
做 AI 应用的同学大概率都踩过同一个坑:今天想用 GPT-4o,明天想换 Claude,后天又想试试 Gemini,每换一家就得重写一整套 SDK 调用、参数映射、错误处理。吴恩达(Andrew Ng)团队开源的 aisuite,就是把这件事彻底变简单的那把钥匙——一套统一接口,调遍十余家大模型。
项目简介
aisuite 是一个轻量级 Python 库,提供两层能力:底层是跨厂商统一的 Chat Completions API,上层是带工具与 MCP 的 Agents API。它同时是桌面 AI 同事 OpenWorker 的底层基座。一句话概括:用一套 OpenAI 风格的接口,调用 OpenAI、Anthropic、Google 等所有主流大模型。
安装要求和过程
环境要求
- Python 3.10 及以上
- pip 包管理器
- 对应厂商的 API Key(或本地运行 Ollama 免 Key)
快速安装
基础包(不含任何厂商 SDK):
pip install aisuite
按需安装指定厂商 SDK,或一次性装全:
pip install 'aisuite[anthropic]' # 仅 Anthropic SDK
pip install 'aisuite[all]' # 所有厂商 SDK
配置 API Key(以环境变量为例):
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...
一行调用示例——切换模型只改字符串:
import aisuite as ai
client = ai.Client()
models = ["openai:gpt-4o", "anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620"]
messages = [
{"role": "system", "content": "用海盗英语回答。"},
{"role": "user", "content": "讲个笑话。"},
]
for model in models:
resp = client.chat.completions.create(
model=model, messages=messages, temperature=0.75)
print(resp.choices[0].message.content)
核心功能

- 统一 Chat Completions API:provider-agnostic 的 OpenAI 风格接口,模型名采用
<provider>:<model-name>格式,aisuite 自动路由到正确的厂商与参数,切换模型只需改一个字符串。 - Agents API + Toolkits:把普通 Python 函数直接当工具,自动生成 schema、执行调用并回传结果;内置 files / git / shell 沙箱工具包;提供工具策略(审批、黑白名单)与状态持久化(内存 / 文件 / Postgres)。
- 原生 MCP 支持:
pip install 'aisuite[mcp]'后,任意 MCP Server 的工具都能直接交给模型,无需胶水代码。 - 流式与异步:
stream=True跨厂商统一分块输出,acreate提供异步变体,工具调用同样可流式处理。 - 可扩展 Provider 适配器:按命名约定实现
<provider>_provider.py+<Provider>Provider类即可被自动发现加载,轻松接入新厂商。
支持的模型厂商

典型使用场景
- 多模型横向对比 / A/B 评测:同一段业务逻辑只改 model 字符串,就能对比 GPT-4o、Claude、Gemini 的输出质量与成本,非常适合做模型选型与回归测试。
- 本地优先 + 多云的 Agent 应用:aisuite 是 OpenWorker 的基座,可接入 Ollama 完全本地运行(数据不出本机),也能在云端多厂商间灵活切换,兼顾合规与弹性。
- 快速挂载 MCP 工具做文件 / 代码操作:一行声明 filesystem MCP,即可让模型列举目录、读写文件、执行 git 命令,省去繁琐的适配代码。
推荐理由
我个人非常看重 aisuite 解决的一个真实痛点:厂商锁定。在真实项目里,模型能力此消彼长,今天这家强、明天那家反超,aisuite 让你把”换模型”从”改一堆 SDK 代码”降级成”改一个字符串”,产品的可移植性直接拉满。
它不只是简单的接口封装:Agents API 把工具调用、MCP、工具策略、状态持久化收敛到一套统一范式里,意味着你写一次 Agent,就能在多家模型间稳健落地;底层还能私有化(Ollama)满足数据合规需求。MIT 协议商用友好,对创业团队和个人开发者都很友好,强烈建议作为 AI 应用的默认底座。
下载地址
- GitHub:https://github.com/andrewyng/aisuite
- PyPI:https://pypi.org/project/aisuite/
- 文档快速上手:仓库内
docs/chat-completions-quickstart.md与docs/agents-quickstart.md
项目数据:★16.1K · 1.7K Fork · Python · MIT · 创建于 2024-06,最近更新 2026-07。