【秋季发布】BK-CLI正式发布：把蓝鲸平台变成AI Agent的运维能力库

嘉为蓝鲸首个面向AI Agent的命令行工具BK-CLI（嘉为蓝鲸智能体开发平台·AIDEV 子产品）正式发布！这意味着，嘉为蓝鲸平台将以一种全新的方式对外——不仅仅是给人使用的"产品功能"，更是给Agent使用的"AI原生运维基础设施"。

安装之后，AI Agent可以直接操作你的蓝鲸平台——配置平台、作业平台、容器管理平台、标准运维、管控平台、节点管理、PaaS平台，全平台核心子系统都能通过CLI调用。日常重复繁琐的运维工作——查主机、配监控、执行脚本、故障排查、应用部署等，都可以通过自然语言描述需求，把工作安排给AI Agent，Agent与CLI交互，完成任务，返回报告！

01 为什么需要BK-CLI

1）AI 时代的运维新范式

随着AI Agent技术的快速发展，运维的工作方式正在发生根本性变化。过去，运维人员需要在蓝鲸平台的多个子系统之间频繁切换——配置平台查主机信息、监控看告警、作业平台执行脚本、标准运维编排流程……每个操作都要访问Web界面，手动点击、填表、等待。

而AI Agent的核心能力恰恰是理解自然语言、编排多步骤任务、自动化执行。但Agent要操作蓝鲸平台，需要一种“机器友好”的交互方式——不是模拟浏览器点击，而是通过结构化的命令行调用直接与 API交互。

这正是嘉为蓝鲸智能体开发平台的BK-CLI诞生的背景。

2）从Web Only到CLI+Agent

BK-CLI的设计目标很明确：让蓝鲸平台从“只面向人”变成“同时面向人和Agent”。

BK-CLI不是要替代Web界面，而是新增一种运维操作方式。Web界面适合可视化管理和复杂表单操作，CLI适合快速查询、批量操作和Agent驱动的自动化场景。两者并行，互不影响。

02 BK-CLI能力预览：全场景运维，一句话AI全搞定

1）业务运维：跨系统查询一句话搞定

"蓝鲸业务下有多少台主机？ CPU超过80%的有哪几台？"

以前这要分别登录配置平台拿主机信息、查监控拿 CPU数据，在多个页面之间切来切去。现在跟AI说一句话，它跨模块查完汇总给你：

#Agent自动编排的CLI命令链
bk-cli cmdb list_biz_hosts --bk_biz_id 2
bk-cli gse list_agent_state --agent_id_list ...

2）DBA：不再挨个登数据库

"所有生产MySQL实例的连接数和慢查询Top10。"

Agent通过配置平台拿到MySQL实例列表，再通过作业平台执行查询脚本，数据自动汇总。

bk-cli cmdb list_biz_hosts --bk_biz_id 2 --host_ips ...
bk-cli job fast_execute_script --bk_biz_id 2 --script_content "mysql -e 'show processlist'" --target_server '...'

3）故障排查：告警到根因一键追溯

"帮我排查一下这台主机Agent为什么不在线。"

Agent自动检查主机拓扑、Agent安装状态、管控平台状态，把最可能的原因排出来：

bk-cli cmdb find_host_biz_relations --bk_host_ids 100
bk-cli nodeman get_job_details --job_id 123
bk-cli gse list_agent_state --agent_id_list 02000000000000000000000000000001

4）应用部署：从代码到上线一条龙

"把bk-demo应用部署到生产环境。"

Agent自动查询应用模块信息、获取最新版本、触发部署、检查部署结果：

bk-cli paas module_env_released_info --code bk-demo --module_name default --environment prod
bk-cli paas deploy_with_module --app_code bk-demo --module default --env prod --body '{"version_type":"branch","version_name":"master"}'
bk-cli paas get_deployment_result --app_code bk-demo --module default --deployment_id 12345

5）覆盖范围：8大子系统×60+命令×1 个命令行

还没有现成子命令的接口？bk-cli api支持直接调用任意网关接口——先通过apigateway发现接口，再用api发起调用，覆盖蓝鲸平台所有OpenAPI。

03 极简安装：三步上手

1）第一步：安装BK-CLI

推荐方式：npm安装

npm install -g @blueking/bk-cli

其他方式：

#下载二进制
#MacOS/Linuxmkdir ~/.bkcli && mv bk-cli ~/.bkcli/
echo 'export PATH="$HOME/.bkcli:$PATH"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
#从源码构建
git clone https://github.com/TencentBlueKing/bk-cli.git && cd bk-cli && make install

安装完成后确认：

bk-cli version
bk-cli --help

2）第二步：初始化环境 &登录

#初始化环境（gateway_name是模板变量，不需要替换；your-bk-apigw-domain.com需要替换成你操作环境的API网关域名，如 apigw.example.com）
bk-cli context init --bk_api_url_tmpl="https://{gateway_name}.your-bk-apigw-domain.com"

#登录认证
bk-cli auth login \
--bk_app_code="your_app" \
--bk_app_secret="your_secret" \
--bk_token="your_token"

3）第三步：开始使用

#查询配置平台业务列表
bk-cli cmdb search_business --bk_biz_id 2

#查询主机
bk-cli cmdb list_biz_hosts --bk_biz_id 2
 
#执行脚本
bk-cli job fast_execute_script --bk_biz_id 2 --script_content "echo hello" --script_language shell --account_alias root --target_server '{"host_id_list":[1]}'

三步，就这么简单。没有复杂配置，没有冗长初始化流程。装好即用，登录即通。

04 BK-CLI与AI Agent集成

1）为什么CLI天然适合Agent？

BK-CLI从设计之初就考虑了Agent友好性：

• 结构化JSON输出： 所有命令输出均为JSON envelope格式，Agent可以直接解析，无需处理HTML或非结构化文本。
• 一致的错误协议： 错误信息包含错误码和修复建议，Agent可以根据提示自动修复并重试。
• --dry-run安全机制： 危险操作前先预览，确认请求无误后再真正执行。
• --verbose透明度： 调试时可以看到完整的请求/响应细节。

2）Skill机制：让Agent真正懂蓝鲸

BK-CLI提供了一套完整的Skill体系，将蓝鲸平台的专业知识封装成AI Agent可直接消费的结构化工作流。安装Skill后，Agent无需记忆命令参数和API细节，只需理解用户的自然语言需求，就能自动编排正确的CLI命令。

1、Skill安装

#方式一：从Git仓库安装
npx skills add https://github.com/TencentBlueKing/bk-cli.git

#方式二：离线安装
tar -xzf skills.tar.gz

npx skills add $PWD/skills

2、Skill覆盖范围

3、Skill工作机制

当用户在AI Agent中描述需求时，Agent按以下流程工作：

3）实战演示：一句话完成跨系统运维

以下是一个完整的Agent交互过程——用户只说了一句话，Agent自动完成了跨配置平台和作业平台的操作。

• 用户：

  查一下蓝鲸业务下所有主机，然后选一台执行df-h看磁盘使用情况

• AI Agent：

$ bk-cli cmdb list_biz_hosts_all --bk_biz_id 2

| 找到156台主机，选取第一台10.0.0.1（bk_host_id: 100）执行磁盘检查…

$ bk-cli job fast_execute_script \
--bk_biz_id 2 \
--script_content "df -h" \
--script_language shell \
--account_alias root \
--target_server '{"host_id_list":[100]}'

| 脚本已提交，作业实例ID: 20250610-001，正在查询执行结果…

$ bk-cli job get_job_instance_status --bk_biz_id 2 --job_instance_id 20250610-001

$ bk-cli job get_job_instance_ip_log --bk_biz_id 2 --job_instance_id 20250610-001 --step_instance_id 1 --bk_cloud_id 0 --ip 10.0.0.1

| 执行完成！10.0.0.1磁盘使用情况：

| /dev/sdb1使用率89%，建议关注。

整个过程，用户只提供了一句自然语言描述。AI Agent自动完成了：

1、从配置平台获取主机列表

2、通过作业平台执行脚本

3、轮询作业状态获取执行结果

4、解析输出并格式化呈现

对比手动操作需要在2个子系统间切换、执行3+条命令，Skill将运维体验从"登系统、找菜单、填表单、等结果"简化为一句话。

4）安全机制：两阶段确认

对于可能影响线上环境的操作（如主机转移、脚本执行、应用部署），BK-CLI的Skill严格执行两阶段确认：

1. 第一阶段： Agent展示执行计划（使用--dry-run预览），等待用户确认
2. 第二阶段： 用户明确同意后才执行操作

   #Agent先展示预览
   bk-cli cmdb transfer_host_to_idle_module --bk_biz_id 2 --bk_host_ids 100 --dry-run
   
   #用户确认后才真正执行
   bk-cli cmdb transfer_host_to_idle_module --bk_biz_id 2 --bk_host_ids 100

   
   

只读命令（如search_business、list_biz_hosts、get_job_instance_status）无需确认，Agent可直接执行。

5）多环境管理：一套Skill，多套环境

BK-CLI的Context机制天然支持多环境管理——不同部署环境各自维护独立的网关地址、认证凭据和默认配置：

#创建多环境
contextbk-cli context create dev --bk_api_url_tmpl="https://{gateway_name}.dev.example.com"

bk-cli context create prod --bk_api_url_tmpl="https://{gateway_name}.prod.example.com"

#各环境独立登录
bk-cli auth login --context dev --bk_app_code="app" --bk_app_secret="dev-secret" --bk_token="dev-token"

bk-cli auth login --context prod --bk_app_code="app" --bk_app_secret="prod-secret" --bk_token="prod-token"

#同一条命令在不同环境执行
bk-cli cmdb search_business --bk_biz_id 2 --context dev

bk-cli cmdb search_business --bk_biz_id 2 --context prod

6）CLI与Agent的协同架构

7）快速集成到你的Agent

无论你使用哪个AI Agent框架，只要支持Shell调用，就能集成BK-CLI：

1、安装BK-CLI：参照第03章节的安装步骤；

2、安装Skills：npx skills add $PWD/skills；

3、初始化环境 &登录：bk-cli context init+bk-cli auth login；

4、开始对话：用自然语言描述需求，Agent自动编排CLI命令。

嘉为蓝鲸智能体开发平台的BK-CLI的发布，意味着蓝鲸平台正式从"人操作 Web界面"迈向"人+Agent协同运维"的新阶段。蓝鲸的OpenAPI一直都在，BK-CLI把它们变成了Agent可以直接使用的能力。从今天开始，试着让Agent替你查一台主机、执行一个脚本、部署一个应用，你会发现——"研运至简，创新无限" 不只是一句口号，而是AI时代的工作方式。