AI 框架排行榜 Top 50
由 ToolRank 排名 — ToolPotion 专有的热度引擎
当前第 1 名LangChain72强劲- 已衡量
- 50
- 平均信号强度
- 42.3/100
- 总受众
- 27.1M
ToolRank
ToolRank 是 ToolPotion 自主研发的排名引擎。
它持续评估来自开放网络的数百项信号——真实流量与热度、受众与社区实力、权威性与持久度、采用率与参与度——处理数以百万计的数据点，让每个工具都排在它应得的位置。
每一类 AI 都有专属的衡量模型：证明一款 SaaS 应用有吸引力的依据，并不适用于开源框架或创作者频道。缺少某个平台的数据从不会让工具吃亏——ToolRank 只评估现有的证据。
没有付费排名，没有自报数据。
在AI框架中，LangChain 是最适合起步的选择，覆盖了从构建、评估到部署的完整智能体生命周期。LangGraph 适合想要对智能体工作流程进行底层控制的开发者，LlamaIndex 则是针对自有文档做RAG的首选。 — 编辑观点
快速精选
- # 1最佳之选LangChain框架LangChain 是一个 AI 代理工程平台，使开发人员能够构建、测试和部署可靠的 AI 代理。它提供用于观察、评估和部署的工具，支持各种规模团队的整个代理开发生命周期。72ToolRank强劲
- # 2亚军
Langflow框架Langflow 是一款低代码 AI 构建器，旨在创建和部署 AI 智能体和检索增强生成 (RAG) 应用程序。它提供具有拖放功能的视觉界面，允许用户在无需大量编码的情况下构建复杂的工作流程。Langflow 支持主要的 LLM、向量数据库和 AI 工具，从而实现快速迭代和部署。70ToolRank强劲 - # 3季军
LangGraph：代理编排框架框架LangGraph 是一个代理编排框架，旨在构建可靠的 AI 代理。它提供了一个低级别的代理运行时，使开发人员能够设计和控制代理工作流程。主要优势包括处理复杂任务、持久化内存以及集成人机协同控制的能力，所有这些都在一个灵活且可定制的框架内实现。70ToolRank强劲
- 4
LlamaIndex框架LlamaIndex 是一个 AI 代理框架，旨在基于您的数据构建，现以 LlamaParse 为中心，这是其用于复杂文件（如扫描表单、发票和手写笔记）的代理文档解析和提取产品。它面向在金融、保险、制造和医疗保健领域构建 RAG 和文档自动化管道的开发者。67ToolRank强劲 - 6
Gradio框架Gradio 是一个用于在 Python 中构建机器学习应用的工具。它允许用户快速轻松地为 ML 模型创建网页界面，无需前端经验。可以在任何地方部署应用，并通过简单的 URL 立即分享。64ToolRank强劲 - 7
NVIDIA NeMo框架NVIDIA NeMo 是一个旨在构建和部署对话式 AI 模型的 AI 框架。它支持多种 AI 应用，包括自然语言处理和语音识别，为开发人员提供灵活性和可扩展性。59ToolRank稳健 - 9
NVIDIA PhysicsNeMo（前称Modulus）框架NVIDIA PhysicsNeMo是一个开源Python框架，旨在大规模构建、训练和微调物理AI模型。它使开发者能够创建集成物理驱动因果关系与仿真数据的AI替代模型，支持各类物理领域的实时预测。56ToolRank稳健
- 10
NVIDIA Newton 物理引擎框架NVIDIA Newton 是一个由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 开发的开源、可扩展的物理引擎。它通过使用 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 提供机器人行为的准确模拟，推动机器人学习和开发。53ToolRank稳健
- 11
Ultralytics YOLO框架Ultralytics YOLO 是一个领先的实时目标检测和图像分割 AI 框架。它提供 YOLO26 等先进模型，支持检测、分割、姿态估计和跟踪等任务。它针对边缘部署和云 API 进行了优化，使开发人员能够高效地构建强大的计算机视觉应用程序。53ToolRank稳健 - 12
Apache Mahout框架Apache Mahout是一个开源项目，旨在构建一个创建可扩展、高性能机器学习应用的环境。它专注于分布式线性代数和量子计算，提供像Qumat这样的工具用于量子电路构建和数据编码。52ToolRank稳健 - 13
MLflow - 开源AI平台，适用于代理、LLM和模型框架MLflow是一个开源AI平台，专为代理、LLM和机器学习模型设计。它使团队能够高效地调试、评估、监控和优化AI应用，适合各种规模的组织。51ToolRank稳健
- 14
AutoGen — AutoGen框架AutoGen是一个旨在使用AI代理开发应用程序的框架。它提供了一个基于Web的用户界面，便于无编码原型设计，使用户能够高效地创建可扩展的多代理系统。51ToolRank稳健
- 15
Mem0 - AI Memory Layer框架Mem0 为 AI 代理和应用程序提供持久化内存，支持从过往交互中持续学习。这种即插即用的基础设施通过跨会话维护上下文、减少冗余数据和降低 Token 成本来提升代理的智能和个性化水平，从而实现响应速度的显著提升。专为生产和企业级应用而构建。50ToolRank稳健 - 16
DSPy框架DSPy 是一个 Python 框架，旨在通过编程语言模型而不是提示它们来构建 AI 系统。它允许用户使用结构化签名定义任务，从而能够创建可维护、模块化和可优化的程序。DSPy 提供模块、优化器以及集成工具等功能，增强了 AI 应用程序的开发和性能。49ToolRank稳健 - 18
Mastra框架Mastra 是一个开源的 TypeScript 框架，旨在构建 AI 驱动的应用程序和代理。它提供了内存、工作流和可观察性等基本工具，使开发人员能够高效地创建智能解决方案。48ToolRank稳健 - 19
AG2: 构建系统，而非提示词框架AG2 是一个开源的 Python 框架，用于构建、编排和扩展多智能体 AI 系统。它通过将专业智能体连接成内聚的团队，从而能够创建 AI 工作力。AG2 为 AI 原生组织提供企业级解决方案，超越了简单的提示词工程，专注于系统开发。47ToolRank稳健 - 20
fastai框架fastai 是一个为实践者和研究人员设计的深度学习库。它提供了用于快速开发最先进结果的高级组件，以及用于新方法的低级组件。它通过分层架构和 Python 的动态性，致力于易用性、灵活性和性能。47ToolRank稳健
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CopilotKit框架CopilotKit 是一个企业级前端技术栈，用于将 AI 代理与实时上下文和用户界面控制集成。它允许组织构建可扩展的自托管代理应用程序，从交互中学习，确保数据安全和灵活性。46ToolRank稳健
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Albumentations框架Albumentations 是一个快速的图像增强库，适用于计算机视觉任务，支持图像、掩码、边界框、关键点和 3D 数据。它提供可重复的管道，并广泛应用于研究和人工智能竞赛。45ToolRank稳健 - 23
CAMEL-AI：多智能体系统研究框架CAMEL-AI 是一个开源社区，专注于探索用于数据生成、世界模拟和任务自动化的智能体规模化定律。它提供了构建多智能体系统的工具和资源，包括用于消息传递、规划和评估的工具包。CAMEL-AI 支持诸如智能体通信和强化学习等领域的研究。45ToolRank稳健 - 24
Pydantic AI框架Pydantic AI 是一个 Python AI SDK，能够创建用于各种应用的类型化、可扩展的智能体，包括实时语音、图像生成和嵌入。它支持复杂的工作流程，并为多个 AI 模型提供统一的 API。44ToolRank稳健 - 25
Pydantic Logfire框架Pydantic Logfire 是一个针对 AI 应用的可观察性平台，提供实时追踪、评估和成本跟踪。基于 OpenTelemetry 构建，支持多种语言并与流行框架集成，提供全面的 AI 操作视图。44ToolRank稳健 - 26
Orkes Conductor框架Orkes Conductor 是一个企业平台，用于协调持久的工作流程、API 协调和 AI 代理协调。它支持本地 AI 任务、LLM 提供者和人机协作工作流程，确保与 Conductor OSS 的兼容性。44ToolRank稳健 - 27Haystack | Haystack框架Haystack 是一个开源的 AI 编排框架，能够创建模块化和可定制的 AI 系统。它旨在用于生产就绪的应用程序，使团队能够高效地构建透明的、上下文驱动的 AI 工作流。44ToolRank稳健
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AgentScope — 代理的活力所在框架AgentScope 是一个开源的多代理平台，旨在构建基于 LLM 的代理应用程序。它具有拖放工作流程、运行时管理和全面的 Spark 设计系统，使用户能够有效地创建和管理智能代理。44ToolRank稳健 - 29
Rasa Open Source & Pro框架Rasa Open Source 是一个流行的框架，用于构建聊天和语音 AI 助手。Rasa Pro 通过企业级分析、安全和可观察性增强了这一点，是 Rasa 平台的一部分，用于大规模对话式 AI 开发和管理。43ToolRank稳健 - 30garak: LLM漏洞扫描器框架garak是一个开源的LLM漏洞扫描器，旨在评估大型语言模型的安全性。它提供了众多插件和数千个提示，以测试模型安全性，得到了NVIDIA和社区的支持。43ToolRank稳健
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Chainlit框架Chainlit 是一个用于构建可靠的对话式 AI 应用的框架。它为开发人员和企业提供了交付雄心勃勃的 AI 系统的工具，并提供评估、可观测性和分析功能。轻松创建具有自定义 Python 逻辑的聊天界面，并将其部署到各种平台。43ToolRank稳健 - 32
Microsoft InterpretML框架Microsoft InterpretML 是一个开源工具包，旨在分析和解释机器学习模型。它提供了最先进的模型可解释性技术，使开发人员和数据科学家能够有效地理解、调试和审计模型。41ToolRank稳健
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Eclipse Deeplearning4j框架Eclipse Deeplearning4j 是一个开源的、分布式的、为 JVM 设计的深度学习框架。它提供了一个全面的生态系统，用于在 Java 和 Scala 中构建、训练和部署神经网络，支持原生 GPU 加速和高性能 CPU 计算。它支持各种用于数据加载、转换和模型导入的库。35ToolRank崛起 - 36
AutoAgent框架框架AutoAgent是一个完全自动化、零代码的LLM代理框架，简化了AI工具和工作流程的创建。它支持多种LLM，并为AI开发提供动态、可扩展和轻量级的解决方案。30ToolRank崛起 - 37
Rig - Rust 中的 LLM 应用框架Rig 是一个模块化、可扩展且生产就绪的开源库，用于在 Rust 中构建 LLM 驱动的应用程序。它为 20 多个模型提供商和 10 个向量存储提供统一的接口，从而能够使用 Rust 驱动的性能高效地开发高级 AI 工作流。28ToolRank崛起 - 38
Stereolabs ZED SDK框架ZED SDK 是 Stereolabs 的 AI 视觉框架，用于为机器人和其他机器构建空间感知。与 ZED 深度相机配对，它为应用程序提供 3D 感知、定位、映射、物体检测和人体跟踪，并可在 Windows、Linux 和 Jetson 上运行。开发人员在构建机器人和自主系统时将其作为核心视觉框架。28ToolRank崛起
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BAML框架BAML 是一种用于构建具有类型安全性和可靠性的 AI 应用程序的语言。它通过使开发人员能够跨多种编程语言和 LLM 提供商定义、测试和部署 AI 函数，从而改变了 AI 开发，确保了结构化和经过验证的输出，以实现更强大的 AI 管道。26ToolRank崛起 - 40
VoltAgent - 开源 TypeScript AI 代理框架框架VoltAgent 是一个以可观察性为首的 TypeScript AI 代理框架，旨在帮助开发者创建企业级 AI 代理，提供完整的工具包，实现与各种系统的无缝集成和交互。26ToolRank崛起
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Fairlearn框架Fairlearn 是一个开源工具包，旨在评估和改进 AI 系统的公平性。它提供了用于识别和缓解机器学习模型中不公平现象的工具，帮助开发人员构建更公平的 AI 应用。该框架支持各种公平性指标和缓解策略。25ToolRank崛起
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Deep Java Library (DJL)框架DJL 是一个与引擎无关的深度学习框架，专为 Java 设计。它简化了使用 Java 构建、训练和部署机器学习模型的过程。DJL 支持各种深度学习引擎，并为开发人员提供丰富的文档和示例。25ToolRank崛起 - 43Ax - 构建可靠的 AI 应用框架Ax 是一个用于构建生产级 AI 应用的 TypeScript 框架。它允许开发者声明类型安全的输入和输出，并将它们编译成优化的 LLM 调用，并将它们链接成代理、流程和自优化管道。Ax 通过流式传输、验证和自动重试等功能强调可靠性。25ToolRank崛起
- 44Encog 机器学习框架框架Encog 是一个纯 Java/C# 机器学习框架，支持遗传编程、NEAT/HyperNEAT 和神经网络技术。它创建于 2008 年，提供经典神经网络和非主流算法的非 GPU 实现，适用于研究和定制实现。24ToolRank崛起
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Manaflow - 开源 AI 实验室框架Manaflow 是一个开源的应用型 AI 实验室，专注于构建下一代开发者工具。它提供 cmux，一个专为编码代理设计的开源终端。Manaflow 旨在为开发者提供创新的解决方案，促进协作并推进 AI 驱动的开发实践。22ToolRank崛起 - 48
AgentGenesis框架AgentGenesis 为开发者提供开源 AI 代理组件，支持创建自定义 RAG 流程和 AI 代理。它提供即用型代码片段和全面的代码库，简化了 AI 开发。AgentGenesis 由一个专门的社区构建，允许轻松定制和快速创新，重点关注开源灵活性。20ToolRank崛起 - 49
Voqal SDK框架Voqal SDK 是一个开发者工具包，用于在 iOS、Android 和 Flutter 消费者应用中添加一个内置的 AI 代理。它允许用户通过语音或聊天完成任务，通过 MCP 连接到团队自己的后端，并将每个答案呈现为原生产品 UI。它的目标是商业、支付和旅行领域的消费应用。18ToolRank起步 - 50
Scoopika框架Scoopika 是一个开源框架，用于构建多模态的 LLM 驱动应用程序和 AI 代理。开发者可以连接自己的 LLM 提供商，定义调用函数的代理，生成结构化的 JSON 输出，并保持对话记忆，然后发布 AI 聊天界面、数据提取工具和语音启用代理。它面向希望获得可靠代理基础设施而无需从头构建的开发者。16ToolRank起步
快速精选
编辑总结
本榜单收录了用于构建智能体、RAG应用和机器学习系统的AI框架。LangChain 以72分的ToolRank位居榜首，除了开源框架之外，还提供可观测性、评估和部署功能，覆盖智能体生命周期的方方面面。LangGraph: Agent Orchestration Framework 排名第二，是一款免费的底层运行时，通过记忆功能和人工审批环节来控制智能体工作流程。Langflow 位居第三，是一款面向智能体和RAG应用的低代码可视化构建器。
再往后，可以按任务需求来选择。LlamaIndex 在处理杂乱文档方面最强，能解析超过50种文件格式，包括手写内容。CrewAI 面向企业，提供无代码的多智能体构建器、追踪功能和基于角色的访问控制。AutoGen 和 AG2: Build Systems, Not Prompts 都专注于多智能体系统。DSPy 则采用不同的思路，让你用带类型的输入、输出和优化器来编程语言模型，而不是手动调优提示词。
还有一些框架专门填补特定空白。Gradio 能为Python模型搭建网页演示，不需要任何前端开发工作。Mem0 - AI Memory Layer 为智能体添加持久记忆。MLflow 负责评估、监控和提示词管理，Ultralytics YOLO 则专注于实时目标检测。TypeScript开发者应该关注Mastra。
先从你已经在用的编程语言和面临的实际问题入手。用Python构建智能体的团队可以从LangChain或LangGraph开始，而文档密集型项目更适合LlamaIndex。
如何选择AI 框架
选择合适的抽象层级
高层构建器能让你快速上手，底层运行时则给你更多控制权。Langflow 和 CrewAI 提供可视化编辑器，而LangGraph 暴露的是底层智能体运行时。
尽早规划评估环节
没有测试，智能体的问题往往悄无声息地发生。LangChain 内置自动化和人工辅助评估功能，MLflow 则增加了自动化的LLM评估、可观测性和提示词管理。
关注文档解析质量
RAG答案的质量取决于背后的解析能力。LlamaIndex 的LlamaParse能处理超过50种文件格式、表格、图表和手写内容，并带有自动纠错循环。
匹配你的编程语言
这里的大多数框架都以Python为主。Mastra 用TypeScript构建，提供记忆功能、工作流程和MCP服务器支持，CopilotKit 则负责智能体应用的前端部分。