会在再次调用前报告 drifted。 重新扫描发现阻断级风险时,新版本记录为 deny

查看 Agent 演示 → · Skill Ledger 手册

选择运行与安全能力的开始位置 → · 通过 ANOLISA CLI 开始

安装

ANOLISA CLI 是统一的安装入口。cosh-ng 使用 system mode 安装;Token-less 和 其他能力可独立按需添加。

curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash

sudo anolisa --install-mode system install cosh-ng
anolisa install tokenless

运行 cosh 进入 AI 原生终端。Token-less 也可直接优化现有 Agent 的工具调用, 无需更换 Agent 框架。

查看快速开始 →

文档

快速开始 · 安装指南 · 用户指南 · 故障排查 · 源码构建 · 变更日志

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许可证

ANOLISA 基于 Apache License 2.0 发布。

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