让大模型给服务器打工：我用LangChain+GLM4搞了个AI运维工具
最近公司实在是太忙，项目复杂度也不断提升。然而，在我们的团队中，越来越多的时间和精力被分散到了繁琐的运维工作中。无论是服务器配置、环境部署，还是日常监控和问题排查，这些任务往往占据了开发人员大量宝贵的时间。
这种现象让我们不得不思考：如何才能让开发人员专注于创新和编码，而不是被运维琐事束缚？
灵感：AI能否成为开发者的得力助手？
随着人工智能技术的飞速发展，我们看到了一个全新的可能性——利用AI来辅助甚至接管部分运维工作。事实上，市面上已经有许多优秀的AI工具，如Cursor、Cline、windsurf等，它们不仅能够帮助开发者生成代码，还能提供智能化的解决方案，提升工作效率。然而，要让他们理解我们相对复杂的项目结构，需要不断的调整cursorrules，或者通过输入很长的提示词来交代项目背景，这其实并不那么智能。
于是，我开始探索如何将AI融入到我们的开发流程中，特别是在处理复杂的运维任务时，把我们复杂项目的结构内化到我自己开发的应用中，让AI成为我们自己专属的“虚拟运维工程师”。
实践：基于LangChain与ZhipuAI的智能运维方案
为了验证这一想法，我尝试结合LangChain框架和智谱旗下的GLM-4模型，打造了一个智能运维系统。今天是我的第一步，一个用于LangChain的智能ssh工具，LangChain可以通过tool_call来调用该工具，为以后系统化的智能体团队奠定基础。
以下是具体实现思路和代码示例：
1. 环境准备
首先，我们需要加载必要的环境变量，包括API密钥、SSH连接信息等。这部分通过Python的dotenv库完成，确保敏感信息的安全性。
load_dotenv()
print("
=== 环境变量 ===")
print(f"ZHIPUAI_API_KEY: {'*' * 8}{os.getenv('ZHIPUAI_API_KEY')[-4:] if os.getenv('ZHIPUAI_API_KEY') else 'Not Set'}")
2. 初始化LLM模型
接下来，我们初始化ZhipuAI模型，设置参数如模型名称、温度值（temperature）、Top P等，以满足不同场景下的需求。
llm = ChatZhipuAI(
model_name="glm-4",
temperature=0.5,
top_p=0.7,
api_key=os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY"),
verbose=True
)
3. 配置Agent工具
为了实现自动化运维，我们引入了SSHTool作为工具之一，并通过LangChain的initialize_agent方法创建了一个智能代理（Agent）。这个Agent能够根据用户输入自动生成并执行相应的命令。
tools = [SSHTool()]
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
handle_parsing_errors=True,
verbose=True
)
具体的工具实现，是实现了一个 SSHTool 工具类，基于 LangChain 框架和 Paramiko 库，用于在远程服务器上执行 SSH 命令。它通过定义输入参数模型 SSHCommandInput 来支持灵活的命令配置，并从环境变量中加载默认连接信息（如主机、用户名、密码等）。核心逻辑由_run方法实现，负责建立 SSH 连接、执行命令并返回结果或错误信息。该工具可轻松集成到自动化运维流程中，显著提升效率。
image.png
4. 用户交互与命令执行
最后，我们设计了一个简单的循环界面，让用户可以实时输入需要执行的操作。Agent会解析用户的请求，并调用SSH工具完成具体的任务。
while True:
user_input = input("
请输入要在服务器上执行的操作（输入 'quit' 退出）: ")
if user_input.lower() == 'quit':
break
result = agent.invoke({"input": user_input})
# 根据结果进一步处理...
成果：从繁琐运维到高效开发
最终的效果如下，只要提前把主机地址、用户名、密码等信息写入环境变量，它就可以根据用户输入的内容自动生成要执行的命令，并执行，把结果返回给用户。
你可以看到它是有思考过程的，是不是有点deepseek的那个味儿了？因为LangChain自动集成了REACT框架，所以，它是有思考的。
image.png
目前的这个还只是一个demo，仅仅能智能生成命令，并控制远程主机执行命令，但这只是第一步，有了这一步基础，后面就有可能将许多重复性、低价值的运维工作交给了AI来完成。例如：
- 自动化服务器配置和环境部署；
- 实时监控和告警处理；
- 快速定位并修复常见问题。
如果完善成功，这不仅可以大幅降低了运维成本，还让开发人员有更多时间专注于核心业务逻辑的开发，从而提升了整体效率。
我是加加，十年编程老兵，全栈技术领航者，现专注大模型与AI独立开发。
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