一个吊打Manus 的AI Agent出现了！

还记得3个月前，Manus的邀请码在闲鱼被炒到上万元的疯狂场景吗？

这款号称“AI Agent天花板”的智能体，曾一度刷屏社交平台。它让很多人第一次真正感受到什么叫“通用智能体”：

不用学编程、不用折腾配置，只要动动嘴，任务自动完成。

但就在大家都以为它会继续引领AI Agent的潮流时，Manus 却突然“消失了”。——官网打不开，社交账号清空，国内IP直接屏蔽，毫无公告。

这是跑路了？

一时间，坊间各种猜测纷纷扰扰。就在这新一轮舆论狂潮卷起之时，我偶然在 GitHub 上意外发现了一个有趣的开源项目——AiPy（爱派），号称“本地版 Manus”，你的AI牛马。

一开始我以为又是哪个团队在蹭热度，但深入体验后，我只能说两个字：惊喜！

它不仅功能几乎覆盖了Manus的全部核心能力，某些方面甚至更强大！

并且，AiPy提出的Python use范式，对我这样的Python爱好者来说，简直是致命的吸引力的！

“No Agents才是真正的 Agent？

首先，AiPy提出了一个有意思的观点，甚至是有些激进的：

真正的通用AI Agent，是 No Agents。

什么意思？

传统的AI Agent模式，需要开发者为 AI 开发大量的工具接口，用户要安装各种插件，配置各种参数，用起来繁琐又复杂。

AiPy 团队大手一挥：“别整这些花里胡哨的，直接把 Python 环境给 AI 不就完了？”

混迹Python圈多年，我立刻 get 到了这个理念的精髓：

人类下指令 → AI 生成代码 → Python 执行 → 完成任务

这条链路打通后，就意味着：

Python能做的，AiPy 都能做！

数据分析、自动办公、系统控制、网络监测、硬件控制……以及IoT设备等等都能接入！

也就是说，它让AI真正像人一样思考和工作：

理解需求→编写代码→执行代码→自动优化。

这也意味着，你无需依赖各种服务商定制开发的 MCP Server，也无需去部署安装各种复杂的工具。AiPy 可以通过实时编码，调用各种 Python 库和系统功能，完成你想要的各种任务。

本地部署，安全可靠：完美解决Manus的“痛点”！

更重要的是，相比于 Manus，AiPy 完美解决了其曾经面临的合规性和隐私性问题。

AiPy支持本地部署！这意味着你无需把自己的敏感数据及文档传输到云端，因为AiPy只负责根据任务进行对应的编码，所有的数据处理都完全在本地进行。对于超大文件的处理、涉及敏感数据的处理，它拥有无与伦比的安全可靠优势。

案例实测：让AiPy当一次“家庭网络安全官”

为了测试 AiPy 能否应对真是复杂任务，我决定给它一个比数据分析更复杂、更贴近真实世界场景的任务。

背景：我家的Wi-Fi最近时快时慢，打开图片也经常 loading 很久，这让我想起前两天群里的聊天……不会是进贼了吧？！我决定用AiPy来当一次“网络安全官”试试看。

操作步骤如下：

✅ 首先，第一步，安装AiPy

安装还是比较简单的，AiPy提供了两种安装方式：

1、图形界面安装（小白友好）

直接访问 AiPy 官网 https://www.aipyaipy.com，根据你的操作系统选择合适的安装包下载并安装。

2、命令行安装（推荐极客使用）

确保你的系统已安装 Python（推荐最新版本），然后，通过 pip 命令一键安装：

pip install aipyapp

安装完成后，你需要进行简单的配置。在你的工作目录下，会有一个 aipy.toml 文件，你需要在这里填入你所选择的大语言模型（例如 DeepSeek、OpenAI 等）的 API Key。

[llm.deepseek]

type = "deepseek"

api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"  # 在这里填入你的 Key

enable = true

default = true

配置完成后，就可以启动 aipyapp，开始你的AiPy之旅了！

✅ 发出指令：

安装完毕后，我启动AiPy，然后下达了我的指令：

指令下达后，AiPy立刻开始“思考”，并迅速将这个复杂的安全审计任务拆解成了清晰的四步计划：

[步骤1] 扫描局域网设备

[步骤2] 解析MAC地址和厂商信息

[步骤3] 检测异常连接

[步骤4] 生成网络拓扑图

✅ 任务执行过程和效果

列出计划后，它开始继续执行。很快，它发来了一条报告，坦诚地指出了一个小问题：

不过这个小插曲并没有太多影响，它标记了问题，然后继续执行核心任务：异常检测。

并且，很快就发现了异常：

让我意外的是，它还真识别出了异常。

不过，又出现了些小意外：在它尝试执行最后一步时，终端弹出了一条带着懊恼表情的失败消息：

不过，这时AiPy并没有抛出一个冷冰冰的 ModuleNotFoundError 后就崩溃退出。而是它发现自己失败了，并还诊断出了失败的原因（缺少networkx库），并立刻提出了解决方案：

安装它！

它甚至没有问我该怎么办，就直接给出了行动计划，然后自动执行安装命令、成功安装了networtx 库之后，它再次尝试生成拓扑图。这一次，一切顺利。最后它给出了详尽的总结报告：

虽说展示上不够精美高大上，但胜在一目了然：

最后，我果断拉黑了异常设备。目前家中所有 IoT 设备运行正常，无误杀。

写在最后：

在国产AI产品中，AiPy称不上“完美”，但它是少有的，真正走在开源、自主、安全、可用道路上的智能体产品。

如果你一直想尝试真正能干活的 AI Agent，并且希望数据完全掌握在自己手中，不妨现在就试试AiPy。

目前，AiPy官方也已建立了粉丝群，感兴趣的朋友可以扫码进群，可以一起交流用法、场景和最佳实践：