火山引擎 Milvus 发布官方 CLI + Skill ，终端与对话双通道掌控向量数据库

⭐ 火山引擎 Milvus 同步推出官方命令行工具 Milvus CLI 与 AI Agent 技能 Milvus Skill，分别面向脚本自动化和自然语言交互两大场景，让 Milvus 向量数据库的全生命周期管理从「打开控制台逐步操作」变为「一行命令」或「一句话」即可完成。

当 AI Agent 开始接管工作流，Milvus 准备好了吗？

AI Agent 正在从实验性项目走向生产环境。越来越多的团队开始把 Agent 嵌入到日常研发、运维和数据处理的工作流中 ------ 让 Agent 帮忙部署服务、管理资源、跑回归测试。你是否也遇到过这些问题：

想创建一个 Milvus 实例做验证，但现有接口要么是图形化控制台，要么是一堆需要手工拼装的 REST API，缺乏一个结构化、可以让 Agent 直接调用的命令层
想在 CI/CD 自动化流水线中端到端地跑通数据初始化 + 向量检索回归，但缺乏现成的 CLI 工具支持 JSON 结构化输出，只能拼凑一堆 curl 脚本，或是花更大的成本使用 SDK 开发专用程序
产品经理、运营、算法同学也希望能通过与 Agent 对话完成向量检索或其他 Milvus 相关场景的快速验证，而不是每次都要找 RD 同学帮忙
SRE 同学日常管理诸多环境，在控制台中来回切换，存在误操作的风险隐患，希望能有统一的工具将配置切换、操作路径都固化到脚本或 SKILL 中

火山引擎 Milvus 这次同步推出 CLI 和 Skill，就是为了补上这一环 ------ 让 Milvus 向量数据库既能被人高效操作，也能被 Agent 原生调用。

两条路径，覆盖不同使用习惯

我们针对两类典型使用方式，分别提供了对应的工具：

🔧 Milvus CLI ------ 终端派的生产力工具

针对习惯在终端环境下操作的开发者和运维人员，系统通过一行命令实现从实例创建到向量检索的完整流程，天然支持脚本化和 CI/CD 集成。

💬 Milvus Skill ------ 对话派的智能助手

面向希望用自然语言完成日常运维与数据操作的团队。接入 AI Agent 后，一句话就能创建实例、查询状态、执行检索，把分散操作收拢到统一对话入口。

Milvus CLI：把控制台搬进终端

🥇 Milvus CLI 是火山引擎 Milvus 的官方命令行工具，覆盖控制面（Dedicated/Serverless 实例管理）与数据面（数据库、集合、向量增删改查、权限）常用操作。它把网页上的「点点点」变成可脚本化、可复用、可审计的一行命令。

能力全景

控制面能力

认证与凭证：AK/SK 加密存储、环境变量注入
Profile 管理：站点、地域、项目一键切换
Dedicated 实例：创建、删除、扩缩容、保护
Serverless 实例：秒级创建、即开即用
网络配置：私网/公网域名、IP 白名单
规格查询：版本、可用区、节点规格

数据面能力

连接管理：保存配置，支持多种认证方式
集合/分区：创建、加载、释放、Flush
向量操作：Insert、Search、Hybrid Search
索引管理：多种索引类型创建与查询
权限管理：User/Role RBAC 全覆盖
自动化友好：JSON/YAML 输出 + 文件导出

5 分钟极速上手

从安装到完成一次向量检索，只需 5 步。整个流程可以直接复制到脚本或 CI 流水线中。

Step 1：一键安装

Linux/MacOS

ruby 复制代码

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/volcengine/milvus-cli/main/install.sh | sh

安装后按照提示将 ~/.milvus-cli/bin 加入 PATH，或在当前 Shell 中执行：

bash 复制代码

export PATH="$HOME/.milvus-cli/bin:$PATH"

Windows

ruby 复制代码

irm https://raw.githubusercontent.com/volcengine/milvus-cli/main/install.ps1 | iex

Step 2：控制面认证

css 复制代码

milvus-cli auth login --name volcengine --ak <AK> --sk <SK>

Step 3：创建 Profile

scss 复制代码

milvus-cli profile create \
  --name default \
  --site volcengine \
  --region cn-beijing \
  --project default \
  --credential volcengine \
  --language CN

Step 4：创建实例（Serverless 秒级开通）

lua 复制代码

milvus-cli serverless instance create \
  --name quick-test \
  --version V2_5 \
  --vpc-id <vpc-id> \
  --subnet-id <subnet-id> \
  --password <password> \
  --wait

提示：vpc-id、subnet-id 也可通过以下方式快速获取

python 复制代码

milvus-cli spec vpc
milvus-cli spec subnet --vpc-id <vpc-id>

Step 5：连接 + 建集合 + 插入 + 检索

📢 注：默认使用 Milvus 实例私网地址，需在相同 VPC 下使用；也可通过指定 --address 创建自定义连接。

css 复制代码

# 创建连接
milvus-cli data connection create \
  --from-serverless <instance-id> \
  --password <password>

# 建集合
milvus-cli data collection create --name quickstart --dim 768

# 插入数据
milvus-cli data vector insert --collection quickstart \
  --data '[{"vector":[0.1,0.2,...,0.768]}]'

# 向量检索（结果导出 JSON）
milvus-cli data vector search --collection quickstart \
  --vector '[0.1,0.2,...,0.768]' \
  --topk 5 --output json --file ./result.json

✅️ 至此，你已完成：安装 → 认证 → Profile → 创建实例 → 连接 → 建集合 → 插入 → 检索。整个流程可以直接复制到脚本或 CI 流水线中。

核心场景详解

场景一：自然语言驱动的实例管理（AI Agent 场景）

💡 可在使用的 Agent 中，输入以下内容安装 milvus-cli 技能"参考 github.com/volcengine/... milvus-cli 技能"。

Milvus CLI 所有命令支持 --output json|yaml 结构化输出，天然适配 AI Agent 调用。Agent 可直接解析返回结果，完成后续决策与操作。以下为通过 milvus-cli 技能创建 Serverless 实例的示例：

场景二：多环境批量运维

通过 Profile 机制，在开发/测试/生产环境间一键切换，配合 --yes --non-interactive 实现无人值守的自动化运维。

场景三：CI/CD、回归测试、数据操作自动化

ini 复制代码

# CI 环境变量注入认证
export VOLCSTACK_ACCESS_KEY_ID=$AK
export VOLCSTACK_SECRET_ACCESS_KEY=$SK
milvus-cli auth login --name ci

# 创建测试集合并灌入回归数据
milvus-cli data collection create --schema ./test_collection.json --load=true
milvus-cli data vector insert --collection test_collection --file ./test-data.json

# 执行检索并验证
milvus-cli data vector search --collection test_collection \
  --vector-field float_vector --vector '[0.1,0.2,0.3,0.4,...,0.128]' \
  --topk 10 --output json \
  --file result.json

为什么选择 Milvus CLI

高级能力一览

结构化输出 ：所有命令支持 --output table|json|yaml。检索结果可直接 --file 导出，适合接入下游流水线。

凭证优先级 ：--ak/--sk > 环境变量 > Profile 引用。灵活适配本地开发与 CI 环境。

安全确认机制 ：危险操作（删除/释放）默认需确认。自动化场景用 --yes 显式跳过，兼顾安全与效率。

Shell 自动补全 ：支持 Bash/Zsh 补全，越用越顺手。任何子命令 --help 即可查看完整参数说明。

Milvus Skill：用一句话代替一串命令

在向量数据库的日常使用过程中，团队往往需要在云平台控制台、API 调用和数据脚本之间切换，以完成实例管理、环境查询以及数据处理等任务。Milvus Skill 将这些常见操作整合到 AI Agent 的对话流程中，使 Milvus 的使用由分散操作转向集中管理，适合希望提高运维与开发协作效率的团队。

产品定位：通过自然语言对话，协助完成 Milvus 实例管理与数据操作。
能力覆盖：同时覆盖控制面与数据面，兼顾资源运维和数据检索。
接入方式：按安装说明接入 Skill 并配置访问凭证后，即可开始使用。

两类核心能力，覆盖常见操作链路

⭐ 控制面

协助完成 Milvus 实例的创建、规格扩缩容、状态巡检、连接信息查询和释放
可查询 VPC、子网、节点规格等基础资源信息，减少环境准备中的手动操作

💬 数据面

协助完成 Collection、Schema、索引、数据写入、查询、检索和删除等操作
高频标准化查询可通过预置脚本执行；更灵活的读写需求，可由 Agent 按场景生成代码完成

适合哪些场景

需要更快完成 Milvus 实例开通、巡检、扩缩容和连接信息查询
需要在集合管理、索引配置、数据查询与检索环节减少重复操作
希望把常见向量数据库任务交给 Agent 协助处理，降低控制台与脚本切换成本
团队中的非终端用户（产品、算法、测试）也能自助完成常见数据库操作

为什么容易上手

Milvus Skill 的接入流程相对轻量。按照公开安装说明完成 Skill 接入，并配置火山引擎访问凭证后，Agent 即可开始协助处理相关任务。对于数据面场景，在实例已开启公网访问等可连接条件后，用户可以进一步完成集合管理、数据查询与检索等操作。

效率与安全边界

对于高频、标准化的查询任务，预置脚本有助于提升执行效率与一致性；当需求更灵活时，Agent 还能根据具体请求生成并执行相应代码。涉及敏感或高风险的数据写操作时，仍建议谨慎授权，把效率提升建立在清晰的安全边界之上。

💡 想进一步了解安装方式与使用入口，可查看火山引擎 Milvus Skill 使用手册：www.volcengine.com/docs/85665/...

CLI vs Skill：怎么选

💡 我们的建议：需要精确控制或自动化集成时用 CLI，需要快速完成日常运维或降低团队协作门槛时用 Skill，两者配合效果更佳。

安全与最佳实践

💡 安全建议：为 CLI 和 Skill 单独创建最小权限的 AK/SK，尤其在 Agent/自动化场景，可以更好地控制授权范围，并在风险发生时及时停用，降低影响面。

CLI 的危险操作（删除/释放）默认需要二次确认；自动化场景下通过 --yes 显式跳过，兼顾安全与效率
涉及敏感或高风险的数据写操作，建议在 Skill 层面做好审批与确认机制
Shell 自动补全支持 Bash/Zsh，任何子命令 --help 即可查看完整参数说明

写在最后

Milvus CLI 和 Milvus Skill 的设计初衷很朴素：让向量数据库的使用像 git 一样自然。 无论你是习惯终端的开发者、运维工程师，还是更倾向对话式交互的算法同学或 AI Agent 的构建者，这两个工具都能让你用最短的路径完成从「想做」到「做完」的闭环。

欢迎试用并反馈，我们会持续迭代更多能力。

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