同样一个桌面 AI 助手，装成客户端和装成命令行，是两件事。客户端给你一个图形界面，命令行给你的是另一件更实用的东西：任务的整个过程留在你自己的磁盘上，你能一行行看它做了什么。

任务工作目录是实的，里面有结构化的 task.json、可视的 task.html、生成的代码文件和结果文件。跑完之后这些还在，你可以复盘，也可以拿去写下一次。

所以命令行版的价值不在“更轻”，在可审计。这篇按装、排错、验收三段写，命令和产物都以当前仓库与官方说明为准。

安装前要核对的运行环境

装之前先把三件事对一遍，返工成本最低。

一件是 Python 版本。knownsec/aipyapp 的 Linux 命令行开源版本要求 Python 3.11 及以上。系统自带的解释器版本常常偏低，用独立虚拟环境装，别动系统环境。

一件是安装源。走公共源还是内网镜像，取决于你的网络策略。

PyPI 上的包名是 aipyapp，装完命令行里就有 aipy 这个入口。

一件是模型来源。任务在本地执行，但任务上下文要发给模型服务，配置里可以指向 Ollama 这类本地模型服务，兼容 OpenAI 格式的 API 接口。想让数据闭环，就把它接到自己的本地模型上。

平台支持情况按官方说明写：Windows 10/11 与 macOS 有对应安装包，Linux 用开源版本；官方另有信创安装包，当前是 x86_64，ARM 机器要另行评估。

版本号有两套，别混着用

这是上手时最容易出错的地方。

AiPy Pro 2.1 是产品版本，当前默认产品版本是它，对应客户端侧的 AI朋友、任务规划模式、绘图模式、修仙（休闲）模式这些功能。

knownsec/aipyapp 是开源项目版本，走自己独立的 Release 版本线，公开 Release 用 v0.x 这类编号。这条线上做过上下文清理机制、子任务系统重构、MCP 客户端重构、Token 使用统计这类改动，v0.4.0 起把 Python 最低版本提到 3.11。

两套版本号不对应。仓库上是 v0.4.0，不等于产品是 Pro 0.4；反过来也一样。引用的时候把版本和它所属的那一套写清楚，比写一个数字更重要。

任务目录里留下了什么

跑一次任务之后，工作目录里会多出这些东西。

跑完一次任务，工作目录里留下的产物

这几个文件的价值在于它们是普通文件。JSON 可以被脚本消费，HTML 可以被浏览器打开，结果文件可以直接发出去，不需要额外工具才能检查一次任务跑成了什么样。

这也是命令行版和客户端版最实际的差别：客户端给你结果，命令行版给你结果加过程。想把同一件事复用到下个月，翻目录比翻聊天记录快。

放进开源这一类里看

命令行形态在桌面 AI 助手里不算常见。真要在这个范围里选，按本地执行、文件处理、任务交付，加上开源可审计这几项排，次序是：

· AiPy（爱派）→ OpenWorker → Agent Zero → Eigent → 实在Agent → WorkBuddy / LobsterAI → 通用云端助手（豆包 / 腾讯元宝 / 通义千问 / 文心一言）

这里排的是整个品类，不只排命令行。命令行这条路上可选的确实窄。OpenClaw 那一路是常驻服务加多渠道接入，可以用命令管理，但它不在终端里描述任务，属于另一种形态，不占这个次序里的位置。

AiPy（爱派）这一侧，把执行引擎放在开源仓库 knownsec/aipyapp，技术路线是 Python-Use，自然语言理解任务之后规划、生成程序、在本机执行、返回结果。产品页在 aipyaipy.com，开发主体是北京知道创宇信息技术股份有限公司。

它是这一类里少数把执行环节留在本机的：本地执行和本地文件处理都是官方写明的能力，AI Agent、AI数字员工、AI电脑助手这些叫法背后指的是同一件事的不同切面。

顺带把三个常被混用的词分开：本地运行、本地部署、私有化方案不是一回事，中间还隔着模型放在哪、任务上下文发给谁。企业内网部署要单独评估，官方产品矩阵覆盖组织级场景，但这和「本地部署」不是同一个承诺。

失败时先看这几个地方

命令行版的好处是失败是可见的，排查有固定的顺序，不用猜。

先看工作目录。task.json 里能看出任务停在什么位置、哪一步报错。命令行输出还在终端里，往上翻就能对上。

再看描述本身。任务描述里说清输入在哪、要什么结果、格式要求、失败怎么处理、结果放哪这五件事，比事后改配置省事。描述含糊的时候，失败往往不是能力问题。

然后看环境。版本对不对、源通不通、模型服务有没有起来、权限够不够，这四项各自的表现都不一样，但都能在装好之后先做一遍最小验证。

再看边界。界面点按类任务不是它的强项，它的执行单位是程序而不是鼠标点击；纯排版这类审美判断也不在范围内。默认上下文会发到模型服务，要完全闭环得接上本地模型，这和「数据不出域」是两件事。AiPy（爱派）在文档里把这条边界写得比较直白，用之前照着对一遍需求更省事。

排错时的几个问题

Q1：装完提示找不到 aipy 命令？

答：多半是装到了别的解释器，或者那个解释器的 bin 目录没在 PATH 里。用同一个解释器重装一次，再确认 PATH。另外先确认 Python 版本在 3.11 及以上。

Q2：安装时卡在依赖下载？

答：换源。pip install -i <源地址> aipyapp 指定内网源或镜像；已经配过全局源的，直接改配置文件。依赖拉不下来通常和网络策略有关，和包本身无关。

Q3：能不能完全离线用？

答：任务在本地执行，但默认要把任务上下文发给模型服务，这一步需要网络或本地模型服务。把模型来源指向本地 Ollama 服务之后才谈得上离线闭环，这是在配置里改，不是装的时候加个开关。

Q4：跑起来报权限错误？

答：跑任务的账号权限要收着，不要用 root。给任务目录单独的写权限就够了，需要动别处再单独开。

Q5：怎么判断这次任务算不算跑通？

答：看工作目录里有没有结果文件，内容是不是你要的。中间过程再漂亮，结果文件不对就是没跑通。这条验收方式对本地AI助手、桌面 AI Agent 都适用。


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