在过去的一年里，我们目睹了 LLM（大语言模型）的大爆发。但一个尴尬的现实是，尽管模型越来越聪明，我们的工作方式却并没有发生本质的改变。
我们依然在扮演着“搬运工”的角色，把文件里的内容复制出来，粘贴给 AI，听它分析完，再把结果复制回去，手动调整格式。**
**
繁琐的文件重命名、机械的数据清洗、枯燥的视频字幕校对，让强大的 AI 常常沦为普通的搜索引擎或陪聊对象。
如何从“你问我答”到“我说你做”的具体执行？
我们希望从 AiPy（爱派） 的深度体验中告诉你。AiPy 其实没有什么「颠覆性」的新模型，它只是做对了一件事：给 AI 装上了 Python 的双手，把曾经让你头秃的代码编写、环境配置，变成了一句话就能搞定的日常指令。
AiPy 正在试图消除“编程”的门槛。对于曾被 Python 环境配置劝退，通过脚本实现自动化办公的朋友，这或许是你告别「手动搬砖」，正式「上车」的最佳时机。
在今年一众刷屏的 Agent 产品中，AiPy 是很容易被低估的一个。 前段时间，AiPy 发布了 0.11.0 版本，官方口号喊得很直白：AI 牛马智能体工厂。
不是说 AI 都是高大上的黑科技吗？为什么听起来这么“苦力” 但仔细研究你会发现，这次的定位可谓是量大管饱，且直击痛点：
真本地化运行，支持 Win/Mac/Linux，甚至可以在断网环境下运行。
全功能可控制， 文件分析、应用操作、甚至控制手机。
最重要的是开源免费， 基于 Python 生态，拒绝 SaaS 订阅陷阱。
AiPy 的核心，依然是基于大语言模型能力的应用。那么，万变不离其宗，所有的功能都会围绕一个底层逻辑：只用自然语言，就实现对计算机的操控。 如果你之前被 Python 复杂的语法劝退过，现在正是攻破它的好时机。
👉 官网地址：www.aipyaipy.com
给你的 AI 装上“手”
很多人对于 AI 的第一印象，就是它是“大脑”。的确，我们习惯了问 AI “这道菜怎么做”、“这句话怎么翻译”。
但是这种交互很容易因为过于“虚”，导致很多实际工作根本落不了地。你问 AI 设计一个面向普通上班族的运动健身类APP，它给你写了一段代码，你看着那段代码发呆：这玩意儿我往哪儿粘贴？**
**
AiPy 的 Agent 逻辑可以有效减少这种割裂感。 AiPy = LLM（大脑）+ Python（双手）。你只管下指令，它负责在后台写代码、跑代码、出结果。
我向AiPy发布一条任务：帮我设计一个面向普通上班族的运动健身类APP，它会自己帮你整理出需要开发的板块和主要实现功能，真的超省心；
接着 AiPy 会对你发布的任务进行梳理；
以往，这得你自己花点时间学 Python，配环境，装 Pandas 库。现在可以直接给 Agent 下需求，它会给出对应的解决方案和执行动作，我只需要在对话中指示它怎么做即可。全程无需接管，等待任务完成即可；
并不是只有程序员才需要“代码”想让电脑自动干活，代码是绕不开的。但 AiPy 把代码变成了隐形的后台服务。全程我仅需一句话， AiPy 就帮我完成了从代码工作目录到 UI 界面一整套工作流；
甚至还帮我梳理了原型文件的清单；
而且会帮我自动将所有原型文件放到指定目录里面，全程使用下来简直太省心！
根据提示打开指定目录，所有开发文件均已经整理完毕直接打开即可使用；
最贴心的是还帮我做好了整个原型界面网页；
让程序开发告别熬夜想要搭建一个复杂的系统，调试和集成往往是绕不过的关。当然了，也是很劝退的一关。AiPy 用 AI 解决了“开发流”的构建。普通的 AI 只能帮你补全几行代码。理想的情况是我指着本地那个积累了多年的代码库，告诉它“把里面的模块全部重构，并添加单元测试”。现在，我就可以让每一轮耗时的开发，变成一段轻松的对话。从执行记录中，能看到它不仅理解了需求，还自动调用工具链进行代码分析和重构。**
**组合技，让 AI 为你所用
多媒体处理的自动化批量操作在 AiPy 上线后，终于变成了真正的一键批量。 比如视频字幕提取。以前我们需要把视频上传到第三方网站，付费，等待，下载。
而 AiPy 调用的是本地的 Vosk 模型（完全免费、开源）。 你只需要把视频文件丢给它，说一句：“提取人声，生成字幕文件，记得帮我把语病修一下。”
用自然语言实现批量操作非常方便，而且它不仅是把文件处理了，更重要的是数据没有离开你的电脑。这对于对隐私敏感的用户来说，是由 0 到 1 的质变。
还贴心的教我怎么使用导出的字幕文件，真的适合纯小白！
有不少打工人每周最痛苦的就是写周报。
这方面的模板也有很多，但数据分散在各个文件里。 而 AiPy 的场景，几乎可以用到每一个小功能，方便大家来理解「组合技」是怎么施展的。
Step 1：跨应用读取在之前的「数据整理」里，看到了 Agent 的自主操作。 这里可以直接描述你目前的情况。比如：“读取桌面‘项目进度’文件夹里的所有 Word 文档，提取本周的完成项和下周计划。” Agent 会自动遍历这些文件，甚至不需要你打开它们。
Step 2：生成与发送有了一个汇总的数据之后，就可以用上自动化操作。 你可以让它根据提取的内容，生成一份格式完美的周报邮件。
然后，这才是重点——让它直接调用本地的邮件客户端或者 SMTP 服务把邮件发出去。 这里依然要记得，Agent 的权限很大，但你可以让它先生成草稿，确认无误后，再下达“发送”指令。
同时 AiPy 新上线的「智能体集市」，你可以像下载 App 一样一键安装 PPT 生成、量化炒股、简历筛选等功能，无需懂代码也能让 AI 真正帮你干活，是目前国产开源领域里少有的能落地、能“白嫖”、且足够安全的生产力神器。
进入“本地 Agent”的最佳时机
市面上的 AI 产品，以 SaaS 订阅制著称。有些AI 需要“翻墙”才能使用，而且例如 ChatGPT Plus 每个月 20 美元。 但是，对于很多轻度和入门级用户来说，订阅费是一道门槛，数据隐私是另一道门槛。 况且，云端 AI 是有上限的，真正能发挥作用的地方在于对本地环境的掌控。
作为用户，不是不想好好用，而是不敢传数据，或者网速太慢。 而这恰恰是 AiPy 可以补足的。 AiPy 是开源的，这意味着你可以白嫖（当然你需要自己的 API Key 或者跑本地大模型）。
真正能享受到 AiPy 福利的，恰恰是那些不懂代码、但有大量重复性工作的普通职员。 AiPy 的表现，将是一个能解决这些人群「最后一公里」的趁手工具。
传统的 AI 化改造，是让你在网页框里聊得更开心。而 AiPy 的方向，则是让门外张望的人，彻底拥有自己专属的“硬实力”。不懂 Python？不知道怎么调 API？都没关系，都有 LLM 来给你解释和写代码，磨合期将被尽可能的缩短——这就属于雪中送炭了，岂不快哉？
需要注意的是，AiPy 虽然软件免费，但如果你使用 GPT-4 或 Claude 的 API，还是会产生 Token 费用。不过现在的 Token 价格已经打到了地板价，相比于每月固定的订阅费，按量付费显然更划算。
而且，你完全可以配合 Ollama 使用本地模型（如 Llama 3 或 DeepSeek），达成完全免费、完全离线。 这对于那些无法使用云端 AI 的涉密单位或个人来说，简直是降维打击。
**如果你想了解怎么本地化部署模型，教程我都帮你整理好了，照着做就行。👇
**
DeepSeek在Mac上本地可视化部署，保姆级教程，再也不怕崩了！
还是那句话，如果你一直对“自动化办公”怀有好奇，却因为代码难度观望许久，那么 AiPy 这种“大模型+Python”的形态，或许是你告别“人工”，正式拥抱“智能”最好的契机。
