大家有没有发现，现在大部分的 AI 公司的研究方向一直持续在其专业领域深度发展？

下面是2025年至今发布的一组LLM统计图

有一些被称为已经达到了博士级的智能，甚至能够用于科研，发现新的科学成果。

还记得马斯克说过的：Grok4有望发现新的物理学。

这听起来很炸裂，但问题是：对我们普通人而言，模型智能卷到级别在高，再专业；实际能让我们在实际的工作、生活中便利的却很少。

比如，你现在有一堆数据需要进行分析处理，大多数人会选择分类汇总对比，会跑 Python 脚本，而非把文件给到LLM。

所以有没有发现一种现象：与其是AI为我们提供服务，反而更像是我们是AI的助手。AI主要负责“think”，我们则主要负责“do”。

“有问题，就会有对应的解决方法！”

前段时间，我在 GitHub 上找到了一个LLM + Python 的开源项目：AiPy 。

它聚焦于让 LLM 能够真正执行任务，比如数据分析、脚本生成、插件自动化安装、遇到问题自己AI分析并给出解决然后执行。最后给出你需要的结果，当然有可能没有达到理想的范畴。

整理来看评价较高，相对现有的许多模型的过程处置和分析处理方面是当今的佼佼者。

前不久还上了北京卫视。

目前该项目已经在GitHub上收获了3k星标。参https://github.com/knownsec/aipyapp

一、AiPy简介

爱派是什么？LLM+Python程序可以操作和控制一切

AiPy 的目标是让LLM 充分发挥其潜力，独立思考并主动利用其自身的AI功能 解决复杂的问题。

LLM 相当于是“大脑”，AiPy 为LLM 接上“手脚”，提供了完整的Python 执行环境，可以生成并执行Python 代码。

是不是觉的和智能体有点类似？

它们的不同点在于 AiPy 没有定义任何工具接口，LLM 可以自由使用Python 运行环境提供的所有功能。

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最强人工智能助手AiPy

AiPy 支持本地化部署，使用起来没有任何门槛，一键安装包，直接运行即可使用。

下载链接：

https://www.aipyaipy.com/

二、测试案例

Case 1：分析工业富联股票表现

输入prompt：请帮我分析工业富联近三个月的股价表现，包括涨跌幅、成交量变化、资金流向，并生成可视化图表。

耐心等待即可。

他会自动的思考、分析、工具调用，直到执行完任务。

一方面他生成的文件会保存到本地，另一方面可通过网页进行查看。

可以看出，生成的报告包括了摘要、股价走势和涨跌幅分析、成交量分析、趋势分析可。

Case 2：网站信息爬取

相信有很多小伙伴和我一样，每次接触新事物时都需要花比较多的时间去搜索相关知识，能不能直接让 AiPy 来帮我们找到我们需要的知识呢？

答案是肯定的，以数汽车为例，我们直接把下面的 prompt 发给它。

prompt ： 通过MCP全自动化操作，登录汽车之家网页端后搜索“插混”相关关键词，根据搜索出来的内容，自动整理出优质的插混汽车的品牌、特点、优缺点、销量等信息，整理成表格保存到桌面并自动打开验证数据真实性。

然后就等待系统自动执行，自动检查并安装依赖包、启动网页访问、搜索关键字提取信息、生成表格文件、自动打开文件验证。

当环境出现异常时，AiPy回自动执行其他方案实现目标

输出结果：

你也可以继续给出需要，让他帮你完成任务。

可见你只需布置好任务后，等待即可，剩下的就交给AiPy吧。。

Case 3：编程

用它来做个小游戏。

做一个经典的俄罗斯方块小游戏。

prompt ： 制作一个俄罗斯方块游戏： 1、使用TK方案，游戏名称为：俄罗斯方块 - AiPy版 2、功能要完整，至少包括开始、暂停、停止、旋转、移动、消除、快速下落等功能。 3、使用键盘的方向键来控制 4、界面要简洁美观格 5、界面元素不要相互遮挡，界面布局要合理 6、写好后，先自己自测，测试没问题后，保存为aipy_game.py在当前目录 7、自动运行

生成的游戏文件自动保存，在右侧工作区可见具体位置。

点击开始游戏，就可以开玩了。

生成的游戏页面：

并且提供了游戏控制说明。

Case 4：批量操作

比如让它给指定路径下的图片批量加上水印、让它把某个文件夹内的文件按名称进行整理成目录等

任务完成后图片会被保存到指定路径下。

Case 5：其他

其他功能大家共同探索，可在本公共号内进行留言交流。