LLMを活用したDevOpsアシスタントClioが登場、エンジニアのクラウドインフラ管理を支援

原文リンク(2024-08-22)

AIベースの技術ソリューションの導入を支援するために設立された企業Acorn社は、エンジニアがDevOpsワークフローを管理するのを支援するために設計されたAIを搭載したコマンドラインアシスタントClioを最近発表した。

ブログ投稿とYouTubeライブ配信で、AcornはClioを「少し気難しいがフレンドリーなアシスタント」と説明しており、自然言語での対話を通じて様々なDevOps関連タスクを処理できる。このアシスタントの機能は、DevOpsの実践におけるいくつかの主要分野に及ぶ。

• クラウドリソース管理： Clioは、AWS、Azure、GCP、DigitalOceanなどの主要なクラウドプラットフォームと対話し、インフラを管理ができる。

• Kubernetesオペレーション： Clioは、kubectlやhelmのようなツールを使ってアプリケーションをデプロイし、クラスタを管理できる。

• Docker管理： Clioはコンテナのステータスを監視し、Dockerイメージを管理する機能を提供する。

• GitHubとの統合： Clioは、リポジトリ管理、課題追跡、プルリクエスト処理のためにGitHubと相互作用できる。

• インターネット検索： Clioはインターネット検索し、追加情報が必要な場合に適切な回答を提供できる。

• 自動化とスクリプト： アシスタントは、ワークフローの効率を向上させるために、反復的なタスクを自動化できる。

• シークレット管理： ClioはAPIキーとシークレットを安全に保管・管理するオプションを提供する。

Clioはローカル実行モデルを採用しているため、ユーザーはシステムの制御を維持しながら、AI主導の洞察と自動化の恩恵を受けることができる。アシスタントはローカルでコマンドを実行し、行動する前に常にユーザーの許可を求める。Acorn Labsは、Clioがデータをサーバーサイドに保存したり、AIのトレーニング目的に使用したりしないことを明言することで、潜在的なプライバシーとセキュリティの懸念に対処している。Clioは、大規模言語モデル（LLM）をDevOpsツールに応用したものだ。Clioは、LLMを活用することで、コンテキストを理解し、関連情報を提供し、複雑なタスクを実行できる。

DevOpsコミュニティの第一人者であるJohn Willis氏は、LinkedInの投稿でClioを使った経験を共有している。彼は、自然言語による質問を使うことで、Clioが自動的に適切なエージェント（例えば、AWS、GCP、GitHub）を決定すると指摘した。Willis氏は、AWSリソースの管理、Google Cloud SDKのインストール、GitHubリポジトリとのやり取りなど、様々なユースケースを検討した。

ある例では、Willis氏はClioを使ってGoogle Cloud Platformのリソースを管理した。gcloud CLIをセットアップした後、Clioは利用可能なGCPサービスに関する情報を提供し、約1週間稼働していたテストインスタンスに警告を発した。その後、アシスタントは不要なインスタンスの停止を支援し、リソース管理の可能性を示した。

今後のことを考えて、Willis氏は、Clioや最近のSWE-Benchソリューションのようなツールとエージェントプロセスの統合を探求することに興味を示した。これは、AI主導のDevOps支援におけるさらなる発展の可能性を示唆しており、より複雑な意思決定機能や予測分析を取り入れる可能性もある。

私は、スタートレックのスコッティのように音声コマンドを発行し、GPTScriptやClioのようなツールで複雑なタスクを自動化できる未来を想像しています。これらのツールは、AIがワークフローを合理化・簡素化し、コマンドをより身近で直感的なものにする未来を垣間見せてくれます。

• John Willis氏

Nick Hale氏による最近の記事は、Clioの実用的なアプリケーションについてさらなる洞察を提供している。Hale氏は、Clioがローカルのファイルシステムと相互作用し、開発ワークフローを大幅に改善する機能を強調している。この機能は、端末、IDE、AIアシスタントの間で常にコンテキストを切り替える必要性を減らし、開発者が作業環境内でコードをリファクタリングしたり、問題を直接特定したりできるようにする。

Hale氏は、プロジェクト構造とドキュメントを分析することで、GitHubワークフローを作成・改良するClioの機能を実証している。彼の例では、ClioはプロジェクトのREADMEファイルからの追加コンテキストに基づいて出力を適応させながら、Electronアプリ用のマルチプラットフォーム・ビルド・ワークフローの生成に成功した。このデモは、複雑なプロジェクト設定を理解し、適切なCI/CD設定を生成するClioの能力を示している。

この記事では、Clioがソースコードから直接コンテキスト情報を収集することで、手動で広範囲なコンテキストを提供することなく、カスタマイズされたソリューションを簡単に構築できることを強調している。Hale氏は、Clioが定型的なタスクを自動化し、開発者の既存のワークフロー内でインテリジェントな支援を提供することで、開発速度を改善できることを示唆している。

ClioがDevOps作業に与える潜在的な影響には、反復タスクの自動化、関連情報の提供、提案などがある。既存のツールやワークフローとの統合により、チームは現在のプロセスを大幅に中断することなくClioを採用できる可能性がある。

Acornからのさらなるブログ投稿では、Acornの開発者支援者であるAtulpriya Sharma氏が1週間にわたってClioを使用した経験をレビューしている。著者は、異なるクラウドプラットフォームにまたがる様々なタスクを簡素化する上でClioが役立っていると感じている。しかし、Sharma氏はいくつかの改善点を指摘している。

• セッションの突然の中断で再起動が必要

• 長時間タスク実行中のステータス更新の欠如

• フォローアップ・コマンドを実行すると、以前のプロンプトが消えてしまう。

• 異なるクラウドプラットフォーム間での並列タスクの処理に一貫性がない。

これらの問題にもかかわらず、Sharma氏はClioがDevOpsワークフローを合理化するための貴重なツールであることを発見し、特に失敗したコマンドを再試行し、異なる状況に適応する能力を称賛した。レビューでは、ClioはAIをDevOpsプロセスに統合する上で有望であるが、全体的なユーザー体験を向上させるために改良の余地があると結論づけている。

結論として、ClioはAIを活用し、様々なタスクに対してコンテキストを認識した会話型のサポートを提供しており、将来のプラクティスを形成する興味深い初期の取り組みである。

Macユーザーは、Homebrew経由でbrew install gptscript-ai/tap/clioコマンドを使ってClioをインストールできる。