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# 6个最好用的LLM应用开发框架
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/top6-llm-frameworks/
- Published: 2025-02-15T08:28:08.000Z
- Updated: 2025-02-15T08:28:18.000Z
- Description: 在开发LLM应用和MAS时，我们需要验证LLM输出，监控我们的代理，并与各种工具和服务集成。本文将分享一些用于构建这类应用的有用工具和库。
- Author: admin
- Tags: LIBRARY, LLM, INSTRUCTOR, COMPOSIO, AGENTOPS, PARLANT, LLM STUDIO, LANGFLOW, #Import 2026-10-14 14:41

人工智能正在占领当今的技术世界。每个人都需要将人工智能集成到他们的业务中，开发人工智能应用等。我不是来解释什么是人工智能、它的子领域或什么是LLM——这些废话。让我们直接进入主题。我的话题是生成式人工智能和代理式人工智能，特别是LLM和多代理系统（MAS）。在开发LLM应用和MAS时，我们需要验证LLM输出，监控我们的代理，并与各种工具和服务集成。我将分享一些用于构建这类应用的有用工具和库。大家都知道[**LangChain**](https://www.langchain.com/?ref=hubwiz.com)和[**LlamaIndex**](https://www.llamaindex.ai/?ref=hubwiz.com)。因此，我不会再次谈论这两个框架。

## 1\. Instructor

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-375.png)

[Instructor](https://github.com/instructor-ai/instructor?ref=hubwiz.com)用于从LLM获取结构化输出（类型安全）。它基于Pydantic构建。该库支持流式响应，并且可以在Python、TypeScript、Go、Ruby和Elixir中使用。此外，它可以与许多LLM一起使用，包括自托管模型。您可以简单地定义一个Pydantic模型作为响应模型，并使用Instructor获取所需的输出。Instructor还支持Jinja模板，允许您创建动态提示。此外，它还可以与LogFire结合使用以监控应用性能。在他们的[文档](https://python.useinstructor.com/?ref=hubwiz.com)中，您可以找到如何使用Instructor的许多示例。

## 2\. Composio

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-374.png)

当构建AI代理时，我们需要增强其功能的工具。[Composio](https://composio.dev/?ref=hubwiz.com)是一个很好的选择——一个为AI代理提供的集成平台，提供对超过250个工具的访问。它允许与GitHub、Jira、Salesforce、Gmail、Shopify等服务无缝集成。Composio支持多种框架，包括LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen和LangGraph，同时保持LLM无关性。它还提供了OAuth和JWT等身份验证机制。此外，Composio通过内置触发器实现自动动作执行，使AI工作流更加高效和自动化。提供免费和付费计划。

## 3\. AgentOps

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-373.png)

在开发AI代理时，监控其性能、跟踪令牌使用情况并测量响应时间至关重要。[AgentOps](https://www.agentops.ai/?ref=hubwiz.com)是一个可观测性平台，使您能够有效地监控、调试、测试、审计和部署您的AI代理。它支持多种代理框架，包括CrewAI、LlamaIndex、LangChain和AutoGPT，以及多种LLM。AgentOps帮助跟踪令牌使用情况，监控成本，并提供清晰的可视化以获得更好的洞察力。非常易于使用。只需两行代码，您就可以将AgentOps添加到您的应用中。它具有用户友好的界面，并提供免费和付费版本。还有类似的可观测性工具，如LangFuse、LangTrace等。

## 4\. Parlant

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-372.png)

[Parlant](https://www.parlant.io/?ref=hubwiz.com)允许您创建和控制AI代理的行为以满足您的需求。您可以为每个代理定义独特的指南，指定它们在不同情况下如何行动，设置自定义词汇表，并创建基于上下文的变量来存储数据。如果您正在为客户服务等任务构建AI代理，Parlant值得考虑。该框架还支持工具调用代理，提供对第三方服务和API的访问。Parlant采用事件驱动模型，而不是传统的请求/响应模型。这种方法使对话感觉更自然，允许代理随时响应。安全性也是Parlant的一个强项。它使用Lakera Guard进行越狱保护。虽然Parlant有一个小但不断增长的社区，但其能力使其成为AI驱动交互的坚实选择。有一个缺点：您不能更改LLM提供商。但是，您不能选择使用哪个模型。您必须使用Parlant开发者选定的模型。但他们将在不久的将来加入更改模型版本的功能。

## 5\. LM Studio

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-371.png)

[LM Studio](https://lmstudio.ai/?ref=hubwiz.com)让您能够在本地运行LLM，并支持各种LLM。这类似于Ollama。但有一些差异。LM Studio带有GUI。您可以在UI中探索模型。此外，LM Studio包含内置聊天功能，并允许您一键启动服务器。LM Studio适用于Windows、Linux和Mac OS。该工具可以分析您的PC规格并推荐最合适的量化版本的模型。CrewAI也支持LM Studio。

## 6\. LangFlow

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-370.png)

[LangFlow](https://www.langflow.org/?ref=hubwiz.com)是一款开源的低代码工具，旨在简化RAG应用、AI代理和可以与任何API、模型或数据库交互的工作流的开发。它提供了一个易于使用的GUI，带有拖放组件，允许您毫不费力地构建LLM应用。LangFlow既可以在本地也可以在云中使用。它支持与LangSmith、LangFuse和LangWatch等可观测性工具的集成，帮助您监控应用。LangFlow还支持许多工具，可以将您的应用连接到Google Drive、FireCrawl、Confluence、Serper等有用的第三方服务。为了使入门更容易，LangFlow包括预建模板，允许您快速设置并启动您的应用。

## 7、结束语

无论是基于LLM的应用还是多代理系统（MAS），构建AI应用都需要正确的工具来进行验证、监控和集成。AI正在快速发展。保持更新对于充分利用其潜力至关重要。我们应该意识到可以增强我们AI应用开发的工具。除了本文中提到的工具外，还有很多其他工具可以增强AI开发。探索这些选项，实验并提升您的AI项目。

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原文链接：[Useful Tools for LLM Application Development](https://levelup.gitconnected.com/6-useful-tools-to-develop-llm-applications-161342fd9b5a?ref=hubwiz.com)

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