一个集成 LLM 的 Python 命令行解释器

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一个集成 LLM 的 Python 命令行解释器

把整个 Python 执行环境提供给 LLM 使用，可以想象为 LLM 坐在电脑前用键盘在 Python 命令行解释器里输入各种命令，按回车运行，然后观察执行结果，再输入代码和执行。

和 Agent 的区别是 Python use 不定义任何 tools 接口，LLM 可以自由使用 Python 运行环境提供的所有功能。

Why

假如你是一个数据工程师，你对下面的场景一定不陌生：

• 处理各种不同格式的数据文件：csv/excel，json，html, sqlite, parquet ...
• 对数据进行清洗，转换，计算，聚合，排序，分组，过滤，分析，可视化等操作
  

这个过程经常需要：

• 启动 Python，import pandas as pd，输入一堆命令处理数据
• 生成一堆中间临时文件
• 找 ChatGPT / Claude 描述你的需要，手工拷贝生成的数据处理代码运行。
  

所以，为什么不启动 Python 命令行解释器后，直接描述你的数据处理需求，然后自动完成？好处是：

• 无需手工临时输入一堆 Python 命令
• 无需去找 GPT 描述需求，拷贝程序，然后手工运行
  

这就是 Python use 要解决的问题！

How

Python use (aipython) 是一个集成 LLM 的 Python 命令行解释器。你可以：

• 像往常一样输入和执行 Python 命令
• 用自然语言描述你的需求，aipython 会自动生成 Python 命令，然后执行
  

而且，两种模式可以互相访问数据。例如，aipython 处理完你的自然语言命令后，你可以用标准 Python 命令查看各种数据。

Interfacesai 对象

• __call__(instruction): 执行自动处理循环，直到 LLM 不再返回代码消息
• save(path): 保存交互过程到 svg 或 html 文件
• llm 属性： LLM 对象
• runner 属性： Runner 对象
  

LLM 对象

• history 属性： 用户和LLL交互过程的消息历史
  

Runner 对象

• globals: 执行 LLM 返回代码的 Python 环境全局变量
• locals: 执行 LLM 返回代码的 Python 环境局部变量
  

runtime 对象

供 LLM 生成的代码调用，提供以下接口：

• install_packages(packages): 申请安装第三方包
• getenv(name, desc=None): 获取环境变量
• display(path=None, url=None): 在终端显示图片
  

Usage

AIPython 有两种运行模式：

• 任务模式：非常简单易用，直接输入你的任务即可，适合不熟悉 Python 的用户。
• Python模式：适合熟悉 Python 的用户，既可以输入任务也可以输入 Python 命令，适合高级用户。
  

默认运行模式是任务模式，可以通过 --python 参数切换到 Python 模式。

任务模式

uv run aipython

1. >>> 获取Reddit r/LocalLLaMA 最新帖子
   
2. ......
   
3. ......
   
4. >>> /done

复制代码

Python 模式基本用法

自动任务处理：

1. >>> ai("获取Google官网首页标题")

复制代码

自动申请安装第三方库
[code]Python use - AIPython (Quit with 'exit()')
>>> ai("使用psutil列出当前MacOS所有进程列表")