一、前言
前段时间，在管理某个线上项目的测试环境集群时，我想批量检查几台服务器的磁盘占用情况，本想写个 Shell 脚本循环执行df -h，但刚敲完for i in就卡壳了：IP 列表存在哪个文件？远程执行该用ssh还是ansible？参数格式记错又得反复调试，最后花了 快1个小时才写完脚本，执行时还因各类小问题报错三次。 "写命令 5 分钟，Debug 两小时" 的场景，对于管理服务器云资源这种工作场景来说，就像用算盘算微积分 —— 工具跟不上需求。
AI 编程工具井喷的当下，前端能用 Cursor 快速生成可视化的页面代码，后端也可以靠 Copilot 直接补全接口逻辑，就连算法工程师都有 Claude Code 辅助推导各种深度学习应用公式。
但常与服务器等云资源打交道的工程师们，仍困在 "记命令 - 查手册 - 调参数" 的循环里，比如排查 K8S 集群故障时，要在十几个节点间切换执行kubectl describe；部署微服务时，得反复确认docker compose的端口映射语法。就像开着手动挡卡车跑高速，眼看旁边的 AI 轿车呼啸而过，自己却还在为挂挡手忙脚乱。
直到在亚马逊云科技中国峰会上了解到合合信息发布的开源AI Agent终端工具——Chaterm ，我才惊觉运维开发领域的 "智能驾驶时代" 来了！最近我花了一周时间深度体验测试了这款终端开源工具，发现它不仅能把 "查日志" 这种重复操作变成自然语言指令，甚至能像资深运维一样分析服务器日志、进行各类任务调度等等。接下来就让我们从实操场景出发，看看合合信息的这款AI终端工具——Chaterm，是如何用 AI Agent重构终端操作的底层逻辑！
二、Chaterm : AI 重构终端交互的破局者
不仅是从事运维开发领域的开发者，本质上来说，所有开发者的日常工作都离不开与终端的交互。从简单的脚本执行到复杂的云端服务管理，终端工具一直是开发者不可或缺的助手。但是，传统的终端工具，如Bash、Zsh、Fish等，虽然在用户体验上有所改进，比如Tab键快速补全某个文件名等操作，但是仍然需要用户逐个命令“手敲式”交互，比如想对某个Docker进行一系列容器相关的操作、想对ES查看某些数据等等，都需要提前对这些命令有一定印象才能进行使用。但是，如果使用Chaterm，这些问题都将迎刃而解，在使用过众多终端工具之后，我坚信Chaterm 能够凭借一系列差异化优势脱颖而出，为开发者和运维人员打造更智能、高效、安全的操作环境。
2.1 交互效率的飞跃
传统终端依赖用户的命令记忆与精准输入，Chaterm 则用 AI Agents 打破这一束缚。不管是日常常见的各种复杂正则匹配，还是跨平台的命令组合，只需用自然语言描述需求，Chaterm就能转化为可执行指令，把开发者从 “背命令、查手册” 的循环里解放出来。跨 Linux、macOS 等平台时，也无需重新适应补全逻辑，让输入效率直线飙升 。
2.2 体验一致性的保障
对经常切换环境、使用不同 Shell 的用户来说，Chaterm 的全局语法高亮堪称福音，个性化语法高亮规则始终同步，无需再安装多次Zsh，不同服务器之间切换作业时也可以获得最精准的补全功能。对于重复多次的复杂命令或者需要批处理脚本的场景，我们只需要设置一个全局的别名来使用，后续就无需再输入复杂指令也能高效完成任务命令了。
2.3 安全协作双升级
安全与协作是密不可分的两个方面，Chaterm的Zero Trust功能确保了Chaterm的安全性，用户无需担心每月更新密码和SSH证书；同时也支持团队高效协同，隔离跨团队数据与操作，精细管控权限。上述的多方面优势使得Chaterm成为一个强大的工具，不仅能够提高开发者的工作效率，还可以提供更加安全和个性化的终端体验。
三、Chaterm安装与体验
3.1 安装包安装
合合信息目前开源了Chaterm代码，并提供了基于exe安装包和基于源码安装的两种安装方式。
安裝好之后，桌面有快捷方式，直接双击即可运行。
3.2 源码安装
除了上述基于exe安装包的方式进行安装，也可以下载Github源码后通过指令进行安装。
进入仓库地址后，找到Readme相关文件，跟着官方给出的安装配置命令操作即可，最后运行npm run dev也能出现如上图所示的Chaterm的界面。
四、Chaterm 实操 - 三种AI模式
登陆成功后，首先需要在设置中配置大模型API密钥，这里我使用DeepSeek大模型，然后再进一步配置我们自己的服务器云主机的相关IP地址等信息。
Chaterm包含3中模式，分别是Chat、Command还有Agent。
因为我日常工作中跟日志打交道比较多，日志也被称作是可观测领域中”运维监控的最后一公里“，所以下面的例子我主要以日志相关的操作作为演示。
4.1 Chat模式
下面这张图是使用常规的Chat模式的演示，与使用普通AI一样正常进行一些问答对话，可以快速的帮我们分析和定位一些问题及报错等，也可以快速询问AI一些开发运维知识。
4.2 Command模式
Command模式相比Chat模式会更加智能，可以说是完全解放双手了，直接用自然语言进行服务器相关操作，Chaterm能够根据对话进行智能的代码提示，我们可以直接选中“执行”即可。这样完全不需要再花心思去记忆复杂的linux命令了！可以根据自己的需要，不断与Chaterm进行对话，让其给出最合适的命令，并“一键执行”！
4.3 Agent模式
Agent顾名思义，是智能体代理模式，我们只需要给出最终要完成的目标指令，AI Agent就能够帮我们完成，它就像拥有自主思考能力的 “数字助手”，先进行任务拆解与流程规划，接着深入分析执行条件与依赖关系，随后按最优完成路径逐步推进任务。
话不多说，我们来试试！
先来一个最基础的功能尝尝鲜，清理旧日志文件。我的提示词脚本如下"写一个 Bash 脚本，查找 /var/log 目录下所有超过30天未修改、且以 .log 结尾的文件，然后安全地删除它们，并在删除前打印出文件名。"
我们点击“执行”，然后看看Agent会提示什么。可以看到，Chaterm提示了报错，随后分析了报错原因，并进一步自动帮我们修改了错误，然后给出了后续的执行命令，那我们继续执行看看。
进一步执行，看看是否能够清理完成。
不多时，Chaterm就提示我们已经清理完成了，从撰写需求，到完成清理，我只点击了两下“执行”按钮，只能说Chaterm太强大了，so crazy！
接下来我们再试试，让Chaterm写一个任务调度方面的脚本命令。提示词如下："写一个 cron 任务，在每周日凌晨 3:15 执行数据库备份脚本 /root/scripts/db_backup.sh，并将输出重定向到 /var/log/db_backup.log。"
可以看到，也是非常快速就完成了，只需要用自然语言发送“指令”即可。
五、总结
合合信息开源的这款AI Agent智能终端工具——Chaterm，其出现代表了终端操作从“工具化”向“智能化伙伴”的重大转变，它通过自然语言驱动的智能交互，打破了人与机器协作的壁垒。
从上面的例子我们能看到，Chaterm不仅可以执行命令，还可以理解用户意图，主动思考命令构造和执行逻辑，使终端成为具备推理能力的“智能伙伴”。某种程度上来说，Agent 降低了技术门槛，使非技术人员也能直接与终端对话，重构了服务器等云资源数字化协作的效率模型。
Chaterm展现了从单一工具向智能化平台进化的潜力，有望颠覆传统的DevOps体系，通过大模型的能力来赋能和串联开发、运维、测试等环节，成为“智能运维中枢”。
Chaterm重新定义了运维开发相关领域中人机交互的本质，从“命令执行”跨越到“意图理解”，预示着未来智能终端的发展方向。它通过持续学习用户行为与业务场景，主动提供适配的操作方案，形成“意图 - 分析 - 执行 - 反馈”的闭环，推动运维模式从“被动响应”向“主动智能”升级。
在我看来，Chaterm的探索不仅是基于AI的运维技术，更是对人机协作范式的重新思考，预示着一个终端智能化、运维轻便化、协作平台化的未来。
欢迎各位同学体验上手Chaterm！
使用过程中同学们可以积极提交issue和PR，从Chaterm推出开源到今天，Github上已经引起了许多开发者么极大的关注度，现在star已经涨到几百星了，衷心期待Chaterm 1w+ star的那一天！
By the way，合合信息作为Chaterm的开源团队，已经在 AI 技术领域具备深厚的技术积淀。作为一家专注于智能文字识别与自然语言处理的科技企业，合合信息始终秉持 “让世界更高效” 的理念，在智能图像处理、复杂场景文字识别等核心领域掌握多项自主知识产权技术。从身份证智能识别到票据数字化处理，从 PS 图像篡改检测到电子印章鉴伪，其技术解决方案已服务全球数以万计的企业及个人用户，形成了覆盖多行业的应用生态。
在亚马逊云科技中国峰会上，除了Chaterm，合合信息还重点介绍了 TextIn DocFlow 票据自动化处理系统。这款产品是基于Amazon Bedrock构建的文档智能Agent，提供从文档分类到关键要素提取的一站式解决方案。基于行业领先的文档解析与语义理解技术，TextIn DocFlow 可高效处理各类文档形态与复杂版式 —— 无论是财务票据、证件卡证，还是商业合同、办公文件，几秒内即可均能实现高精度分类与要素提取，并一键导入业务系统，无需复杂配置工作，各类文档轻松流转归档到业务系统中，从而大幅提升业务流程效率。
展望未来，合合信息将持续深化在人工智能领域的技术研发，推动 AI 产品更多垂直场景的落地应用，通过技术创新重构企业级服务的智能化边界。
