AI智能體的風終于吹到運維了！

AI Coding似乎已經成為程序員們的標配，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。

而每天和服務器、數據庫打交道的運維人員卻一直沒有被提及，程序員們有自己的Cursor，但是針對運維工程師的「Cursor」卻遲遲沒有出現。

但是，最近我們卻在Github上發現一款開源的AI智能體效率工具Chaterm——專為運維人員設計，無論你是服務端開發者還是云服務器管理運維人員，都可以很好地適配。

使用下來的感受就是，運維人員終于有了屬于自己的「Cursor」，生產力指數級提升！

項目地址：https://github.com/chaterm/chaterm

過去運維人員經常使用的工具主要是本地終端、各個云服務平臺提供的網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，運維人員不得不手搓大量命令。

既然AI+Coding可以迸發出巨大的商業價值和生產效率，AI+運維是否也蘊藏著巨大的潛力？

這是一定的，未來的運維管理，再也不用記錄長長的命令清單，無需背誦復雜的正則表達式，和AI編程一樣，運維也進入「自然語言時代」。

一手實測

這次發現的產品Chaterm長得和Cursor還挺像（不過目前AI Coding系列的產品UI設計都趨于相同范式），如果你會使用Cursor，上手Chaterm基本無縫銜接。

Chaterm使用下來真的非常的絲滑，比如我們統計一下服務器的后臺程序，只需一句命令，剩下的就靠Agent完成就好了！

最后還會輸出一個標準格式的「檢查報告」。

Chaterm還可以自動執行腳本，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，在當前已有的終端會話中執行命令；
• Agent模式相當于智能駕駛，由人提供目標，AI自己規劃分析然后逐步實現完成任務，它會新建一個后臺的連接，相當于是人的操作代理。

你可以自行選擇在后臺自動執行，或是復制下來自行在中間的終端執行命令。

如果想要給服務器安裝什么軟件，也是一句話就搞定。

比如我們給服務器裝一個nodejs，最后只需要點擊一下「執行」即可。

使用Chaterm來管理服務器最方便的就是「自動」，通過自然語言取代了之前復雜的「心智負擔」，比如你可以要求Chaterm實現一個創建Linux用戶的命令。

Chaterm支持多種AI服務，比如可以使用自己的api供應商，也可以使用本地服務。

Chaterm的密碼和密鑰都是保存在本地，而在安全方面，也無需任何擔心。

因為Chaterm的項目完全開源，代碼公開透明，不會私下采集用戶數據用于模型訓練。

項目基于Electron構建，可以自行構建。

從內部消息獲知，未來Chaterm還將為移動設備推出語音命令功能，使得用戶在非辦公場景（包括移動辦公場景）下也能高效地通過語音控制。

「動動嘴」來就實現復雜的運維過程不再是夢。

那么這款產品是什么來頭？為何以前從未聽說？

終端領域的「Cursor」

6月19日，在2025亞馬遜云科技中國峰會上，科技企業合合信息正式發布并開源了Chaterm產品，據現場技術人員介紹，Chaterm的誕生，正是源于實際云端業務的現狀——工程師在維護多種屬性的服務器時，需要進行大量重復且耗時的工作。與此同時，這些工作又對精準度有著非常高的要求。

為了解決傳統終端操作繁瑣、門檻高的問題，Chaterm率先實現了AI Agent在云資源管理終端的應用，開創了全新交互范式。

如上可見，僅通過自然語言輸入指令，即可實現云服務器、數據庫、K8S集群等資源的自動化管理。

此時此刻，想必很多人帶著疑問，為何云資源管理需要一個智能終端？

智能終端，成必爭之地

在數據驅動與云原生技術席卷全球的今天，云資源已成為企業數字化轉型的基石。

GlobeNewswire最新預測報告稱，全球云計算市場規模預計到2035年將達到3.5萬億美元。同時，根據Statista的數據，中國市場以年均復合增長率21.90%高速增長。

這一爆發式增長為企業帶來了前所未有的機遇，同時也伴隨著嚴峻的管理挑戰。

隨著企業云資源規模的快速擴展，開發者和運維人員將面臨著多重難題。

當前，不論是巨頭，還是中小企業，都認為管理云成本是當今他們面臨的最大挑戰。

CloudZero的「云成本智能現狀報告」發現，只有42%的組織表示云成本處于合理水平。

對于企業來說，動輒需要管理數百甚至上千臺云服務器、數據實例、集群，傳統終端工具在多主機協同管理時效率低下，配置復雜且容易出錯。

而且，在Windows、Linux等多系統環境中，傳統工具的兼容性問題，導致了配置遷移困難，影響了工作效率。

麥肯錫數據顯示，平均而言，企業每年在云遷移上的支出比計劃高出14%，而38%的企業已將時間表推遲了一個多季度。

另一方面，傳統命令行工具，如SSH、kubectl依賴開發者的專業知識和經驗，普通從業者難以快速上手。

最關鍵的是，面對復雜的云資源，傳統終端缺乏自動化、智能化輔助，運維人員需手動處理繁瑣任務，效率瓶頸凸顯。

在GenAI與云原生技術深度融合當下，傳統終端工具早就難以滿足現代化云環境對高效、規模化、智能化管理的需求。

這時，企業亟需一種全新的管理入口，去應對包括EC2，RDS，K8S，Lambda等云資源管理的復雜性和動態性。

云資源管理新入口，一句指令效率翻倍

而智能終端的崛起，正是對傳統終端痛點的精準回應。

智能終端，作為AI與云原生的交互點，不僅能簡化交互，還能提升效率、動態適應。

如今，AI Agent的突破為智能終端提供了核心驅動力。與傳統終端依賴靜態腳本不同，Agent通過深度學習和上下文理解，能夠動態解析用戶意圖，執行復雜任務。

比如，它能自動化執行任務，完成從資源分配到服務部署的全流程，減少了人為干預。

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

另外，通過實時監控與預測分析，智能終端在故障發生前會提前預警，并自動執行修復腳本。

以K8S集群管理為例，傳統工具需要運維人員手動輸入數十條kubectl命令，而智能終端僅需要一句自然語言指令，即可自動完成任務。

這一賽道，已成為云計算領域的必爭之地，云巨頭們紛紛看到了智能終端的戰略價值。

云計算一哥AWS、微軟Azure、阿里云等國內外云計算廠商，紛紛布局AI驅動的管理工具，試圖通過智能化入口去鞏固生態優勢。

比如，微軟Build 2025大會上，全面上線AI智能體工廠Foundry，為開發者提供了完成Agent開發、部署、管理能力，還支持自然語言交互，自動執行云資源管理任務。

與此同時，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應用于云資源管理終端，搶占了市場先機。

得益于這一差異化優勢，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力？

作為一家人工智能企業，合合信息成立18年來，從深度學習到LLM等前沿人工智能技術，一直以來都在不斷研究和探索。

在此之前，它早已憑借C端爆款產品，在全球嶄露頭角。

人們熟知的掃描全能王，以其強大的文檔掃描與管理功能，服務了全球數億用戶。

還有名片全能王這類AI產品，贏得了用戶的廣泛好評，賦能了無數行業。

然而，合合信息的創新，遠不止于C端產品。在B端領域，同樣展現了強大的技術實力與前瞻視野。

在亞馬遜云科技中國峰會現場，他們還介紹了TextIn DocFlow——一款票據自動化產品，支持處理海內外各種文檔類型與復雜版式，可實現文檔的一站式智能采集、分類、提取、核驗與處理，幫助企業完成文檔從原始數據到結構化處理的全流程自動化。

這些創新產品，共同構成了合合信息在AI領域的多元化布局，實現了從消費級到企業級的全面進化。

未來，隨著智能終端生態的進一步完善，合合信息必將在AI賽道上持續領跑，推動AI產品在更多場景落地和應用。