AiPy

Was ist AiPy?

AiPy ist ein lokales AI-Ausführungstool, das von dem Team von ZhiDao ChuangYu entwickelt wurde. Der Projektname wird auch als AIPyApp oder Python-Use bezeichnet. Es verbindet große Sprachmodelle mit dem Python-Interpreter, sodass die KI Aufgaben automatisch planen, Code erstellen, ausführen, die Ergebnisse auswerten und anschließend Anpassungen vornehmen kann.

Es legt den Schwerpunkt auf die Lieferung von Ergebnissen der durchzuführenden Aufgaben, anstatt nur einen Code zu erzeugen, den der Benutzer kopieren kann. Da das Programm auf lokale Dateien, das Netzwerk, Datenbanken sowie Systemressourcen zugreifen kann, sind seine Fähigkeiten größer als die von herkömmlichen Chat-Tools – doch auch die Sicherheitsrisiken sind höher.

Kernarbeitszyklus

• Natursprachige Aufgaben verarbeiten.
• Teilen Sie das Ziel in Ausführungsschritte auf.
• Erstellen Sie den passenden Python-Code.
• Den Code im lokalen Umfeld ausführen.
• Lesen von Ausgabe-, Fehler- und Umgebungsfeedback.
• Automatische Anpassung des Plans und erneute Ausführung.
• Dokumente ordnen, Ergebnisse analysieren oder Endberichte erstellen.

Hauptfunktionen

• Python-Ausführung durch natürliche Sprache.
• Lokale Dateien lesen und in Batches verarbeiten.
• Tabelle-Reinigung, Statistik und Visualisierung.
• Webseitenaufrufe und Datenverarbeitung.
• Aufruf einer Drittanbieter-API.
• Verwenden Sie die Python-Bibliotheken nach Bedarf.
• Verbindung von Datenbanken und Ressourcen im lokalen Netzwerk.
• Erstellung von Programmen, Dokumenten und Mediendateien.
• Automatische Fehlerbehebung bei der Ausführung.
• Zwei Nutzungsmöglichkeiten: Desktop-Oberfläche und Kommandozeile.

Task-Modus

Der Task-Modus ist der Standardmodus: Der Benutzer beschreibt einfach, welche Aufgabe er erledigen möchte, ohne zunächst Python-Code schreiben zu müssen. AiPy verwendet den Code als interne Ausführungsmethode und gibt schließlich das Ergebnis oder die erstellte Datei zurück.

• Geeignet für Benutzer, die mit Python nicht vertraut sind.
• Fokussieren Sie sich auf die Aufgabenziele statt auf Codeausschnitte.
• Es wird dem Modell erlaubt, kontinuierlich zu planen und Fehler zu korrigieren.
• Geeignet für die Datenauswertung und Büroautomatisierung.
• Hohe-Risiko-Operationen erfordern weiterhin eine manuelle Bestätigung.

Python-Muster

Der Python-Modus richtet sich an fortgeschrittene Nutzer, die mit Python vertraut sind. Sie können sowohl normale Python-Befehle eingeben als auch Aufgaben über AI-Funktionen ausführen. Die Nutzer können Variablen, den Ausführungsverlauf sowie den von Modellen erzeugten Code direkt überprüfen.

Verarbeitung lokaler Dateien

• Lese CSV-, Excel- und Textdateien.
• Masse an Verzeichnissen umbenennen oder organisieren.
• Informationen aus PDFs und Dokumenten extrahieren.
• Daten zusammenführen, trennen und umwandeln.
• Erstellung von Statistiken und Diagrammen.
• Schreiben Sie die Verarbeitungsergebnisse in eine neue Datei.

Datenanalyse

AiPy kann mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, OpenPyXL und Seaborn aus der Python-Ökosysteme lokale Daten verarbeiten. Im Vergleich zum Hochladen der gesamten Datei in die Cloud eignet es sich besser für große Datensätze, deren Verarbeitung lokal stattfinden soll – doch das Modell kann dennoch Fehler in der Analyselogik aufweisen.

• Überprüfen Sie die Feldtypen und fehlenden Werte.
• Wiederholte oder abweichende Einträge bereinigen.
• Gruppenspezifische Statistiken und Pivot-Analysen.
• Erstellen von Trend- und Verteilungsdiagrammen.
• Neue Tabellen oder Berichte exportieren.
• Eine Stichprobenprüfung der Schlussfolgerungen.

Webseiten- und API-Automatisierung

Das Modell kann Python-Code erzeugen, um Webseiten zu aufrufen oder öffentliche APIs zu nutzen, und die Ergebnisse in strukturierte Daten umwandeln. Bei der Verwendung müssen die Bedingungen der Website, die Anzahl der Zugriffe, die Anmeldeberechtigungen sowie die Anforderungen zum Schutz personenbezogener Daten eingehalten werden.

Drittanbieter-Softwarepakete

Wenn eine Aufgabe Bibliotheken erfordert, die im aktuellen Umfeld nicht vorhanden sind, kann AiPy einen Installationsantrag stellen. Im Beispielprozess wird der Benutzer zunächst um Bestätigung gebeten. Man sollte keine Pakete aus unklaren Quellen oder mit ähnlichen Namen installieren; in Unternehmensumgebungen sollten genehmigte Listen sowie feste Versionen verwendet werden.

Lokale Geräte und lokales Netzwerk

Die Beispiele auf der offiziellen Website zeigen Aufgaben wie die Verbindung mit dem Handy, das Finden von Druckern im lokalen Netzwerk sowie das Aufrufen lokaler Software. Der Erfolg hängt vom Betriebssystem, den Treibern, den Netzwerkrechten, den Geräteprotokollen sowie den spezifischen Programmierschnittstellen ab – nicht alle Geräte können direkt gesteuert werden.

Programm- und Prototypenerstellung

AiPy kann je nach Bedarf Code erstellen, Tests ausführen, Fehler beheben und Projekte auf dem Computer speichern. Auf der offiziellen Website werden Beispiele für kleine Spiele und Webprototypen gezeigt, doch die tatsächlich ausführbaren Ergebnisse erfordern weiterhin manuelle Überprüfungen hinsichtlich Sicherheit, Funktionalität und Lizenzen.

Dokumenten- und Vertragsanalyse

Die Tools können Dokumente lesen und bei der Suche nach Bestimmungen, bei der Zusammenfassung von Informationen oder bei der Erstellung von Änderungsvorschlägen helfen. Für rechtliche Angelegenheiten, Ausschreibungen und Vertragsabschlüsse darf man sich nicht ausschließlich auf Modelle verlassen; die endgültige Fassung muss von Personen mit der entsprechenden Verantwortung und fachlichen Qualifikationen überprüft werden.

Audio- und Videobearbeitung

Mithilfe von Python-Bibliotheken und lokalen Modellen kann AiPy Aufgaben wie Audioextraktion, Spracherkennung, Untertitelerstellung und Medienkonvertierung verwalten. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit, Genauigkeit sowie die verfügbaren Formate hängen von den jeweiligen Softwarepaketen und der Hardware ab.

Unterstützte Plattformen

Modellkonfiguration

Die Open-Source-Version verbindet sich über Konfigurationsdateien mit großen Modellen; die offiziellen Beispiele verwenden den DeepSeek-Typ sowie die entsprechende API-Key. Das Projekt ist außerdem auf kompatible Bibliotheken von OpenAI und Anthropic angewiesen, wobei die tatsächliche Verfügbarkeit der Modelle von dem aktuellen Code, den Konfigurationsdokumenten sowie den Schnittstellen des Anbieters abhängt.

• Erstellen Sie eine API-Key über den Modellanbieter.
• Schreiben Sie den Schlüssel nur in die geschützte lokale Konfiguration.
• Übergeben Sie die Konfigurationsdateien nicht in das Code-Repository.
• Definieren Sie den Modelltyp und die notwendigen Schnittstelleneinstellungen.
• Testen Sie die Verbindung mit Aufgaben niedrigen Risikos.
• Überwachung des Tokenverbrauchs und der Kontobuchungen.
• Regelmäßige Rotation der offengelegten oder langfristig genutzten Schlüssel.

Anleitung zur Installation der Desktop-Version

1. Wählen Sie das entsprechende Installationspaket entsprechend dem Computersystem und dem Chip aus.
2. Laden Sie die Dateien über den offiziellen Eingang des Projekts herunter und überprüfen Sie sie.
3. Installieren in einen von normalen Benutzern steuerbaren Verzeichnis.
4. Beim ersten Start werden nur die Berechtigungen gewährt, die zur Erledigung der Aufgabe erforderlich sind.
5. Konfigurieren Sie Ihre eigenen Modelldienste und API-Schlüssel.
6. Überprüfen mit einer Testaufgabe ohne sensible Daten.
7. Es wird bestätigt, dass der Ausführungsprozess sichtbar ist und die Ausgabe den Erwartungen entspricht.

Anleitung zur Installation über die Kommandozeile

1. Installieren Sie Python 3.11 oder eine neuere Version.
2. Erstellen Sie eine eigenständige virtuelle Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren.
3. Installieren Sie aipyapp über den Python-Paketmanager.
4. Erstellen Sie Konfigurationsdateien für das Modell im Benutzerkonfigurationsverzeichnis.
5. Geben Sie den Modelltyp sowie Ihre eigene API-Key ein.
6. Starten Sie aipy, um in den Standardmodus zu wechseln.
7. Führen Sie zunächst Aufgaben mit niedrigen Berechtigungen im Testverzeichnis aus.

Lehrbuch zur Datenanalyse

1. Erstellen Sie eine Kopie der ursprünglichen Daten als lesbare Sicherungskopie.
2. Legen Sie die zu analysierenden Dateien in den Isolierordner.
3. Beschreiben Sie die Felder, Ziele und das gewünschte Ausgabeformat.
4. Man sollte von AiPy verlangen, zunächst die Daten zu überprüfen, anstatt sie direkt zu überschreiben.
5. Prüfen Sie die erzeugte Statistiklogik und die Fehlermeldungen.
6. Stichprobenartige Überprüfung der Schlüsseldaten und Berechnungsergebnisse.
7. Nach Überprüfung werden die neuen Dateien und Diagramme erstellt.

Leitfaden zur sicheren Ausführung

1. Erstellen Sie ein spezielles Systemkonto oder eine isolierte Umgebung für AiPy.
2. Es werden nur die Dateikopien hochgeladen, die für die Aufgabe benötigt werden.
3. Entfernen Sie die Produktions-Schlüssel, Browser-Sessions und Profile.
4. Beschränken Sie die Rechte für Netzwerke, Datenbanken und Systembefehle.
5. Überprüfen Sie schrittweise den Modellplan und den zu ausführenden Code.
6. Anfragen zur Installation von Softwarepaketen aus unklarer Quelle werden abgelehnt.
7. Nach Abschluss überprüfen Sie die Dateiveränderungen, Prozesse und Zugriffsprotokolle.

Für welche Benutzer geeignet

• Benutzer, die lokale Daten mit natürlicher Sprachverarbeitung verarbeiten möchten.
• Python-Entwickler mit Erfahrung in der Risikokontrolle.
• Teams, die schnell automatisierte Prototypen erstellen müssen.
• Analysten, die Bürodokumente in großen Mengen verarbeiten müssen.
• Entwickler von Forschungskoden für intelligente Agenten mit Ausführungsfähigkeit.
• Hoffentlich gibt es eine Organisation zur Überprüfung und zweiten Anpassung des Quellcodes.

Typische Anwendungsszenarien

• Reinigung und Analyse großer Tabellen.
• Gebündelte Organisation lokaler Dateien.
• Erstellen von Datenvisualisierungen und Berichten.
• Aufruf der Business-API zur Zusammenfassung von Informationen.
• Erstellung von Webseiten- oder Mini-App-Prototypen.
• Audio aus Videos extrahieren und Untertitel erzeugen.
• Verbinden Sie die Datenbank, um eine einmalige Analyse durchzuführen.
• Organisieren von Experimenten zur Bedienung von LAN-Geräten.

Für welche Situationen es nicht wirklich geeignet ist

• Es ist nicht möglich, Umgebungen zu isolieren, in denen sensible Produktionsdaten gespeichert sind.
• Unternehmen, denen die automatische Erstellung von Code nicht gestattet ist.
• Das Modell muss für rechtliche oder finanzielle Schlussfolgerungen verantwortlich sein.
• Für Benutzer, die eine vollständig konfigurationsfreie Verwendung von Cloud-Agenten wünschen.
• Teams, die das Verhalten der Modelle sowie die Systemrechte nicht überprüfen können.
• Es ist geplant, das Projekt ohne Genehmigung als kommerzielles SaaS zu verpacken.
• Es wird von den Herstellern verlangt, die Schlüsselsysteme mit vollständigen kommerziellen SLAs bereitzustellen.

Kostenlos und Nutzungskosten

Die Desktop-Version von AiPy sowie der offene Quellcode sind kostenlos erhältlich. Auf der offiziellen Website werden keine individuellen Abonnementpakete angeboten. Die tatsächlichen Kosten entstehen hauptsächlich durch die Nutzung der Modell-APIs, Rechenressourcen, Drittanbieterdienste, Hardware sowie die Unterhaltung des Unternehmens.

Open-Source-Lizenz

Die Erlaubniserklärung für das Lager basiert auf GPL 3.0 und enthält gleichzeitig zwei kommerzielle Einschränkungen. Ohne Genehmigung darf das Projekt nicht als SaaS an Dritte bereitgestellt werden, auch darf es weder in kommerzielle Produkte integriert noch dazu verwendet werden, diese zu verkaufen oder zu verschenken.

Hinweis zur Lizenzkompatibilität

Lizenzen mit zusätzlichen Einschränkungen sollten nicht einfach als Standard-GPL 3.0 dargestellt werden, und aus einem Open-Source-Repository allein kann nicht geschlossen werden, dass jede Art von kommerzieller Nutzung möglich ist. Vor der Verteilung, dem Hosten oder der Integration sollte ein Rechtsberater die Projektlizenz sowie alle Abhängigkeiten überprüfen.

Sicherheitsrisiken bei der Ausführung von Code

Die Projekt-Hinweise weisen ausdrücklich darauf hin, dass der von dem Modell erzeugte Code Dateien löschen, auf das Netzwerk zugreifen, Systembefehle ausführen oder zu Schäden an Daten und der Privatsphäre führen kann. AiPy kann nicht garantieren, dass der Code genau, vollständig oder für bestimmte Zwecke geeignet ist; der Nutzer muss die Folgen der Ausführung selbst tragen.

• Fehlercodes können Dateien überschreiben oder löschen.
• Netzanfragen können sensible Informationen hochladen.
• Systembefehle können die Konfiguration des Computers ändern.
• Böswilliger Inhalt auf Webseiten kann dazu führen, dass das Modell bestimmte Aktionen ausführt.
• Drittanbieter-Softwarepakete können Lieferkettenrisiken mit sich bringen.
• Das Schreiben in die Datenbank kann Produktionsdaten zerstören.
• Eine Fehleranalyse kann zu irreführenden Schlussfolgerungen führen.

Empfehlungen für eine sichere Verwendung

• Es sollte vorrangig in virtuellen Maschinen oder Containern ausgeführt werden.
• Verwenden Sie ein normales Konto anstelle von Administratorrechten.
• Bearbeiten Sie Kopien der Dateien anstelle des einzigen Originals.
• Der Zugriff auf die Produktionsdatenbank ist standardmäßig verboten.
• Legen Sie Mindestrechte und -grenzen für den API-Schlüssel fest.
• Manuelle Bestätigung für Schreib-, Lösch- und Versandvorgänge.
• Protokollieren von Codeerstellung und Ausführungsprotokollen.
• Regelmäßig die Abhängigkeiten aktualisieren und Sicherheitsmitteilungen überprüfen.

Datenprivatsphäre

Dass AiPy Python lokal ausführt, bedeutet nicht unbedingt, dass die Daten der Aufgaben den Computer nicht verlassen. Anfragen und Kontextinformationen können an den von Ihnen gewählten Anbieter für große Modelle gesendet werden. Vor der Verwendung sollten Sie prüfen, was gesendet wird, welche Datenschutzrichtlinien der Modellanbieter hat, wie lange die Protokolle aufbewahrt werden und welche gesetzlichen Vorgaben gelten.

Unterschiede zu herkömmlichen AI-Programmierhilfen

Vorteile des Produkts

• Vereinigen Sie Planung, Programmierung und Ausführung zu einem geschlossenen Kreislauf.
• Lokale Dateien und Daten können direkt verarbeitet werden.
• Nutzen Sie das umfangreiche Python-Software-Ökosystem.
• Es werden sowohl der Aufgabenmodus als auch der Python-Modus angeboten.
• Unterstützt Windows-, macOS- und Linux-Pfade.
• Offener Quellcode erleichtert die Überprüfung und Änderung.
• Chinesische Nutzer können leicht damit umgehen.
• Eignet sich zur schnellen Überprüfung von Automatisierungsaufgaben.

Nutzungsbeschränkungen

• Die automatische Erstellung von Code kann gefährliche Aktionen beinhalten.
• Die Genauigkeit des Ergebnisses hängt vom Modell und der Beschreibung der Aufgabe ab.
• Die Verwendung von Cloud-Modellen verursacht weiterhin API-Kosten.
• Lokale Ausführung bedeutet nicht, dass die Daten überhaupt nicht nach außen gesendet werden.
• Bei der Installation von Drittanbieter-Paketen bestehen Lieferkettenrisiken.
• Die Steuerung komplexer Geräte setzt Treiber und Systemrechte voraus.
• Der kommerzielle SaaS- und Produktintegration unterliegt zusätzlichen Beschränkungen.
• Geschäfte mit hohem Risiko müssen manuell überprüft werden.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Der Gesamtbewertungswert beträgt 4,0 von 5 Punkten. AiPy ist zur Verarbeitung lokaler Daten sowie zur Automatisierung von Aufgaben sehr nützlich – doch er eignet sich besser für Nutzer, die in der Lage sind, isolierte Umgebungen zu erstellen, den Code zu überprüfen und Berechtigungen zu steuern.

Häufige Fragen

Ist AiPy kostenlos?

Die Software kann kostenlos heruntergeladen werden. Für die Model-APIs, Drittanbieter-Schnittstellen, lokale Hardware sowie kommerzielle Lizenzen können jedoch Kosten anfallen.

Wird AiPy Code ausführen?

Ja, im Kern geht es darum, dass das Modell Code erzeugt und in einer Python-Umgebung ausführt, um anschließend anhand der Rückmeldungen weiter anzupassen.

Kann man ohne Python arbeiten?

Man kann den Standard-Task-Modus verwenden, muss jedoch weiterhin die Berechtigungen, die Datensicherung sowie die Risiken der automatischen Ausführung verstehen.

Welche Systeme werden unterstützt?

Die offizielle Website bietet Download-Links für Windows, macOS mit Apple-Chip, macOS mit Intel-Chip und Linux.

Braucht man eigene API-Schlüssel für das Modell?

Beispiele für die Konfiguration der Open-Source-Kommandozeile erfordern das Eingeben der API-Key des Modellanbieters; die genauen Einstellungen für die Desktop-Version richten sich nach der aktuellen Version.

Bedeutet lokaler Betrieb eine vollständige Offline-Verarbeitung?

Das bedeutet nicht, dass beim Verbinden mit großen Cloud-Modellen oder externen APIs der Aufgabenkontext an Dritte übermittelt werden könnte.

Welche Lizenz verwendet AiPy?

Die Lizenz basiert auf GPL 3.0, beschränkt jedoch zusätzlich die Integration nicht autorisierter SaaS- und kommerzieller Produkte.

Kann AiPy zu einem bezahlten SaaS-Produkt gemacht werden?

Ohne Genehmigung ist das nicht zulässig; die Genehmigung verlangt ausdrücklich, dass für eine solche Nutzung zuvor eine kommerzielle Genehmigung erteilt wird.

Eignet es sich zur direkten Ausführung auf Produktions-Computern?

Es wird nicht empfohlen, ohne Isolierung direkt zu arbeiten; stattdessen sollten Umgebungen mit eingeschränkten Rechten, Dateikopien sowie strenge manuelle Überprüfungen verwendet werden.