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## AiPy <https://github.com/knownsec/aipyapp>
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# Python use
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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。
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使命: 释放大语言模型的全部潜能
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愿景: 能够自主改进和使用 AIPy 的更聪明的LLM
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## What
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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。
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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。
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## Why
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假如你是一个数据工程师，你对下面的场景一定不陌生：
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- 处理各种不同格式的数据文件：csv/excel，json，html, sqlite, parquet ...
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- 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
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这个过程经常需要：
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- 启动 Python，import pandas as pd，输入一堆命令处理数据
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- 生成一堆中间临时文件
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- 找 ChatGPT / Claude 描述你的需要，手工拷贝生成的数据处理代码运行。
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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：
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- 无需手工临时输入一堆 Python 命令
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- 无需去找 GPT 描述需求，拷贝程序，然后手工运行
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这就是 Python use 要解决的问题！
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## How
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Python use (aipython) 是一个集成 LLM 的 Python 命令行解释器。你可以：
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- 像往常一样输入和执行 Python 命令
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- 用自然语言描述你的需求，aipython 会自动生成 Python 命令，然后执行
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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。
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## Interfaces
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### ai 对象
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- \_\_call\_\_(instruction): 执行自动处理循环，直到 LLM 不再返回代码消息
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- save(path): 保存交互过程到 svg 或 html 文件
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- llm 属性： LLM 对象
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- runner 属性： Runner 对象
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### LLM 对象
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- history 属性： 用户和LLL交互过程的消息历史
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### Runner 对象
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- globals: 执行 LLM 返回代码的 Python 环境全局变量
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- locals: 执行 LLM 返回代码的 Python 环境局部变量
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### runtime 对象
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供 LLM 生成的代码调用，提供以下接口：
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- install_packages(packages): 申请安装第三方包
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- getenv(name, desc=None): 获取环境变量
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- display(path=None, url=None): 在终端显示图片
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## Usage
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AIPython 有两种运行模式：
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- 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。
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- 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。
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默认运行模式是任务模式，可以通过 `--python` 参数切换到 Python 模式。
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### 任务模式
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`uv run aipython`
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```
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>>> 获取Reddit r/LocalLLaMA 最新帖子
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......
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......
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>>> /done
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```
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`pip install aipyapp` ，运行aipy命令进入任务模式
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```
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-> % aipy
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🚀 Python use - AIPython (0.1.22) [https://aipy.app]
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请输入需要 AI 处理的任务 (输入 /use <下述 LLM> 切换)
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>> 获取Reddit r/LocalLLaMA 最新帖子
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......
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>>
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```
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### Python 模式
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#### 基本用法
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自动任务处理：
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```
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>>> ai("获取Google官网首页标题")
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```
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#### 自动申请安装第三方库
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```
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Python use - AIPython (Quit with 'exit()')
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>>> ai("使用psutil列出当前MacOS所有进程列表")
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📦 LLM 申请安装第三方包: ['psutil']
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如果同意且已安装，请输入 'y [y/n] (n): y
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```
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## Thanks
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- 黑哥: 产品经理/资深用户/首席测试官
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- Sonnet 3.7: 生成了第一版的代码，几乎无需修改就能使用。
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- ChatGPT: 提供了很多建议和代码片段，特别是命令行接口。
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- Codeium: 代码智能补齐
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- Copilot: 代码改进建议和翻译 README
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## 项目相关
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## 最近更新
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#### [v0.5.0] - 2026-02-18
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**软件修复:**
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- 架构完全重构
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#### [v0.4.0] - 2025-11-28
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**架构重构:**
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- 全新的 Step-based 上下文清理机制，大幅减少 token 消耗
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- 强类型事件系统，提供更好的类型安全和错误处理
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- 重构子任务系统，支持重放和树状视图
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**MCP 集成:**
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- 完全重构 MCP 客户端，升级到 1.21.0
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- 统一工具调用接口，改进进度跟踪
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- 增强 MCP 工具调用限制规则
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**LLM 客户端:**
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- 新增 Gemini 客户端支持
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- 引入 OpenAIBaseClientV2 增强参数处理
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- 类型安全的配置管理系统
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**用户体验:**
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- 实时 token 使用统计和显示
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- 新增 /compact 命令和改进的 /steps 命令
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- 更好的国际化和多语言支持
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**稳定性改进:**
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- 网络错误重试机制优化
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- Windows 任务目录重命名问题修复
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- 序列化和存储错误修复
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**文档完善:**
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- 新增开发文档和功能说明
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- 改进提示词系统
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- 更新模型配置
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**技术债务清理:**
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- 升级 Python 最低版本到 3.11
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- 依赖包更新和锁文件优化
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- 代码结构优化和类型安全改进
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#### [v0.3.0] - 2025-10-28
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**优化**
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- 优化 MCP
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#### [v0.2.0] - 2025-06-26
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**新增**
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- 全新的GUI客户端2.0
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- 集成MCP一键接入功能
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#### [v0.1.28] - 2025-05-21
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**新增**
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- Trustoken集成联网搜索功能，新闻、时事查询更快捷，平均用时大幅降低。
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- 任务执行完毕自动上传云端私密存储功能，方便用户案例管理或分享精彩案例给他人，该功能可通过配置关闭。
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- Trustoken新增阿里Qwen、腾讯Hunyuan最新模型，多重选择更智能。
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- GUI客户端可通过“aipyw”命令在终端直接打开。
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||
- GUI客户端可通过“aipyw”命令在终端直接打开。
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**优化**
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- 新用户首次使用引导流程优化，操作体验更便捷。
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- 大幅改善任务拆解、执行逻辑、内置最佳实践方案，执行复杂任务将用时更短、实现方案更可靠。
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- 任务中Python库安装调整为无需确认方式，任务执行过程全自动完成。
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- 修正多处缺陷。
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