2025年最值得关注的8大AI开发框架与平台全解析

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。

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目录

1. LangChain：强大的LLM应用开发框架
2. crewAI：多智能体协作框架
3. AutoChain：自动化流程框架
4. LlamaIndex：文档智能处理框架
5. RAGFlow：高性能检索增强框架
6. dify：零代码AI应用平台
7. Flowise AI：可视化开发平台
8. coze：对话式AI开发平台
   

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。

参考资源

• LangChain官方文档：https://docs.langchain.com
• crewAI官方文档：https://www.crewai.com
• AutoChain GitHub：https://github.com/Forethought-Technologies/AutoChain
• LlamaIndex官方文档：https://www.llamaindex.ai
• RAGFlow GitHub：https://github.com/infiniflow
• dify官方网站：https://dify.ai
• Flowise AI官方网站：https://flowiseai.com
• coze官方网站：https://www.coze.com

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