Q：AiPyとは何ですか？

A：AiPyは、LLM大規模モデル+Pythonプログラム作成+Pythonプログラム実行+プログラムが制御できるすべてのものです。

Q：AiPyと現在のAIとの違いは何ですか？

A：現在の大規模モデルは、質疑応答しかできず、具体的なタスクを完了するためにコンピュータを実際に操作することはできません。AiPyはタスク指向のAIシステムであり、何をしたいかを伝えるだけで、AiPyがそれを完了します。既存の大規模モデルは質疑応答指向ですが、AiPyはタスク指向です。

Q：AiPyは新しい大規模モデルですか、それとも大規模モデルの皮をかぶったものですか？

A：AiPyは大規模モデルではなく、大規模モデルに基づいたアプリケーション製品です。大規模モデルのAPI呼び出しを通じて、汎用的なタスクの理解、計画、実行能力を真に実現し、最終的にタスクの結果を取得する製品です。

Q：AiPyのパラダイムは何ですか？Python-Useとは何ですか？Agent系の製品ですか？ManusやMCPなどとの違いは何ですか？

A: AiPyは、私たちが新しいパラダイムであるPython-Useに基づいて開発した、大規模モデルをより汎用的かつ迅速に利用してさまざまなタスクを完了するための製品です。

従来の大規模モデルAI Agentの古典的なパラダイムは、多数のツールAgentを開発し、それらの連携によってさまざまなタスクを達成するものでした。これは、より多くのAgentの開発と展開・インストールに依存しており、ある意味では、より多くのAgentを開発・展開することが大規模モデルの能力発揮を制限していました。一方、AiPy（Python-Use）は新しいパラダイムであり、「AIにPythonを使わせ、PythonにAIを使わせる」という方法です。つまり、大規模モデルがユーザーのタスクを理解して計画・分割し、API CallingとPackages Callingを通じて自動的にコーディングし、自動的にコードを実行します。また、フィードバックメカニズムを通じて絶えず改善・反復し、最終的にAIと環境とのインタラクションを通じてタスクを完了させます。

そこで私たちは、「真の汎用AI AgentはNO Agentsである！（The real general AI Agent is NO Agents!）」という理念を提唱しました。AiPy（Python-Use）が実現するのは、「No Agents, Code is Agent.」という新しいパラダイムです。Pythonはデータを使い、Pythonはコンピュータを使い、Pythonはネットワークを使い、PythonはIoTを使い、Pythonはすべてを使い、最終的に真のAI Think Doを実現します！

具体的なPython-Use関連のコードはすでにオープンソース化しています： https://github.com/knownsec/aipyapp

この理念に基づき、これがManusやMCPなどとの最大の違いだと考えています！ユーザーにとって：

AiPyとManusの最大の違いは、AiPy自体がオープンソースで無料であることです。ユーザーは大規模モデルなどのAPI呼び出しのトークン費用を負担するだけで済みます（もちろん、無料の大規模モデルも利用できます）。多数のAgentを呼び出す必要がないため、AiPyは同じタスクでのトークン消費も比較的少なくなります。もう一つの大きな利点は、AiPyがローカルデプロイをサポートしていることです。ユーザーは自分の機密データやドキュメントをクラウドにアップロードする必要がありません。AiPyはタスクに対応するコーディングのみを担当し、データ処理はすべてローカルで行われるため、非常に大きなファイルや機密データを扱う際に安全で信頼性の高い利点があります。

AiPyとMCP Serverの最大の利点は、ユーザーがさまざまなサービスのためにカスタム開発されたさまざまなMCP Serverに依存する必要がなく、それらを展開・インストール・使用する必要もないことです。また、信頼性の低いMCP Server提供者によるセキュリティリスクを心配する必要もありません。AiPyはリアルタイムコーディングによってさまざまなAPIの呼び出しを実現し、さまざまな機能を完了できます。上記の事例をご覧いただくか、ご自身でAiPyの魅力を体験してください。

要するに、AiPyは複数の展開方法を提供し、クラウドホストのさまざまな制限に縛られることなく、さまざまなツールの開発、ダウンロード、インストール、複雑な設定も不要です。必要なのは、大規模モデルと対話することだけです。

Q：AiPyはどのうな大規模モデルをサポートしていますか？ローカルの大規模モデルの呼び出しをサポートしていますか？推奨されるモデルはありますか？

A：AiPyは理論上、すべての汎用大規模モデルの呼び出しをサポートしています。設定ファイルで汎用大規模モデルのAPIとモデル情報を設定するだけで呼び出しが完了します。ローカルの大規模モデルについては、現在OllamaとLMStudioのAPI呼び出しをサポートしています。

Python-Useのパラダイムのため、多くの能力は大規模モデル自体に依存します。したがって、効果の面では、大規模モデルのコーディング能力などの総合的な能力が高いほど、タスクの達成度が高くなります。もちろん、大規模モデルのAPI呼び出しのトークン費用も考慮する必要があります。コストパフォーマンスの観点から、DeepSeekの使用をお勧めします。テストの結果、非常に少ない費用でほとんどのタスク実行作業を実現できます。

Q：AiPyは現在どのようなことができますか？

A：理論的には、Pythonを通じて自動的にタスクを完全にスケジュールできる作業であれば、AiPyはすべて完了できます。ただし、現在はまだ開発の初期段階にあるため、軽量なタスクから試すことをお勧めします。

Q：AiPyは他の製品やビジネスのAPIを呼び出すことができますか？どのように実現していますか？ローカルのプライベートAPIをサポートしていますか？

A：はい、AiPyは検索、地図、旅行計画、ソーシャルメディア、天気など、さまざまなインターネットビジネスのAPI呼び出しをサポートしています。組み込みで利用することも、コード生成時に対応するAPIキーを入力して呼び出すこともできます。APIの呼び出しを実現するために、「API Calling」という機能を実装しました。大規模モデルがタスクの理解に基づいて対応するAPIを選択して呼び出します。タスクのプロンプトで指定して呼び出しを実現することもできます。

ローカルにデプロイされたAiPyは、ローカルのプライベートAPIの呼び出しをサポートしています。設定ファイルに対応するAPIの説明とアドレスを記述するだけです。

Q：AiPyはなぜ他のプログラミング言語ではなくPythonを選んだのですか？

A：短期間、AiJavaとAILuaを試しましたが、前者はあまりにも巨大で扱いにくく、後者は能力とエコシステムが弱すぎました。最終的にAiPythonを選びました。

Q：AiPyはIDEですか？CursorやWindsurfなどとの違いは何ですか？

A：AiPyはIDEではありません。AI IDEとの最大の違いは、AiPyが直接コードを納品するのではなく、タスクの結果を納品することです。もちろん、あなたのタスクがコードの納品であれば、AiPyはそのタスクを完了するのを手伝うこともできます！

Q：AiPyには知能がありますか？

A：知能をどのように定義するかによります。もし知能体とは、自身の状態、環境、目標に基づいて計画を立て、行動を起こし、行動の中で絶えずフィードバックを得て計画を修正し、行動を改善し、目標に近づくように導くものだとすれば、それは知能体です。この定義によれば、LLMは知能を持っていませんが、AiPyはタスクの目標に基づいて計画を立て（タスクを完了するためのプログラムを作成する）、行動を起こし（プログラムを実行する）、絶えずフィードバックを得て自己を改善し（自分でプログラムをデバッグし、自分でプログラムを修正する）、目標を達成するまで続けます。このように見ると、AiPyは真の知能を持っていると言えます。

Q：AiPyの本質は何ですか？

A: 人間がAIを使い、AIがPythonを使い、Pythonがデータを使い、Pythonがコンピュータを使い、Pythonがネットワークを使い、PythonがIoTを使い、Pythonがすべてを使います。

Q: AiPyとMCP、Agent、Workflowは代替関係ですか？

A：AiPyはタスクに応じて、必要であれば現在のタスクに必要なワークフロープログラム、エージェントプログラム、インターフェース変換プログラムを自分で作成します。現在のmcpやagentが利用可能であれば、それらを直接呼び出します。将来的には共存すると考えています。