我與每家公司交談時，他們都在努力解決這個問題： 如何讓 AI 處理 DevOps，而不冒著生產環境崩潰的風險。 當前典型的 DevOps 工作流程包括： - 數小時的伺服器配置除錯 - 手動編寫 Terraform 腳本 - 搜尋分散的文檔和論壇 - 複製粘貼 CI/CD 管道設置 - 一行一行掃描部署日誌 AI 可以自動化這些工作中的大部分，但僅僅是一個幻覺的 `kubectl delete` 命令就可能摧毀整個生產集群的恐懼是真實存在的。 例如，在 2025 年 7 月，Replit 的 Agent 摧毀了一家公司的整個生產數據庫。 因此，真正的基礎設施工作仍然是手動且緩慢的。 為了解決這個問題，一種新的 AI 代理類別正在悄然出現，實際上已經為基礎設施工作做好了生產準備。 這些代理可以： - 處理秘密而不暴露/查看它們 - 在執行之前阻止破壞性命令 - 為長時間運行的任務流式更新 - 搜尋官方文檔而不是隨機帖子 而且他們在不將你的生產密鑰交給可能意外刪除你數據庫的 AI 的情況下完成這些工作。 如果你想看看這在實踐中的樣子，這種方法實際上已在 Stakpak 中實施，這是一個最近流行的開源代理，專門為基礎設施和 DevOps 工作而建。...