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智能体框架：11 个顶级 AI Agent 框架！
最近笔者在找智能体框架，看到一个文章：https://ai.plainenglish.io/11-best-ai-agent-frameworks-for-software-developers-afa1700644bc 本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。 什么是 AI Agent 框架？ 11 个最佳 AI Agent 框架 1. LangChain LangChain 是一个开源框架，已成为构建 AI 驱动应用最受欢迎的选择之一。 测试 if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) 11. 无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
16.1K52编辑于 2025-07-02 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（11）-测试框架
框架分析（11）-测试框架 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。 集成测试框架 Selenium可以与其他测试框架进行集成，如TestNG和JUnit等。这使得开发人员可以更好地组织和管理测试用例，实现更复杂的测试流程。 总结 Selenium框架具有多语言支持、多浏览器支持、元素定位、页面操作、等待机制、浏览器控制、测试报告、并行执行和集成测试框架等特性。 缺点 难以测试外部依赖 JUnit框架主要用于测试Java类的内部逻辑，对于依赖外部资源或环境的测试，需要使用模拟框架或其他工具进行处理。 不支持并发测试 JUnit框架默认是单线程执行测试用例，不支持并发测试。对于需要并发测试的场景，需要使用其他工具或框架。
1.1K20编辑于 2023-10-11 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI 框架之争
AI 框架还要思考和解决许多问题，如 AI 框架如何对实际的神经网络实现多线程算子加速？ 本文内容将会去总结 AI 框架的目的，其要求解决的技术问题和数学问题；了解了其目的后，真正地去根据时间的维度和和技术的维度梳理 AI 框架的发展脉络，并对 AI 框架的未来进行思考。 国内百度则率先布局了 PaddlePaddle 飞桨 AI 框架并于 2016 年发布。在 AI 框架的爆发阶段，AI 系统也迎来了繁荣，而在不断发展的基础上，各种框架不断迭代，也被开发者自然选择。 AI 框架的未来应对未来多样化挑战，AI 框架有以下技术趋势：全场景AI 框架将支持端边云全场景跨平台设备部署网络模型需要适配部署到端边云全场景设备，对 AI 框架提出了多样化、复杂化、碎片化的挑战。 使用 AI 框架来加速方程的求解，科学计算的模型和方法都不变的前提下，与深度学习使用同一个框架来求解，其实就是把 AI 框架看成面向张量计算的通用分布式计算框架。
61811编辑于 2024-12-06 - 来自专栏KisFlow-Golang流式计算框架
Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(11)-Prometheus Metrics统计
那么KisFlow作为流式计算框架，那么有关每个Function的调度时间、总体的数据量、算法速度等等指标可能也是项目中或者开发者所要关注的一些数据，那么这些数据，经过KisFlow，可以通过Prometheus
50410编辑于 2024-07-22 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI 框架作用
本文将从深度学习的原理开始，进而深入地讨论在实现深度学习的计算过程中使用到的 AI 框架，看看 AI 框架具体的作用和目的。 AI 框架的作用AI 框架与微分关系根据深度学习的原理，AI 框架最核心和基础的功能是自动求导（后续统一称为自动微分，AutoGrad）。 AI 框架与程序结合下面左图的公式是神经网络表示的复合函数表示，蓝色框框表示的是 AI 框架，AI 框架给开发者提供构建神经网络模型的数学操作，AI 框架把复杂的数学表达，转换成计算机可识别的计算图。 这一过程，只要你定义好网络 AI 框架都会主动地帮我们完成。 很有意思的是，AI 框架对整体开发流程进行了封装，好处是让算法研究人员专注于神经网络模型结构的设计（更好地设计出逼近复合函数），针对数据集提供更好的解决方案，研究让训练加速的优化器或者算法等。
56210编辑于 2024-12-06 转载:【AI系统】AI 框架之争
AI 框架还要思考和解决许多问题，如 AI 框架如何对实际的神经网络实现多线程算子加速？ 本文内容将会去总结 AI 框架的目的，其要求解决的技术问题和数学问题；了解了其目的后，真正地去根据时间的维度和和技术的维度梳理 AI 框架的发展脉络，并对 AI 框架的未来进行思考。 国内百度则率先布局了 PaddlePaddle 飞桨 AI 框架并于 2016 年发布。在 AI 框架的爆发阶段，AI 系统也迎来了繁荣，而在不断发展的基础上，各种框架不断迭代，也被开发者自然选择。 AI 框架的未来应对未来多样化挑战，AI 框架有以下技术趋势：全场景AI 框架将支持端边云全场景跨平台设备部署网络模型需要适配部署到端边云全场景设备，对 AI 框架提出了多样化、复杂化、碎片化的挑战。 使用 AI 框架来加速方程的求解，科学计算的模型和方法都不变的前提下，与深度学习使用同一个框架来求解，其实就是把 AI 框架看成面向张量计算的通用分布式计算框架。
37510编辑于 2024-12-13- 来自专栏AI系统
到底什么是AI框架？AI框架有什么用？
本章将从深度学习的原理开始，进而深入地讨论在实现深度学习的计算过程中使用到的AI框架，看看AI框架具体的作用和目的。深度学习原理深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。 AI框架的作用AI框架与微分关系根据深度学习的原理，AI框架最核心和基础的功能是自动求导（后续统一称为自动微分，AutoGrad）。接下来有个更加重要的问题，深度学习中的神经网络为什么需要反向求导？ 图片AI框架与程序结合下面左图的公式是神经网络表示的复合函数表示，蓝色框框表示的是AI框架，AI框架给开发者提供构建神经网络模型的数学操作，AI框架把复杂的数学表达，转换成计算机可识别的计算图。 图片定义整个神经网络最终的损失函数为 $Loss$ 之后，AI框架会自动对损失函数求导（即对神经网络模型中各个参数求其偏导数）。 这一过程，只要你定义好网络AI框架都会主动地帮我们完成。
1.4K00编辑于 2023-07-15 - 来自专栏Mokwing
pytest 测试框架学习（11）：pytest.raises
raises： 在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常，导致程序无法运行时，使用 raises 捕获匹配到的异常，可以继续让代码正常运行。 源码：
3.6K30发布于 2020-09-08 - 来自专栏Albert陈凯
2018-11-07 Drools业务逻辑框架
理想地，无论选择何种框架，不仅仅适合 J2EE 应用，而且也可用于“normal”Java（J2SE）程序，以及大部分普遍采用的表现层以及持久层框架。 这种框架应该是可升级的，并在高负载情况下运行。 Java 程序员可以像使用现有的前台（Struts,Spring）和后台（ORM object-relational mapping）框架一样方便地使用这个框架。 而框架应该能应付这些并促进代码复用。理想的框架将能“frameworks all the way down.” testOfferLow.setStockQuantity(1000); testOfferHigh.setStockName("XYZ"); testOfferHigh.setStockPrice(11
1.5K30发布于 2018-12-07 - 来自专栏自然语言处理
txtai：全能AI框架
虽然我们还没有达到完全的AI自动化，但有很多方法可以将AI集成到业务工作流中。 本文介绍了txtai，一个用于语义搜索、大型语言模型编排和语言模型工作流的全能AI框架。 1、txtai简介 tetxtai 是一个用于语义搜索、大型语言模型编排和语言模型工作流的全能AI框架。 txtai 的关键组件是一个嵌入数据库，它结合了向量索引（稀疏和密集）、图网络和关系数据库。 11、子索引 可以在嵌入中配置子索引。单个嵌入实例可以有多个子索引，每个子索引有不同的配置。 我们将构建一个同时具有关键词索引和密集索引的嵌入索引来演示。 12、大语言模型编排 txtai 是一个一体化的 AI 框架。txtai 支持构建自主代理、检索增强生成（RAG）、与数据对话、包含大型语言模型（LLM）的管道和工作流。 本文介绍了 txtai，一个一体化的 AI 框架。可能性是无限的，我们对基于 txtai 构建的内容感到兴奋！----
75411编辑于 2025-04-26 - 来自专栏初见Linux
爬虫小白:11.scrapy框架(六) _媒体管道
直接使用ImagePipeline类 , 所有的图片都是保存在 full文件夹下:
1.2K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏AI研习社
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型 该框架的灵感来源于大脑中奖励-动机行为的主要成分「多巴胺受体」，这反映了神经科学与强化学习研究之间的强大的历史联系，是一个强化学习算法快速原型的研究框架。 同时，ReAgent 也是创建基于 AI 的推理系统的最全面、模块化开源平台，并且是第一个包含策略评估的平台，将会加速相关决策系统的部署。 平台 四十、H2O star 4.6k fork 1.7k H2O 是 H2O.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。 它使得不同的人工智能框架（如 Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。
1.6K20发布于 2020-02-21 - 来自专栏编程微刊
2020 非常火的 11 个微前端框架
本文中，作者收集了 11 个最杰出的微前端构建工具，并提供了进一步学习的链接和视频。 将单体后端分解成为微服务之后，后端开发流程已在效率和规模上取得了显著进步。 Single SPA Single SPA 将自己定义为一种“前端微服务 Javascript 框架”。简言之，它将生命周期应用于每个应用程序。 因此，如果你希望将不同的前端或框架整合到一个 DOM 中，并希望在运行时进行集成，请查看这个有趣的实验。 更具体地说，OC 旨在成为一个一站式微前端框架，从而使其成为一个丰富而复杂的系统，其中包括从组件处理到注册表、再到模板、甚至包括 CLI 工具。 项目链接 https://www.mosaic9.org/ 11. PuzzleJS PuzzleJS 是“用于可扩展和快速建站的微前端框架”。你可以使用它创建相互对话的网关和店面项目。
2.6K22发布于 2020-11-26 - 来自专栏编程创造城市
jQuery替换html元素【jQuery框架应用入门11】
如果使用replaceWith方法去替换html元素，那么就需要先获取将要被替换的html元素，然后调用replaceWith方法填写替换为什么元素。
1.1K10编辑于 2024-05-01 - 来自专栏开发者技术前线
2020 非常火的 11 个微前端框架
作者 | Jonathan Saring 译者 | Flora https://itnext.io/11-micro-frontends-frameworks-you-should-know-b66913b9cd20 本文中，作者收集了 11 个最杰出的微前端构建工具，并提供了进一步学习的链接和视频。 将单体后端分解成为微服务之后，后端开发流程已在效率和规模上取得了显著进步。 Single SPA Single SPA 将自己定义为一种“前端微服务 Javascript 框架”。简言之，它将生命周期应用于每个应用程序。 因此，如果你希望将不同的前端或框架整合到一个 DOM 中，并希望在运行时进行集成，请查看这个有趣的实验。 项目链接 https://www.mosaic9.org/ 11. PuzzleJS PuzzleJS 是“用于可扩展和快速建站的微前端框架”。你可以使用它创建相互对话的网关和店面项目。
2.2K20发布于 2020-11-23 - 来自专栏一丘一壑
Genesis框架从入门到精通（11）： 图像函数
Genesis Explained Image Functions
1K20发布于 2019-03-13 - 来自专栏AI算法与图像处理
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
来源：AI开发者 工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。 就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型 该框架的灵感来源于大脑中奖励-动机行为的主要成分「多巴胺受体」，这反映了神经科学与强化学习研究之间的强大的历史联系，是一个强化学习算法快速原型的研究框架。 同时，ReAgent 也是创建基于 AI 的推理系统的最全面、模块化开源平台，并且是第一个包含策略评估的平台，将会加速相关决策系统的部署。 平台 四十、H2O star 4.6k fork 1.7k H2O 是 H2O.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。
1.1K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏机器学习与统计学
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型 该框架的灵感来源于大脑中奖励-动机行为的主要成分「多巴胺受体」，这反映了神经科学与强化学习研究之间的强大的历史联系，是一个强化学习算法快速原型的研究框架。 同时，ReAgent 也是创建基于 AI 的推理系统的最全面、模块化开源平台，并且是第一个包含策略评估的平台，将会加速相关决策系统的部署。 平台 四十、H2O star 4.6k fork 1.7k H2O 是 H2O.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。 它使得不同的人工智能框架（如 Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。
94310发布于 2020-02-20 - 来自专栏TGLTommyAI前沿技术论文
AI 趋势研判｜2026-06-11
信号三：Apple 把模型能力下沉到操作系统和开发者框架 Apple Foundation Models framework 连接 on-device 模型、Private Cloud Compute 对开发者而言，关键变化是许多智能能力可以通过系统框架获得：本地推理降低边际成本，Private Cloud Compute 承接更重任务，第三方和开源模型提供弹性选择，语义搜索和上下文 API 则让应用更容易拥有 这会把一部分 AI 应用能力从 SaaS 层拉回平台层。 趋势研判 未来 3-12 个月，移动端和桌面端 AI 应用会重新评估“自建后端模型调用”与“调用系统 AI 框架”的边界。 对应用层公司的启示很直接：如果你的功能只是系统框架未来会免费提供的摘要、改写、搜索、视觉识别，就会被平台吸收；更有价值的是掌握专业数据、业务状态和跨步骤执行能力。 模型厂商要证明自己能安全分发高风险能力，平台公司要证明自己能用价格和入口吞掉通用需求，应用公司则要证明自己不是系统框架或会员权益的一部分。
9010编辑于 2026-06-25 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
优秀开源AI框架推荐
AI领域开源框架推荐 AutoML开发框架 AutoML全称是Automated Machine Learning，即自动机器学习，听起来是不是很酷，没错的确很酷，如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的 [enqma29cnv.jpeg] https://zhuanlan.zhihu.com/p/158162306zhuanlan.zhihu.com 至于开发框架主要以基于深度学习的为主推荐一下几个： 简而言之，Vega是目前第一个实现端到端AutoML的框架，目前正在参与实习工作，新的版本放出来后易用性相比于已放出的1.0版本会有很大提升，敬请期待。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/97244535zhuanlan.zhihu.com fast.ai： 这个库怎么说呢，我个人是不太喜欢用的，文档写的不合我的胃口。 : FedML.ai [5ft69derdq.jpeg] https://zhuanlan.zhihu.com/p/262497372zhuanlan.zhihu.com [5gjuag5k9n.jpeg
1.6K40发布于 2020-10-21
腾讯云开发者
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