在基础设施运维领域，传统的脚本式自动化正在向声明式基础设施即代码（IaC）范式转型，而人工智能代理的加入为这一领域带来了全新的可能性。Claude Code 作为 Anthropic 推出的代理式编程环境，不仅能够理解开发者的自然语言指令，还具备多步规划、子代理协作和工具调用能力，这使其成为执行基础设施自动化任务的理想候选者。本文将从工程实践角度出发，探讨如何将 Claude Code 融入现代基础设施自动化工作流，重点关注声明式资源编排、策略即代码执行以及多云环境下的统一部署策略。
代理式编程环境的基础设施能力定位
Claude Code 的核心设计理念是将人工智能代理从单纯的代码补全工具提升为能够独立完成复杂工程任务的智能体。在基础设施自动化场景中，这种能力定位尤为重要，因为基础设施操作往往涉及多个步骤、多个系统的协调，以及对生产环境安全性的严格要求。根据 Anthropic 官方工程实践指南的描述，Claude Code 采用了显式的计划、执行与审查循环架构，支持在长时间运行的重构、特性构建或基础设施变更过程中设置检查点，确保人工监督机制的有效介入。
从技术能力维度来看，Claude Code 提供了三个层面的基础设施支持。首先是 IaC 编写与维护能力，代理可以生成、重构和更新 Terraform、OpenTofu、Pulumi 或 Ansible 等主流 IaC 工具的配置代码，并能够执行代码约定检查以保持基础设施定义与应用变更之间的同步关系。其次是 CI/CD 流水线集成能力，代理可以自动编写和更新 GitHub Actions、GitLab CI 等流水线配置，并通过钩子机制在代码或配置变更后自动触发测试和检查流程。第三是故障排查与运维手册生成能力，代理能够分析日志、配置文件和脚本，诊断基础设施问题并生成相应的修复代码或运维文档。
在工具调用层面，Claude Code 通过内置工具和模型上下文协议（MCP）与外部系统进行交互。这种架构设计使得代理能够调用代码执行环境、Shell 命令、HTTP API 以及自定义脚本，从而在基础设施自动化场景中执行创建资源、配置网络、部署应用等实际操作。值得注意的是，Claude Code 本身并不直接提供一键式的云资源调配功能，而是需要通过与专门的 IaC 平台或 MCP 服务器集成来获得完整的基础设施管理能力。
沙盒环境与安全控制：Fluid.sh 的工程实践
直接让人工智能代理操作生产基础设施存在显著的安全风险，这是业界在推进 AI 自动化时必须正视的核心问题。Fluid.sh 作为一款面向基础设施的终端代理工具，提供了一种创新的解决方案：通过创建生产基础设施的沙盒克隆，让 AI 代理在隔离环境中完成探索、测试和代码生成工作，仅在人工审批后才将生成的 IaC 应用于生产环境。这种设计理念的核心价值在于，它承认了大型语言模型在生成基础设施代码时的能力边界 —— 模型擅长编写 Terraform、Ansible 等配置代码，但难以准确猜测生产系统的实际运行状态和依赖关系。
Fluid.sh 的技术实现依赖于临时 SSH 证书机制来实现安全的沙盒隔离。当用户启动 Fluid 代理后，系统会为 AI 代理提供一组受限的工具集，这些工具仅能在沙盒环境中运行，而无法直接 SSH 到生产机器。代理在沙盒中可以执行命令、测试网络连接、编辑文件，并在完成后自动生成可复用的 Ansible Playbook 或其他 IaC 格式的配置。例如，在一个典型的使用场景中，代理可能在沙盒中执行更新 apt 缓存、安装 Apache HTTP 服务器、创建自定义首页、验证服务运行状态等一系列操作，最终输出一个包含四个任务的 Ansible Playbook，该 playbook 可在任何 Ubuntu 服务器上重现相同的基础设施配置。
从安全性设计角度来看，Fluid.sh 实施了多层防护机制。工具执行层面，代理被锁定只能操作沙盒环境，无法直接访问生产基础设施。沙盒创建层面，对于内存或 CPU 配置较低的主机，系统要求人工批准后才允许创建沙盒。网络访问层面，安装软件包或访问互联网等高风险操作同样需要人工确认。此外，系统提供完整的审计追踪功能，记录每个命令的执行过程和每次变更的详细信息，支持在部署到生产环境前进行全面的代码审查。
声明式资源编排的工程化参数
在 2026 年的基础设施自动化实践中，以 Git 为控制平面、声明式状态管理为核心的 IaC 工作流已经成为行业标准。这种范式的核心思想是：团队在声明式文件中描述目标基础设施（包括云账户、网络、集群、工作负载）和策略要求（安全、合规、成本），然后由专门的控制器将实际状态收敛到期望状态，而非通过脚本化方式执行逐步变更。Terraform 和 OpenTofu 凭借其成熟的生态系统和广泛的云服务提供商支持，仍然是经典 IaC 工具的主流选择，而 Crossplane 则为 Kubernetes 原生组织提供了将云基础设施抽象为自定义资源定义（CRD）的能力。
在利用 Claude Code 进行声明式资源编排时，工程师需要关注几个关键的工程参数配置。首先是状态管理策略，建议采用远程状态后端（如 Terraform Cloud、AWS S3 + DynamoDB 锁定表）来存储 IaC 状态文件，确保团队协作时的状态一致性和并发安全性。其次是变更影响评估参数，在执行计划阶段应设置细粒度的资源过滤规则，仅显示受影响的资源变更，避免在大规模基础设施中产生过长的变更日志。第三是并发执行参数，对于相互独立的资源创建任务，可以配置并行度以加速部署过程，但需要根据云服务提供商的 API 速率限制进行适当调整。
在 Kubernetes 生态系统中，声明式编排的实践更加深入。Crossplane 扩展了 Kubernetes 控制平面，通过 CRD 和控制器直接调配云基础设施资源，使得 GitOps 工具能够统一编排应用和基础设施。Kustomize 和 Helm 作为模板化工具，配合 Argo CD 或 Flux 等 GitOps 运算符，实现了对多集群环境的一致性管理。在这种架构下，Claude Code 可以作为 IaC 代码的生成器，根据自然语言描述生成 Kubernetes 清单文件或 Helm Chart，同时也能够作为问题诊断工具，分析集群状态并提出修复建议。
策略即代码的自动化执行框架
策略即代码（Policy-as-Code）已经从可选项演变为 2026 年企业基础设施管理的必备实践。这种方法将治理规则以机器可读策略的形式表达，并集成到准入控制器和 CI/CD 流水线中，确保不合规的变更永远无法进入生产环境。在技术实现层面，策略执行通常跨越三个层次：IaC 代码检查（使用 tfsec、checkov 等工具扫描配置文件）、流水线门禁（在合并请求阶段执行策略验证）和运行时准入控制（使用 OPA Gatekeeper 或 Kyverno 在 Kubernetes 集群入口处拦截违规工作负载）。
Open Policy Agent（OPA）及其 Gatekeeper 实现已经成为策略即代码领域的事实标准。策略以 Rego 语言编写，可以定义诸如禁止特权容器、限制未批准镜像仓库、要求资源标签规范等安全或合规规则。这些策略存储在 Git 版本控制系统中，与 IaC 代码一样接受代码审查和变更追踪流程。在 AI 辅助场景下，Claude Code 能够帮助工程师编写和更新策略代码，例如根据新的合规要求生成相应的 Rego 规则，或在现有策略库中发现和修复过时的规则定义。
在企业级应用中，策略通常需要编码加密要求、网络隔离规则以及各类监管控制（ISO、SOC 2、HIPAA、GDPR 等），并在不同云提供商和集群之间保持一致的应用。通过策略即代码方法，团队可以确保相同的治理规则被统一执行，无论资源部署在 AWS、Azure 还是 GCP 上。Claude Code 在这一领域的价值体现在两个方面：一是根据自然语言描述生成初版策略框架；二是作为持续维护工具，检查现有策略与实际基础设施配置之间的偏差，并提出更新建议。
多云部署的统一策略与监控要点
支持多云和混合云环境是现代基础设施自动化的核心需求之一。2026 年的最佳实践依赖于三个关键技术支柱：可重用的云无关模块、GitOps 驱动的多集群管理以及网络层面的多租户隔离机制。在 IaC 模块设计上，团队应封装可复用的基础设施模式（如安全 VPC + 数据库 + 可观测性栈），通过变量机制处理云提供商的具体差异，使得同一蓝图可以在 AWS、Azure 和 GCP 上通用。这种模块化方法不仅提高了代码复用率，还降低了多云环境下的维护复杂度。
GitOps 模式为多云部署提供了统一的控制平面。在这种架构中，Git 仓库按照环境或集群进行组织，GitOps 运算符从仓库中读取期望状态并持续协调实际状态。对于跨集群部署需求，可以使用 Kustomize 或 Helm 等模板化工具，在保持基础配置一致性的同时仅对必要部分进行差异化调整。多租户隔离则通过网络策略、服务网格双向 TLS 认证以及基于角色的访问控制（RBAC）来实现，确保不同租户的资源在共享底层平台时保持安全隔离。
在监控与可观测性层面，多云部署需要建立统一的指标收集和日志聚合体系。建议采用云无关的可观测性工具（如 Prometheus + Grafana 组合），通过统一的查询语言和可视化面板监控跨云资源状态。Claude Code 在监控场景中可以帮助生成告警规则配置、编写故障排查脚本，甚至根据历史趋势数据预测容量需求。同时，代理还能够将监控发现转化为可执行的修复操作，形成从检测到响应的自动化闭环。
工程落地的关键参数与实践建议
在将 Claude Code 集成到基础设施自动化工作流时，工程师需要关注几个关键的工程参数。首先是上下文窗口管理，由于复杂的多云环境配置可能超出代理的上下文处理能力，建议采用模块化分解策略，将大型基础设施项目拆分为独立管理的子模块，每个模块的 IaC 文件控制在合理规模内。其次是审批流程配置，对于涉及生产环境变更的高风险操作，应在 CI/CD 流水线中设置人工审批关卡，确保每次部署都经过代码审查和变更影响评估。
在工具链集成方面，建议采用分层的架构设计。底层是云无关的 IaC 定义（Terraform 模块或 Crossplane 组合），中层是策略即代码框架（OPA Gatekeeper 策略），上层是 GitOps 协调层（Argo CD 或 Flux）。Claude Code 作为智能中间层，负责在各层之间进行转换和协调：接收自然语言需求、生成 IaC 代码、验证策略合规性、更新流水线配置。这种分层设计不仅提高了系统的可维护性，也为 AI 代理提供了清晰的操作边界。
最后需要强调的是，AI 生成的基础设施代码必须经过严格的人工审查。虽然 Claude Code 能够显著加速 IaC 编写和更新过程，但生产环境的基础设施变更仍然需要专业工程师的验证。建议团队建立专门的审查清单，检查内容包括资源命名规范、标签策略一致性、安全组规则最小权限原则、成本优化建议以及灾备能力验证等。通过将 AI 的生成能力与人工的判断能力相结合，团队可以在保证安全性的前提下充分释放基础设施自动化的效率潜力。
资料来源
本文核心观点基于以下参考资料：Fluid.sh 官方网站提供的沙盒基础设施代理方案，以及 Anthropic 官方工程团队发布的 Claude Code 最佳实践指南，这些资源为理解和应用 AI 代理在基础设施自动化领域的工程实践提供了重要参考。