开源LLM大洗牌：TensorFlow出局，AI编程狂飙 | AIGC导航

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引言：寒武纪大爆发后的残酷丛林

在人工智能（AI）的浪潮之巅，开源世界正经历着一场堪比“寒武纪生命大爆发”后的剧烈洗牌。曾经的明星项目可能一夜陨落，而新的物种则在混沌中野蛮生长。蚂蚁集团最新发布的《2025 大模型开源开发生态全景图 2.0》为我们提供了一张高清快照，揭示了这个极速迭代的生态系统中的残酷真相：60个项目黯然出局，39个新秀强势登场，而昔日巨星 TensorFlow 的谢幕，更是标志着一个时代的终结。

本文将深入解读这份全景图背后的核心趋势，探讨 AI Coding 为何陷入疯魔，AI Agent 如何重塑应用层，以及底层基础设施正在发生哪些静水深流的变革。这不仅是一份项目清单，更是一份揭示未来 LLM 发展方向的生存指南。

生态大洗牌：新人笑，旧人哭

最新的全景图犹如一面镜子，映照出开源生态旺盛到近乎残酷的新陈代谢。与上一版相比，收录项目总数减少了21个，但其中却发生了惊人的换血：

新旧交替：39个新项目上榜，同时60个项目消失。其中不乏 NextChat、FastGPT 等一度高光的项目，因迭代放缓或社区乏力而被后浪拍在沙滩上。

TensorFlow的黄昏：最引人注目的变化，莫过于 TensorFlow 的正式出局。这位曾经与 PyTorch 分庭抗礼的深度学习框架巨头，最终未能抵挡住后者的猛烈攻势。如今，PyTorch 几乎一统江湖，成为大模型时代的绝对基础设施。

年轻的战场：整个大模型生态的“中位年龄”仅有30个月，平均寿命不足三年。超过62%的项目诞生于“GPT时刻”（2022年10月）之后。这是一个极度年轻、充满活力的丛林，每个季度都有新王登基，旧王退位。

关键词词云的变化也印证了这一点：AI、LLM、Agent、Data 成为最核心的焦点，清晰地勾勒出当前技术演进的主航道。

AI Agent狂潮：AI编程已近疯魔

如果说生态洗牌是宏观背景，那么 AI Agent 层的爆发则是这场变革中最汹涌的洪流。全景图的分类框架也从传统的 Infrastructure/Application 演变为以智能体为中心的 AI Agent / AI Infra / AI Data 三大板块，凸显了应用层的核心地位。

从疯到癫，AI Coding增长曲线仍在陡升

“Agent for Devs” (为开发者服务的智能体) 已被证明是最高频、最刚需的应用场景。AI Coding 赛道的热度不减反增，呈现出疯魔化的增长态势。

能力跃迁：如今的 AI 编程工具早已超越了“代码补全”的范畴，进化为覆盖开发、测试到运维的“全生命周期智能引擎”。它们支持多模态交互，能感知更复杂的上下文，甚至可以进行团队协同。

商业潜力巨大：随着工具质量的飞速提升，开发者付费意愿显著增强。从个人订阅到企业级SaaS服务，AI Coding 正在开辟全新的商业模式。

巨头布局：Gemini CLI、Codex CLI 等项目的走红，也揭示了科技巨头的阳谋：通过开源工具链深度绑定开发者，将他们锁定在自家的闭源大模型生态中，这与微软当年用 Windows + .NET 构筑护城河的战略如出一辙。

Chatbot与知识库：高光后的理性回归

作为 GenAI 的第一波爆款应用，Chatbot 在经历了年初的顶峰后，热度逐渐进入平台期。用户发现，单纯的“对话”在生产力场景的突破有限。然而，当 Chatbot 与知识库管理结合，定位为“个人知识助理”时，便展现出更持久的价值。这标志着市场正从追逐新奇体验，回归到对长期生产力价值的理性思考。

Agent Workflow与工具：让AI从“能聊”到“能做”

当顶尖大模型的智力趋于同质化时，应用的差异化越来越多地体现在“行动能力”上。这催生了 RAG (检索增强生成) 和 Agent Tool 的爆发。

RAG 成为标配：Dify、RAGFlow 等项目，通过将 Agent 与知识库结合，让模型能够基于实时、准确的信息进行回答和决策，成为企业级应用的基础设施。

工具赋予能力：像 mem0 赋予 Agent 长期记忆，Supabase 提供数据基础设施，而 Browser-use 则让 Agent 真正学会操作网页。这些工具补齐了大模型的短板，是推动 AI “落地最后一公里”的关键。

AI基础设施：静水深流下的变革

相较于应用层的喧嚣，AI Infra 层的变化更为内敛，却同样深刻。

模型服务（Model Serving）持续内卷：云端推理和本地化推理是两大主战场。一边是 vLLM、NVIDIA TensorRT-LLM 等方案在云端追求极致性能，另一边是 ollama 等项目致力于让大模型跑在个人电脑上，实现普惠化。

LLMOps 接棒 MLOps：模型运维的重心发生了转移。传统 MLOps 关注训练精度和数据管道，而 LLMOps 的核心则是如何让大模型在应用中稳定、可控、安全地运行。它更聚焦于监控、提示词（Prompt）工程、效果评测和可观测性。

模型训练热度下降：从零开始训练一个巨型模型的成本高昂，社区的兴趣正转向如何基于现有模型进行低成本微调。应用层的创新空间更大，吸引了更多开发者的注意力。

商业博弈与未来：开源不再“纯粹”

一个值得关注的趋势是，开源的定义正在变得模糊。越来越多的项目开始采用带有商业限制的自定义许可证，如 BSL (Business Source License) 或 Fair-code，试图在开放协作与商业利益之间寻找平衡。这反映出AI变现的压力，以及开源社区在商业化浪潮中的复杂心态。

与此同时，大模型的竞争路线也日益分化。国外顶尖厂商持续押注闭源，而国内则呈现百花齐放的态势。MoE（专家混合）架构、推理（Reasoning）能力、多模态交互已成为新一代模型的标配，参数竞赛正朝着万亿级别狂奔。

结论：拥抱混乱，抓住机遇

LLM 开源2.0 的大洗牌清晰地表明，我们正处在一个充满混乱、机遇和创造性毁灭的时代。技术栈在快速重塑，价值链在不断迁移。从 TensorFlow 的离场到 AI Coding 的疯魔，每一个变化都预示着新的可能性。

对于开发者、创业者和企业而言，看清这场变革的底层逻辑至关重要。焦点正从模型本身转向应用落地，从通用框架转向专用工具，从纯粹的开源理想主义转向更务实的商业探索。

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