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AiPy是LLM大模型+Python程序编写+Python程序运行+程序可以控制的一切。

当前大模型，只能问答，回答问题，不能实际动手操作计算机帮你完成具体的任务。AiPy是面向任务的Ai系统，你只用告诉他你想做什么，AiPy会帮你完成。现有大模型面向问答，AiPy面向任务。

AiPy不是大模型，而是基于大模型的应用类产品，是通过大模型的API调用真正实现通用任务理解、规划、执行能力，并最终获取任务结果的产品。

AiPy是我们基于一种新范式Python-Use开发的一种更加通用快捷地使用大模型完成各种任务的产品。

传统的大模型AI Agent经典范式是通过开发大量的工具Agents再通过协同合作来完成各种任务，人们依赖于更多的Agents的开发及部署安装，在某种角度上上其实开发部署更多的Agent是限制了大模型能力发挥，而AiPy（Python-Use）一种新的范式，是一种“让AI用上 Python，让Python用上AI”的方式，也就是大模型通过对用户任务的理解进行规划拆分，并通过API Calling及Packages Calling实现自动编码并自动执行代码，还可通过反馈机制不断完善迭代，最终实现AI与环境的交互完成任务。

AiPy相比Manus最大的区别是，AiPy本身是开源免费的，用户只需承担大模型等API的调用token的费用（当然你还可以使用免费的大模型），因为不需要大量的Agents的调用，所以AiPy在相同任务Token消耗上也相对较少。

AiPy相比MCP Server最大的优势是，用户无需依赖各种服务定制开发的各种MCP Server，也无需去部署安装使用，也无需担忧各种MCP Server提供方不可靠带来的安全风险。AiPy可通过实时编码实现各种API的调用，完成各种功能，大家可以通过上面展示的案例或自行体验AiPy的魅力。

AiPy 理论上支持所有通用大模型的调用，你只需要在配置文件中设置好通用大模型的API及模型信息即可完成调用。本地大模型我们目前也支持Ollama、LMStudio的API调用。

理论上讲能通过Python自动调度完整的任务工作，AiPy都可以完成。不过目前我们还处于开发的初级阶段，目前推荐去尝试一些轻量级任务。

人类使用 AI，AI 使用 Python，Python 使用数据，Python 使用计算机，Python 使用网络，Python 使用物联网，Python 使用一切。