推荐一个「本地」开源平替版Manus:AiPy,不会跑路

三个月前还在闲鱼炒到万元邀请码的Manus,如今官网已显示「所在地区不可用」。

这个曾经让国内AI 发烧友圈为之疯狂的明星产品,因为合规问题不得不将重心转向海外。

创始人肖弘的一句话道出了些许无奈:

「想要在全球化的市场里做好产品,有很多不是来自业务本身与用户价值本身的烦恼。」

Manus的「远走他乡」,让许多用户失去了一个还算是优秀的AI Agent工具。

而今天要介绍的,是一个国产开源项目:爱派(AiPy),或许会比远走他乡的Manus 更值得你关注。

号称你的AI 牛马:

Manus 的爆火秘密

Manus之所以能在短时间内引爆市场,虽然业内砖家们认为自媒体的无情鼓吹是主要原因(我没有……见:Manus 一夜爆火,我却想要浇点冷水),但在我看来还有另一个核心原因:它确实把AI Agent的使用门槛降到了极致

我当时已经用了两个月的Devin,在看到Manus 时的感受是:

就这?

不就抄的Devin 并调整了一下让普通用户也能用嘛?

但Manus 确实也抄出了创新:以前的AI 工具,需要你会编程、会Github、会复杂的配置。

Manus 则的确让普通人用自然语言就能指挥AI 完成各种除了编程之外的“通用”任务——

这种「人人可用」的体验,正是它邀请码被炒到万元的原因。

最近我也在多篇文章中介绍Claude Code,确实有许多读者也跃跃欲试,但看到命令行界面就有点打起了退堂鼓。

毕竟,大多数人还是更习惯有图形界面的软件,最好是下载后点击安装就能用的那种。

这恰恰,也正是AiPy 要解决的问题。

一个激进的本土方案

爱派的创始团队来自知道创宇,他们提出了一个很有意思的理念:

「真正的通用AI Agent是NO Agents!」

什么意思?

传统的AI Agent需要开发大量的工具接口,用户要安装各种插件,配置各种参数。

而爱派说:别整这些花里胡哨的,直接把Python环境给AI不就完了?

这个想法听起来简单粗暴,但仔细想想确实有道理。

Python几乎能做任何事:

  • 处理数据有pandas

  • 画图有matplotlib

  • 爬虫有requests

  • 自动化有selenium

  • 机器学习有sklearn

  • ……

可以说,当AI学会了Python,它就相当于学会了整个计算机世界。

「Python use」

爱派提出的「Python use」概念,本质上是让AI像一个真正的程序员一样工作:

  1. 理解任务:AI分析你的需求

  2. 编写代码:自动生成Python代码

  3. 执行代码:在本地运行并获取结果

  4. 迭代优化:根据结果调整代码,直到任务完成

最关键的是,整个过程完全在本地进行,你的数据不会上传到任何云端。

这解决了Manus面临的核心问题,合规性和隐私性

案例实测

为了真正考验一个“无限制”的AI到底能走多远,我决定给它一个比数据分析更复杂的、更贴近真实世界安全场景的任务。

我家里的Wifi 之前一直都很快,现在偶尔会连打开图片都在loading 很久。这让我想起前两天群里的聊天:

不会是进贼了吧……正好下载了AiPy,用它来当一次“网络安全官”试试看呢。

我打开终端,启动AiPy,然后下达了我的指令:

指令下达后,爱派立刻开始“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,展示在了我的屏幕上:

    • [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

    列出计划后,它开始继续执行。

    很快,它发来了一条可爱风的报告,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:

    这倒是让我有点意外了,它还真的识别出了异常。

    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:

    这时的爱派居然没有抛出一个冷冰冰的 ModuleNotFoundError 后就崩溃退出了。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,我自然是不由分说果断给全拉黑了……
    目前还没有误杀,我的智能音箱、空调、冰箱、空气净化器等等都还正常运转

    与其他工具的对比

    使用下来,爱派相比其他工具的优势不能说全面超越,但对普通用户来说优点倒是非常明显:

    特性
    爱派
    Manus
    MCP
    Claude Code
    开源免费
    本地部署
    图形界面
    国内可用
    无需配置
    处理本地文件
    支持国产模型
    ✗ -> ✓

    值得一提的是Token消耗,因为不需要调用大量的Agents,爱派在相同任务上的Token消耗明显更少。

    安装简单

    爱派提供了两种使用方式:

    图形界面版(推荐普通用户):

    1. 访问官网下载安装包

    2. 双击安装

    3. 配置你喜欢的大模型API(支持DeepSeek、豆包、通义千问等)

    4. 开始使用

    命令行版(程序员可选):

    pip install aipyapp
    aipy

    配置文件也很简单:

    [llm.deepseek]
    type = "deepseek"
    api_key = "你的API Key"
    enable = true
    default = true

    为什么是Python

    爱派团队在FAQ中提到,他们曾经尝试过AiJava和AiLua:

    • Java太庞大笨重

    • Lua生态太弱

    (其实我更喜欢Rust……只是生态确实差点意思

    而AiPy 团队最终选择Python,是因为Python有着最丰富的生态最简洁的语法

    这个选择很聪明。

    Python的「胶水语言」特性,让它能轻松调用各种系统功能和第三方服务。

    写在最后

    作为一个每天都在大力重金使用Claude Code的老码农,我还是得说:对于专业程序员,Claude Code 依然是首选。

    对于大多数非技术背景的用户,爱派确实是一个值得一试的选择:

    • 不用看命令行

    • 不用学编程

    • 不用担心数据安全

    • 不用科学

    更重要的是,爱派是开源的

    这意味着你可以:

    • 审查代码确保安全

    • 根据需求定制功能,可玩性高

    • 不用担心服务商跑路

    当然,爱派还在发展初期,用下来也有些不完善的地方,但也说明它改进空间比其他的大很多啊!

    下限不低,上限很高。

    并且作为一个国产开源项目,它展现出的想法和执行力也都很值得肯定。

    如果你正在寻找Manus的替代品,或者想尝试AI Agent但又被各种配置吓退,又想玩个明明白白玩得安心,不妨试试爱派。

    记得给他们的GitHub项目点个Star,也可以加入他们的交流群一起探讨任何问题:




    [1]

    项目官网: www.aipyaipy.com

    [2]

    Github地址: https://github.com/knownsec/aipyapp

    [3]

    项目案例论坛: https://d.aipyaipy.com/

    [4]

    项目案例视频: https://space.bilibili.com/526224000

    (文:AGI Hunt)

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