最近大家在聊的 clawdbot 、cowork 这种，本质还是基于大模型去规划和控制电脑里的程序，让 AI 去接管终端、鼠标、键盘、窗口这些操作。
但说到这个，之前有个产品其实在很早的时候，就已经不只是操控电脑了，而是直接把手机也拉进来了。
这个老朋友的名字叫 Aipy，那个想要把智能体当“牛马”使唤的产品。
体验地址：https://www.aipyaipy.com/
它做的事情现在回头看，会觉得挺激进的，它不是只操控本地电脑，而是直接连接到你的手机。
它通过智能的方式，直接调用「安卓手机控制」 的方式，你输入一个需求就能连到手机，然后它会把这句话拆成一套可以执行的脚本，然后在手机上一步步跑完。
这个点其实和前段时间豆包手机里的一些场景已经很像了，而 这个项目也是作为开源项目斩获了3.3k Stars。
项目地址：https://github.com/knownsec/aipyapp
它不仅仅在展示模型的能力，它更想要把手机当成一个可以被调度的执行终端，它的想象力是无限的。
比如你跟它说，你想做一个抖音养号的事儿，它不是给你讲怎么养，而是直接帮你养。
它可以控制手机每隔几秒刷一次抖音，刷的过程中按规则截图，然后把这些截图回传到电脑端，在它的工作目录里面可以看到所有完整的截图。
接下来你还可以基于这些截图，直接让它做整体分析，最后生成一段带有数据图表的分析报告。
这里顺便简单说一句咱们刚刚说操作安卓通信的 ADB 是什么，不然后面很多操作看起来会有点“像魔法”。
ADB 全称叫 Android Debug Bridge，本质上就是安卓手机对外开放的一条“控制通道”。
平时开发者调试 App、测试功能，用的就是它，通过 ADB，咱们可以在电脑上给手机下指令，比如点哪里、装卸应用、截屏、读状态，手机会老老实实照着执行。
所以你可以把 ADB 理解成一件事：这是安卓手机官方面向开发者用户允许的一种“被程序控制”的方式，不是黑科技，也不是破解。
只要你授权过，电脑上的程序就可以通过 ADB 去操作手机。
AiPy 做的事情，其实就是站在 ADB 这条通道上，用大模型帮你把“人话”翻译成一连串手机能听懂的操作指令。
所以你看到的只是一句话，手机那边跑的是一整套动作流程。
这种做法思路也是非常的值得借鉴，并且它把这个安卓手机的控制能力作为智能体的方式进行调度，同时通过实时编写 Python 执行脚本的方式下发到手机端上去操作，同样还有非常多原子能力直接可以被智能体调度控制。
所以说，一旦理解了 ADB，这类“AI 接管手机”的事情，其实就没那么玄了，我也算是看到终于有人把它包装成了普通人也能直接用的东西。
这一步里，其实已经把“执行”和“分析”两件事连在了一起。
除了这种偏内容的场景，它在很多日常操作上也非常直接。
比如你让它发一条短信给 10086，它会自动完成文本编辑、点击发送这一整套流程。
再比如你下发一个安装或者卸载应用的指令，它也会全自动执行，一键把应用装好或者卸掉，我这次要做好学生，让它帮我把王者荣耀给删了。
于是它都不带一点犹豫的，直接鼓励我是个好学生真是太有决心了！
你甚至可以做一些脑洞更大的事情，比如让它在手机上隔一段时间就看一眼当前状态是不是正常，比如有些挂机类小游戏，或者需要长时间运行的任务，它可以帮你盯着，一旦发现异常，就继续执行后续动作。
这种模式不显眼，但很适合做批量化、流程化的事情，比如仓库设备状态确认、持续运行任务的监控之类。
底层逻辑其实是把安卓的控制能力封装成一个应用级智能体，然后再由更上层的智能体去调度。
除了手机端，它在电脑上一样也做很多事情。
你只需要下一句命令，它就能去读取你本地的数据，实时生成脚本并执行，比如帮你收集资料、处理本地文件。
比如我这里有一份股票数据，就可以直接让它进行分析，然后进行数据可视化，底层看它调用的是 Python 的数据分析工具，这一点就相对来说踏实很多，比起大模型直接分析这个数据更靠谱。
它通过 Python 的方式去绘制这个数据图表，做过数据分析的同学都知道，这个是最为靠谱的链路了。
最后呢，它也是老老实实的给你交付了这文图文并茂的数据分析报告。
同时呢，AiPy 这个本身还内置了很多不同角色的智能体，用来做更专业的垂直场景拆解，比如生图、生视频、浏览器控制、安卓控制、打印机控制等等。
整体感觉就像是一个“能干活的助理”，你不用关心它内部怎么拆任务。
他只会每次跑完任务之后，亲切的喊你一声“老板！”，正是应了它的这个产品Slogan：超级AI牛马智能体工厂。
此外，你可以在里面自己配置不同厂商的大模型，不管是阿里云、火山引擎，还是硅基流动，都可以按需接进来。
在它的智能体集市里，也有大量现成的 Agent 可以直接用，甚至像 MCP这种能力，都可以一键加进来。
再加上它支持 Mac 和 Windows 多端使用，你会发现它的整体理念其实非常简单，把任务派给它，它自己去干。
就刚刚写到这里的时候，我反而会有一种很强的信息差感。
不论是 Clawdbot 还是 AiPy，现在大家才开始突然蜂拥式的认真讨论“AI 能不能真的接管操作层”。
但在 这里，手机、电脑、脚本、调度这一整套东西，其实已经被完整跑过一遍了，而且能做的事情还是有很多的。
如果你只是想感受一下执行型 AI 和聊天式 AI 的区别，自己亲自随便跑几个完整流程就能明白。
