发现 GitHub 一款国产开源好用的自动化工具

怎么样，跟着小编的教程走下来，是不是发现这个AiPy很牛逼，非常的不错，还有很多的应用场景就不详细介绍了。如果大家觉得产品不错，不妨点个star，共同支持国产开源，让国产开源项目越来越好。AiPy 开源地址：AiPy官方已经建了粉丝群，大家如果对AiPy有兴趣，想要跟大家交流或者给官方提建议的都可以进群。免费扫码加入，还有最后50个位置，扫码先到先得！群位置少量供应，能加进去的是幸运！直接扫码，

dalalajjl

555人浏览 · 2025-11-20 16:51:49

dalalajjl · 2025-11-20 16:51:49 发布

还记得Manus刚出来的时候，那时一个邀请码可以卖到上万元，Manus自称全球首款通用型 Agent 。从那开始，Agent 变成了家喻户晓的存在。不过，现在很多Agent会员很贵，为了能让大家更好的体验到Agent，今天给大家介绍一款国产AI开源项目：AiPy，可以本地化部署，使用起来很简单，无脑下载安装包，然后点击运行就可以使用。

接下来，让小编带你一步步揭开AiPy的神秘面纱。

AiPy是什么？

AiPy是一款融合 LLM 与 Python 开发生态的创新工具。它以 “Python-Use” 范式重新定义 AI 任务执行逻辑，旨在让大模型真正 “动手” 完成任务，可通过 Python 生态实现 “知行合一” 的 AI 生产力革新。

AiPy的大致原理就是通过LLM解析你的需求，规划实现步骤，然后将实现的内容转化成python代码，然后去创建虚拟环境执行生成的python代码。针对执行的结果进行迭代，直到最终解决问题。

AiPy 是完全开源的，GitHub开源地址：

https://github.com/knownsec/aipyapp

AiPy如何安装使用？

首先打开AiPy的官网：https://www.aipyaipy.com ，根据你自己的电脑系统，选择合适的安装包下载安装。

我下载了Windows版本测试了一下，下载完后，直接双击安装包，安装过程非常丝滑，小白也能快速上手。

等待大概3-5分钟，就可以看到AiPy安装完成了。

安装完成后，我们可以看到 AiPy 的界面挺直观，而且有现成的案例，用户一看就懂得如何使用了。

AiPy的真实评测

接下来，直接上手体验一下。我来给AiPy安排一个比较复杂的问题：搜索特斯拉2025年上半年财报数据，分析亮点和问题，做一份Html报告。

首先这个问题抛给AiPy后，这个工具就开始分析用户的问题了。需要先搜索特斯拉2025年上半年财报数据，然后分析财报数据中的亮点和问题，最后生成Html报告并自动打开。

AiPy是通过程序自动化写Python代码去执行的，这个代码交给程序员，估计要写个半天，现在Aipy，不到一分钟就写好了，太给力了。代码如下：

import requests
import json
import sys

defsearch_tesla_financial_report():
    """
    搜索特斯拉2025年上半年财报数据
    """
    # 获取搜索API密钥
    api_key = runtime.get_env('tt_aio_search', desc='Trustoken网络搜索API Key')
    ifnot api_key:
        print("Error: tt_aio_search environment variable is not set", file=sys.stderr)
        returnNone
    
    # 构建搜索请求
    url = "https://api.trustoken.cn/aio-api/search/unified"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 搜索特斯拉2025年上半年财报
    search_queries = [
        "Tesla 2025上半年财报 财务报告",
        "Tesla Q1 Q2 2025 financial results earnings report",
        "特斯拉2025年第一季度第二季度财报 业绩数据"
    ]
    
    all_results = []
    
    for query in search_queries:
        payload = {
            "query": query,
            "contents": {"markdownText": True}
        }
        
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
            response.raise_for_status()
            search_results = response.json()
            
            if'pageItems'in search_results:
                all_results.extend(search_results['pageItems'])
                print(f"成功获取搜索结果: {len(search_results['pageItems'])} 条")
            else:
                print(f"搜索结果格式异常: {query}", file=sys.stderr)
                
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"搜索请求失败: {e}", file=sys.stderr)
            continue
    
    return all_results

# 执行搜索
results = search_tesla_financial_report()

# 保存搜索结果到持久状态
if results:
    set_persistent_state(tesla_search_results=results)
    set_result(status="success", message=f"成功获取 {len(results)} 条搜索结果")
else:
    set_result(status="error", message="未能获取到搜索结果")

中间出了个小插曲，AiPy自己发现了生成的Python代码执行失败，在卖萌之后，又自行进行了修改生成新的代码，并且一次就成功执行了。这让我有点惊讶，AiPy能清楚问题出在哪里，并且能自我修复。