aideml 可以免费使用吗？用的什么许可证？

aideml 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

aideml 还在维护吗？

活跃维护中。aideml 最近一次提交是在 2026年10月16日。

aideml 适合用来做什么？

根据自然语言目标，在表格数据集上快速搭建机器学习基线模型。在研究中复现或扩展 AIDE 的树搜索实验。测试机器学习智能体的不同搜索策略、评估器或 LLM 后端。结合 Ollama 等本地模型，在本地完成全流程运行。

aideml 怎么安装和运行？

从 PyPI 安装软件包: pip install -U aideml 设置 LLM API 密钥: export OPENAI_API_KEY= 在示例任务上运行优化: aide data_dir="example_tasks/house_prices" goal="Predict the sales price for each house" eval="RMSE between log-prices"

在哪里获取 aideml？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/WecoAI/aideml

WecoAI/aideml

开源 LLM 智能体，通过树搜索自动编写、调试并迭代机器学习代码，直到优化用户指定的指标。

在 GitHub 查看官网

Star: 1,614
Fork: 237
未关闭 Issue: 3
最近提交: 22天前

这是什么？

AIDE ML 是 AIDE 算法的开源参考实现。AIDE 是一种树搜索式智能体，把每个 Python 脚本当作解决方案树中的一个节点。用户提供数据目录、用自然语言描述的目标以及评估指标后，它会生成代码、执行，并依据指标反馈决定扩展哪些候选方案、修复哪些错误。

项目以 Python 包形式发布，可通过 pip 安装，提供命令行工具、解决方案树的 HTML 可视化以及 Streamlit 网页界面。它支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter，也支持任何兼容 OpenAI API 的本地模型。配置项包括代码模型、反馈模型、迭代步数和草稿数量，并提供 Python 接口与 Docker 镜像。

该项目适合希望复现 AIDE 论文或尝试新搜索策略、评估器与 LLM 后端的研究人员，也适合希望基于数据集快速搭建机器学习流程的工程师。

核心功能

01用自然语言描述任务，并提供数据目录、目标与评估指标即可运行。
02在生成的 Python 脚本树上搜索，依据指标反馈扩展或修复候选方案。
03提供命令行工具、Python 接口和 Docker 镜像。
04包含解决方案树的 HTML 可视化与 Streamlit 网页界面。
05支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 以及兼容 OpenAI 接口的本地模型。

适用场景

根据自然语言目标，在表格数据集上快速搭建机器学习基线模型。
在研究中复现或扩展 AIDE 的树搜索实验。
测试机器学习智能体的不同搜索策略、评估器或 LLM 后端。
结合 Ollama 等本地模型，在本地完成全流程运行。

快速上手

1
从 PyPI 安装软件包
pip install -U aideml
2
设置 LLM API 密钥
export OPENAI_API_KEY=<your-key>
3
在示例任务上运行优化
aide data_dir="example_tasks/house_prices" goal="Predict the sales price for each house" eval="RMSE between log-prices"

使用前须知

默认设置会调用外部 LLM API，因此需要 API 密钥，并且除非使用本地模型，否则会产生模型使用费用。
完全本地运行需要兼容 OpenAI 接口的本地服务，通常与托管模型相比性能会有所下降。

收录于专题

开源 AI Agent 框架与应用数据科学课程与工具

常见问题

aideml 是什么？: 开源 LLM 智能体，通过树搜索自动编写、调试并迭代机器学习代码，直到优化用户指定的指标。 AIDE ML 是 AIDE 算法的开源参考实现。AIDE 是一种树搜索式智能体，把每个 Python 脚本当作解决方案树中的一个节点。用户提供数据目录、用自然语言描述的目标以及评估指标后，它会生成代码、执行，并依据指标反馈决定扩展哪些候选方案、修复哪些错误。
aideml 可以免费使用吗？用的什么许可证？: aideml 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
aideml 还在维护吗？: 活跃维护中。aideml 最近一次提交是在 2026年10月16日。
aideml 适合用来做什么？: 根据自然语言目标，在表格数据集上快速搭建机器学习基线模型。在研究中复现或扩展 AIDE 的树搜索实验。测试机器学习智能体的不同搜索策略、评估器或 LLM 后端。结合 Ollama 等本地模型，在本地完成全流程运行。
aideml 怎么安装和运行？: 从 PyPI 安装软件包: pip install -U aideml 设置 LLM API 密钥: export OPENAI_API_KEY=<your-key> 在示例任务上运行优化: aide data_dir="example_tasks/house_prices" goal="Predict the sales price for each house" eval="RMSE between log-prices"
在哪里获取 aideml？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/WecoAI/aideml

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。