ДЛЯ AI-АГЕНТОВ

Инфраструктура, которую ваш AI-агент уже умеет использовать.

CLI в основе. На базе SSH. JSON по умолчанию. Каждая команда rdc разработана для автономных агентов — без GUI, без автоматизации браузера, без пользовательских интеграций.

Начать бесплатно Читать документацию →

$ rdc machine status prod-1 -o json

✓ SSH-соединение установлено .... done

✓ Запрос к демону renet ......... done

✓ 12 репозиториев, 47 контейнеров .. все в норме

✓ {"success": true, "command": "machine info", "data": {...}}

Format: JSON Latency: 142ms Auth: SSH Tokens: ~200

Вывод примерный; при реальном запуске могут быть дополнительные логи.

100%

CLI-native operations

~200

Avg. tokens per response

Browser automation needed

ПРОБЛЕМА

AI-агенты мощны — но большинство инфраструктур им противодействует

Ваш AI-ассистент умеет автономно писать, тестировать и отлаживать код. Но когда ему нужно развернуть приложение, проверить статус или управлять инфраструктурой, он упирается в стену: панели управления только через GUI, OAuth-авторизация через браузер, нестабильные API и ответы, которые переполняют контекстное окно.

73% разработчиков планируют использовать AI-агентов для инфраструктурных задач к 2026 году GitHub 2025 ^[1]

4x больше контекстного окна используется неструктурированным выводом по сравнению с JSON Industry analysis ^[2]

0% традиционных инфраструктурных платформ спроектированы для AI-агентов Market survey ^[3]

Традиционная инфраструктура

Шаг 1 Открыть дашборд

Шаг 2 OAuth-вход

Шаг 3 Парсить HTML

Шаг 4 Пользовательский API

Шаг 5 Агент ломается

С Rediacc

rdc repo up

JSON

Done

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Три шага к инфраструктуре, управляемой агентом

Настройка

Разместите шаблон AGENTS.md в корне вашего проекта. Ваш AI-ассистент читает его при запуске и знает каждую команду rdc.

Обнаружение

Запустите rdc agent capabilities, чтобы получить структурированное JSON-дерево команд. Агент знает, что доступно, без документации.

Управление

Развёртывание, мониторинг, откат — всё через CLI-команды с JSON-выводом. Без GUI, без браузера, без кастомной интеграции.

AI Agent Running

claude-code CLI

rdc repo up SSH

json-output stdout

agent-caps API

4 команды ~200 tokens

rdc

SSH + JSON

Infrastructure Managed

prod-1 12 repos

staging 8 repos

backups snapshots

monitoring health

47 контейнеров 2.4 TB

ДИЗАЙН ДЛЯ АГЕНТОВ

Почему rdc создан для AI-агентов

Каждое проектное решение в Rediacc отдаёт приоритет машиночитаемым интерфейсам. Определение не-TTY автоматически переключает вывод на JSON. Единый формат конверта позволяет агентам одинаково разбирать каждый ответ. Аутентификация через SSH означает отсутствие OAuth-потоков и управления токенами.

Традиционные платформы

Rediacc (rdc CLI)

GUI-дашборды: требуется автоматизация браузера или скриншоты

CLI-first: каждая операция — команда оболочки

OAuth/вход через браузер: агенты не могут аутентифицироваться

SSH-ключи: агенты аутентифицируются как любой CLI-инструмент

HTML/неструктурированный вывод: 4x больше токенов, хрупкий парсинг

JSON-конверт: единая схема, ~200 токенов на ответ

Без обнаружения: агентам нужна документация или захардкоженные API-вызовы

rdc agent capabilities: structured command tree at runtime

ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО

Создан для автономного управления инфраструктурой

Нулевые усилия на интеграцию

Разместите AGENTS.md в проекте. Ваш AI-ассистент сразу узнает все доступные команды, флаги и рабочие процессы.

Экономия контекстного окна

JSON-ответы в среднем ~200 токенов. Флаг --fields позволяет агентам запрашивать только нужные данные. Без потери контекста.

Безопасность по умолчанию

--dry-run показывает превью деструктивных операций. --yes включает автоматизацию. Агенты могут уверенно развёртывать со встроенными защитными механизмами.

Сообщение для вас

Позвольте вашему AI-агенту управлять инфраструктурой

Установите CLI. Добавьте шаблон AGENTS.md. Ваш AI-ассистент сделает всё остальное.

Начать бесплатно

$ curl -fsSL https://www.rediacc.com/install.sh | bash