简介AiPy 是一款融合 LLM 与 Python 生态的免费开源自动化工具面向开发者、数据分析师等技术人群通过自然语言指令即可自动生成并执行代码覆盖智能周报、蚂蚁森林自动化、厂商设备对比等典型场景且支持本地部署、数据不上云安全可控。压缩包内共含 246 个文件包括 121 个 Python 脚本py、47 个 pyc 编译缓存、30 个 Markdown 文档以及 Web 前端页面html/js/css、Dockerfile、配置文件等便于二次开发与本地化部署包体仅 2.58MB结构紧凑清晰。目前已有 287 人学习下载包内提供完整示例代码与项目文档可直接用于快速上手 AiPy、扩展功能模块或接入企业自动化流程有效降低人工操作成本与出错风险。 最近逛开源社区发现一个叫 AiPy 的项目。第一眼看到这个名字我猜是 “AI Python” 的缩写点进仓库把示例跑通之后它成了我近半年来用得最多的自动化工具。它不是又一个套壳的聊天机器人而是把“自然语言描述需求”变成“可执行 Python 脚本”的免费开源自动化工具适合写 Python 的人也适合完全没写过代码的普通办公用户。说白了你只要会说话就能让它帮你干活。比如“把下载目录里的压缩包按月份归类整理”“每天下班前把报告发到指定邮箱”“每周一把项目文档同步到移动硬盘”这类重复性流程以前要么手动点半天要么请人写脚本现在用 AiPy 一句话就能搭出原型。这篇文章我会从实际使用者的角度把它是什么、怎么跑起来、生成什么样的代码、有哪些坑一次讲清楚。1. AiPy 到底是什么定位与开源形态1.1 一个把“想法”落成“脚本”的自动化引擎AiPy 的核心定位和传统 RPA 工具完全不同。传统自动化软件通常是画流程图、拖组件、配置节点优点是直观缺点是遇到稍微奇怪的需求就得翻文档找组件最后往往变成“用一个更大的工具解决一个小问题”。AiPy 走的是另一条路线它先接收一句自然语言指令然后在本地把这句话拆解成若干个步骤再根据步骤生成对应的 Python 代码最终在电脑上执行。整个过程里 AI 承担的是“翻译”和“拆解”工作真正干活的是 Python 脚本。举个例子我周末想整理下载目录给 AiPy 的描述是把 C:\Users\admin\Downloads 里所有 .zip 文件按文件日期放到 D:\backup\zip 下的对应月份文件夹。它生成的脚本大致会包含三个动作扫描文件、解析日期、创建目录并移动文件。第一遍生成的代码不一定完美但我可以在预览阶段直接修改改完再执行。这种“先给代码、后执行”的模式比黑盒式的自动化工具让人安心得多。1.2 免费开源不等于随便用许可证和版权的边界我看仓库时特意确认了许可证目前项目的开源协议是 Apache-2.0。这意味着你可以自由下载、修改、商用甚至把改动后的版本再发布出去前提是保留原始的版权声明和许可文本。这一点对想把它集成进自己工具链的开发者来说很友好。不过“免费开源”也不等于没有任何限制。AiPy 本身是免费的项目代码但它依赖的模型层是可以替换的。如果你选择用本地大模型依赖可能需要单独下载如果选择调用线上模型的 API那部分费用和额度是你自己的事。所以我在给别人介绍时会特意区分“工具免费”和“模型服务可能产生成本”这两个概念。另外开源项目的版本迭代很快我建议不要直接拉到某个 commit 就丢到生产环境先关注下 release 版本和已知 issue 列表。你要是发现 bug可以顺手提 issue甚至直接改代码提交 PR这也是开源项目最吸引我的地方。2. 核心架构拆解三个关键模块让 AI 与自动化协作2.1 从自然语言到 Python 脚本不是无脑调用大模型我第一次用 AiPy 时以为它会把我说的整句话直接丢给大模型然后等着大模型返回一段代码。实际看了设计之后发现它比我想象的严谨很多。整个处理流程是分层的先把描述切分成“意图 参数”结构。比如“每天9点备份 D:\资料 到 E:\backup保留最近7天”解析层会识别出“每天9点”是调度信息“备份”是操作类型“D:\资料”是源路径“E:\backup”是目标路径“保留最近7天”是清理策略。这些关键参数会被填进一个标准化的任务模板里然后再借助大模型的能力生成可执行的函数体。这样设计的好处是即使模型抽风也只会影响函数体那一小段代码而不会把任务调度的核心结构弄得乱七八糟。对于自动化工具来说稳定性比炫技重要得多AiPy 把最不稳定的“自由生成”控制在极小范围内这是很务实的设计。2.2 为什么选择 Python 作为执行语言后端执行层选 Python我觉得是明智的。Windows 生态下的自动化无非这么几件事文件操作、键盘鼠标控制、Office 文档处理、网络请求、定时任务。Python 在这些方向都有非常成熟的库而且脚本本身就是纯文本方便预览、修改和审计。相比之下很多自动化工具用自研的配置格式或者私有脚本语言遇到官方能力覆盖不到的场景就得等版本更新。AiPy 用 Python 相当于把整个 Python 生态都借了过来写文件用 pathlib、操作 Excel 用 openpyxl、控制浏览器用 Selenium 或 Playwright哪个顺手用哪个。脚本是行业通用的网上随便一搜就有大量现成代码可以粘贴进来。还有一个隐性优势Python 脚本可以逐行阅读哪怕你不懂代码让身边任何一个会 Python 的同事扫一眼也能大概判断它有没有危险操作。换成那些私有格式的流程配置外人根本无从审计。2.3 安全沙箱自动化工具必须先解决信任问题大模型生成的代码能不能直接执行我的答案是不能AiPy 的默认设置也是不允许的。它在生成脚本之后会进入“预览确认”状态只有你在终端里输入 yes脚本才会真正运行。这个设计虽然多了一步操作但非常必要。再加上 AiPy 在执行层用了一个独立子进程并限定了默认的超时时间。即使脚本里出现死循环也不会把整个系统卡死。遇到高风险操作比如删除文件、修改注册表它还支持在内置的安全规则里配置白名单目录只有白名单之外的操作才需要额外确认。我知道有些人会嫌确认步骤麻烦尤其是同一个任务要跑十几遍的时候但我的实际经验是这个“麻烦”在关键时刻能救命。真实工作上出现过一次生成的脚本把文件名弄错差点覆盖另一个目录的数据因为预览模式提前发现了才没有酿成大事故。3. 手把手跑通第一个自动化项目3.1 快速安装与初始化环境要求很简单Python 3.10 及以上Windows 10/11 或者 Linux 都可以macOS 的键盘鼠标自动化支持会弱一些不建议作为主力环境。先克隆项目代码然后创建虚拟环境并安装依赖。git clone https://github.com/aipy-project/aipy.git cd aipy python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txtWindows 上安装依赖时有几个库像 pywin32、pyautogui 可能会卡一会儿不是死机是它们在编译或下载附加组件耐心等就行。装完跑一下初始化aipy --init这个命令会在当前用户目录下生成一个.aipy文件夹里面放着配置文件 config.yaml 和日志目录。默认配置已经能跑通本地规则模式也就是不接大模型也能实现不少简单自动化但要想处理复杂需求还是建议配一个模型。3.2 三个核心配置参数模型、确认模式、白名单打开 config.yaml我最常改的有三个部分model: provider: ollama base_url: http://localhost:11434 model_name: qwen2.5:7b execution: confirm_mode: true timeout_seconds: 60 allowed_dirs: - C:\\Users\\admin\\Downloads - D:\\backup第一是模型地址。AiPy 默认支持 Ollama 这类本地模型服务也兼容 OpenAI 格式的 API。本地模型的好处是隐私性高、不花钱缺点是小参数模型生成代码的准确率略低线上模型聪明但数据会发给第三方。我的建议是如果只是整理文件、处理 Office 文档这类普通任务本地 7B 模型完全够用如果涉及复杂逻辑再考虑临时切换成更强的 API 模型。第二是 confirm_mode。建议保持 true尤其是刚开始用的前两周不要为了省事关掉它。第三是 allowed_dirs把脚本允许操作的目录范围提前圈定脚本里如果出现白名单之外的路径AiPy 会在执行前给出警告等于多了一道保险。3.3 一个真实任务定时备份并清理过期文件配置好后我直接跑了一条指令aipy 每天9点备份 D:\资料 到 E:\backup保留最近7天AiPy 先进入解析流程然后生成了一段 Python 脚本。下面是简化后的关键部分import shutil import datetime from pathlib import Path src Path(rD:\资料) dst Path(rE:\backup) keep_days 7 if not src.exists(): raise FileNotFoundError(f目录不存在: {src}) dst.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 按日期生成备份目录名 stamp datetime.date.today().isoformat() target dst / f资料_{stamp} # 复制目录 shutil.copytree(src, target, dirs_exist_okTrue) # 清理超过保留天数的旧备份 for item in dst.glob(资料_*): if item.is_dir() and item ! target: date_str item.name.split(_)[1] item_date datetime.date.fromisoformat(date_str) age (datetime.date.today() - item_date).days if age keep_days: shutil.rmtree(item)这段代码逻辑并不复杂但它把“备份 定期清理”做成了一个完整的闭环。我把它和实际需求对比了一下主要补充了两点一是源目录不存在时的报错信息二是备份目录名里的日期格式。确认没问题后输入 yes 执行脚本会在本地创建一个备份目录并顺手把 7 天前的旧备份清理掉。定时功能是另一个模块负责的。执行成功后 AiPy 会提示是否注册为计划任务选择是之后它会调用 Windows 的任务计划程序把这条任务写成每天 9 点触发。后续不需要一直开着终端开机到点就会自动运行。4. 实测中常见的问题与排查技巧4.1 中文路径和编码问题这类工具最常见的坑就是中文路径。第一次跑备份任务时我发现生成的脚本里中文路径显示乱码执行直接报找不到目录。后来排查下来问题不在 AiPy 本身而是 Windows 控制台的默认编码导致的。解决办法是统一设置 UTF-8 环境。在执行前先运行set PYTHONUTF81或者在脚本开头加# -*- coding: utf-8 -*-声明。还有一个更简单的习惯所有代码里尽量用pathlib.Path而不是字符串拼接路径这样能避免很多转义和编码问题。我在使用 AiPy 时给它追加了一条提示词约定“统一使用 pathlib”之后生成的脚本踩编码坑的频率明显降低。4.2 生成脚本“想当然”关键逻辑必须在预览阶段确认大模型有时候会生成看着合理、实际有问题的脚本。比如我让它“把桌面所有 jpg 文件移动到 D 盘图片目录”它生成的代码里用了shutil.move但没考虑文件名重复的情况。结果第二次执行时脚本直接抛异常停住后面几个文件都没移动。后来我学乖了预览阶段除了看代码能不能跑还要重点检查三个点源路径是否正确、目标目录是否存在、文件重名时怎么处理。如果描述里有“所有”“全量”这类词优先在生成时要求脚本加上“只处理满足条件的文件”的条件判断避免误操作。我把这套检查逻辑写成了提示词后缀每次给 AiPy 下指令时都会带上错误率直线下降。4.3 杀毒软件误报和权限陷阱用 AiPy 控制键盘鼠标和文件操作时部分杀毒软件会把它识别为可疑行为尤其当你用 pyautogui 移动鼠标、模拟按键时。第一次遇到误报我还以为是安装的依赖有问题后来发现是杀毒软件把 Python 进程的自动化行为当成了恶意操作。处理方式是如果确认脚本来自 AiPy 仓库而且你审阅过内容可以把项目目录加入杀毒软件白名单如果代码里有模拟登录、批量点击这类高敏感行为建议先用测试账号验证不要在生产环境的办公电脑上直接跑。权限方面注册计划任务时不要勾选“使用最高权限运行”用标准用户就够了。自动化工具最怕的不是跑不起来而是权限太大导致破坏面太广。4.4 模型响应不稳定怎么办本地小模型偶尔会生成不完整的代码比如只输出函数骨架没有调用逻辑。遇到这种情况我一般是先把描述拆得更细减小单次任务的复杂度。原话是“帮我整理所有下载文件”改成“先列出下载目录中的 zip 文件再按日期移动到对应目录”生成质量会明显好很多。还有一个有效手段把 temperature 调到 0 到 0.2 之间降低随机性。虽然会让回复显得死板但自动化工具要的是稳定不是文采。如果模型反复在这个任务上出错就检查一下提示词模板AiPy 的提示词是存在配置目录下的纯文本可以手工改把约束条件写得更明确。5. 两个值得单独说的经验教训5.1 别把敏感信息写进指令里AiPy 默认会把任务记录写入日志方便回溯。但这也意味着如果你在指令里带了账号密码、身份证号、API Key 这类敏感信息它们会被明文保存在本地文件中甚至被发送到远程模型服务。我的建议是涉及密码、令牌的场景一律不用在线模型改用本地模型指令里也只是引用环境变量名不写真实值。简单说把 AiPy 当成你的自动化员工只给它完成工作所需的最小信息而不是把家底全部摊开。5.2 遇到问题先开调试模式最后分享一个排查技巧。AiPy 有一个 debug 模式在 run 命令后面加--debug或把配置里的日志级别改成 DEBUG可以看到每一步的具体解析结果和调用的模型提示词。之前有个任务一直无法识别“每周一”这种相对时间描述开了 debug 之后发现解析层把它当成了分词语法问题而不是模型问题。直接修改了解析规则文件后任务马上就通了。开源工具的好处就在这流程透明一旦出现问题跟着日志一路顺藤摸瓜基本都能解决。我实际用下来AiPy 的最大价值不是省了多少时间而是让我开始习惯用“自动化思维”看待日常任务。以前觉得麻烦的重复操作现在第一反应是能不能描述成需求交给它跑。它当然替代不了复杂的业务系统但在个人电脑这一亩三分地里它确实是我目前用过性价比最高的 Windows 自动化方案。如果你也打算试试记住一点就够了第一次跑任何生成出来的脚本都先看预览。这个习惯会帮你避开大半的坑。本文还有配套的精品资源点击获取