如何让模型从 “对话交互” 进化到 “工具使用”？Python 凭借其丰富的库生态和易扩展性，成为连接大模型与现实任务的最佳桥梁，形成了独特的 “Python use” 范式。
这种范式的核心逻辑是构建 “理解 - 规划 - 执行 - 反馈” 的闭环。大模型首先将自然语言需求拆解为可执行的步骤，再调用 Python 生态完成具体操作 —— 比如用 Pandas 处理数据时，模型并非直接返回结果，而是生成完整的分析代码，由本地环境执行；遇到可视化需求时，自动调用 Matplotlib 或 Plotly，输出图表的同时保留代码可编辑性。
技术实现上，这种 Agent 架构包含几个关键模块：
需求解析层：通过提示工程与思维链（CoT）技术，让模型理解任务边界，判断是否需要调用工具；
代码生成引擎：结合 Python 语法树（AST）校验与开源代码解释器（如 Open Interpreter），确保生成代码的安全性和可执行性；
工具调用接口：采用标准化的函数注册机制，将各类库（如 Selenium、NumPy）封装为模型可调用的 API，类似 LangChain 的工具链设计；
反馈迭代模块：通过执行结果的语义解析，让模型自主修正错误代码，形成 “生成 - 执行 - 纠错” 的循环。
这种范式的价值在于，它让大模型的能力不再局限于文本输出，而是通过 Python 这一 “万能工具”，真正渗透到数据分析、自动化办公、科研计算等具体场景中，同时本地部署的特性确保了数据隐私与执行可控性。
本质上，这是一种 “让 AI 用开发者的语言解决问题” 的思路 —— 不是替代程序员，而是成为更高效的工具使用者与代码协作者。