作为常年跟踪和试用各类AI Agent框架的产品经理，我这两周做了一个更贴近现实使用的实验：把“会写代码并执行”的能力延伸到手机上。

直观结论是，PC 侧的 Agent（例如近来讨论度较高的 OpenClaw）在流程编排、浏览器和办公自动化方面成熟度不错，但它主要围绕电脑工作负载设计；

而 AiPy 这类“LLM→Python→系统/设备”的路径，把控制范围直接扩展到了实体设备，尤其是 Android 手机。对很多移动端场景而言，这种路径更接近“可落地”。

两个思路：OpenClaw 与 AiPy 的基本定位

OpenClaw（PC中心的分布式Agent框架）

• 功能范围：通过消息入口连接大模型，注册工具与技能（如浏览器、表格、脚本），在分布式系统内协作执行任务。适合浏览器自动化、Excel/文档处理、网页收集与汇总等PC办公类任务。
• 技术特征：网关+工具/技能注册+消息路由+分布式执行，强调流程编排与多节点协作。
• 使用门槛：需要部署服务、注册工具、配置模型与消息渠道，有一定工程配置成本。
• 适合人群/场景：团队协作的PC工作流自动化、对稳定流程与可审计性要求较高的业务。

AiPy（“Python-Use”路径把AI直接接到设备）

• 功能范围：核心开源项目（aipyapp）负责让模型生成Python代码并在本地/受控环境直接执行；结合扩展组件（如 AiPy Pro 客户端），Python 脚本可以驱动ADB、Selenium、打印机接口、文件系统等，从而控制Android手机、浏览器乃至其他可被Python触达的设备。
• 技术特征：以Python生态为能力底座，LLM 负责“生成代码→执行→校验→修复”的闭环；靠成熟库覆盖设备控制、爬虫、办公自动化、图像处理等常见能力。
• 使用门槛：本地Python环境必须稳定；理解ADB/无障碍/驱动等设备相关知识会显著降低踩坑率。相对不需要搭复杂分布式系统。
• 适合人群/场景：懂一点Python的个人或小团队，目标是把智能体快速接到真实设备（尤其Android手机）或现有脚本生态。

AiPy 的组件与安装要点

开源执行引擎：aipyapp

• 获取与安装：来自开源仓库（用户提供的参考链接为 GitHub: knownsec/aipyapp），本地可通过 pip 安装（示例：pip install aipyapp）。
• 职责边界：将自然语言需求转译为Python脚本，调用本机/局域网可用的库或接口执行，并做结果校验与必要的自修复。
• 可扩展性：与任意Python库组合（ADB、Selenium、Pillow、pandas、requests 等），能力上限由Python生态决定。

手机控制扩展：AiPy Pro 客户端（Android）

• 获得方式：从官网下载安装（用户提供参考地址：www.aipyaipy.com）。
• 必要配置：Android 开发者选项→打开 USB 调试；安装客户端后从“智能体集市”安装“安卓手机控制”智能体。
• 可用能力（依赖ADB/无障碍等）：查询设备状态、拨打电话、收发短信、截屏/录屏、应用安装与卸载、指定App内的点击/滑动与文本输入、文件上传下载等。
• 安全提示：只在测试/次要设备启用开发者选项；ADB over Wi‑Fi 仅在可信网络使用；为Python执行环境设置系统级权限隔离/沙箱。

说明：上述链接与获取方式为用户提供的参考信息，具体版本、兼容性与许可请以官方仓库与官网公示为准。

上手体验：四个可复现实验

1）自动刷短视频（抖音）

需求描述：打开抖音，每5秒滑动一条视频。

过程要点：LLM 先列步骤计划，生成Python脚本，调用ADB完成App启动与滑动；遇到选择器或坐标计算错误时可自修脚本重试。

主观观感：首次下发到开始滑动的总延迟在一个“可接受”的区间（受模型响应和设备连接影响），后续滑动按节拍执行。

价值点：验证了“生成代码→执行→结果校验→修复”的闭环在移动端UI自动化中的可行性。

2）自动打电话/短信

• 需求描述：拨打 10086，随后发送与读取短信。
• 过程要点：通过ADB或系统Intent触发拨号，短信读写走Android对应接口；全流程由脚本驱动。
• 稳定性观察：在信号与权限正常的情况下基本可复现；不同机型的权限弹窗与ROM差异会影响成功率。

3）应用管理（安装/卸载）

• 需求描述：卸载指定App并验证状态。
• 过程要点：采用包管理相关命令；如需静默安装/卸载，需结合设备与系统版本权限策略。
• 风险提示：务必在测试机验证包名与版本，避免误操作生产设备。

4）电商数据抓取到Excel

• 需求描述：在京东搜索“华为手机”，滚动页面提取商品名与价格，导出Excel。
• 实现路径：两种可行策略
  • 移动端UI自动化：通过ADB/无障碍对App界面进行滚动与OCR/控件解析。
  • Web侧爬虫：用Selenium/Requests配合反爬策略执行搜索与解析（需遵守目标站点的使用条款与法规合规）。
• 实践结论：对动态加载/反爬有一定挑战，但在页面结构稳定的情况下，能在分钟级产出结构化Excel。

可预期的收益与现实边界

• 收益
  • 覆盖面：把Agent能力扩展到手机与其他设备，打通“从指令到实体操作”的链路。
  • 生态复用：直接继承Python社区多年积累的库与最佳实践，缩短从原型到可用的路径。
  • 自修复：在脚本层面实现快速修错与重试，减少人工盯盘。
• 边界与风险
  • 平台限制：当前以Android为主，iOS因系统限制很难达到同等控制粒度。
  • 机型与ROM差异：权限弹窗、控件树差异可能导致策略迁移成本。
  • 安全与合规：任意代码执行需强化沙箱、最小权限与网络隔离；爬取与自动化需遵守平台条款与法律法规。
  • 可维护性：基于UI的自动化对版本更迭敏感，需要稳定的选择器策略与回归验证。

价格、授权与兼容性（基于公开信息的可获取程度）

• aipyapp（开源执行引擎）
  • 获取：pip安装与开源仓库。
  • 授权：以仓库声明为准（请以实际LICENSE文件为准）。
  • 运行环境：Python 版本、依赖库与系统权限需按项目README配置。
• AiPy Pro 客户端（Android控制）
  • 授权与价格：属商业组件，套餐与付费方式以官网实时公示为准（不同版本可能包含免费额度、按量计费或订阅）。
  • 设备支持：以官方兼容列表为准；通常Android版本、品牌ROM与ADB/无障碍策略会影响能力边界。
• OpenClaw
  • 生态与授权：社区版本通常开源，企业应用常见二次开发或自部署（具体以其官方仓库与文档为准）。

建议在落地前核对：开源许可证、商用授权范围、隐私条款与数据处理合规要求。

实施清单：把AiPy安全接入你的设备

准备环境

独立测试设备（Android），开启开发者选项与USB调试；必要时准备数据线与稳定网络。

为aipyapp创建Python虚拟环境，分离依赖与权限；操作系统层面创建低权限用户执行。

确认LLM提供方与API Key（如需），设置合理的超时与重试策略。

最小可验证任务（MVP）

从“打开App→截图→拉取日志”开始，验证连通性与权限。

为关键动作加校验（如UI元素存在性），失败即收敛到修复逻辑。

安全与治理

禁止在生产主力机启用开发者选项；ADB over Wi‑Fi 仅在隔离网络使用。

对Python执行环境启用文件/网络访问白名单或容器沙箱。

记录审计日志（指令、生成代码、执行结果）以便回溯与合规审计。

适配性建议：如何在两类方案间做选择

• 偏PC办公/网页场景，强调流程稳定、权限内工具可控：优先考虑OpenClaw这类网关+工具注册的体系。
• 需要真实控制Android设备、调用硬件能力或复用Python脚本生态：AiPy路径更易快速达成目标。
• 团队协作与合规为先：使用受控工具白名单与流程编排；对AiPy需额外强化执行沙箱与代码审查。
• 个人探索与原型验证：AiPy更便于用最小成本验证“从AI到设备”的闭环，后续再评估工程化与合规方案。

结语

从产品视角看，OpenClaw把PC端的智能体协作做得更工程化，适合规模化办公流程；AiPy把“模型会写的代码”直接落在Python生态，从而切入设备与硬件。对移动端自动化而言，这条路更贴近现实需求，但也更依赖权限管理、设备差异适配与安全治理。两者并非互斥：在团队场景里，可以用OpenClaw承载流程与权限，用AiPy承担“需要触达设备”的那一段执行。

如果你的目标是把Agent从“能在电脑上干活”延伸到“能在手机上做事”，AiPy这条Python-Use路径值得用一台测试机严谨地走一遍；一旦链路打通，很多移动端的日常工作都能以低成本实现自动化。