AI开发框架

Lightning AI

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基于PyTorch Lightning，可一站式完成模型训练、部署与协作，降低从实验到上线的切换成本。

Leap

AI开发框架

提供现成AI能力接口，主打把模型、向量库等快速接入自有应用，适合想少写底层代码的开发者。

TensorFlow

AI开发框架

Google开源的机器学习库，工程化部署工具链成熟，适合从研究原型到大规模生产落地。

PyTorch

AI开发框架

主流开源机器学习框架，动态图调试直观、研究生态活跃，是学术论文复现的热门选择。

飞桨PaddlePaddle

AI开发框架

百度开源的飞桨平台，中文文档和工业级模型库较全，国内产业部署案例与社区支持较多。

昇思MindSpore

AI开发框架

华为开源的MindSpore，支持端边云协同与自动并行，国产硬件适配和政企场景相对友好。

Apache MXNet

AI开发框架

Amazon支持的深度学习框架，具备弹性分布式训练和多GPU扩展能力，曾适合云上部署。

Scikit-learn

AI开发框架

Scikit-learn提供分类、回归、聚类等经典机器学习算法，API统一，适合表格数据和快速建模。

Label Studio

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开源的可视化数据标注工具，支持文本、图像、音频等多模态标注，适合自建训练数据集。

Keras

AI开发框架

Keras是TensorFlow的高层API，以简洁接口快速搭建神经网络，适合入门和原型迭代。

Caffe

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Caffe由UC Berkeley推出，早期以卷积神经网络和图像任务见长，生产部署中仍可见遗留模型。

NumPy

AI开发框架

Python科学计算基础库，提供高效多维数组与线性代数运算，是大量AI库的底层依赖。

DL4J

AI开发框架

面向JVM的深度学习套件，便于用Java、Scala等直接训练和部署模型，适合已有JVM工程体系。

JAX

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JAX由Google开发，可用函数变换做自动微分与矢量化，适合高性能数值计算和科研模型。

NLTK

AI开发框架

老牌Python自然语言处理库，分词、标注、句法树等教学示例丰富，适合传统NLP学习和原型验证。

LangChain

AI开发框架

围绕大语言模型串联提示、记忆、工具调用与检索增强，适合搭智能体和复杂对话流程。

Vercel AI SDK

AI开发框架

Vercel开源SDK，方便在React、Svelte、Vue等前端项目中接入流式聊天与大模型能力。

轻量Python框架，几行代码即可创建工具调用Agent

字节开源的大模型应用开发框架，强调工程化与可编排

国产开源Java智能体框架，便于企业集成Agent能力

阿里开源Java AI框架，便于Spring生态接入大模型

国产开源项目，用自然语言与数据库对话并做分析

阿里通义开源的Agent框架，支持工具调用与长文档

国产开源知识库问答平台，可视化编排RAG工作流

国产开源知识库问答系统，支持开箱即用与私有部署

国产开源RAG引擎，专注深度文档理解与引用溯源

把软件公司角色分工映射到多智能体项目协作

阿里开源框架，支持分布式多智能体与应用监控

以类型安全方式构建LLM工具、依赖与Agent

微软官方SDK，把规划、记忆与插件接入应用

模块化构建检索、生成、Agent与评测流水线

专注RAG的数据连接、索引、检索与效果评估

以角色、任务与流程组织多智能体协作

微软开源框架，通过多智能体对话与工具执行协作

以有状态图编排多Agent、工具调用与人工审批