7.2 开源框架（如 TensorFlow、PyTorch）
概述
开源框架是构建 AI Agent 的核心工具，它们提供了高效的算法实现、硬件加速支持和模块化开发接口。本节将重点介绍两大主流框架：TensorFlow 和 PyTorch，并对比其特性与适用场景。
TensorFlow
核心特性
- 静态计算图
- 采用“定义-运行”模式，需预先构建计算图再执行，适合部署生产环境。
- 跨平台支持
- 支持 CPU/GPU/TPU 加速，可部署到移动端（TensorFlow Lite）和浏览器（TensorFlow.js）。
- 生态系统完善
- 提供高级 API（如 Keras）、模型库（TF Hub）和可视化工具（TensorBoard）。
典型应用场景
- 大规模分布式训练（如推荐系统）
- 工业级模型部署（如谷歌搜索、语音识别）
PyTorch
核心特性
- 动态计算图
- 支持即时执行（eager execution），便于调试和快速原型开发。
- Python 原生风格
- 与 Python 生态深度集成，适合科研和实验性项目。
- 社区活跃
- 学术界广泛采用，拥有丰富的预训练模型（如 Hugging Face Transformers）。
典型应用场景
- 学术研究（如 NLP、CV 领域新算法）
- 小规模敏捷开发（如初创公司 PoC）
框架对比
| 特性 | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|
| 计算图类型 | 静态图 | 动态图 |
| 学习曲线 | 较陡峭 | 较平缓 |
| 部署便利性 | 强（SavedModel 格式） | 需转换（TorchScript） |
| 社区支持 | 工业界主导 | 学术界主导 |
其他开源框架
- JAX
- 结合自动微分与 GPU 加速，适合数值计算密集型任务。
- MXNet
- 支持多语言 API，亚马逊 AWS 主要推荐框架。
- ONNX Runtime
- 跨框架模型部署工具，解决生态兼容性问题。
选择建议
- 优先 TensorFlow 的场景
- 需要生产环境稳定性
- 依赖谷歌生态（如 Colab、TPU）
- 优先 PyTorch 的场景
- 快速迭代研究项目
- 使用 Transformer 等前沿模型
提示：实际开发中可混合使用，例如用 PyTorch 训练模型后通过 ONNX 转换为 TensorFlow 格式部署。
注：此内容包含技术细节与实用建议，可作为书籍中的完整小节。如需调整深度或补充案例，可进一步扩展。