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。