OS Copilot 新版使用体验

本文涉及的产品
应用实时监控服务-用户体验监控,每月100OCU免费额度
函数计算FC,每月15万CU 3个月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: OS Copilot 的新版本体验尤其是 -t -f 及管道功能的体验很惊艳,很多一般操作如日志分析,摘取,执行等都可以用 co 来完成,但也希望在执行时的解释器、权限等配置上提供更多灵活的选择。

我是一位开发工程师,我平时工作涉及云资源的运维和管理。

我顺利使用了 OS Copilot-t/-f/ 管道功能,整个过程很顺利惊艳,但也存在一些疑惑:

  1. 在体验 co-f 功能时,注意到 co 可以执行 python 的代码,甚至在我的进一步测试下,发现 co 还可以根据需求安装依赖包。我的疑惑是,在执行 python 代码时,co 是在虚拟的解释器中执行还是在主机环境的 python 解释器执行?在安装依赖的时候呢?后续会再支持对 python 虚拟环境的管理吗?
    图为要求 co 使用 request 依赖库
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  2. 在体验中我尝试让 co 执行一些“危险”操作,比如 reboot,看起来 co 没有直接执行,而是进行了询问,但是询问后仍然可以选择执行,请问对于 co 的执行权限是否有些过大?是否有一些权限控制上的设计考虑,比如即使用户要执行高危操作,但 co 需要判断甚至从底层限制 co 的权限?
    图为实验 reboot 命令的过程:
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我认为 -t/-f/ 管道功能很棒,对于日常运维操作很有帮助,解决了一些比如日志分析、执行检查时耗时耗力的问题,甚至配合 -t 调用的 agent 可以直接执行操作一些操作,这对日常运维服务器各个方面至少节省了 80% 的时间,以下为一些测试情况

  • 检查系统状况
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  • 给出指令引导
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  • 执行指令
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  • -f 执行复杂 task
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  • co 的思考
    截屏2025-01-14 10.17.10.png
  • co 的思维链
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  • 执行结果
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  • 分析日志的结果
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此外,我还有一些体验上的优化,比如 co 是否可以再提高回复速度,但是这一项其实取决于算力资源,但流式输出的体验应该可以再加强,现在的输出有点一个字一个字“蹦”的感觉,不算流畅。
还有一个功能加强提议:希望 co 可以挂载用户私有的一些文档当作知识库来运行,这样当用户在维护一些私有产品或者定制化内容时,可以从文档中学习知识来作答,这样可以弥补 co 只能理解和执行一些 linux 基本命令的短板。

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