选择合适的 AI 框架对于成功实施人工智能和机器学习项目至关重要。Python 在该领域占据主导地位，拥有成熟的配套框架生态系统。理想框架的选择取决于具体项目需求，例如生产系统与研究原型之间的差异。AI 框架通过提供用于复杂数学和计算操作的预构建库来简化开发。这些框架通常分为三大类：深度学习框架、经典机器学习框架以及大语言模型（LLM）/AI 代理框架。AI 框架能够加速开发进程，提供社区支持，提供生产就绪的工具，并针对 GPU 等硬件进行优化。开源框架占据主导地位，提供创新、透明度和成本效益，而商业平台通常构建在这些开源工具之上。TensorFlow 由 Google 开发，是一个可扩展的深度学习框架，适用于企业级应用及跨多种设备的部署。Scikit-learn 是一个用于结构化数据经典机器学习的必备开源库，提供用户友好的 API 和全面的算法。PyTorch 来自 Meta，是一个灵活的深度学习框架，因其 Pythonic 特性和动态计算图而在研究中备受青睐。Keras 是一个专为快速深度学习实验设计的高级 API，以其简洁性和多后端支持而闻名。LangChain 是一个开源框架，旨在构建由大语言模型驱动的应用程序，简化 LLM 与外部数据和工具的集成。