大家有没有觉得，现在各大 AI 公司的研究方向有些“一条路走到黑”了？

来看 2025 年至今发布的 LLM 统计图。这里统计还只是最好用的那批。

这么多的模型，真有点用不过来了。

一些已经号称达到了博士级智能，甚至能发现新的科学成果。

大家都还记得马斯克画的那张饼吧：Grok4 有望在明年发现新的物理学。

听起来很炸裂，但问题在于：对我们普通人而言，模型智能卷到“博士级别”、“博士后级别”，但依然没法真正落地到日常场景。

举个例子，你现在要点个外卖，LLM 最多推荐几家餐厅，但选菜、下单、付款等操作还是得自己亲自去做。

又比如，你现在有一堆数据需要分析处理，大多数人会选择跑 Python 脚本，而不是把文件丢给 LLM 。

所以我们也常能看到有人吐槽：比起 AI 为人类服务，现在反倒更像是我们成了 AI 的助手。它负责“think”，我们负责“do”。

有问题，就会有解决方案。

前两天，我在 GitHub 上翻到一个 LLM + Python 的开源项目：AiPy 。

比起去卷大模型的智能，纠结谁能跑的分更高，它聚焦于让 LLM 能够真正执行任务，比如数据分析、脚本生成等。也有人称它是“中国版的开源 Manus”。

推出后好评如潮。

前不久还上了北京卫视。

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目前该项目已经在 GitHub 上收获了 1.9k 星标。

指路链接：

https://github.com/knownsec/aipyapp

一、AiPy介绍

AiPy 的目标很简单，就是让 LLM 充分发挥潜力，能够独立思考并主动利用 AiPy 解决复杂问题。

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

是不是听上去和智能体有点像？

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。

来看官方的一些示例。

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还有更多官方用例。

官方号：

https://space.bilibili.com/526224000

AiPy 支持本地化部署，用户处理敏感数据也不用担心会有云端泄露的风险。

使用起来也没有任何门槛，提供一键安装包，直接运行即可。

下载体验链接：

https://www.aipyaipy.com/

安装后即可免费体验。

二、实测案例

Case 1：分析茅台股票表现

我们用下面的 prompt 让 AiPy 来帮我们分析一下茅台最近三个月的股价表现。

prompt ： 请帮我分析贵州茅台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。

发送 prompt 后耐心等待即可。

除了执行任务之外，它的回答也提供了满满的情绪价值。

生成的文件会保存到本地，可在页面右侧查看。

一起来看看它的输出报告：

包括了概览、核心发现、数据看板、策略建议、行动清单，可以说是非常全面了。

Case 2：财报数据分析

8 月刚过，各大车企也纷纷发布了 2025 上半年的财报。

我们直接把比亚迪的财报路径发给它，让它进行分析。

prompt ： 请根据路径 xxxxx 下的财报文件，帮我对2025上半年车企比亚迪车企的财报进行分析

同样，它会根据路径找到对应的文件。

我特意在该路径下的放了其他车企的财报，即使 prompt 中没有指定文件名，它也能解析文件标题，然后理解 prompt 内容自己找到比亚迪的财报文件。

接着它会自动解析这份 200 页的 pdf 文件，并且从中挖掘信息生成一份非常全面详细的报告。

整个过程都是完全自动的，发送 prompt 后不用任何人为操作。

报告生成后，就会自动弹窗显示了。

Case 3：网站信息爬取

不知道有没有小伙伴和我一样，每次入新坑的时候都需要花很多时间去搜罗博主找相关内容，能不能直接让 AiPy 来帮我们找到需要的博主呢？

答案是肯定的，以数码博主为例，我们直接把下面的 prompt 发给它。

prompt ： 通过MCP全自动化操作，登录小红书网页端后搜索“数码”相关关键词，根据搜索出来的笔记信息，自动提取该笔记对应博主的昵称、粉丝量、活跃度、过往合作品类及主页链接等信息，100条数据，整理成表格保存到桌面并自动打开验证数据真实性。

接着，只需要完成账号登录操作，其他什么都不用干。

它会自动打开浏览器，登录后自动搜索相关的数码博主，保存在本地的 Excel 表格中并且打开到桌面。

整个过程非常丝滑。

Case 4：编程

用它来做小游戏也是不在话下。

比如让它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专版 2、功能要完整，至少包括开始、暂停、停止、积分、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、界面要美观，使用多巴胺风格 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、保存好后，自动运行，我要玩

生成的游戏文件保存在右侧工作区。

直接打开运行就可以开玩了。

生成的游戏页面：

该有的要素都齐全。

玩起来也非常上头。

Case 5：图片批量操作

它能做的还有更多，比如我们让它给指定路径下的图片批量加上水印。

prompt ： 请给该路径下的图片批量加上“AiPy”水印：xxxxx

任务完成后图片会被保存到指定路径下。

每一张图片都被加上了水印。

或者批量裁剪尺寸。

prompt ： 请对该路径下的图片批量裁剪尺寸为1:1的比例：xxxxx

很快，所有的图片都裁剪好了，这效率可比自己手动去做高多了。

三、最后

沉浸式体验下来，我最大的一个感受就是：它比市面上的 LLM 更符合 AI 助手这个说法。

也符合它的定位：不仅能思考，还真正能干活。妥妥的 AI 牛马了。

除了个人使用，它还推出了企业版。有需要的小伙伴可以了解一波。