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> AI技术 > AI框架 > 国内AI开发都用什么框架？这篇指南帮你理清思路
提到人工智能开发，尤其是大模型、智能应用这些热词，很多朋友的第一反应可能是：这得用很高深的工具吧？其实，和盖房子需要脚手架一样，AI开发也离不开一个核心工具——AI框架。你可以把它理解为AI时代的“操作系统”，它连接着底层的芯片算力和上层的各种智能应用，让开发者能更高效地“炼丹”（训练模型）。那么，国内现在的AI开发者们，到底都在用哪些框架呢？今天我们就来好好盘一盘。
曾几何时，谈到AI框架，大家言必称TensorFlow、PyTorch，这些由谷歌、Meta推出的国外框架占据了绝对主导。但最近几年，情况正在发生深刻变化。一个鲜明的信号是：国产AI框架已经强势崛起，成为了不可忽视的主流选择。
这可不是空口说白话。有数据显示，中国AI核心产业规模已接近6000亿元，产业链非常完整。而在作为“根技术”的AI框架领域，以华为昇思（MindSpore）为代表的国产力量进展神速。就在不久前的一次行业峰会上，有权威预测指出，昇思在中国AI框架新增市场份额将达到30%。这个数字意味着什么？意味着每三个新开始的AI项目里，可能就有一个是基于昇思考量的。
为什么国产框架能这么快赶上来？我觉得，原因至少有这么几个：
1.自主可控的需求：在关键领域，使用自主技术栈的重要性不言而喻。国产框架从底层开始构建，更能贴合国内芯片（如昇腾、寒武纪等）和实际应用场景的需求。
2.开源生态的繁荣：以昇思为例，自2020年开源以来，它的社区成长速度惊人。全球下载超千万次，数万名开发者参与贡献，基于它发表的顶级学术论文数量位居全球前列。一个活跃的社区，是框架生命力的最好证明。
3.与大模型的深度绑定：如今AI的发展焦点是大模型，而框架是大模型训练的“摇篮”。昇思已经支持孵化了超过50个国内外主流大模型，包括一些我们耳熟能详的千亿参数模型。这说明，它在处理超大规模模型训练上，已经通过了实战检验。
所以，如果你还以为国产框架只是“备胎”，那这个观念真的需要更新了。它们不仅是“可用”，而且在很多场景下已经变得“好用”甚至“首选”。
当然，市场不是单一的。国内AI开发者的工具篮子里，其实是“中外混用、新旧并存”的格局。为了方便大家理解，我把目前主流的几类框架和平台做了个梳理：
| 框架/平台名称 | 主要背景/类型 | 核心特点与定位 | 适合谁？ |
|---|---|---|---|
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| PyTorch | 国外开源(Meta) | 学术界“宠儿”，动态图设计让研究和实验非常灵活；生态庞大，教程和模型库极其丰富。 | 高校科研、算法研究、需要快速原型验证的团队。 |
| TensorFlow | 国外开源(Google) | 工业界“老兵”，静态图在部署和性能优化上有优势；TensorFlowLite等移动端方案成熟。 | 大规模生产环境部署、移动端/边缘端应用、对性能要求严苛的场景。 |
| 昇思(MindSpore) | 国产开源(华为) | 全场景AI框架，主打“端-边-云”全栈协同；与昇腾芯片深度优化，国产化生态核心。 | 追求自主可控、使用国产硬件、开发全栈AI解决方案的企业。 |
| 飞桨(PaddlePaddle) | 国产开源(百度) | 产业实践导向，提供了大量面向产业应用的预训练模型和开发套件，中文文档和社区支持好。 | 专注于计算机视觉、自然语言处理等产业落地的开发者。 |
| 扣子(Coze) | 国产平台(字节跳动) | 零代码AI智能体平台，可视化拖拽搭建，深度集成飞书、抖音等字节生态。 | 非技术背景的业务人员、需要快速搭建企业内部AI工具、已是字节生态用户。 |
| AgentScope | 国产开源(阿里) | 多智能体(Multi-Agent)框架，专注于让多个AI智能体协作完成任务，内置记忆管理等模块。 | 开发复杂自动化流程、需要多个AI角色协作（如模拟对话、自动化运营）的团队。 |
看了这个表，你可能会有点眼花。别急，我们化繁为简。选择框架，本质上是在回答几个问题：
*你在做什么？是做前沿学术研究，还是开发要上线跑的业务模型？研究可能偏爱PyTorch的灵活，业务部署可能看重TensorFlow或昇思的稳定。
*你的团队是谁？团队成员更熟悉哪个框架？社区的活跃度和中文资料的多寡，直接影响开发效率。国产框架在本地化支持上通常更有优势。
*要部署在哪里？是云端服务器、手机，还是专用的AI芯片？框架对硬件和部署环境的支持度是关键。
*是否需要“开箱即用”？如果不想写代码，或者想快速整合进现有办公流程，那么像扣子（Coze）这类平台化工具可能就是更优解。
聊完了底层框架，我们再把视线往上移一层。你有没有发现，今年的AI应用，好像有点不一样了？它们不再仅仅是陪你聊天解闷的“话痨”，而是开始真正帮你“干活”了。
这就是当前最热的趋势：AI智能体（Agent）。它们能理解复杂指令，调用各种工具（比如查询数据库、操作软件、控制设备），代表你去执行实际任务。比如说，你可以让AI智能体帮你分析一份财报并生成PPT，或者自动处理客服工单并流转给正确的部门。
这个趋势对框架和平台提出了新要求。单纯的模型训练框架不够了，还需要能支撑智能体“行动”的“舞台”。于是，我们看到：
*像AgentScope这样的多智能体框架，重点解决如何让多个AI角色分工协作、有序沟通的问题。
*像阿里的“悟空”、钉钉的重构，则是将智能体能力深度融入办公流程，目标是实现“沟通即执行”。
*开源的OpenClaw（因其龙虾图标被戏称为“龙虾”）等智能体项目快速走红，展示了AI自主操作电脑完成任务的潜力。
国家数据局领导也曾指出，中国企业正走出一条“开源框架 + 中国模型 + 全栈数据安全”的独特路径。这意味着，下一阶段的竞争，不仅是框架技术本身的竞争，更是生态能力、安全可信度和与行业场景结合深度的竞争。国产框架和平台凭借对国内数据合规、行业需求的深刻理解，正在构建自己的护城河。
说了这么多，最后给正在或准备投身AI浪潮的开发者、创业者一些接地气的建议：
1.打好基础，拥抱开源：无论选择哪个主流框架，深入理解其核心思想和编程模式都是根本。多参与开源社区，这不仅是学习的最佳途径，也可能为你打开新的机会之门。
2.关注“效能”与“落地”：技术的最终价值在于应用。多思考如何用AI解决真实世界的具体问题。框架和平台只是工具，你的创造力和对业务的理解才是核心。
3.保持开放，动态选型：技术迭代日新月异，今天的热门可能是明天的明日黄花。不必执着于“唯一真理”，根据项目需求动态评估和选型，甚至组合使用不同工具，才是务实的态度。
4.重视安全与合规：尤其是处理企业数据或开发To B产品时，数据隐私、操作审计、权限管控这些不再是可选项，而是必选项。选择那些在设计之初就考虑了这些因素的平台，会为后续省去很多麻烦。
总而言之，国内AI的“框架江湖”已经告别了单一垄断，进入了多元繁荣、分层竞争的新阶段。从深耕底层的昇思、飞桨，到赋能上层的扣子、AgentScope，我们有了丰富的选择。这背后，是中国AI产业从技术追赶到生态构建、从应用创新到定义标准的全面进步。
所以，下次再有人问“国内AI用什么框架”，你可以自信地告诉他：选择很多，关键看你要去哪，以及想怎么去。这场AI马拉松，中国不仅在场，而且正在多个赛道加速前行。
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