这几天的评测太密集了，写的我肝疼，好不容易想休息两天，今天又碰巧看到了这个OS Copilot测评，实话实说，让我大为震惊，上次看龙蜥发布会提到OS级别的AI应该还是在去年10月还是11月，结果不到半年就给做出来，这种速度真让人不禁感慨技术迭代的迅猛啊!
前面我也收集和转载过一些该方向的文章，有兴趣的朋友可以看看：
操作系统的“AI向”进化是一条必经之路
当云计算遇上AI 智能、协同、数实融合，正在走入现实
OS Copilot是Alibaba Cloud Linux基于大模型构建的操作系统智能助手，支持自然语言问答、辅助命令执行、系统运维调优等功能，帮助更好地使用Alibaba Cloud Linux，提高Alibaba Cloud Linux的使用效率。
OS Copilot的问世不仅展示了技术快速迭代的力量，更是对未来操作系统发展趋势的一次大胆实践，如果你的Linux系统能够理解你的意图，预测你的需求，甚至在你之前发现并解决潜在的问题，那将是一种怎样的体验？而这正是OS Copilot承诺带给我们的——一个不仅执行命令，更能与你对话、辅助决策、持续优化的智能伙伴。
在接下来的内容里，我将从以下几个方面深度剖析OS Copilot：
自然语言处理能力：探析它如何利用大语言模型理解复杂指令，提供精准反馈。
辅助功能实用性：分享在实际操作中，OS Copilot如何辅助命令执行、优化系统运维，以及对开发工作的影响。
用户友好性与上手难易度：基于不同用户角色的视角，评价其学习曲线和使用便捷性。
创新与未来展望：探讨OS Copilot的创新点，以及它在推动操作系统AI化进程中的潜在影响。
下面，就让我们一起揭开OS Copilot的神秘面纱，看看它是如何重新定义我们与操作系统互动的方式，以及这对未来计算世界意味着什么。在这个技术日新月异的时代，每一次体验都可能是通往未来的钥匙，而OS Copilot，或许就是那把让我们窥见智能运维新时代的金钥匙。
在安装之前，首先得确认一件事情，这个OS Copilot具体支持哪些操作系统呢？
我们先进入文档手册通读一遍，这里可以看到，目前仅支持在Alibaba Cloud Linux 3（仅x86_64架构支持）上使用。
那么接下来，我们来创建虚拟机或者ECS，这里也有两种方式：
1 . 线上体验（如果您没有ECS，或者没有安装Alibaba Cloud Linux 3 镜像，推荐此方式。）
默认包含3个场景，该实验中，系统会为您新建资源，一小时后默认释放。您可以免费安装OS Copilot，但启动体验需新建ECS，预估费用1元/小时（包含实例与流量费）。具体参见实验。
2 . 本地安装体验（如果您已经有ECS，并且安装了Alibaba Cloud Linux 3 镜像，推荐此方式。）
按照操作文档（点击前往）中的步骤申请试用、安装并选择场景体验。试用申请通过后，您可免费安装OS Copilot，但体验过程中您使用的其他云资源会按实际情况收费。具体请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。
为了评测内容更加详细，我们还是两种方式都尝试一下吧。
如果没有ECS，可以选择线上体验。点击如下评测界面的【点击前往】。
此时进入如下界面，勾选同意协议，点击【开始实操】。
等待资源创建完毕，大概5分钟左右~
有时候可能会提示资源创建失败，然后自动释放，这是因为当前账号的余额不足导致的。
具体报错如下，内容为创建实例：您的账户余额不足，无法订购后付费产品。请求ID：FA2F7C74-63FB-5CE1-894F-6BA9008746AE。：
这种情况下就要先充值再进行实验了，充值完成之后，再次点击创建，可以发现能够正常创建。这里我也吐槽一句，虽然实验并不贵，但是保底要求账户100元的还是有些苛刻了。
当创建完成后，点击【云产品资源列表】，您可以查看本场景涉及的云产品资源信息。
在【云产品资源列表】的ECS云服务器区域，单击【管理】。
在【实例详情】页签的基本信息区域，单击【重置密码】。
在【重置实例密码】对话框中，设置新密码和确认密码，重置密码的方式选择在线重置密码，配置SSH密码登录策略选择开启，单击确认修改。
返回如下结果，表示ECS实例root用户的登录密码重置成功。
接下来在云产品资源列表的安全组区域，单击管理。
在访问规则区域的入方向中，添加SSH(22)端口，添加端口时，授权对象建议选择您电脑的IP地址。
下面创建阿里云AccessKey，前往AccessKey管理。
在AccessKey页面，单击创建AccessKey。
根据界面提示完成安全验证。在创建AccessKey对话框，查看AccessKey ID和AccessKey Secret。您可以单击下载CSV文件，下载AccessKey信息。单击复制，复制AccessKey信息。
选中我已保存好AccessKey Secret，单击确定。
在云产品资源列表的ECS云服务器区域，单击远程连接。
在登录实例对话框中，输入用户自定义密码，单击确定。
执行如下命令，安装OS Copilot组件。
执行如下命令，配置环境变量：请将命令中的和替换为您实际的AccessKey ID和AccessKey Secret。
执行如下命令：
返回类似如下信息，表示OS Copilot可以正常使用。
到此，线上体验的OS Copilot安装结束。
而本地安装时，必须要先申请使用资格，点击下图中的【点击前往】。
填写Alibaba Cloud OS Copilot试用申请表，申请通过后使用。
然后再远程到自己的ECS服务器上，依然执行上述的那几条命令。
执行如下命令，配置环境变量：请将命令中的和替换为您实际的AccessKey ID和AccessKey Secret，具体申请的步骤还是见上文。
执行如下命令：
返回类似如下信息，表示OS Copilot可以正常使用。
到此，本地的OS Copilot安装结束。
除了上述命令之外，如果你不确定你是否已经安装过OS Copilot，可以尝试如下命令：
此处会返回对应的版本。
如果需要更新，可以执行如下命令：
目前，OS Copilot推出了两种模式，命令行模式和多轮交互模式，下面我们分别仔细说明。
在命令行直接输入copilot 你好、co 你好、co "你好 请问你是？"等命令进入命令行工具模式，根据需要进行问答。
比如此时我输入：
它给出的回答如下：
而当我又询问：
这次，他的回答十分详细！
如果你以为它只会回答问题，那么你就错了！在介绍完方法之后，它还会列出一个选项供你选择：
暂且不论对与错，这种方式完全是将问答题变成了选择题！
这里我选择【1】，【Y】
在确认之后，会直接执行当前命令，因为是 cat 命令，所以我这里还是大胆执行了，下面就会列出该配置文件中的内容。
这里我再尝试一个，平常运维中比较容易碰到的ssh远程不上问题：
这里它也给出了7条尝试建议：
其实这也算是该故障的正常排查顺序了，我们尝试【2】，结果显示如下，表明当前sshd服务是正常的。
这里先不过多赘述了，我们后面再慢慢体验。
输入以下命令进行多轮交互模式，默认进入Chat模式:
返回的参数解释如下：
CHAT：默认的聊天模式，可以使用newchat命令切换到此模式。
CODEGEN：可以使用newcodegen命令切换到此模式，按照指示自动生成代码。
CODESUM：可以使用newcodesum命令切换到此模式，读取本地代码片段文件，自动分析代码摘要。(在此模式下，请先输入目标编程语言，再输入代码文件路径，例如python#demo.py。)
当在Chat模式下时，此时与对话大模型一致，仅提供最简单的对话功能：
输入newcodegen，切换到CODEGEN模式，此模式下可以自动生成代码：
输入如下内容：
注意，Copilot此处是无法直接替你完成执行命令的，仅能完成步骤的编写，同时这里也给出了详细的提示。
可以看出该Copilot确实还是完全基于Alibaba Cloud Linux 3 定制的，并不适配别的操作系统。
我们再尝试一个：
OS Copilot给出如下：
能力确实还是蛮强大的！
使用newcodesum命令切换到此模式，读取本地代码片段文件，自动分析代码摘要。
这里我们可以先切回CODEGEN模式，让它帮我们生成一段python脚本。
将这个demo文件放入至demo.py后，移动到根目录下：
再回到CODESUM模式下，输入如下命令：
执行效果如下：
能够较好的解释这段代码，但是却是英语的，这里我又尝试了一下，如果prompt加在英语后面是无法识别的：
但是加在前面是可以的：
大概看了一下，可能由于我代码本身没有粘贴全，所以摘要有些错误。
使用exit命令可以退出Chat模式：
--help等命令查看更多用法：
目前我从事的职业主要是运维及大数据开发，其实在之前我也一直很关注操作系统和AI的结合方面，在去年看到B站有大佬基于ChatGPT开发了一个Linux命令辅助查找工具，当时我就想如果这个真的能内置到操作系统里就好了，到时候有记不住的命令直接问就可以了，这多方便呢？而OS Copilot的出现，正是对我这份期待的完美回应！它不仅将AI辅助从一个独立工具升级为了操作系统的核心功能之一，而且其深度融合的大语言模型，让交互体验远超我最初的设想。现在，面对成千上万的Linux命令和复杂的运维场景，我不再需要依赖繁杂的文档查询或外部搜索引擎，OS Copilot就像一个随时待命的专家，无论何时何地，只要我有任何疑问或者需要执行特定任务，只需轻敲键盘，以自然语言提出问题或请求，它就能迅速给出精准答案或直接执行相关操作。
这一转变，从本质上改变了我们与技术的交互方式，从被动的“我去寻找答案”变成了主动的“答案来找我”。对于像我这样的运维人员而言，这意味着在紧急的故障排查、复杂的脚本编写或是系统调优过程中，能够节省大量宝贵的时间和精力。OS Copilot不仅仅是一个命令查找工具，它更像是一位理解上下文、能提供个性化建议的伙伴，助力我们在处理日常任务时更加游刃有余。
在新人上手上还算是比较清晰了，如果觉得不够清晰可以直接看我这篇文章，从0到1，保证足够细致和清晰！
OS Copilot 对工作必定是有帮助的！正如我上述所言，面对成千上万的Linux命令和复杂的运维场景，我不再需要依赖繁杂的文档查询或外部搜索引擎，OS Copilot就像一个随时待命的专家，无论何时何地，只要我有任何疑问或者需要执行特定任务，只需轻敲键盘，以自然语言提出问题或请求，它就能迅速给出精准答案或直接执行相关操作。
如果要我给这个帮助程度打分，我会毫不犹豫地给出9分。扣掉的1分，是出于对未来持续优化和功能扩展的期待。我相信随着技术的不断进步和用户反馈的积累，OS Copilot 还有很大的发展空间，能够在未来实现更加智能化、个性化的服务，进一步贴近每个用户的具体需求。但就目前而言，它已经做得足够出色，大大超出了我最初对“操作系统内置AI辅助”这一概念的预期。从快速响应的命令辅助到智能的资源优化建议，OS Copilot 已然成为了我工作中不可或缺的一部分，让原本繁琐的任务变得简便，让技术难题有了新的解法。
绝对愿意！ OS Copilot的实用性、创新性和对工作效率的显著提升，让我有充足的理由向我的同行、朋友，甚至是行业内的工作伙伴积极推荐。它的智能辅助特性能够惠及从入门级开发者到资深运维专家的每一个人，不仅能够加速解决问题的过程，还能促进团队内部的知识共享和技能提升，构建更加高效、协同的工作环境。
至于OS Copilot如果选择开源，那对我来说将是极其振奋的消息。我非常有意愿参与其中，共同开发和完善这样一个充满潜力的项目。 开源不仅能够吸引全球各地的开发者贡献智慧，促进技术快速发展，还能确保产品能够持续迭代，满足更多样化的需求。参与到大模型的训练和优化中，更是难得的学习和贡献机会，能够让我紧跟技术前沿，同时也为开源社区贡献自己的一份力量。
通过共同参与开发，我期待能够根据实际工作场景提出优化建议，甚至直接贡献代码，帮助OS Copilot更好地服务于不同的用户群体，解决更多实际问题。这样的经历无疑将丰富我的技术视野，提升个人能力，同时也是一种对技术进步的贡献，让AI与操作系统结合的理念能够影响和造福更广泛的用户。
我体验了目前所有的功能，最感兴趣的是辅助命令执行。在日常的运维工作中，频繁地查阅手册、记忆各类命令行参数，是既耗时又容易出错的过程。OS Copilot的辅助命令执行功能，如同一个拥有深厚技术底蕴的副驾，能够在我口头提出需求的瞬间，准确无误地执行相应的命令，或者提供最合适的命令建议。
这项功能之所以吸引我，主要有两个原因：
效率提升：在紧张的运维环境下，每一秒都至关重要。OS Copilot能够立即响应我的自然语言指令，无需我逐字输入复杂的命令行，极大地节省了时间，提高了应急响应速度。
减少错误：人为因素导致的命令输入错误是常见的问题，而OS Copilot通过智能理解我的意图，自动提示命令，有效降低了操作失误的概率，确保了系统的稳定运行。
辅助命令执行功能是确确实实能在实际工作中为我带来实质性帮助的，是我在OS Copilot中最喜爱并从中受益最多的一项功能。
在体验OS Copilot之前，我确实尝试过几种其他的智能辅助工具，包括一些基于云的代码编辑器、自动化运维平台以及集成开发环境中的AI插件。这些工具各有特色，比如有的擅长代码补全和智能提示，有的则在自动化任务编排上表现出色。但相比之下，OS Copilot在几个关键方面展现出独特的优势与少许潜在的提升空间。
深度集成与自然语言理解：OS Copilot的一大亮点在于其深度集成于操作系统之中，能够直接通过自然语言处理日常运维与开发中的复杂指令，这一点远远超出了传统代码补全工具的范畴，提供了前所未有的交互体验。
广泛的应用场景覆盖：从辅助命令执行、知识问答到辅助编程，OS Copilot几乎覆盖了开发者和运维人员的所有核心需求，形成了一个全面的智能辅助生态系统，这是很多单一功能的辅助工具所不具备的。
但是同样也存在很明显的缺点：适用性窄！只能用在Alibaba Cloud Linux 3（仅x86_64架构支持）上。
首先一个必然是希望其能支持更多的操作系统了！仅能支持龙蜥确实还是太局限了；第二个自动命令报错原因分析与修复建议也是很必要的，在开发和运维过程中，命令执行出错是常有的事。如果OS Copilot能自动分析报错信息，提供错误原因的直观解释，并给出可能的修复建议或自动修正错误代码，将大大提高问题解决的效率；第三个我想到的是AI辅助的性能调优，通过学习历史操作数据和系统负载情况，OS Copilot可以提供针对特定应用或服务的性能调优建议，包括但不限于内存分配、CPU调度策略、磁盘I/O优化等，帮助用户手动实施优化，提高系统整体性能。
最期望的一点，是希望能够像现在agent一样，自定义任务流（workflow），能够允许用户根据自身工作习惯和需求，自定义OS Copilot的响应逻辑和工作流，甚至直接创建特定场景的自动化脚本，以达到更个性化的智能辅助效果。
1.与ACK（Alibaba Cloud Kubernetes）智能助手的联动
应用场景：在容器化应用部署和管理场景中，OS Copilot与ACK智能助手的结合，能够实现从底层操作系统到Kubernetes集群的全方位智能化管理。例如，用户可以通过自然语言命令快速部署容器应用、调整资源配额、监控集群健康状况，甚至在发现集群资源紧张时，自动触发扩容操作，大大简化了云原生应用的运维流程。
2.结合ECS（Elastic Compute Service）的智能运维与优化
应用场景：ECS作为云服务器的核心产品，与OS Copilot结合，可以实现实时资源监控与智能优化。当ECS实例面临性能瓶颈时，OS Copilot能够基于机器学习算法，分析历史数据并给出精确的资源优化建议，如自动调整CPU和内存配置、优化存储读写策略等，保证业务运行的稳定性与效率。
3. Workbench集成，提升开发者体验
应用场景：Workbench作为阿里云提供的云端开发环境，如果与OS Copilot深度集成，将为开发者提供一个高度智能化的编程工作台。开发者不仅可以在Workbench上编写代码，还可以利用OS Copilot的自然语言理解能力，进行代码审查、错误诊断、代码建议等。例如，开发者在编写代码时遇到难题，可以直接通过语音或文本询问OS Copilot，获取实时的技术解答或最佳实践推荐，极大提高开发效率。
4.与ARMS（Application Real-Time Monitoring Service）集成，实现智能监控与故障预测
应用场景：OS Copilot与ARMS的联动，能够将系统的监控与告警提升到一个新的层次。OS Copilot能够基于ARMS收集的大量监控数据，运用机器学习模型进行深度分析，预测系统可能出现的故障，并在问题发生前主动提供解决方案，实现从被动响应到主动预防的转变，保障业务连续性。
5. 与OSS（Object Storage Service）的智能数据管理
应用场景：在大数据存储和管理场景下，OS Copilot与OSS的结合能够提供智能化的数据分类、归档和检索服务。用户可以通过自然语言指令，轻松完成数据的上传、下载、备份和恢复等操作，甚至根据数据内容自动进行标签化管理，大幅提高数据处理效率。
写到这里已经凌晨两点多了，但是心里还是蛮激动的，两个字形容OS Copilot，王炸！在笔者印象里，这应该是自操作系统+AI提出以来，国内第一个真正开放公众使用的Linux命令行级AI Copilot工具，对每一位Linux用户而言，这不仅是技术的跃进，更是操作体验的一次革命。
以往，提及操作系统与AI的结合，多停留于理论探讨或小范围试验，又或是windows11的那种适用于用户使用但不适用生产环境的操作系统。而OS Copilot的横空出世，则标志着一个全新时代的到来，它不仅在理论上实现了突破，更是在实践中找到了平衡点，成功地将AI技术深度融合到了生产级别的Linux环境中。不同于以往那些仅限于表面互动或局限于特定用户群的操作系统尝试，OS Copilot展现了AI与操作系统结合的广阔应用场景和深远影响，特别是在系统运维、开发效率提升等方面。
它通过自然语言处理能力，将复杂的运维任务转化为简单指令，极大降低了Linux的学习门槛，使得非专业运维人员也能高效完成任务。对于开发者而言，它不仅仅是一个命令执行器，更是一位全天候的代码协助员和创意激发器，能够在编码过程中提供即时反馈，加速从想法到实现的转化过程。