AI智能体的风终于吹到运维了！
AI Coding似乎已经成为程序员们的标配，不论是最早的Copilot，Cursor的百亿估值，还是最近Claude Code的话题度，程序员手里的AI智能体越来越多——Windsurf、Codex、Trae、Copilot等等。
而每天和服务器、数据库打交道的运维人员却一直没有被提及，程序员们有自己的Cursor，但是针对运维工程师的「Cursor」却迟迟没有出现。
但是，最近我们却在Github上发现一款开源的AI智能体效率工具Chaterm——专为运维人员设计，无论你是服务端开发者还是云服务器管理运维人员，都可以很好地适配。
使用下来的感受就是，运维人员终于有了属于自己的「Cursor」，生产力指数级提升！
项目地址：https://github.com/chaterm/chaterm
过去运维人员经常使用的工具主要是本地终端、各个云服务平台提供的网页终端以及各种第三方软件。
这些工具也许足够Geek、足够好玩，但是大概率不是那么好用，而且更关键的是——
没有集成AI大模型能力，不论是管理EC2、RDS还是K8S、Lambda，运维人员不得不手搓大量命令。
既然AI+Coding可以迸发出巨大的商业价值和生产效率，AI+运维是否也蕴藏着巨大的潜力？
这是一定的，未来的运维管理，再也不用记录长长的命令清单，无需背诵复杂的正则表达式，和AI编程一样，运维也进入「自然语言时代」。
这次发现的产品Chaterm长得和Cursor还挺像（不过目前AI Coding系列的产品UI设计都趋于相同范式），如果你会使用Cursor，上手Chaterm基本无缝衔接。
Chaterm使用下来真的非常的丝滑，比如我们统计一下服务器的后台程序，只需一句命令，剩下的就靠Agent完成就好了！
最后还会输出一个标准格式的「检查报告」。
Chaterm还可以自动执行脚本，可以选Command模式和Agent模式。
Command模式的定位是用户辅助，类似于辅助驾驶，是AI辅助人来生成指令，在当前已有的终端会话中执行命令；
Agent模式相当于智能驾驶，由人提供目标，AI自己规划分析然后逐步实现完成任务，它会新建一个后台的连接，相当于是人的操作代理。
你可以自行选择在后台自动执行，或是复制下来自行在中间的终端执行命令。
如果想要给服务器安装什么软件，也是一句话就搞定。
比如我们给服务器装一个nodejs，最后只需要点击一下「执行」即可。
使用Chaterm来管理服务器最方便的就是「自动」，通过自然语言取代了之前复杂的「心智负担」，比如你可以要求Chaterm实现一个创建Linux用户的命令。
Chaterm支持多种AI服务，比如可以使用自己的api供应商，也可以使用本地服务。
Chaterm的密码和密钥都是保存在本地，而在安全方面，也无需任何担心。
因为Chaterm的项目完全开源，代码公开透明，不会私下采集用户数据用于模型训练。
项目基于Electron构建，可以自行构建。
从内部消息获知，未来Chaterm还将为移动设备推出语音命令功能，使得用户在非办公场景（包括移动办公场景）下也能高效地通过语音控制。
「动动嘴」来就实现复杂的运维过程不再是梦。
那么这款产品是什么来头？为何以前从未听说？
6月19日，在2025亚马逊云科技中国峰会上，科技企业合合信息正式发布并开源了Chaterm产品，据现场技术人员介绍，Chaterm的诞生，正是源于实际云端业务的现状——工程师在维护多种属性的服务器时，需要进行大量重复且耗时的工作。与此同时，这些工作又对精准度有着非常高的要求。
为了解决传统终端操作繁琐、门槛高的问题，Chaterm率先实现了AI Agent在云资源管理终端的应用，开创了全新交互范式。
如上可见，仅通过自然语言输入指令，即可实现云服务器、数据库、K8S集群等资源的自动化管理。
此时此刻，想必很多人带着疑问，为何云资源管理需要一个智能终端？
在数据驱动与云原生技术席卷全球的今天，云资源已成为企业数字化转型的基石。
GlobeNewswire最新预测报告称，全球云计算市场规模预计到2035年将达到3.5万亿美元。同时，根据Statista的数据，中国市场以年均复合增长率21.90%高速增长。
这一爆发式增长为企业带来了前所未有的机遇，同时也伴随着严峻的管理挑战。
随着企业云资源规模的快速扩展，开发者和运维人员将面临着多重难题。
当前，不论是巨头，还是中小企业，都认为管理云成本是当今他们面临的最大挑战。
CloudZero的「云成本智能现状报告」发现，只有42%的组织表示云成本处于合理水平。
对于企业来说，动辄需要管理数百甚至上千台云服务器、数据实例、集群，传统终端工具在多主机协同管理时效率低下，配置复杂且容易出错。
而且，在Windows、Linux等多系统环境中，传统工具的兼容性问题，导致了配置迁移困难，影响了工作效率。
麦肯锡数据显示，平均而言，企业每年在云迁移上的支出比计划高出14%，而38%的企业已将时间表推迟了一个多季度。
另一方面，传统命令行工具，如SSH、kubectl依赖开发者的专业知识和经验，普通从业者难以快速上手。
最关键的是，面对复杂的云资源，传统终端缺乏自动化、智能化辅助，运维人员需手动处理繁琐任务，效率瓶颈凸显。
在GenAI与云原生技术深度融合当下，传统终端工具早就难以满足现代化云环境对高效、规模化、智能化管理的需求。
这时，企业亟需一种全新的管理入口，去应对包括EC2，RDS，K8S，Lambda等云资源管理的复杂性和动态性。
而智能终端的崛起，正是对传统终端痛点的精准回应。
智能终端，作为AI与云原生的交互点，不仅能简化交互，还能提升效率、动态适应。
如今，AI Agent的突破为智能终端提供了核心驱动力。与传统终端依赖静态脚本不同，Agent通过深度学习和上下文理解，能够动态解析用户意图，执行复杂任务。
比如，它能自动化执行任务，完成从资源分配到服务部署的全流程，减少了人为干预。
有了Agent，多主机并行管理难题也就迎刃而解。不论是跨平台，还是跨地域的并行任务处理，都能得到妥善管理。
另外，通过实时监控与预测分析，智能终端在故障发生前会提前预警，并自动执行修复脚本。
以K8S集群管理为例，传统工具需要运维人员手动输入数十条kubectl命令，而智能终端仅需要一句自然语言指令，即可自动完成任务。
这一赛道，已成为云计算领域的必争之地，云巨头们纷纷看到了智能终端的战略价值。
云计算一哥AWS、微软Azure、阿里云等国内外云计算厂商，纷纷布局AI驱动的管理工具，试图通过智能化入口去巩固生态优势。
比如，微软Build 2025大会上，全面上线AI智能体工厂Foundry，为开发者提供了完成Agent开发、部署、管理能力，还支持自然语言交互，自动执行云资源管理任务。
与此同时，随着这一赛道的升温，合合信息等新玩家也相继入局。
与别家不同的是，Chaterm通过率先将AI Agent应用于云资源管理终端，抢占了市场先机。
得益于这一差异化优势，合合信息在智能终端赛道中脱颖而出。
那么，这家公司究竟有着怎样的实力？
作为一家人工智能企业，合合信息成立18年来，从深度学习到LLM等前沿人工智能技术，一直以来都在不断研究和探索。
在此之前，它早已凭借C端爆款产品，在全球崭露头角。
人们熟知的扫描全能王，以其强大的文档扫描与管理功能，服务了全球数亿用户。
还有名片全能王这类AI产品，赢得了用户的广泛好评，赋能了无数行业。
然而，合合信息的创新，远不止于C端产品。在B端领域，同样展现了强大的技术实力与前瞻视野。
在亚马逊云科技中国峰会现场，他们还介绍了TextIn DocFlow——一款票据自动化产品，支持处理海内外各种文档类型与复杂版式，可实现文档的一站式智能采集、分类、提取、核验与处理，帮助企业完成文档从原始数据到结构化处理的全流程自动化。
这些创新产品，共同构成了合合信息在AI领域的多元化布局，实现了从消费级到企业级的全面进化。
未来，随着智能终端生态的进一步完善，合合信息必将在AI赛道上持续领跑，推动AI产品在更多场景落地和应用。
