Python转AI自动化核心是用现有基础快速构建可落地的智能脚本，聚焦“感知-决策-执行”闭环，依托API+标准库组合能力，强调配置化、容错性与渐进式升级。
Python转AI自动化方向，核心不是从零学AI理论，而是用Python已有基础，快速接入能落地的智能脚本与系统能力——重点在“自动感知、自动决策、自动执行”，比如自动读邮件+提取关键信息+生成回复+发回；或监控网页变动+识别新公告+触发通知+存入数据库。
用现成AI能力封装智能脚本
不必自己训练模型。调用成熟API（如OpenAI、Ollama本地大模型、百度文心、讯飞星火）+ Python标准库（requests、schedule、smtplib、BeautifulSoup、playwright），就能组合出实用工具。
- 写一个每天早8点自动总结昨日钉钉/企业微信未读消息的脚本：用官方SDK拉取消息 → 用大模型摘要 → 邮件推送给负责人
- 用Playwright自动登录教务系统 → 截图课表 → OCR识别（PaddleOCR或easyocr）→ 提取课程时间 → 同步到本地日历（ics文件或Google Calendar API）
- 监听本地文件夹新增PDF → 自动调用PyPDF2+LLM提取“合同金额、甲方、截止日期” → 写入Excel并标红超期项
让脚本具备简单推理和容错能力
真实环境不理想：网页结构变、API限流、PDF扫描模糊、字段缺失。智能不等于全靠AI，而在于Python逻辑兜底。
- 用try/except捕获requests超时，失败后自动重试3次+随机延时
- LLM返回格式不稳定？加正则校验+fallback规则：“没提取到金额就查‘¥’后数字，再不行就标‘待人工确认’”
- 网页元素找不到？用Playwright的wait_for_selector + 设置超时 + 备用XPath路径
把脚本变成可配置、可调度、可追踪的系统
单个脚本是玩具，加上配置、计划、日志、状态反馈，才算自动化系统。
- 用YAML或JSON管理参数：账号密码放.env，目标URL、关键词、通知方式写进config.yaml
- 用APScheduler或系统cron定时运行；关键步骤记录log（含输入/输出/耗时），错误自动发企微机器人告警
- 加个轻量Web界面（Flask + Bootstrap）：显示最近5次运行状态、手动触发按钮、查看原始日志片段
从小闭环开始，逐步叠加AI深度
别一上来就想做“全自动招投标分析系统”。先跑通一个端到端小闭环，再替换其中某环节为更智能的版本。
- 第一版：自动下载招标网Excel → 用pandas筛选“Python”“外包”关键词 → 邮件发送列表
- 第二版：把关键词匹配换成LLM判断“是否匹配我司技术栈” → 输入招标要求文本，输出True/False+理由
- 第三版：对接RAG，用历史中标书微调判断逻辑，准确率从72%提到89%
