据@AndrewYNg称，开源包aisuite提供了构建“高度自治、适度能力、但非常不可靠”的AI代理的做法，并能用几行代码赋予前沿LLM磁盘访问与网页搜索等工具能力；来源：@AndrewYNg 在X，2025年12月11日。对加密市场参与者与量化开发者而言，这表明该代理工具仍处于实验阶段而非面向生产的自动化，应在任何实盘交易或资产托管场景中保持谨慎；来源：@AndrewYNg 在X，2025年12月11日。吴恩达还表示该项目由其与Rohit Prasad共同推进，显示开源代理工具在持续迭代；来源：@AndrewYNg 在X，2025年12月11日。

根据吴恩达的说明，开源工具包 aisuite 允许前沿大模型通过少量代码调用磁盘访问、网页搜索等工具，并可执行“创建贪吃蛇游戏并保存为 HTML 文件”等高层任务（来源：吴恩达X，2025年12月11日）。吴恩达强调，该代理“高度自主但非常不可靠”，实际可用的代理需要更多脚手架，因此此发布主要用于实验而非生产部署（来源：吴恩达X，2025年12月11日）。他同时提供了 deeplearning.ai The Batch 第331期的长文以进一步阐述 Agentic AI 工作流（来源：deeplearning.ai The Batch 第331期，链接见吴恩达X，2025年12月11日）。对关注AI与加密市场的交易者而言，这一“很不可靠且需大量脚手架”的定位意味着对基于 aisuite 的近端生产级自主交易或研究代理应持谨慎预期（来源：吴恩达X，2025年12月11日）。

根据 Andrew Ng 的说法，新的 aisuite 功能简化了大型语言模型（LLM）的函数调用，这对于代理工作流和各种 LLM 应用程序来说是一个重要功能。此开发可能通过减少工具使用的复杂性来提高开发人员的效率，可能影响 AI 驱动的交易算法的速度和效率 [来源: Andrew Ng Twitter]。