AI AGENT 专属
你的 AI Agent 已经懂的基础设施
CLI 优先、SSH 直连、JSON 原生。rdc 的每条命令都为自主 Agent 量身打造——没有 GUI、没有浏览器自动化、没有自定义集成。
$ rdc machine status prod-1 -o json
✓ SSH 连接成功 .................... done
✓ 正在查询 renet 守护进程 ............... done
✓ 12 个仓库，47 个容器 ................. 全部运行正常
✓ {"success": true, "command": "machine info", "data": {...}}
格式: JSON 延迟: 142ms 认证: SSH 令牌: ~200
输出仅作示例，实际运行可能有更多日志。 CLI reference: rdc machine status
100%
CLI 原生操作
~200
平均响应 Token 数
0
需要浏览器自动化
问题所在
AI Agent 功能强大，但大多数基础设施都在与之作对
你的 AI 编程助手能独立编写、测试和调试代码。但一到部署、检查状态、管理基础设施时，就卡壳了：只有 GUI 的仪表盘、OAuth 浏览器登录、不稳定的 API，还有容易撑爆上下文窗口的响应。
73% 的开发者计划在 2026 年前用 AI Agent 处理基础设施任务 GitHub 2025 [1]
4x 非结构化输出比 JSON 多消耗的上下文 Industry analysis [2]
0% 的传统基础设施平台是为 AI Agent 而生的 Market survey [3]
传统基础设施
步骤 1 打开仪表盘
步骤 2 OAuth 登录
步骤 3 解析 HTML
步骤 4 自定义 API
步骤 5 Agent 失败
用 Rediacc
rdc repo up
JSON
完成
工作原理
三个步骤让 Agent 管理你的基础设施
1
配置
在项目根目录放一个 AGENTS.md 模板。AI 助手启动时会读取它，瞬间掌握所有 rdc 命令。
2
发现
把助手接到 rdc mcp serve，每项操作都能拿到带类型的工具；也可以运行 rdc --help-all，查看完整命令参考。
3
操作
部署、监控、回滚。全部通过 CLI 命令加 JSON 输出搞定。不要 GUI、不要浏览器、不要定制集成。
AI 代理 Running
claude-code CLI
rdc repo up SSH
json-output stdout
agent-caps API
rdc
SSH + JSON
基础设施 Managed
prod-1 12 repos
staging 8 repos
backups snapshots
monitoring health
原生 Agent 设计
rdc 为何为 AI Agent 量身打造
Rediacc 的每一项设计都优先考虑机器可读的接口。非 TTY 环境自动切换到 JSON 输出。一致的信封格式让 Agent 能以同样方式解析任何响应。基于 SSH 的认证意味着没有 OAuth 流程和令牌管理的烦恼。
传统平台
Rediacc（rdc CLI）
GUI 仪表盘：需要浏览器自动化或截图
CLI 优先：每项操作都是一条 shell 命令
OAuth / 浏览器登录：Agent 无法认证
SSH 密钥：Agent 像任何 CLI 工具一样认证
HTML / 非结构化输出：消耗 4 倍的 token、容易出错
JSON 封装：schema 一致、单次响应约 200 个 token
无自动发现：Agent 需要文档或硬编码的 API 调用
MCP server：运行时发现带类型工具
集群变更：网页控制台、配置向导、多步骤运维手册
rdc cluster fork: one command, one JSON reply, whole cluster
为何重要
为自主基础设施管理而构建
零集成工作
在项目里放个 AGENTS.md。AI 助手立刻就知道所有可用的命令、标志和工作流。
上下文窗口友好
JSON 响应平均约 200 个 token。--fields 标志让 Agent 只请求所需的数据。没有浪费上下文。
默认安全
--dry-run 预览破坏性操作，--yes 启用自动化，Agent 可以在内置防护机制下放心部署。即使是整个集群的复刻，也遵循同样的规则。
让 AI Agent 替你管理基础设施
安装 CLI、添加 AGENTS.md、AI 助手包办剩下的。
开始免费试用 $ curl -fsSL https://www.rediacc.com/install.sh | bash