AIForge 是一个任务驱动的 AI 编程引擎，通过大语言模型（LLM）将自然语言任务描述转化为可执行的 Python 代码，并在本地执行后返回结果。无需手动编程，即可自动完成数据处理、可视化、API 调用等一系列操作。AIForge 是一个革命性的AI代码执行框架，它让大语言模型能够：

• 🧠 智能理解任务需求
• 💻 自动生成Python代码
• ⚡ 实时执行并获取结果
• 🔄 自我修复代码错误
• 📊 持续优化执行策略

核心理念: Code is Agent - 让AI通过代码直接与环境交互，无需复杂的工具链

• 多轮对话优化: 支持自定义轮次自动重试，直到获得满意结果
• 智能Prompt系统: 根据指令复杂度自动选择合适的系统提示
• 代码质量保证: 内置语法检查和预处理机制

• 安全执行环境: 隔离的Python执行环境，预装常用库
• 实时结果反馈: 详细的执行日志和错误追踪
• 状态持久化: 跨执行保持变量状态

• OpenAI: GPT-3.5/GPT-4系列
• DeepSeek: 高性价比的国产模型
• OpenRouter: 模型聚合平台，多种模型可选
• Ollama: 本地模型部署
• 更多提供商: 持续扩展中...

• 数据分析: 自动处理CSV、Excel、JSON等格式数据
• 网络爬虫: 智能抓取网页内容和结构化数据
• API集成: 自动调用各种Web API获取信息
• 文件处理: 批量处理文档、图片等文件
• 系统自动化: 执行系统管理和运维任务

pip install aiforge  

创建 aiforge.toml 配置文件：

workdir = "aiforge_work"  
max_tokens = 4096  
max_rounds = 5  
default_llm_provider = "openai"  
  
[llm.openai]  
type = "openai"  
model = "gpt-4"  
api_key = "your-api-key-here"  
timeout = 30  
max_tokens = 8192  

from aiforge import AIForgeCore  
  
# 初始化aiforge  
forge = AIForgeCore("aiforge.toml")  
  
# 简单任务 - AI会自动生成并执行代码  
result = forge.generate_and_execute("获取今天的天气信息")  
  
# 复杂任务 - 详细的技术指令  
search_instruction = """  
请生成一个搜索函数，获取最新新闻：  
1. 使用requests和BeautifulSoup  
2. 支持多个搜索引擎  
3. 返回JSON格式结果  
4. 包含标题、链接、摘要、发布时间  
"""  
result = forge.generate_and_execute(search_instruction)  

# AI会自动生成pandas代码分析数据  
result = forge.generate_and_execute("""  
分析sales.csv文件：  
1. 计算每月销售总额  
2. 找出销售额最高的产品  
3. 生成可视化图表  
""")  

# AI会自动生成爬虫代码  
result = forge.generate_and_execute("""  
爬取新闻网站首页：  
1. 获取所有新闻标题和链接  
2. 提取发布时间  
3. 按时间排序返回最新10条  
""")  

graph TB  
    User[用户指令] --> AIForge[AIForge核心]  
    AIForge --> LLM[LLM提供商]  
    LLM --> CodeGen[代码生成]  
    CodeGen --> Executor[执行引擎]  
    Executor --> Result[执行结果]  
    Result --> Validator[结果验证]  
    Validator --> Success{成功?}  
    Success -->|是| Output[输出结果]  
    Success -->|否| Retry[重试机制]  
    Retry --> LLM  

• 多语言支持: 支持JavaScript、Shell、SQL等代码执行
• 包管理优化: 自动检测并安装缺失的Python包
• 内存管理: 优化长时间运行的内存占用
• 并发执行: 支持多任务并行处理

• 代码缓存: 智能缓存常用代码片段，提升执行效率
• 错误学习: 从历史错误中学习，减少重复错误
• 性能分析: 内置代码性能分析和优化建议
• 智能调试: AI辅助的代码调试和错误修复

• 插件系统: 支持第三方插件扩展功能
• 模板库: 内置常用任务模板，快速启动项目
• API服务: 提供REST API，支持远程调用
• Web界面: 基于Web的可视化操作界面

• 图像处理: 集成计算机视觉能力，处理图片和视频
• 语音交互: 支持语音输入和输出
• 文档理解: 智能解析PDF、Word等文档格式
• 数据可视化: 自动生成图表和可视化报告

• 权限管理: 多用户权限控制和资源隔离
• 审计日志: 完整的操作审计和合规支持
• 集群部署: 支持分布式部署和负载均衡
• 监控告警: 实时监控和异常告警系统

• Agent协作: 多个AI Agent协同完成复杂任务
• 工作流引擎: 可视化工作流设计和执行
• 知识库集成: 企业知识库和文档检索
• 决策支持: 基于数据的智能决策建议

• 自然语言编程: 完全基于自然语言的编程体验
• 跨平台部署: 支持云端、边缘、移动端部署
• 行业解决方案: 针对金融、医疗、教育等行业的专业方案
• AI模型训练: 支持自定义AI模型训练和部署

• 代码进化: AI自动优化和重构历史代码
• 预测执行: 基于历史数据预测任务执行结果
• 智能推荐: 根据用户习惯推荐相关功能和优化建议
• 自适应学习: 系统根据使用情况自动调整和优化

我们欢迎所有形式的贡献！

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

git clone https://github.com/iniwap/AIForge.git  
cd AIForge  
pip install -e ".[dev]"  
pytest tests/  

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