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。
目录
LangChain：强大的LLM应用开发框架crewAI：多智能体协作框架AutoChain：自动化流程框架LlamaIndex：文档智能处理框架RAGFlow：高性能检索增强框架dify：零代码AI应用平台Flowise AI：可视化开发平台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：Coze 是由字节跳动推出的 AI 应用开发平台，支持拖拽式流程编辑、插件系统、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：
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 技术栈兼容性
Python开发者优先考虑 LangChain、LlamaIndexNode.js开发者可以考虑 Flowise AI需要微信生态集成的可以选择 coze 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 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：
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.comcrewAI官方文档：https://www.crewai.comAutoChain GitHub：https://github.com/Forethought-Technologies/AutoChainLlamaIndex官方文档：https://www.llamaindex.aiRAGFlow GitHub：https://github.com/infiniflowdify官方网站：https://dify.aiFlowise AI官方网站：https://flowiseai.comcoze官方网站：https://www.coze.com