Python是AI开发最主流语言，覆盖大模型调用、AI应用、机器学习、深度学习、AI Agent、量化AI等场景。

1. 调用大模型（最常用，快速做AI程序）

OpenAI / 兼容OpenAI接口（Claude、通义千问、DeepSeek等）

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的key",
    base_url="接口地址"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt‑4o‑mini",
    messages=[{"role":"user","content":"用python写一个冒泡排序"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

2. 本地开源大模型运行

• Ollama：本地跑Llama3、Qwen、GLM，一行命令启动服务，python通过http调用

# pip install ollama
import ollama
res = ollama.chat(model="qwen2:7b", messages=[{"role":"user","content":"简单介绍AI Agent"}])
print(res["message"]["content"])

3. AI Agent / 智能体

常用库：LangChain、LlamaIndex

• 实现：工具调用、知识库RAG检索增强、多步骤任务、记忆会话

典型场景：私有文档问答机器人、自动处理业务任务、爬虫+AI分析

4. 深度学习（模型训练）

• 计算机视觉：PyTorch / TensorFlow，图像识别、图像分割、医学影像处理
• 生成式图像：Stable Diffusion，diffusers库

# pip install diffusers transformers accelerate
from diffusers import StableDiffusionPipeline

5. 传统机器学习

scikit‑learn：分类、回归、聚类，适合预测、量化特征工程。

6. 常见Python‑AI项目选题

1. 网页/桌面对话机器人（对接GPT/通义）
2. RAG本地知识库问答（读取pdf/markdown做问答）
3. AI图片处理：识别、扩图、抠图
4. AI Agent：自动执行多步业务任务
5. 量化AI：技术指标+AI做信号预测