导语

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）应用开发已成为技术领域的重要趋势。本文将深入介绍当前最具影响力的8个AI开发框架与平台，包括它们的核心特性、技术优势、应用场景，并通过实际代码示例展示如何快速构建AI应用。无论您是经验丰富的开发者，还是刚开始探索AI应用开发的新手，都能在本文中找到有价值的参考信息。

一、AI开发框架

1. LangChain

  • 官网：https://docs.langchain.com
  • 简介：LangChain 是一个用于构建基于大语言模型（LLM）的应用开发框架，支持链式调用、工具集成、RAG（检索增强生成）等功能。常用于智能问答、Agent 构建、对话系统、知识库集成等场景。
  • 主要特点：
    • 支持多种主流大模型（OpenAI、Azure、百度等）
    • 丰富的链式组件，灵活组合
    • 强大的文档检索与RAG能力
    • 工具与插件生态丰富
  • 核心功能：
    • LLM调用与管理
    • Agent与工具链集成
    • 检索增强生成（RAG）
    • 多轮对话与上下文管理
  • 应用场景：
    • 企业知识库问答
    • 智能客服与对话机器人
    • 智能文档分析与摘要
    • 自动化办公助手
  • 案例：
    • 智能问答系统：使用 LangChain 构建一个企业内部知识库问答机器人，集成企业文档，实现员工自助查询。
  • 代码示例 - 智能文档问答系统： 
    from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
import os

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

# 1. 加载文档
loader = DirectoryLoader('./documents', glob="**/*.pdf")
documents = loader.load()

# 2. 文档分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(splits, embeddings)

# 4. 创建对话链
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo")
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm,
    vectorstore.as_retriever(),
    return_source_documents=True,
)

# 5. 交互式问答
chat_history = []
def ask_question(question):
    result = qa_chain({"question": question, "chat_history": chat_history})
    chat_history.append((question, result["answer"]))
    return result["answer"]

# 使用示例
question = "公司的年假政策是什么？"
answer = ask_question(question)
print(f"问题：{question}\n回答：{answer}")

2. crewAI

  • 官网：https://www.crewai.com
  • 简介：基于"多智能体协作"思想构建 LLM 应用的框架，可定义多个角色 Agent 分工合作，完成复杂任务。适合构建复杂自动化流程。
  • 主要特点：
    • 多Agent协作，支持分工与协同
    • 任务可拆解、自动协作
    • 灵活的角色与任务定义
  • 核心功能：
    • 多智能体任务分配与调度
    • 任务流自动化
    • Agent间通信与协作
  • 应用场景：
    • 多角色协作写作
    • 自动化内容生产
    • 复杂流程自动化
  • 案例：
    • 多角色协作写作：定义"编辑""作者""校对"三个Agent，协作完成一篇文章的自动生成与审核。
  • 代码示例 - 多智能体协作写作： 
    from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain.llms import OpenAI

# 1. 创建智能体
writer = Agent(
    role='作者',
    goal='创作高质量的技术文章',
    backstory='专业的技术文章作者，擅长将复杂概念简单化',
    llm=OpenAI(temperature=0.7)
)

editor = Agent(
    role='编辑',
    goal='确保文章的质量和准确性',
    backstory='资深技术编辑，注重文章的逻辑性和可读性',
    llm=OpenAI(temperature=0.3)
)

reviewer = Agent(
    role='审稿人',
    goal='审查文章的技术准确性',
    backstory='技术专家，负责确保文章的技术内容准确无误',
    llm=OpenAI(temperature=0.2)
)

# 2. 创建任务
write_task = Task(
    description='写一篇关于LangChain框架的技术文章，包含基本概念和示例代码',
    agent=writer
)

edit_task = Task(
    description='编辑和优化文章的结构和表达',
    agent=editor
)

review_task = Task(
    description='审查文章的技术准确性，并提供修改建议',
    agent=reviewer
)

# 3. 创建和运行工作流
crew = Crew(
    agents=[writer, editor, reviewer],
    tasks=[write_task, edit_task, review_task],
    process=Process.sequential
)

result = crew.kickoff()
print(result)

3. AutoChain

  • GitHub：https://github.com/Forethought-Technologies/AutoChain
  • 简介：Forethought 推出的 LLM 应用开发框架，侧重于自动流程建构和任务执行，支持自动化、端到端推理。
  • 主要特点：
    • 自动化流程建模
    • 端到端推理与任务执行
    • 企业级扩展能力
  • 核心功能：
    • 流程自动化与任务编排
    • 智能推理与决策
    • 数据流与任务流管理
  • 应用场景：
    • 客服工单自动处理
    • 智能流程机器人
    • 企业自动化办公
  • 案例：
    • 自动化工单处理：集成 AutoChain，实现客服工单的自动分流、回复和归档。
  • 代码示例 - 自动客服工单处理： 
    from autochain import AutoChain
from autochain.llm import OpenAIGPT
from autochain.memory import ConversationMemory
from autochain.schema import Message, Task

# 1. 配置AutoChain
chain = AutoChain(
    llm=OpenAIGPT(api_key="your-api-key"),
    memory=ConversationMemory()
)

# 2. 定义工单处理任务
class TicketProcessor(Task):
    def process(self, ticket_content: str) -> dict:
        # 分析工单内容
        analysis = self.llm.analyze(ticket_content)
        
        # 确定工单类型和优先级
        ticket_type = analysis.get("type")
        priority = analysis.get("priority")
        
        # 生成回复
        response = self.llm.generate_response(
            context=analysis,
            template="customer_service_response"
        )
        
        return {
            "type": ticket_type,
            "priority": priority,
            "response": response,
            "status": "processed"
        }

# 3. 处理工单示例
processor = TicketProcessor()
ticket = """
客户反馈：无法登录系统，提示密码错误，
但我确定密码是正确的。这影响了我的工作，
请尽快处理！
"""

result = processor.process(ticket)
print(f"工单类型：{result['type']}")
print(f"优先级：{result['priority']}")
print(f"回复内容：{result['response']}")

4. LlamaIndex

  • 官网：https://www.llamaindex.ai
  • 简介：专注于"文档数据与 LLM 对接"的框架，支持 RAG 流程，可与 LangChain 集成。支持多种数据源如 PDF、Markdown、Notion 等。
  • 主要特点：
    • 支持多种非结构化数据源
    • 灵活的数据接入与索引
    • 与LangChain等主流框架无缝集成
  • 核心功能：
    • 文档解析与索引构建
    • 检索增强生成（RAG）
    • 多数据源融合
  • 应用场景：
    • 企业知识库问答
    • 文档内容检索与摘要
    • 数据驱动的智能问答
  • 案例：
    • 企业知识库问答：将企业文档（PDF/Markdown）接入 LlamaIndex，实现基于文档内容的智能问答。
  • 代码示例 - 多源数据智能问答： 
    from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
import os

# 1. 配置环境
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'

# 2. 加载不同来源的文档
documents = SimpleDirectoryReader(
    input_dir='./data',
    recursive=True
).load_data()

# 3. 文档解析
parser = SimpleNodeParser()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

# 4. 创建索引
index = GPTVectorStoreIndex(nodes)

# 5. 持久化存储
index.storage_context.persist()

# 6. 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()

# 7. 问答示例
response = query_engine.query(
    "我们公司的产品有哪些主要功能？"
)
print(response)

# 8. 加载已存在的索引
storage_context = StorageContext.from_defaults(
    persist_dir="./storage"
)
loaded_index = load_index_from_storage(storage_context)

5. RAGFlow by infiniflow

  • GitHub：https://github.com/infiniflow
  • 简介：开源 RAG 工作流框架，结合检索（Retrieval）与生成（Generation）流程，优化问答准确率，支持多数据源接入与缓存。
  • 主要特点：
    • 检索与生成流程分离
    • 支持多数据源与缓存
    • 灵活的工作流编排
  • 核心功能：
    • 检索-生成一体化问答
    • 数据源接入与管理
    • 查询优化与缓存
  • 应用场景：
    • 多源数据智能问答
    • 企业级知识检索
    • 高效问答系统
  • 案例：
    • 多源数据智能问答：集成企业数据库、网页、文档，实现统一的智能问答入口。
  • 代码示例 - 高性能检索增强问答： 
    from ragflow import RAGFlow, DataSource, Retriever, Generator
from ragflow.embeddings import OpenAIEmbeddings
from ragflow.llm import OpenAI

# 1. 初始化RAGFlow
flow = RAGFlow(
    embeddings=OpenAIEmbeddings(),
    llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
)

# 2. 配置数据源
datasource = DataSource()
datasource.add_files("./documents")
datasource.add_database(
    connection_string="postgresql://user:pass@localhost/db"
)

# 3. 配置检索器
retriever = Retriever(
    datasource,
    search_type="hybrid",
    top_k=3
)

# 4. 配置生成器
generator = Generator(
    template="Q: {question}\nContext: {context}\nA: "
)

# 5. 构建pipeline
flow.set_retriever(retriever)
flow.set_generator(generator)

# 6. 问答示例
question = "我们的产品支持哪些编程语言？"
answer = flow.run(question)
print(f"问题：{question}")
print(f"回答：{answer}")

二、应用开发平台

1. dify

  • 官网：https://dify.ai
  • 简介：零代码或低代码构建 LLM 应用的平台，支持聊天机器人、工作流、多模型接入、权限管理等功能。适合企业快速部署智能助手。
  • 主要特点：
    • 零代码/低代码开发
    • 丰富的可视化组件
    • 多模型与多渠道接入
  • 核心功能：
    • 聊天机器人搭建
    • 工作流自动化
    • 权限与用户管理
  • 应用场景：
    • 企业智能客服
    • 智能办公助手
    • 快速原型开发
  • 案例：
    • 企业智能客服：通过 dify 平台拖拽式搭建客服机器人，快速上线并集成到企业微信。
  • 代码示例 - 智能客服机器人： 
    import requests
import json

class CustomerServiceBot:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.api_endpoint = "https://api.dify.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self.conversation_id = None

    def send_message(self, message):
        """发送消息并获取回复"""
        url = f"{self.api_endpoint}/chat-messages"
        
        payload = {
            "messages": [{
                "role": "user",
                "content": message
            }]
        }
        
        if self.conversation_id:
            payload["conversation_id"] = self.conversation_id
        
        response = requests.post(
            url,
            headers=self.headers,
            json=payload
        )
        
        result = response.json()
        
        # 保存会话ID用于上下文连续对话
        if not self.conversation_id and "conversation_id" in result:
            self.conversation_id = result["conversation_id"]
            
        return result

    def get_knowledge_base_answer(self, question):
        """从知识库获取答案"""
        url = f"{self.api_endpoint}/knowledge-base/query"
        
        payload = {
            "query": question
        }
        
        response = requests.post(
            url,
            headers=self.headers,
            json=payload
        )
        
        return response.json()

def main():
    # 初始化客服机器人
    bot = CustomerServiceBot(api_key="your-api-key")
    
    # 示例问题
    question = "如何重置密码？"
    
    # 1. 先查询知识库
    kb_response = bot.get_knowledge_base_answer(question)
    if kb_response.get("answer"):
        print(f"知识库回答：{kb_response['answer']}")
    else:
        # 2. 如果知识库没有答案，使用对话模式
        chat_response = bot.send_message(question)
        print(f"AI回答：{chat_response['response']}")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. Flowise AI

  • 官网：https://flowiseai.com
  • 简介：开源可视化 LLM 应用构建工具，基于 Node.js 和 LangChain，支持拖拽方式搭建 LLM 流程图，适合非程序员。
  • 主要特点：
    • 拖拽式可视化开发
    • 支持LangChain模块拼装
    • 开源免费，社区活跃
  • 核心功能：
    • LLM流程图搭建
    • 组件化流程管理
    • 多数据源集成
  • 应用场景：
    • 非程序员AI应用开发
    • 企业知识库问答
    • 快速原型设计
  • 案例：
    • 知识库问答应用：用 Flowise 拖拽组件，快速搭建一个基于企业文档的问答系统。
  • 代码示例 - 使用API调用Flowise流程： 
    import requests
from typing import Dict, Any
import json

class FlowiseClient:
    def __init__(self, api_key: str, endpoint: str):
        self.api_key = api_key
        self.endpoint = endpoint
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def run_flow(self, flow_id: str, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        调用预定义的Flowise流程
        
        Args:
            flow_id: Flowise流程ID
            input_data: 输入参数

        Returns:
            Dict: 流程执行结果
        """
        url = f"{self.endpoint}/api/v1/prediction/{flow_id}"
        
        try:
            response = requests.post(
                url,
                headers=self.headers,
                json={"input": input_data}
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Error calling Flowise API: {e}")
            return {"error": str(e)}

class KnowledgeBaseQA:
    def __init__(self, api_key: str, flow_id: str):
        self.client = FlowiseClient(
            api_key=api_key,
            endpoint="your-flowise-endpoint"
        )
        self.flow_id = flow_id

    def ask_question(self, question: str) -> str:
        """
        向知识库提问
        
        Args:
            question: 问题内容

        Returns:
            str: 答案
        """
        result = self.client.run_flow(
            self.flow_id,
            {"question": question}
        )
        
        if "error" in result:
            return f"Error: {result['error']}"
        
        return result.get("answer", "No answer found")

def main():
    # 初始化知识库问答系统
    qa_system = KnowledgeBaseQA(
        api_key="your-api-key",
        flow_id="your-flow-id"
    )
    
    # 示例问题
    questions = [
        "公司的技术栈是什么？",
        "如何申请年假？",
        "公司的发展历史？"
    ]
    
    # 批量提问测试
    for question in questions:
        print(f"\n问题：{question}")
        answer = qa_system.ask_question(question)
        print(f"答案：{answer}")

if __name__ == "__main__":
    main()

3. coze

  • 官网：https://www.coze.com
  • 简介：腾讯推出的对话式 AI 应用构建平台，支持拖拽式流程编辑、插件系统、微信生态对接。适合国内生态应用场景。
  • 主要特点：
    • 拖拽式流程编辑
    • 丰富的插件与生态对接
    • 微信/企业微信无缝集成
  • 核心功能：
    • 对话式AI应用搭建
    • 插件系统扩展
    • 微信生态对接
  • 应用场景：
    • 微信/企业微信智能助手
    • 智能对话机器人
    • 生态化AI应用开发
  • 案例：
    • 微信智能助手：用 coze 平台搭建一个自动回复、智能推荐的微信机器人。
  • 代码示例 - 微信机器人集成： 
    import requests
from typing import Dict, Optional, Any
import json

class CozeBot:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.api_endpoint = "https://api.coze.cn/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def send_message(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        发送消息到Coze处理
        
        Args:
            message: 用户消息
            user_id: 用户ID

        Returns:
            Dict: 处理结果
        """
        url = f"{self.api_endpoint}/chat"
        
        payload = {
            "message": message,
            "user_id": user_id,
            "platform": "wechat"
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                url,
                headers=self.headers,
                json=payload
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return {"error": str(e)}

    def get_plugin_response(self, plugin_id: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        调用Coze插件
        
        Args:
            plugin_id: 插件ID
            params: 插件参数

        Returns:
            Dict: 插件执行结果
        """
        url = f"{self.api_endpoint}/plugins/{plugin_id}/invoke"
        
        try:
            response = requests.post(
                url,
                headers=self.headers,
                json=params
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return {"error": str(e)}

class WeChatHandler:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.bot = CozeBot(api_key)

    async def handle_message(self, message: str, user_id: str) -> str:
        """
        处理微信消息
        
        Args:
            message: 用户消息
            user_id: 用户ID

        Returns:
            str: 回复内容
        """
        # 调用Coze处理消息
        response = self.bot.send_message(message, user_id)
        
        if "error" in response:
            return f"Error: {response['error']}"
        
        # 检查是否需要调用插件
        if response.get("needPlugin"):
            plugin_response = self.bot.get_plugin_response(
                response["pluginId"],
                response["pluginParams"]
            )
            
            if "error" in plugin_response:
                return f"Plugin Error: {plugin_response['error']}"
            
            return plugin_response.get("reply", "No reply from plugin")
        
        return response.get("reply", "No response")

def main():
    # 初始化微信消息处理器
    handler = WeChatHandler(api_key="your-api-key")
    
    # 模拟接收微信消息
    messages = [
        ("推荐一些新品", "user123"),
        ("帮我查询订单状态", "user456"),
        ("如何联系客服", "user789")
    ]
    
    # 测试消息处理
    import asyncio
    
    async def test_messages():
        for message, user_id in messages:
            print(f"\n收到消息 from {user_id}: {message}")
            reply = await handler.handle_message(message, user_id)
            print(f"回复内容: {reply}")
    
    # 运行测试
    asyncio.run(test_messages())

if __name__ == "__main__":
    main()

技术选型建议

在选择合适的AI开发框架或平台时，建议考虑以下几个关键因素：

  1. 开发需求匹配度

    • 对于需要深度定制的项目，建议选择 LangChain 或 AutoChain 等开发框架
    • 对于快速验证原型，可以选择 dify 或 Flowise AI 等低代码平台

  2. 技术栈兼容性

    • Python开发者优先考虑 LangChain、LlamaIndex
    • Node.js开发者可以考虑 Flowise AI
    • 需要微信生态集成的可以选择 coze

  3. 项目规模与复杂度

    • 小型项目：dify、Flowise AI、coze
    • 中型项目：LangChain、LlamaIndex
    • 大型项目：crewAI、AutoChain、RAGFlow

  4. 部署与维护成本

    • 自托管：LangChain、AutoChain、LlamaIndex
    • 云服务：dify、coze
    • 混合部署：Flowise AI、RAGFlow

未来展望

随着AI技术的不断发展，我们可以预见这些框架和平台将在以下方面持续演进：

  1. 更强的自定义能力：框架将提供更灵活的定制选项，满足不同场景需求
  2. 更好的开发体验：低代码平台将提供更直观的界面和更丰富的组件
  3. 更深的生态集成：与各类企业系统和开发工具的集成将更加紧密
  4. 更优的性能表现：在大规模应用场景下的性能和稳定性将持续提升

总结

本文详细介绍了8个主流的AI开发框架与平台，每个工具都有其独特的优势和适用场景。开发者可以根据项目需求、技术栈和资源情况，选择最适合的工具开始AI应用开发之旅。随着这些框架和平台的不断成熟，AI应用开发将变得更加高效和便捷。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来： 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、大模型系列视频教程（免费分享）

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四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

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# 人工智能 # 开发语言 # RAG # 自然语言处理
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武汉城市开发者社区

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