AI开发框架

国产开源RAG引擎，专注深度文档理解与引用溯源

国产开源知识库问答系统，支持开箱即用与私有部署

国产开源知识库问答平台，可视化编排RAG工作流

阿里通义开源的Agent框架，支持工具调用与长文档

国产开源项目，用自然语言与数据库对话并做分析

阿里开源Java AI框架，便于Spring生态接入大模型

国产开源Java智能体框架，便于企业集成Agent能力

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

以角色、任务与流程组织多智能体协作

专注RAG的数据连接、索引、检索与效果评估

模块化构建检索、生成、Agent与评测流水线

微软官方SDK，把规划、记忆与插件接入应用

以类型安全方式构建LLM工具、依赖与Agent

阿里开源框架，支持分布式多智能体与应用监控

把软件公司角色分工映射到多智能体项目协作

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Caffe

AI开发框架

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。

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。

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。

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。

Lightning AI

AI开发框架

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。

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。

JAX

AI开发框架

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。

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。

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。

Label Studio

AI开发框架

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。