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AI智能體正重塑運(yùn)維領(lǐng)域！開源工具Chaterm率先成為運(yùn)維領(lǐng)域的「Cursor」，通過AI Agent實(shí)現(xiàn)云端資源自動(dòng)管理，運(yùn)維+AI釋放強(qiáng)大生產(chǎn)力，未來還將上線語音控制功能，助力運(yùn)維進(jìn)入智能化新時(shí)代。

AI Coding似乎已經(jīng)成為程序員們的標(biāo)配，不論是最早的Copilot，Cursor的百億估值，還是最近Claude Code的話題度，程序員手里的AI智能體越來越多——Windsurf、Codex、Trae、Copilot等等。

而每天和服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫打交道的運(yùn)維人員卻一直沒有被提及，程序員們有自己的Cursor，但是針對(duì)運(yùn)維工程師的「Cursor」卻遲遲沒有出現(xiàn)。

但是，最近我們卻在Github上發(fā)現(xiàn)一款開源的AI智能體效率工具Chaterm——專為運(yùn)維人員設(shè)計(jì)，無論你是服務(wù)端開發(fā)者還是云服務(wù)器管理運(yùn)維人員，都可以很好地適配。

使用下來的感受就是，運(yùn)維人員終于有了屬于自己的「Cursor」，生產(chǎn)力指數(shù)級(jí)提升！

項(xiàng)目地址：https://github.com/chaterm/chaterm

過去運(yùn)維人員經(jīng)常使用的工具主要是本地終端、各個(gè)云服務(wù)平臺(tái)提供的網(wǎng)頁終端以及各種第三方軟件。

這些工具也許足夠Geek、足夠好玩，但是大概率不是那么好用，而且更關(guān)鍵的是——

沒有集成AI大模型能力，不論是管理EC2、RDS還是K8S、Lambda，運(yùn)維人員不得不手搓大量命令。

既然AI+Coding可以迸發(fā)出巨大的商業(yè)價(jià)值和生產(chǎn)效率，AI+運(yùn)維是否也蘊(yùn)藏著巨大的潛力？

這是一定的，未來的運(yùn)維管理，再也不用記錄長(zhǎng)長(zhǎng)的命令清單，無需背誦復(fù)雜的正則表達(dá)式，和AI編程一樣，運(yùn)維也進(jìn)入「自然語言時(shí)代」。

一手實(shí)測(cè)

這次發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品Chaterm長(zhǎng)得和Cursor還挺像（不過目前AI Coding系列的產(chǎn)品UI設(shè)計(jì)都趨于相同范式），如果你會(huì)使用Cursor，上手Chaterm基本無縫銜接。

Chaterm使用下來真的非常的絲滑，比如我們統(tǒng)計(jì)一下服務(wù)器的后臺(tái)程序，只需一句命令，剩下的就靠Agent完成就好了！

最后還會(huì)輸出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)格式的「檢查報(bào)告」。

Chaterm還可以自動(dòng)執(zhí)行腳本，可以選Command模式和Agent模式。

Command模式的定位是用戶輔助，類似于輔助駕駛，是AI輔助人來生成指令，在當(dāng)前已有的終端會(huì)話中執(zhí)行命令；

Agent模式相當(dāng)于智能駕駛，由人提供目標(biāo)，AI自己規(guī)劃分析然后逐步實(shí)現(xiàn)完成任務(wù)，它會(huì)新建一個(gè)后臺(tái)的連接，相當(dāng)于是人的操作代理。

你可以自行選擇在后臺(tái)自動(dòng)執(zhí)行，或是復(fù)制下來自行在中間的終端執(zhí)行命令。

如果想要給服務(wù)器安裝什么軟件，也是一句話就搞定。

比如我們給服務(wù)器裝一個(gè)nodejs，最后只需要點(diǎn)擊一下「執(zhí)行」即可。

使用Chaterm來管理服務(wù)器最方便的就是「自動(dòng)」，通過自然語言取代了之前復(fù)雜的「心智負(fù)擔(dān)」，比如你可以要求Chaterm實(shí)現(xiàn)一個(gè)創(chuàng)建Linux用戶的命令。

Chaterm支持多種AI服務(wù)，比如可以使用自己的api供應(yīng)商，也可以使用本地服務(wù)。

Chaterm的密碼和密鑰都是保存在本地，而在安全方面，也無需任何擔(dān)心。

因?yàn)镃haterm的項(xiàng)目完全開源，代碼公開透明，不會(huì)私下采集用戶數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。

項(xiàng)目基于Electron構(gòu)建，可以自行構(gòu)建。

從內(nèi)部消息獲知，未來Chaterm還將為移動(dòng)設(shè)備推出語音命令功能，使得用戶在非辦公場(chǎng)景（包括移動(dòng)辦公場(chǎng)景）下也能高效地通過語音控制。

「動(dòng)動(dòng)嘴」來就實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的運(yùn)維過程不再是夢(mèng)。

那么這款產(chǎn)品是什么來頭？為何以前從未聽說？

終端領(lǐng)域的「Cursor」

6月19日，在2025亞馬遜云科技中國峰會(huì)上，科技企業(yè)合合信息正式發(fā)布并開源了Chaterm產(chǎn)品，據(jù)現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員介紹，Chaterm的誕生，正是源于實(shí)際云端業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀——工程師在維護(hù)多種屬性的服務(wù)器時(shí)，需要進(jìn)行大量重復(fù)且耗時(shí)的工作。與此同時(shí)，這些工作又對(duì)精準(zhǔn)度有著非常高的要求。

為了解決傳統(tǒng)終端操作繁瑣、門檻高的問題，Chaterm率先實(shí)現(xiàn)了AI Agent在云資源管理終端的應(yīng)用，開創(chuàng)了全新交互范式。

如上可見，僅通過自然語言輸入指令，即可實(shí)現(xiàn)云服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、K8S集群等資源的自動(dòng)化管理。

此時(shí)此刻，想必很多人帶著疑問，為何云資源管理需要一個(gè)智能終端？

智能終端，成必爭(zhēng)之地

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與云原生技術(shù)席卷全球的今天，云資源已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

GlobeNewswire最新預(yù)測(cè)報(bào)告稱，全球云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)到2035年將達(dá)到3.5萬億美元。同時(shí)，根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，中國市場(chǎng)以年均復(fù)合增長(zhǎng)率21.90%高速增長(zhǎng)。

這一爆發(fā)式增長(zhǎng)為企業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇，同時(shí)也伴隨著嚴(yán)峻的管理挑戰(zhàn)。

隨著企業(yè)云資源規(guī)模的快速擴(kuò)展，開發(fā)者和運(yùn)維人員將面臨著多重難題。

當(dāng)前，不論是巨頭，還是中小企業(yè)，都認(rèn)為管理云成本是當(dāng)今他們面臨的最大挑戰(zhàn)。

CloudZero的「云成本智能現(xiàn)狀報(bào)告」發(fā)現(xiàn)，只有42%的組織表示云成本處于合理水平。

對(duì)于企業(yè)來說，動(dòng)輒需要管理數(shù)百甚至上千臺(tái)云服務(wù)器、數(shù)據(jù)實(shí)例、集群，傳統(tǒng)終端工具在多主機(jī)協(xié)同管理時(shí)效率低下，配置復(fù)雜且容易出錯(cuò)。

而且，在Windows、Linux等多系統(tǒng)環(huán)境中，傳統(tǒng)工具的兼容性問題，導(dǎo)致了配置遷移困難，影響了工作效率。

麥肯錫數(shù)據(jù)顯示，平均而言，企業(yè)每年在云遷移上的支出比計(jì)劃高出14%，而38%的企業(yè)已將時(shí)間表推遲了一個(gè)多季度。

另一方面，傳統(tǒng)命令行工具，如SSH、kubectl依賴開發(fā)者的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，普通從業(yè)者難以快速上手。

最關(guān)鍵的是，面對(duì)復(fù)雜的云資源，傳統(tǒng)終端缺乏自動(dòng)化、智能化輔助，運(yùn)維人員需手動(dòng)處理繁瑣任務(wù)，效率瓶頸凸顯。

在GenAI與云原生技術(shù)深度融合當(dāng)下，傳統(tǒng)終端工具早就難以滿足現(xiàn)代化云環(huán)境對(duì)高效、規(guī)?；?、智能化管理的需求。

這時(shí)，企業(yè)亟需一種全新的管理入口，去應(yīng)對(duì)包括EC2，RDS，K8S，Lambda等云資源管理的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性。

云資源管理新入口，一句指令效率翻倍

而智能終端的崛起，正是對(duì)傳統(tǒng)終端痛點(diǎn)的精準(zhǔn)回應(yīng)。

智能終端，作為AI與云原生的交互點(diǎn)，不僅能簡(jiǎn)化交互，還能提升效率、動(dòng)態(tài)適應(yīng)。

如今，AI Agent的突破為智能終端提供了核心驅(qū)動(dòng)力。與傳統(tǒng)終端依賴靜態(tài)腳本不同，Agent通過深度學(xué)習(xí)和上下文理解，能夠動(dòng)態(tài)解析用戶意圖，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

比如，它能自動(dòng)化執(zhí)行任務(wù)，完成從資源分配到服務(wù)部署的全流程，減少了人為干預(yù)。

有了Agent，多主機(jī)并行管理難題也就迎刃而解。不論是跨平臺(tái)，還是跨地域的并行任務(wù)處理，都能得到妥善管理。

另外，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)分析，智能終端在故障發(fā)生前會(huì)提前預(yù)警，并自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)腳本。

以K8S集群管理為例，傳統(tǒng)工具需要運(yùn)維人員手動(dòng)輸入數(shù)十條kubectl命令，而智能終端僅需要一句自然語言指令，即可自動(dòng)完成任務(wù)。

這一賽道，已成為云計(jì)算領(lǐng)域的必爭(zhēng)之地，云巨頭們紛紛看到了智能終端的戰(zhàn)略價(jià)值。

云計(jì)算一哥AWS、微軟Azure、阿里云等國內(nèi)外云計(jì)算廠商，紛紛布局AI驅(qū)動(dòng)的管理工具，試圖通過智能化入口去鞏固生態(tài)優(yōu)勢(shì)。

比如，微軟Build 2025大會(huì)上，全面上線AI智能體工廠Foundry，為開發(fā)者提供了完成Agent開發(fā)、部署、管理能力，還支持自然語言交互，自動(dòng)執(zhí)行云資源管理任務(wù)。

與此同時(shí)，隨著這一賽道的升溫，合合信息等新玩家也相繼入局。

與別家不同的是，Chaterm通過率先將AI Agent應(yīng)用于云資源管理終端，搶占了市場(chǎng)先機(jī)。

得益于這一差異化優(yōu)勢(shì)，合合信息在智能終端賽道中脫穎而出。

那么，這家公司究竟有著怎樣的實(shí)力？

作為一家人工智能企業(yè)，合合信息成立18年來，從深度學(xué)習(xí)到LLM等前沿人工智能技術(shù)，一直以來都在不斷研究和探索。

在此之前，它早已憑借C端爆款產(chǎn)品，在全球嶄露頭角。

人們熟知的掃描全能王，以其強(qiáng)大的文檔掃描與管理功能，服務(wù)了全球數(shù)億用戶。

還有名片全能王這類AI產(chǎn)品，贏得了用戶的廣泛好評(píng)，賦能了無數(shù)行業(yè)。

然而，合合信息的創(chuàng)新，遠(yuǎn)不止于C端產(chǎn)品。在B端領(lǐng)域，同樣展現(xiàn)了強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力與前瞻視野。

在亞馬遜云科技中國峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，他們還介紹了TextIn DocFlow——一款票據(jù)自動(dòng)化產(chǎn)品，支持處理海內(nèi)外各種文檔類型與復(fù)雜版式，可實(shí)現(xiàn)文檔的一站式智能采集、分類、提取、核驗(yàn)與處理，幫助企業(yè)完成文檔從原始數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化處理的全流程自動(dòng)化。

這些創(chuàng)新產(chǎn)品，共同構(gòu)成了合合信息在AI領(lǐng)域的多元化布局，實(shí)現(xiàn)了從消費(fèi)級(jí)到企業(yè)級(jí)的全面進(jìn)化。

未來，隨著智能終端生態(tài)的進(jìn)一步完善，合合信息必將在AI賽道上持續(xù)領(lǐng)跑，推動(dòng)AI產(chǎn)品在更多場(chǎng)景落地和應(yīng)用。

參考資料：

https://chaterm.ai/