​​人工智能领域的AI框架是支撑模型开发与训练的核心工具，目前主流框架包括TensorFlow、PyTorch、JAX等，涵盖从基础研究到工业落地的多场景需求，其中TensorFlow和PyTorch占据市场主导地位。​​

TensorFlow是由Google开发的开源框架，以其高性能和分布式扩展能力广泛应用于工业部署，支持TensorFlow Lite、TensorFlow Serving等工具链，适合从移动端到云端的全场景应用。PyTorch则因其动态计算图和直观的API设计成为学术研究首选，提供TorchVision、TorchText等扩展库，支持快速原型设计和复杂模型调试。JAX结合NumPy的易用性和硬件加速优势，尤其在科研领域因自动微分和并行计算功能快速崛起。

深度学习专用框架如Caffe以高效卷积网络部署著称，Keras则以模块化设计简化模型构建流程，后成为TensorFlow的高级API。MXNet凭借轻量化设计和分布式能力支持大规模训练，虽近年活跃度下降但仍具实用性。针对多智能体场景的工具包如Unity ML-Agents、Ray等，通过集成环境仿真和算法库促进复杂交互研究。

新兴框架如华为MindSpore和百度PaddlePaddle聚焦全场景协同与国产化需求，提供预训练模型库和端到端开发支持。专用硬件加速器如TPU、GPU通过框架深度优化实现计算效率突破，推动超大规模模型如GPT系列的训练落地。未来，AI框架将向统一编程范式、自动化模型设计及可信AI方向持续演进。