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还记得Manus火的那段时间吗?
那个时候,全世界的AI爱好者,见到彼此的第一句就是“你有manus邀请码吗?”“你有码吗?”
真的是一码难求(现实版)。
后来某个大善人做了一个乞丐版的OpenMauns,且不说这玩意是不是真的跟manus一样强大的功能。
你去看它的使用文档,第一步部署环境,就足够劝退很多零代码基础的人
普通用户谁看得懂代码啊,最友好的方式就是那种一键安装包,妥妥的好用。
今天介绍的一款产品,是本地化部署的开源manus,使用起来很简单,无脑下载安装包,然后点击运行就可以。
官网:www.aipyaipy.com
它有一个神奇的名字:AiPy。
AiPy是一种创新的AI应用类产品,它将LLM(大语言模型)的强大语言理解和生成能力与Python编程语言的灵活性和丰富生态相结合。
简单来说,AiPy就像是一个智能的“任务执行者”,你只需要用自然语言告诉它你想要完成什么任务,它就能自动理解任务需求,编写出相应的Python代码,并执行这些代码来完成任务。
比如说,让他帮我设计游戏。
帮我在两分钟内写一个功能完善的俄罗斯方块游戏,要python tk版本,界面要美观,不要有遮挡、不要有bug,最后文件名为eluosipy,保存在电脑桌面上并运行它
最终设计的小游戏也是蛮牛逼的。
AI还可以帮你赚钱
、帮你摸鱼
、帮你找对象
,通通都能帮。
比如说,自动帮我写文接单,直接躺平接单。
我是一个AI科技博主,在很多自媒体平台发布图文内容,帮我生成一个内容编辑器界面,在编辑器里制作内容后在各个平台发布。编辑器必须要有输入框和输出框。 在输入框里输入摘要或文章主要内容后,调用DeepSeek查找相关内容,并在输出框美化排版后生成。 输出框增加导出选项(word/PDF等);添加格式调整工具和图片上传按钮,方便我直接在输出框修改。
直接把任务交给他,然后由图灵负责规划任务,然后交给BB-8进行执行。
图灵帮我们进行任务的分析,安装必备的环境和前置任务分析。
由BB-8执行任务,进行Python编码
并且还可以根据上下文进行主动调整,以此避免在以后的过程中会出现的技术问题。
最终会生成这样的一个AI内容编辑器,自动优化排版,还可以生成网页。
马上端午节假期到了,你想去哪里玩?还没想好的话,可以用AiPy看看。
你是一名杭州导游,总体分为地图和行程两个板块,调用地图api帮我进行杭州3日游的规划静态地图,地图根据行程安排按照每天的旅游线路颜色区分标注旅游路线,需要有具体的行程安排文字加图片描述排版,增加通勤时间,门票价格,天气信息,景点图片,景点介绍(不少于200字)并推荐当地小吃,提供情绪价值,最后生成html文件并导出
AiPy,开始干活!
最终生成这样的旅游地图。
你心动了吗?
与现有的大多数AI产品不同,AiPy的核心优势在于它是一种面向任务的AI系统。
传统的AI大模型主要是通过问答的形式来为用户提供信息和解答,但它们无法直接操作计算机来完成具体的任务。
而AiPy则不同,它通过大模型的API调用,实现了通用任务理解、规划和执行的能力。不需要学编程语言,只需用自然语言描述任务,AiPy就能自动完成任务的规划、代码编写和执行,最终获取任务结果。
AiPy的出现基于一种全新的范式——Python-Use。
核心思想是“让AI用上Python,让Python用上AI”,通过大模型对用户任务的理解和规划,利用API Calling及Packages Calling实现自动编码和自动执行代码。
Python-Use范式直接利用Python的强大功能来完成任务,提高了任务执行的效率,还避免了因开发和部署更多Agent而可能带来的限制。
基于Python-Use范式,AiPy提出了“真正的通用AI Agent是NO Agents!”的理念。
在AiPy看来,代码本身就是Agent,Python可以使用数据、计算机、网络、物联网等一切资源来完成任务。这种“NO Agents, Code is Agent”的新范式,使得AiPy能够更加灵活地应对各种任务需求,实现真正的AI Think Do。
AiPy相比其他类似产品,如Manus和MCP Server,具有显著的优势。
AiPy是开源免费的,用户只需承担大模型等API调用的token费用,甚至可以选择使用免费的大模型。这使得AiPy在成本上更具竞争力。
AiPy支持本地部署,用户无需将敏感数据和文档上传到云端。AiPy只负责任务的编码,数据处理完全在本地进行,这为处理超大文件和涉及敏感数据的任务提供了安全可靠的优势。
AiPy无需依赖各种服务定制开发的MCP Server,也无需担心MCP Server提供方带来的安全风险。用户可以通过实时编码实现各种API的调用,完成各种功能。
AiPy支持各种互联网业务的API调用,包括搜索、地图行程规划、社交媒体、天气等API服务。
AiPy已经展现出了强大的实用性。只要是可以通过Python自动调度完成的任务,AiPy都能胜任。