Chaterm 在 AWS 峰会 Keynote 中发布

Chaterm作为GenAI优秀优秀创新项目的代表，在AWS Summit Keynote上向全球的开发者们开源了。Chaterm是一款由AI Agent驱动的智能终端工具，它能将AI能力与传统的终端功能相结合，革新开发者与终端的互动方式。通过自然语言就能进行交互，简化复杂的终端操作，无需记忆不同操作系统中的复杂命令语法，就能高效完成日常运维工作。

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591人浏览 · 2026-01-15 11:36:54

m0_70905812 · 2026-01-15 11:36:54 发布

Chaterm作为GenAI优秀优秀创新项目的代表，在AWS Summit Keynote上向全球的开发者们开源了。

Chaterm是一款由AI Agent驱动的智能终端工具，它能将AI能力与传统的终端功能相结合，革新开发者与终端的互动方式。通过自然语言就能进行交互，简化复杂的终端操作，无需记忆不同操作系统中的复杂命令语法，就能高效完成日常运维工作。

Chaterm：让终端进入 Agentic AI 时代

在云原生和分布式系统成为主流的今天，运维与云资源管理的复杂度正在指数级上升。服务器数量成百上千、K8S 集群横跨多环境、日志与调用链分散在不同系统中 —— 终端仍然是核心入口，但却几乎停留在 20 年前的交互方式。

Chaterm 正是在这一背景下诞生的。它是一个由 AI Agent 驱动的智能终端，目标是把终端的交互方式，从「命令驱动」彻底升级为「目标驱动」。

AI Agent 驱动的智能终端

当前云管理和运维中DevOps实践需要开发者管理成百上千台服务器和容器，由于智能化程度低，让运维复杂度急剧提升，导致运维效率下降，在批量操作、故障排查等方面都给运维的团队带来了巨大技术挑战：

批量操作繁琐： 在大规模分布式系统中，运维工程师经常需要在数百台服务器上执行相同操作。虽然传统的Amazon Systems Manager Agent（SSM Agent）也能实现对集群机器的批量处理，但缺少大模型的加持，其智能化程度难以满足日常工作的需求。
知识门槛高： 运维技术栈的深度和广度构成了显著的知识壁垒。运维人员需要熟练掌握多种命令行工具、脚本语言、正则表达式和系统配置知识。这种从操作系统内核到应用层的全栈知识要求，使得新手工程师至少要半年以上的实践才能应对常规问题。
故障排查复杂： 在微服务架构中，故障排查演变为复杂的分布式追踪难题。当用户报告问题时，运维人员需要通过ELK Stack检索横跨API网关、订单服务、支付服务的数百条日志，结合Jaeger追踪ID关联调用链。这种跨服务、跨组件的日志关联分析，往往需要资深工程师耗费数小时才能定位到具体问题。

为更好地解决上述问题，构建更智能、高效的解决方案，Chaterm应运而生，其核心理念只有一句话：

用户不再关心“怎么敲命令”，只需要说明“想完成什么事”。

比如在 Chaterm 中，你可以直接用自然语言描述目标，例如： “检查这台服务器上所有异常的后台服务”，或者 “分析最近 1 小时的异常日志并给出修复建议”，随后由 AI Agent 自动完成理解、规划、执行和结果反馈。

从「命令生成」到「任务代理」的关键跃迁

与传统“AI 帮你补命令”的工具不同，Chaterm 的设计重心在于 Agentic AI。

🔹 目标驱动，而非命令驱动

在 Chaterm 中，AI 不只是生成一条命令，而是：理解用户的最终目标，然后将复杂任务自动拆解为多个步骤，最后按顺序执行，并根据执行结果动态调整后续计划

这意味着，它可以完成：多步骤运维任务，跨服务、跨主机的操作，带判断和回滚逻辑的执行流程。

🔹 两种工作模式，适配不同安全与习惯

Chaterm 提供了清晰的两种模式。分别是 Command 模式 和 Agent 模式 。

模式	定位	使用方式
Command模式	辅助驾驶	AI 生成命令，用户确认后执行
Agent模式	智能驾驶	用户只给目标，AI 自动规划并执行

Command 模式： 辅助生成，AI辅助用户生成指令，用户可在当前终端会话中执行命令。

Agent 模式： 智能生成，用户只需提供目标，AI便会自行规划分析并逐步完成任务，它会新建一个后台连接，充当用户的操作代理。

真正面向运维场景的 Agent 能力

Chaterm将AI从简单的命令生成器提升为真正的运维助手，不仅能提供AI对话和终端命令执行功能，还具备Agentic AI的自动化能力，可以通过自然语言设定目标，由AI自动规划，并一步一步执行，最终达成需要处理的任务或完成需要修复的故障。无论在系统提示工程的技术优化，还是任务规划、上下文理解等方面，Chaterm都获得了重大技术突破：

系统提示工程的优化： Chaterm基于精心设计的系统提示，被定位为"拥有20年经验的资深运维专家"，具备网络安全、故障排查、性能优化等多方面专业知识以及强大的解决问题的能力，这种定位使其能够从专业运维人员的视角思考问题，提供更符合最佳实践的解决方案。

任务规划与执行引擎： 在任务规划方面进行了细致的优化，使得Agent能够将复杂任务自动分解为一系列逻辑步骤。

上下文感知与状态管理： Chaterm的上下文感知和状态管理进行了深度优化。在维护执行过程中，可通过上下文信息，确保后续操作能够基于之前的结果进行，并能够感知上下文窗口进行提醒以及合适的防溢出机制。在任务管理方面，Chaterm支持任务的恢复与继续。

自适应执行与错误恢复机制： 与简单的脚本执行不同，Agent具备自适应能力，能够根据每步执行结果动态调整后续计划。当遇到错误时，Agent会尝试理解错误原因，提供修复方案，并在必要时调整执行路径。

优化推理速度： Chaterm利用多项技术优化推理速度，不仅提升了海外云端资源的管理效率，还对常用提示进行缓存，进一步降低延迟和成本。在运维场景中，系统提示和工具定义等静态内容占据了大量Token，通过缓存这些内容，可以显著减少每次请求的首个令牌生成时间（TTFT），从而整体优化和提升推理速度。