背景
我是一个游戏开发工程师，这几年主要在公司内做游戏的开发。这些年我也承担过公司游戏服务器的部署以及运维岗的一些工作，也有自己的个人服务器，对运维岗位的工作，虽然不能说精通，但对Linux操作系统也是比较了解的，平时大部分工作中需要的命令也记得非常牢固。
去年阿里云刚推出Copilot时，我没能参与测评工作。不过当时听说阿里云有这个计划的时候，就很佩服阿里云能率先将大模型运用到运维行业，不过好像当时只支持libaba Cloud Linux。才刚进入2025年，再次看到了Copolit的测评邀请，不仅将操作系统支持扩充到Alinux、CentOS、Ubuntu、Anolis OS，而且推出了更多功能。这次就特地挤出时间来对进行评测，解析来我会逐步介绍我的评测过程。
测评过程
我使用的是libaba Cloud Linux的操作系统进行的评测，先说以下我的体验感受，
- 能覆盖我平时工作中绝大部分命令和命令参数
- Copilot具备了完整思维链推理能力，能够处理复杂任务
- 适合绝大多数的中高级运维工程师，能够大幅减轻工作量。
- 还存在一些缺陷，比如生成速度稍微比较慢，无法中断等。
总结来说，如果你平时的没怎么做运维向的工作，那么Copilot一定能够很好的支持你，非常推荐你去使用。
Copilot安装
基本上都是跟着https://img-bss.csdnimg.cn/bss/aliyun/OSCopilotxin.html进行的。
- 创建ECS实例
- 安装 OS Copilot 组件
添加角色
添加权限
只有做完这些后，在实例中使用co才能正常对话。
测试非Agent模式
首先测试非Agent模式，可以看到，我输入完成之后copilot推荐了很多命令给我，在结束之后还会让我选择执行对应的命令，
可以看到选择top后能够自动帮我执行。这一点非常棒，不需要我手动的去复制和粘贴。
但在这个过程中其实我有点不满意当前的AI的生成速度的，这个生成过程可能会持续5秒左右，我希望后续优化一下生成的速度。
测试Agnet模式
可以看到，执行了命令之后，copilot就开始自动帮我执行对应的命令，并且会输出对应命令的反馈情况，帮助我分析当前系统的健康状态和程度，这个过程我也是非常享受的，我只需要获取报告就行，减少我分析数据的过程，节省了我的时间。这个巨大的进步背后可能也存在一些可能的隐患，比如是否会让copilot执行一些具有破坏性的命令？或者不安全的命令？ 这边我建议后续优化的方向可以考虑加上对于写操作的提示或者禁止主动进行写操作的选项，保护用户的系统安全和隐私信息。
测试复杂任务的理解
如图， 我提供了一个稍微存在错误的定时任务的脚本，copilot完成的非常好，不仅仅能帮助我解读脚本内容，甚至分析了错误的代码，提供了如何解决错误的方式，这一点让我非常惊艳，这说明copilot拥有完整思维链推理能力,能推理出我的错误，并假设如果我执行了错误的代码之后，应该怎么去正确的修正它。在有用了这一点特性后，我相信未来运维的工作很大程度都要依赖copilot
测试管道运算符
这边我让其分析了syctl.conf的配置文件，它很好的完成了任务，告诉了我每一个参数的含义，以及参数值的区别。这一点非常的棒，让我知道了如果我想修改的话应该怎么去操作。和传统的AI不一样，传统的AI只能告诉我当前是什么意思，如果我想知道如何去修改的话，我还需要重复提问才有可能得到答案。
不过这边我发现一点优化的地方，我如果需要只知道某些参数的内容，那么久需要做多次管道运算才可以，建议如果可以话，后续可以支持直接提问某个参数的含义。
后面我发现copilot也能对代码进行解读
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这边他很好的分析了我的递归代码，并且做出了正确的解读，但我发现其中貌似存在BUG，这边是对代码一行行的进行阶段的，后面会导致输出很多重复且相近的内容。
最后
Copilot的这次体验，真的让人惊讶和惊喜。这次体验下来，可以说是copilot一个真正具有实用价值和应用场景的产品了。在正真的生产环境中已经安装上了，未来肯定是会不断使用并且依赖copilot进行开发和维护的。
虽然copilot还有很多需要优化的地方，比如运行速度和一些BUG需要解决，但我相信未来运维的路上一定是离不开copilot的。
最后一句话总结：如果你还需要做运维，我非常强烈推荐你使用Copilot！它不仅帮你检查代码，还能能帮你写代码。
附上Copilot文档链接，
https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/instructions-for-os-copilot
