AIPy 是 Python-use 概念的一个具体实现，旨在展示该理念的实际价值与应用潜力。

• 使命: 释放大语言模型的全部潜能
• 愿景: 能够自主改进和使用 AIPy 的更聪明的LLM

Python use 是把整个 Python 执行环境提供给 LLM 使用，可以想象为 LLM 坐在电脑前用键盘在 Python 命令行解释器里输入各种命令，按回车运行，然后观察执行结果，再输入代码和执行。

和 Agent 的区别是 Python use 不定义任何 tools 接口，LLM 可以自由使用 Python 运行环境提供的所有功能。

假如你是一个数据工程师，你对下面的场景一定不陌生：

• 处理各种不同格式的数据文件：csv/excel，json，html, sqlite, parquet ...
• 对数据进行清洗，转换，计算，聚合，排序，分组，过滤，分析，可视化等操作

这个过程经常需要：

• 启动 Python，import pandas as pd，输入一堆命令处理数据
• 生成一堆中间临时文件
• 找 ChatGPT / Claude 描述你的需要，手工拷贝生成的数据处理代码运行。

所以，为什么不启动 Python 命令行解释器后，直接描述你的数据处理需求，然后自动完成？好处是：

• 无需手工临时输入一堆 Python 命令
• 无需去找 GPT 描述需求，拷贝程序，然后手工运行

这就是 Python use 要解决的问题！

Python use (aipython) 是一个集成 LLM 的 Python 命令行解释器。你可以：

• 像往常一样输入和执行 Python 命令
• 用自然语言描述你的需求，aipython 会自动生成 Python 命令，然后执行

而且，两种模式可以互相访问数据。例如，aipython 处理完你的自然语言命令后，你可以用标准 Python 命令查看各种数据。

AIPython 有两种运行模式：

• 任务模式：非常简单易用，直接输入你的任务即可，适合不熟悉 Python 的用户。
• Python模式：适合熟悉 Python 的用户，既可以输入任务也可以输入 Python 命令，适合高级用户。

默认运行模式是任务模式，可以通过 --python 参数切换到 Python 模式。

~/.aipyapp/aipyapp.toml:

[llm.deepseek]
type = "deepseek"
api_key = "Your DeepSeek API Key"

uv run aipy

>>> 获取Reddit r/LocalLLaMA 最新帖子
......
......
>>> /done

pip install aipyapp ，运行aipy命令进入任务模式

-> % aipy
🚀 Python use - AIPython (0.1.22) [https://aipy.app]
请输入需要 AI 处理的任务 (输入 /use <下述 LLM> 切换)
>> 获取Reddit r/LocalLLaMA 最新帖子
......
>>

自动任务处理：

>>> ai("获取Google官网首页标题")

Python use - AIPython (Quit with 'exit()')
>>> ai("使用psutil列出当前MacOS所有进程列表")

📦 LLM 申请安装第三方包: ['psutil']
如果同意且已安装，请输入 'y [y/n] (n): y

• 黑哥: 产品经理/资深用户/首席测试官
• Sonnet 3.7: 生成了第一版的代码，几乎无需修改就能使用。
• ChatGPT: 提供了很多建议和代码片段，特别是命令行接口。
• Codeium: 代码智能补齐
• Copilot: 代码改进建议和翻译 README