【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读

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AI “墓园” - 昙花一现的技术实验

LLM 浪潮同时催生了一批 “速生速死” 的 AI 项目和产品。在 Dang AI 收录的 5079 个 AI 应用工具中，有 1232 个已经停止维护，其中最容易被关停的产品类别是写作类工具。Dang AI 为这些昙花一现的产品们做了一个“AI 墓园”。

Dang AI 的 AI 墓园地址： https://dang.ai/ai-graveyard

在开源生态中，也不乏这样的项目，他们在创建后的短时间内获得了大量的关注，而如今已经不再活跃，我们为这些项目做了一个“开源 AI 墓园”（如下图）。这些项目均在 2023 年之后发起，拥有上万 Star 的关注度，除了 Swarm 是由 OpenAI 在今年 3 月官方宣布不再维护外，其余项目的上一次代码提交都还停留在 2024 年。

其中，比较有代表性的有两个项目：

• 2023 年 4 月，个人开发者 Yohei 发起了 BabyAGI 项目，在很早期就提出了 “自我进化 Agent” 的设想，通过任务分解、学习反馈和动态规划模拟通用人工智能（AGI），可谓是最早的一波对 AGI 的想象；

• 2024 年 2 月，OpenAI 发布了 Swarm，提出了 “群体智能”的概念，在发布时获得了极高关注度，被视为探索多智能体协作的前沿尝试，目前已经被产业可落地的 OpenAI Agents SDK 所替代，Swarm 则逐渐淡出公众视野。

这两个项目在发布时就声称是 “实验性”、“探索性” 的尝试，可以说在一开始就没打算做深谋远虑的长期规划。然而他们所提出的先锋概念，所激发的讨论和创新性尝试，在一起推动这场“黑客松接力赛”从概念验证向工程落地的演进。

模型能力对应用场景的冲击与重塑

随着模型能力的不断提升，应用开发生态也在随之发生变革，有冲击与挤压，但也带来了更多新的想象空间。

AI Search 开源项目的式微 ：AI 搜索是最早落地的应用场景，以 Perplexity 为代表的产品一度形成了对谷歌搜索的实质性挑战，而 Morphic.sh、Scira 等开源项目也试图通过本地化部署和 API 自由配置打破闭源产品的垄断。从发展趋势上来看，这类项目的存活率并不高。模型能力的泛化在加剧专用搜索工具的生存压力，GPT4、Gemini2.0 等新一代模型已经能够自主完成网络检索、信息整合和答案生成的全流程，这种内置的联网检索功能也许在压缩专用的搜索工具的市场空间；

AI Search 开源项目们的 OpenRank 趋势

AI Coding 开源项目的火热 ：与之相对的，模型能力的提升正在引发软件开发范式的变革。Claude 3.7 Sonnet 在编码和 Web 开发方面的突出表现让 AI 辅助编程进入了一个新阶段。开发者通过自然语言描述场景，模型自主完成需求分析和代码实现的 “氛围编程”（Vibe Coding）开发范式已经悄然形成。现阶段，除了商业化产品 Cursor、Windsurf 等验证了市场热情外，以 Continue、Cline 为代表的 IDE 插件形态的项目们也是主流的开源选择，这两个项目的社区参与者人数都已经超过 3000 人，且 OpenRank 曲线持续攀升。顺便提一下，蚂蚁也在 2023 年开源了 AI Coding 平台 CodeFuse，从软件开发的全生命周期辅助开发者进行 AI 原生的软件开发，虽然本次没出现在全景图上，但还是欢迎大家关注。

AI Coding 开源项目们的 OpenRank 趋势

生态位之间的动态博弈

从整体格子的变化来看，生态位之间也在进行动态的博弈。

• 在增长的两端分别是以 Dify 为代表的应用平台和以 LangChain 为代表的应用开发框架。不同开发模式表现出的 “冰火两重天” 态势，也是该生态极快迭代与极强生命力的体现。此处要特别提一下本次唯一出现在全景图上的、由蚂蚁发起的开源项目 DB-GPT，它是一个结合了“AI 应用开发” 和“大数据应用”两个场景的 Agent 开发平台，精准的定位和精准的出击，让项目在 2023 年一经推出就吸引了大量高校和产业界的开发者们参与共建。

• DeepSeek-R1 推理模型带来的 "Aha Moment" 证明了强化学习这一后训练路径的有效性，以 Verl，OpenRLHF 为代表的强化学习框架在今年显著增长。在今年 2 月份，inclusionAI 也全面开源了强化学习框架 AReaL，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型，当然，项目还很新，让我们期待下一次它能够出现在全景图上。

• 生态之间也在彼此摸索能力的边界。例如，向量化的存储、计算和检索是作为大模型应用接入领域知识的重要一环，一度给 Milvus、Qdrant 等垂类的向量数据库带来“泼天的流量”，而传统大数据系统也纷纷做向量化转型，蚂蚁的开源分布式数据库 OceanBase 也在去年支持了向量存储功能，并且同步兼容了 Milvus 的 API。我们可以看到，技术的边界在不断的流动和融合中保持着微妙的生态平衡。

大模型开源开发生态技术趋势观察

在生态全景之外，我们选取了当下热门的七大趋势，基于社区数据进行了趋势分析、行业观察，并且比较大胆的做了一些趋势论断。这些趋势包括了在大模型时代新兴出现的生态，例如以应用层为主的 Agent 开发框架，以 MCP 为代表的 AI 原生标准协议，改变了软件开发模式的 Coding Agent；也包括了发生在传统的大数据和人工智能领域的生态，它们在大模型时代也发生了一些转向，有些领域一度被显著地波及，例如向量化的存储，也有些领域发生了生态格局的颠覆，例如模型的推理服务。

2025 年，Agent 框架热潮褪去

2023-2024 年间，以 LangChain 为代表的"全能型"框架凭借其开创性的任务编排能力和丰富的工具集成一度主导市场，在此期间也涌现出了一大批新的 Agent 开发框架，无论是主打工具调用、RAG 接入、长上下文记忆、ReAct 规划，无数的智能体开发框架在不同的技术概念和浪潮下迅速崛起；到 2024 年下半年，格局初步形成，已经少有看到新的开发框架出现，热潮褪去之后，我们看到早期主导市场的 LangChain 因为陡峭的学习曲线和复杂的调试成本在明显的走向下坡；进入 2025 年，格局呈现出分化的趋势： Dify、RAGFlow 等平台通过低代码工作流和企业级服务的落地开始主导市场；而以 LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开发框架日渐式微 。

Agent 开发框架 OpenRank Top 10 排名变化

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