告别手敲命令！个人开源 AI 运维神器 AITerm，用自然语言远程管理服务器

AITerm

AI 驱动的智能终端管理工具，通过自然语言指令远程管理服务器。
项目地址：https://gitee.com/newpc/aiterm

简介

在日常运维服务器过程中，经常需要手动输入大量命令。AITerm 旨在通过自然语言交互，让 AI 自动完成这些任务，提升运维效率。

虽然市面上已有 Claude Code、Openclaw、OpenCode、Codex 等自动化工具，但在部署、使用灵活性方面个人认为仍有不足。AITerm 专注于：

• 快速部署- 一键启动，无需复杂配置
• 模型配置简单- 支持 OpenAI 兼容 API，配置直观
• 提示词自定义- 系统提示词支持完全自定义
• 多端访问- Web 架构，PC 端、移动端均可访问

本系统使用 DeepSeek 官方 API 调试开发，支持/chat/completions接口，兼容 OpenAI API 格式。

功能特性

• 自然语言交互- 用自然语言描述任务，AI 自动规划并执行
• 多节点管理- 支持管理多台服务器，统一调度执行
• 智能命令生成- AI 自动生成适配目标系统的命令
• 风险评估- 高风险命令自动识别，需人工确认后执行
• 实时执行反馈- SSE 流式输出命令执行过程
• 跨平台支持- 兼容 Windows、Linux、macOS
• 工具系统- 支持自定义工具，大模型可调用工具获取信息

界面展示

对话界面

自然语言交互界面，AI 实时展示思考过程和工具调用。

对话历史

查看历史对话记录，支持继续对话和重新生成。

终端界面

支持在终端中直接执行命令，实时查看执行结果。

节点管理

管理多台服务器节点，支持添加、编辑、删除节点。

技术栈

后端

• Python 3.10+ / FastAPI
• SQLite
• OpenAI 兼容 API

前端

• Vue 3 + TypeScript
• Element Plus
• xterm.js
• CodeMirror 6

快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• Node.js 18+

后端启动

cdaiterm-server-python pipinstall-rrequirements.txt python main.py

服务默认运行在http://localhost:18084

前端启动

cdaiterm-webyarninstallyarndev

前端开发服务器默认运行在 `http://localhost:18085

工具系统

初始化默认工具

运行以下脚本导入预设工具和默认配置提示词

cdaiterm-server-python python init_scripts/init_tools.py python init_scripts/init_settings.py

预设工具包括：

工具管理

内置40+工具可以导入

工具编辑可以指定参数、工具名称、描述，自定义工具代码功能，可以测试工具的输入、输出。
系统可以借助 工具+大模型 灵活完成任务。

自定义工具配置，包括工具名称、描述、参数定义和执行代码。

工具调用流程

用户消息 → 大模型 → 判断是否需要调用工具 ↓ 返回 tool_calls（工具名+参数） ↓ 系统执行工具代码 → 返回结果 ↓ 结果返回大模型 → 生成最终回复

对话流程

消息展示结构

对话过程中，消息按照以下顺序展示：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户输入 │ │ "写一个 HTTP Python 服务器文件并保存" │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🧠 思考中... (实时显示) │ │ ├─ 用户想要创建一个 HTTP 服务器文件... │ │ ├─ 我需要先查看当前目录结构... │ │ └─ 然后创建一个简单的 HTTP 服务器代码... │ │ │ │ ✅ 已思考 (耗时 2.3s) [展开/收起] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🔧 调用工具: list_directory (2024-01-15 10:30:15) │ │ ├─ 参数: {"path": "/data/sandbox"} │ │ └─ 结果: {"files": ["test.py", "data.json"]} │ │ │ │ 🔧 调用工具: write_file (2024-01-15 10:30:18) │ │ ├─ 参数: {"path": "/data/sandbox/http_server.py", ...} │ │ └─ 结果: {"success": true} │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 💬 AI 回答 │ │ 我已经为你创建了一个简单的 HTTP 服务器文件 `http_server.py`， │ │ 保存在沙盒目录中。你可以使用以下命令运行它： │ │ │ │ ```bash │ │ python http_server.py │ │ ```│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

多轮工具调用

当任务复杂时，大模型可能进行多轮思考和工具调用：

输入 → 思考1 → 工具调用1 → 思考2 → 工具调用2 → ... → 回答

示例流程：

实时显示特性

• 思考过程实时流式输出- 用户可以看到大模型的思考过程
• 工具调用即时反馈- 显示工具名称、参数和执行结果
• 时间信息- 每个思考阶段和工具调用都显示时间戳
• 独立展开控制- 思考和工具调用区域可独立展开/收起

配置选项

在全局设置中可以配置：

模型配置

配置大模型 API，支持 OpenAI 兼容的 API 接口。

全局配置

系统全局设置，包括提示词模板、沙盒路径、迭代次数等。

用户配置

用户个人设置，包括主题、语言等偏好配置。

自定义工具

工具代码需要定义execute函数：

defexecute(arguments):""" arguments: dict - 工具参数 返回: 工具执行结果 """# 在这里编写你的工具逻辑return{"success":True,"result":"..."}

使用示例

1. 访问 Web 界面，配置 LLM API
2. 在聊天界面输入自然语言指令，如：
   • “查看系统内存使用情况”
   • “安装 nginx 并配置反向代理”
   • “检查磁盘空间并清理临时文件”
3. AI 自动生成命令计划，确认后执行
4. 实时查看执行结果

项目结构

AITerm/ ├── aiterm-server-python/ # 后端服务 │ ├── app/ # 应用模块 │ │ ├── api/ # API 路由 │ │ ├── db/ # 数据库模型 │ │ ├── models/ # Pydantic 模型 │ │ ├── repositories/ # 数据访问层 │ │ └── services/ # 业务逻辑层 │ ├── scripts/ # 脚本 │ │ └── init_tools.py # 工具初始化脚本 │ └── main.py # 入口文件 ├── aiterm-web/ # 前端应用 │ ├── src/ # 源代码 │ └── public/ # 静态资源 └── README.md

完整对话示例

以下是一个完整的对话示例，展示了从用户输入到 AI 回答的完整流程：

对话流程说明

用户请求：“写一个 HTTP Python 的代码文件并保存”

第 1 轮迭代：

第 2 轮迭代：

第 3 轮迭代：

最终回答：

AI 返回了文件创建成功的摘要，包括文件路径、大小、创建时间，以及文件内容说明和使用方法。

流程测试2

测试脚本

测试结果
系统自动规划步骤，逐步骤进行思考、调用工具、生成结果，最后得到答案

标题测试流程3

测试脚本

测试结果

测试过程