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快速开始

前置条件​

  • Python 3.10+（推荐 3.11 或 3.12）
  • macOS、Linux 或 Windows WSL
  • 任意一种 LLM 提供商凭证：
    • AWS Bedrock —— AWS 凭证（profile、环境变量或 IAM 角色）
    • Anthropic API —— ANTHROPIC_API_KEY
    • OpenAI API（或兼容 API）—— OPENAI_API_KEY
  • （可选）SeaTunnel 安装目录，用于引擎级校验和作业执行

安装​

从 SeaTunnel 发行版启动（推荐）​

Shell 包装脚本首次运行时会自动安装 Python 依赖：

# 首次运行 —— 自动安装依赖并进入交互式初始化
bin/seatunnel-ai.sh --init

# 初始化完成后直接启动
bin/seatunnel-ai.sh

SEATUNNEL_HOME 会自动指向发行版根目录。

从源码安装​

cd seatunnel-cli
bash setup.sh          # 安装全部提供商依赖 + 开发工具
seatunnel --init       # 交互式配置提供商

配置 LLM 提供商​

# 方式 A：AWS Bedrock（默认）
export AI_PROVIDER=bedrock
export AWS_REGION=us-east-1

# 方式 A2：Bedrock 上的 OpenAI 系模型（仅支持 Responses API，如 gpt-5.6-terra）
export AI_PROVIDER=bedrock-mantle
export OPENAI_MODEL='openai.gpt-5.6-terra'

# 方式 B：Anthropic API
export AI_PROVIDER=anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# 方式 C：OpenAI 或兼容 API
export AI_PROVIDER=openai
export OPENAI_API_KEY=sk-...
# export OPENAI_BASE_URL=https://...   # Azure OpenAI、DeepSeek、本地 vLLM 等

API 密钥只从环境变量读取——绝不写入任何配置文件。

生成第一条管道​

单发模式​

seatunnel "Sync MySQL users table to S3 Parquet"
seatunnel "从 Kafka 读取订单数据写入 ClickHouse" -o my_job.conf

交互模式​

seatunnel
🐬 SeaTunnel > 把 PostgreSQL 的 orders 表同步到 Doris

  📋 已生成 SeaTunnel 配置
  配置已保存至: .data/last_job.conf

🐬 SeaTunnel > 加个过滤，只保留 amount > 100 的订单

  📋 已生成 SeaTunnel 配置（已更新）

🐬 SeaTunnel > /check
  [1] 本地校验: PASS
  [2] 引擎 --check: PASS
  Dry-run 通过 —— 配置可以执行。

🐬 SeaTunnel > /run
  作业已提交: 1234567890 (orders-sync)
  状态: FINISHED

常用命令​

命令说明
/check校验最近生成的配置；失败时自动诊断修复
/run通过 REST API 或 seatunnel.sh 执行；失败时自动修复
/connectors列出可用的 source、sink 和 transform
/remember <内容>记住非敏感信息（主机、端口、库名等）
/sessions、/resume查看和恢复历史会话

提问技巧​

  • 在描述里带上连接信息（主机、端口、库名、表名）：生成的配置可以直接运行，而不是一堆占位符。
  • 明确批处理还是实时（"一次性全量拷贝" vs "持续捕获变更"）——这决定 BATCH/STREAMING 模式和是否选用 CDC 连接器。
  • 凭证默认占位：生成的配置用 ${MYSQL_PASSWORD} 这类环境变量引用密码，/run 前先 export。
  • 对于模型实测偏弱的场景（条件路由拆流、PostgreSQL-CDC 前置配置、Doris/StarRocks 选项——见基准测试），生产使用前建议人工复核生成的配置。