2025，AI真正的分水岭已经不在Chat和传统Agent之间了，而转移到了传统Agent和新一代代码生成式Agent之间。

你想想，最早我们用ChatGPT的时候，就是简单的一问一答对吧？问它"今天天气怎么样"，它告诉你"我无法获取实时信息"。这就是典型的Chat模式，仅被动响应，没有主动能力。

而Agent模式出来后，则是将AI的被动响应转化为主动协作。不过传统模式依靠工具调用能力，在很多场景中存在限制。

举一个例子来阐述这种进化趋势。

比如我需要监控公司内网的几十台服务器状态，发现异常时自动生成报告并通知运维团队。

在传统Chat模式下： 我得不断问AI问题，怎么写监控脚本？异常检测逻辑怎么实现？报告格式怎么定义？每次都是被动的一问一答，然后我需要把回答手动串联起来，整个过程完全靠人工驱动。

在传统Agent模式下： 看起来能主动协作了，我告诉它"帮我监控服务器并生成报告"，它会主动规划任务：先调用服务器监控工具，再调用报告生成工具，最后调用邮件发送工具。

但问题来了，我们公司用的是自研的监控系统，Agent工具库里没有对应的接口。我得先写个工具包装器，定义schema，注册到Agent框架里，让AI学会怎么调用。光是这个准备工作就得花好几天。

更要命的是，监控过程中可能遇到各种边缘情况：某台服务器网络不通、监控数据格式突然变化、报告模板需要临时调整等等。传统Agent遇到这些预设工具覆盖不到的情况就彻底懵了，只能抛出异常或者给个"无法处理"的回复。

但现在不一样了。Python-use模式彻底颠覆了我对Agent的认知。

我直接描述需求，它立即生成一个完整的Python脚本：用requests做HTTP检查，用psutil获取系统指标，用paramiko做SSH连接，用jinja2生成报告，用smtplib发邮件。

关键是当它发现某个服务器用的是非标准端口时，不需要我预设任何工具，直接在代码里动态调整连接参数。遇到新的监控指标需求，现场写个解析函数。

整个过程没有工具调用的限制，因为Python生态本身就是它的工具库，需要什么功能就写什么代码，完全不受预定义接口束缚。

这不是在用工具，这是在造工具！

从我的使用体验来看，传统Agent更像是高级版的低代码平台，而AiPy更像是一个会编程的AI同事。前者让你在既定框架内拖拽组件，后者直接帮你写出解决方案。

综上所述，AI发展的真正问题不再是Chat还是Agent，而是要不要拥抱这种代码生成式的新范式。

坦率说，体验过AiPy之后，我已经很难再回到传统Agent的工作方式了。就像用惯了IDE的程序员很难回到记事本写代码一样，这是一种不可逆的认知升级。