Модуль Terraform AI Agent предоставляет переиспользуемую конфигурацию Terraform, которая автоматизирует полный цикл подготовки бекенда AI-агента. Он создает VPC AWS, роли IAM с минимальными правами, функции Lambda, подключенные к API OpenAI или другим моделям, REST-интерфейсы API Gateway и необязательные Step Functions для оркестрации рабочих процессов. Пользователи могут настраивать переменные окружения, параметры масштабирования, логирование и мониторинг. Модуль упрощает сложную cloud-конфигурацию за счет простых входных данных, позволяя развертывать безопасные и повторяемые системы для диалоговых AI-агентов, автоматизации задач или роботов обработки данных за считанные минуты.

Ceylon AI использует большие языковые модели, чтобы переводить ваши потребности в инфраструктуре в исполняемый код и API-звонки. Просто опишите в простом английском языке желуемую среду или сервис, и Ceylon AI создаст сценарии Terraform или напрямую вызовет API облачного провайдера. Поддерживаются AWS, Azure, GCP, Kubernetes и др. Встроенное обнаружение отклонений предупреждает вас, когда текущая инфраструктура расходится с заявленным состоянием. Оценка стоимости, безопасность, аудиты и соблюдение политик позволяют вашим окружениям оставаться соответствующими, оптимизированными и надежными на протяжении всего жизненного цикла.

Semantic DevOps Bot выступает в качестве разговорного интерфейса для операций DevOps. Используя модели GPT, он преобразует пользовательские запросы в управляемые команды для облачных платформ и инструментов инфраструктуры. Пользователи могут запрашивать извлечение логов с серверов или pods, создавать YAML-манифесты для развертываний Kubernetes, формировать или изменять рабочие процессы GitHub Actions, а также автоматизировать откаты или масштабирование. Агент поддерживает интерактивную диагностику, анализируя сообщения об ошибках, предлагая решения и запуская проверочные скрипты. Также он интегрируется с API AWS и Azure для управления ресурсами, мониторинга метрик и соблюдения политик. Обеспечивая абстракцию сложных CLI-команд и API вызовов на естественном языке, он ускоряет реагирование на инциденты и снижает количество ошибок в конфигурации, позволяя командам поддерживать надежные, масштабируемые среды с меньшими затратами ручных ресурсов.