解包用 A 工具、扫敏感信息开 B 软件、调试又得装 C 插件，开着五六个窗口来回切，复制粘贴 URL 到手软，刚解完包忘了保存路径，又得重新来一遍…直到用了AiPy 开发的微信小程序渗透工具，才知道 “一体化” 有多香！解包、API 提取、敏感信息扫描、调试服务全集成，一个工具搞定全流程，上次测 3 个小程序，比以前省了 2 小时，再也不用跟一堆工具 “斗智斗勇”～能对解包后的文件进行扫描，发现

2025 年可以说是Agent（智能体） 的元年，特别是年初Manus 的爆火，可是没多长时间，就退出国内市场了，也没法用。想要一段话，让 AI 帮你干活，操作程序，处理报告，还真的有点难。最近效率君发现了一个可以完美替代Manus 的工具——爱派（AiPy）。官网地址：https://www.aipyaipy.com/Github地址：https://github.com/knownsec/ai

有了智能体后，之后同一场景需求，直接可以生成，AiPy不用再重复生成爬虫代码，嘎嘎好用！1、进入集市，找到“百度热搜智能体”，然后，点击“去使用”，首次使用会自动安装依赖库，安装好后，直接就可以使用了，我们选中这个智能体，并输入提示词“生成最新热搜视频文案”。今天AiPy官方发布了智能体开发指南，看到这个消息后，我迫不及待，马上用AiPy给自己开发了一个智能体，嘎嘎好用！提一句，当前生成的智能体，

本次测评通过优化后的10个常见用户真实使用场景，评估20款主流和新晋大模型的实战能力。以90%的成功率证明了其在复杂任务处理方面的领先地位，而GLM-4.5和等国产模型的优异表现，代表了中国AI技术已经跻身世界一流水平。同时，我们也看到不同模型在速度、成本、专业领域等方面各有特色，为用户提供了丰富的选择空间。测评过程中发现的代码质量、指令跟随、中文支持、服务稳定性等问题，为模型优化指明了方向。我们

首先进行数据加载与清洗，去除空值后对质量进行低、中、高三类分级，接着实施Z-score标准化，并按8:2比例进行分层抽样划分训练集与测试集，同时完成标签编码与独热编码处理。此外，aipy现在推出了多款智能体，如ppt生成智能体，企业信息研判等智能体等等，让你轻松工作，高效上班！结果表明，LGB 模型在预测精度与计算效率方面表现最优，结合 M4 阶段的特征工程方案（涵盖特征筛选、时序特征构建等优化策

智谱GLM-4.5：以80%的成功率和低Tokens消耗居国内榜首，该模型在前面几期测评中表现也整体优异，仅在大文件处理中因空响应和数据分析类中因中文字体处理失分，值得注意的是GLM-4.5在高成功率的情况下，时间和Tokens消耗均得到平衡，为国内用户使用提供了优质选择。整体来看，Claude-Sonnet-4以90%的成功率证明了其在复杂任务处理方面的领先地位，而GLM-4.5和Doubao-

据小米官方介绍，MiMo-V2-Flash最引以为傲的是其代码能力，在权威的SWE-bench Verified基准测试中，该模型得分高达73.4%，超越所有开源模型，直逼GPT-5-High，与闭源标杆Claude Sonnet 4.5并肩。据了解，该模型总参数量达3090亿，活跃参数为150亿，采用对开发者友好的MIT开源协议，基础版权重也已经在Hugging Face上发布。作为通用智能体的

图表制作类任务：国内选Hunyuan-2.0-Thinking-20251109(100%)和Doubao-Seed-1.6-250615(100%)，国外选Gemini-3-Pro(100%)和Claude-Sonnet-4.5(100%)。数据分析类任务：推荐Gemini-3-Pro(100%)、GLM-4.5(100%)，Hunyuan-2.0-Thinking-20251109(80%)、

我们正处在一个深刻的技术范式转换的黎明。人工智能的浪潮，正从被动的、对话式的交互（如我们熟知的聊天机器人），演变为主动的、自主的智能体（AI Agents）。这不仅是技术的迭代，更是人机协作关系的重塑。智能体，作为一个能够感知环境、进行决策并自主执行动作以达成特定目标的智能实体，正在深度改造着从个人生产力到企业级自动化的每一个角落。它们是新兴的数字化劳动力，不仅为我们服务，更与我们协作，代表着人工

我之前说过，我是不看好通用智能体的，因为要保证通用性就会牺牲专业性，要照顾大众的需求，这就会导致 AI 做任务的时候，不是那么深入，只有深入某一个行业的领域，接入优质的行业数据，做专业智能体才能有前途，能够解决实际问题，这样的智能体才是有需求的。举个例子，像以前，需要批量处理数据的时候，我们程序员都是编写一个 Python 脚本，一键自动化执行，非常方便。前天吧，我有一个当老师的朋友，需要排班，他