我们为网络开发人员收集了最棒的新网络开发工具、资源和框架。这一次，我们收集了大量 AI 工具，从开源人工智能平台到聊天用户界面和人工智能浏览器，应有尽有。
所有内容都是开放的，在其资源库的 huggingface/notebooks 目录中提供了完整的代码示例。对于希望开始学习 LLM 和其他 NLP 模型的人来说，这是一个很好的资源。
除此之外，它还为设计人工智能工作流、管理模型和监控性能提供了可视化界面。它是轻松构建和部署 LLM 应用程序的绝佳工具。
它使高性能的人工智能服务更容易获得，更具成本效益。
它具有无代码编辑和数据库集成等功能，让您无需高级技术技能就能更轻松地构建人工智能驱动的搜索工具。
它具有一些显著的功能，包括文档处理、翻译和数据可视化工具。它是使用 LLM 的最佳一体化解决方案，也是经常使用人工智能模型的人的必备工具。
它通过提供的 React 组件与大型语言模型无缝集成。有了 CopilotKit，您无需从头开始构建一切，就能利用人工智能改进您的应用程序。
该工具可与 Ollama 等 LLM 配合使用，并提供预建的聊天小工具、机器人和安全的 Kubernetes 部署。它尤其适用于为私人文档构建人工智能驱动的搜索引擎和聊天机器人，使文档访问更高效、更准确。
WebLLM 支持 Llama、Mistral 和 Gemma 等模型，可实现实时流式响应。它可以通过 NPM、Yarn 或 CDN 进行即插即用设置，并支持 Web Workers，对于希望构建直接在浏览器中运行的 AI 应用程序的开发人员来说，这是一个理想的解决方案。
该框架支持检索增强生成（RAG）以及在 Vercel 和 Cloudflare Workers 等平台上的部署。MastraAI 内置用于评估人工智能输出的评估指标，是开发人员寻求将人工智能集成到应用程序中的理想选择，同时将复杂性降到最低。
只需极少的设置要求，用户就可以在 Hugging Face Spaces 上部署它。用户界面的主要功能包括多轮对话历史记录、功能调用、网络搜索、多模态支持和可选的 OpenID 身份验证，使其成为人工智能聊天应用的多功能解决方案。
该工具还有助于人工智能提示管理、版本测试和用户反馈收集。LangFuse 兼容 LangChain 和 LlamaIndex 等流行的人工智能框架，对于旨在创建更可靠的人工智能驱动应用程序的团队来说，它是一个宝贵的资源。
无论是在云平台还是本地环境上部署，BentoML 都能简化流程，使其更快、更易使用。对于希望部署机器学习模型而又不想被复杂的基础架构所困扰的团队来说，这款工具尤其有价值。
该工具集成了多个 LLM，包括 OpenAI、Google Gemini、Anthropic 和 DeepSeek。由于无需学习复杂的查询语言或商业智能工具，WrenAI 使各种技术水平的团队都能更方便地进行数据分析。
该浏览器支持会话管理、代理、Chrome 扩展，并包含反检测功能。这些功能使网络搜刮、自动化和人工智能驱动的浏览等任务更加可靠，也更容易实现。
除了创建新的可视化图表，LIDA 还能增强现有图表。作为一款功能强大的数据可视化工具，它能让用户将原始数据转化为清晰、有意义的可视图，而不需要丰富的专业技术知识。