你的 AI 助手突然会“动手”了？详解 Lighthouse AI 助手如何解放双手

引言

2025年8月下旬，新版Lighthouse AI助手正式上线。虽然名称未变，但其技术内核已完成革命性升级—— 从被动答疑的“知识库检索者”进化为主动解决问题的“任务执行者” 。

传统AI助手的局限性：

①FAQ式助手：依赖关键词匹配，回复生硬、灵活性差，难以应对复杂问题。

②RAG增强型助手：虽能通过检索知识库生成解决方案（如技术文档、操作步骤），但仍需用户手动执行操作，对新手用户门槛较高。

✅Lighthouse AI助手的突破：

以“用户离开时，问题已解决”为核心理念，通过 MCP（Model Context Protocol）工具生态 ，让AI像真人助手一样直接为用户答疑解惑、操作配置并完成全流程任务！

升级点：将高达50种高频控制台运维操作（如防火墙配置、进程诊断）封装为MCP工具，AI通过智能规划调用链，实现“一句话需求→任务拆解→逐步执行→任务达成”的完整链路。

“从‘说到’到‘做到’，只需1分钟--复杂运维操作，从此不用亲自动手”

Lighthouse AI助手的玩法可总结为如下3大类：

①任务指令直达：AI直接执行运维操作

②自然语言驱动TAT命令：零代码运维

③主动诊断：问题排查全流程自动化

下面，就让我带大家一块看看如何玩好 AI 助手吧~

使用入口

AI助手入口位于Lighthouse控制台顶部导航栏：控制台首页 → 顶部工具栏 → AI助手图标。

点击即可唤起对话面板。

3大核心玩法

1️⃣任务指令直达：AI直接执行运维操作

场景案例：

● 用户指令：“开启实例的443端口，来源IP限192.168.1.0/24”

● AI响应：

①自动解析需求，生成防火墙规则；

②调用MCP防火墙工具完成配置；

③返回操作结果。

💡亮点：通过MCP协议调用底层Lighthouse API，突破传统RAG“仅提供方案不执行”的瓶颈。

2️⃣ 自然语言驱动TAT命令：零代码运维

场景案例：

● 用户指令：“检查实例中占用CPU超80%的进程”

● AI响应：

①将自然语言转化为TAT（腾讯云自动化助手）命令；

②自动执行ps aux --sort=-%cpu | head -20；

③返回进程列表与优化建议。

✨ 亮点：无需记忆命令语法，小白用户也能完成专业运维。

3️⃣ 主动诊断：问题排查全流程自动化

场景案例：

● 用户反馈：“实例为啥登录不上了”

● AI响应：

①调用实例全面检测工具（网络检测、资源监控等）；

②定位到安全组未放行22端口问题；

③提供配置建议并询问用户是否确认执行放行端口操作；

④执行放行端口操作并返回结果。（若用户确认操作）

✨ 亮点：结合RAG技术检索知识库（如故障案例），并调用MCP工具执行修复，实现“分析-解决-预防”闭环。

用户收益

● 效率提升：复杂操作从平均5分钟缩短至1分钟内完成；

● 门槛降低：自然语言替代专业命令，新手用户也能高效运维；

● 省心排障​​：AI替代传统人工排查问题，发现问题一键修复。

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还在等什么？快来立刻体验Lighthouse AI 助手吧！​​

登录腾讯云Lighthouse，用一句话打开防火墙、查进程、修故障——AI在等你下令！