Elastic Compute Service:**Operar instâncias ECS usando Workbench CLI em agentes de IA**

Por que agentes de IA são adequados ao Workbench CLI

Em comparação com outras formas de conexão a instâncias ECS, o Workbench CLI é naturalmente adequado para chamadas por agentes de IA:

• Saída JSON estruturada: Todos os comandos aceitam --output json e retornam uma estrutura de campos previsível (por exemplo, exec retorna output, stderr e exit_code), eliminando a necessidade de o agente analisar texto com expressões regulares.

• Repasse do código de saída: O comando workbench exec repassa o código de saída do comando remoto (consistente com SSH), permitindo que o agente determine se a execução remota foi bem-sucedida. Em caso de falha, --output json fornece informações de erro estruturadas que o agente pode analisar para decidir entre tentar novamente ou reportar o erro.

• Execução sem estado: Cada chamada ao workbench exec roda em um ambiente independente, sem herdar estado do shell. O agente não precisa manter contexto de sessão, e o comportamento dos comandos não se torna imprevisível devido a estados residuais.

• Semântica de comandos intuitiva: Os nomes list / exec / upload / download correspondem diretamente a tarefas operacionais comuns, permitindo que o agente aprenda a usá-los autonomamente por meio de --help.

Pré-requisitos

• Instale o Workbench CLI no seu computador e configure credenciais e uma política RAM de privilégio mínimo. Para mais informações, consulte Install Workbench CLI and configure credentials.

• Instale a ferramenta de codificação com IA de destino (Wukong, opencode ou outra ferramenta de IA capaz de executar comandos shell) no seu computador.

• Recomendamos ler primeiro Manage ECS instances by using Workbench CLI para se familiarizar com o uso de cada subcomando do workbench, facilitando a avaliação da saída do agente.

Carregar a skill do Workbench CLI em uma ferramenta de IA

A Alibaba Cloud lançou uma skill oficial do Workbench CLI que inclui o uso de todos os subcomandos, descrições de parâmetros, significados dos códigos de saída e fluxos de trabalho típicos. Após carregar a skill em uma ferramenta de codificação com IA, o agente poderá chamar autonomamente o comando workbench quando você expressar sua intenção operacional em linguagem natural. As seções a seguir descrevem como carregar a skill no Qoder, Wukong e opencode, nessa ordem.

npx skills add aliyun/alibabacloud-aiops-skills --skill alibabacloud-workbench-cli --agent qoder -y --full-depth

You: Deploy the local app.jar to the /opt/app directory on instance i-bp1a2b3c4d5e6f.
Agent: (Calls workbench upload and then workbench exec to complete the deployment, and reports the result step by step.)

You: Use workbench to list the running instances in China (Hangzhou).
Agent: (Automatically runs workbench list ecs -r cn-hangzhou --status Running --output json and summarizes the result.)

npx skills add aliyun/alibabacloud-aiops-skills --skill alibabacloud-workbench-cli --agent opencode -y --full-depth

You: Connect to instance i-bp1a2b3c4d5e6f and check its disk usage.
Agent: (Automatically runs workbench exec -i i-bp1a2b3c4d5e6f -c "df -h" --output json and explains the result.)

Para outras ferramentas de IA, visite a página Workbench CLI Skill.

Read the output of workbench --help and learn to use the workbench tool to manage and operate my Alibaba Cloud ECS instances.

Cenários típicos de conversa

List the running instances in China (Hangzhou).

workbench list ecs -r cn-hangzhou --status Running --output json

{
  "instances": [
    { "instance_id": "i-bp1a2b3c...", "instance_name": "web-prod-01", "status": "Running", "private_ip": "172.16.0.10" },
    { "instance_id": "i-bp2x4y5z...", "instance_name": "api-prod-02", "status": "Running", "private_ip": "172.16.0.11" }
  ]
}

Check whether i-bp1a2b3c4d5e6f has enough disk space.

workbench exec -i i-bp1a2b3c4d5e6f -c "df -h" --output json

{
  "output": "Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on\n/dev/vda1        40G   36G  4.0G  90% /\n/dev/vdb1       100G   20G   80G  20% /data\n",
  "stderr": "",
  "exit_code": 0
}

Deploy ./app-2.0.tar.gz to the /opt/deploy directory on i-bp1a2b3c4d5e6f, then extract and verify it.

workbench upload ./app-2.0.tar.gz /opt/deploy/app-2.0.tar.gz -i i-bp1a2b3c4d5e6f
workbench exec -i i-bp1a2b3c4d5e6f -c "cd /opt/deploy && tar xzf app-2.0.tar.gz" --output json
workbench exec -i i-bp1a2b3c4d5e6f -c "ls -lh /opt/deploy/app-2.0/" --output json

Permissões e recomendações de segurança

• Use um usuário ou função RAM dedicado para o agente de IA: Separe as credenciais do agente das usadas por pessoas. Isso facilita a distinção entre "operações humanas" e "operações do agente" nos logs de auditoria e agiliza a localização da origem de qualquer problema.

• Adote uma política de privilégio mínimo e restrinja o escopo por Resource: Conceda ao agente apenas as Actions necessárias e use ARNs de instância para limitar o Resource a instâncias específicas, evitando que uma operação equivocada afete outras instâncias.

• Ative a confirmação human-in-the-loop (HITL): O modo de agente integrado ao workbench connect exige confirmação Y/n antes de executar qualquer comando por padrão. Para ferramentas de IA externas, também recomendamos ativar a confirmação do usuário antes da execução de comandos.

• Prefira RamRoleArn em produção: Cenários com agentes costumam ter longa duração e uso frequente de credenciais, portanto, um par AccessKey estático vazado representa alto risco. Prefira RamRoleArn ou CredentialsURI para que as credenciais sejam renovadas automaticamente.

FAQ

Referências

• Connect to an instance by using Workbench CLI: Tópico principal, que aborda o posicionamento da ferramenta e um guia de início rápido.

• Install Workbench CLI and configure credentials: Instalação da CLI e configuração de credenciais/permissões.

• Manage ECS instances by using Workbench CLI: Descrições detalhadas de cada comando e solução de problemas (incluindo como usar o assistente de IA dentro de uma sessão connect).