几个月前，我开始协助企业将其核心产品与人工智能（AI）技术整合。最初仅涉及几个由大语言模型（LLM）驱动的小功能，但很快这些功能演变为完整的AI SaaS平台。然而，我迅速意识到，开发这些应用不仅仅是选择一个合适的模型，而是要选用正确的科技堆栈。在AI基础设施的新时代，开源工具正悄无声息地为一些最具扩展性和创新性的平台提供支持。
在本指南中，我将为您介绍8个开源工具，这些工具能够帮助您更快、更智能地构建下一款AI驱动的SaaS产品，同时显著减少开发过程中的挫折感。
1. Composio — 让您的AI代理接管繁琐工作
网站: composio.dev[1] | GitHub: ComposioHQ/composio[2] | ⭐ 25.3k
在开发第一个用于自动化团队运营的AI工具时，最大的挑战并非模型本身，而是系统集成。Slack、GitHub、Discord、Google Sheets……将这些工具通过适当的认证机制连接起来是一项艰巨的任务。
Composio的出现解决了这一难题。它是一个开源工具包，为您的AI代理提供超过90种集成，涵盖客户关系管理（CRM）、开发工具、人力资源系统等领域。更重要的是，它在后台自动处理OAuth、JWT和API密钥认证。
您只需定义AI需要执行的任务（例如“在GitHub上为这个仓库加星”），Composio便会利用OpenAI的工具调用功能完成连接。
适用场景：适合需要跨多个SaaS应用自主操作的LLM代理。
2. Vercel AI SDK — 轻松构建以前端为中心的AI应用
网站: ai-sdk.dev[3] | GitHub: vercel/ai[4] | ⭐ 14.4k
如果您正在使用Next.js、React或Svelte开发现代AI应用，Vercel的AI SDK将带来近乎神奇的体验。它将LLM提示、工具使用和聊天界面抽象为几行代码，并与OpenAI和Anthropic无缝协作。
该SDK包含以下组件：
•@ai/core：统一的LLM接口•@ai/ui：用于构建聊天和生成式AI应用的UI钩子
需要开发客户支持聊天机器人？或者为您的产品添加自然语言搜索功能？几分钟内即可实现。
适用场景：适合已在使用Vercel或无服务器架构的团队。
3. Julep — 具有记忆、逻辑和多步骤工作流的AI代理
网站: julep.ai[5] | GitHub: julep-ai/julep[6] | ⭐ 5.5k
大语言模型（LLM）非常强大，但当需要记忆、推理或按步骤执行任务时，其局限性便显现出来。Julep通过提供一个托管后端解决了这一问题，使您能够创建具备持久记忆、循环、条件逻辑和工具集成的AI代理。
我最喜欢的功能是，您可以声明式地定义代理，然后为其配备DALL·E或API等工具，让它们执行复杂的多步骤任务。
适用场景：适合漫画生成器、工作流机器人或多工具助手的应用。
4. CopilotKit — 将AI助手嵌入任何Web应用
网站: copilotkit.ai[7] | GitHub: copilotkit/copilotkit[8] | ⭐ 20k
想在您的产品中嵌入一个AI助手，例如Notion AI或GitHub Copilot？CopilotKit通过几个React组件即可实现这一目标。
您可以获得应用内弹出窗口、聊天界面和文本增强助手，这些功能可与您自己的后端或OpenAI的API集成。所有功能均可定制，且支持本地化。
适用场景：为B2B SaaS工具添加帮助机器人或上下文建议变得极其简单。
5. E2B — AI应用的代码安全执行
网站: e2b.dev[9] | GitHub: e2b-dev/e2b[10] | ⭐ 8.3k
如果您的AI应用需要运行生成的Python代码，例如AI分析师或代码导师，E2B为您提供隔离的沙箱环境，确保代码安全执行。
每个LLM会话都在一个安全的虚拟机中运行，支持实时执行、文件访问等功能。您无需管理Docker容器或担心恶意代码。
适用场景：适合构建AI开发工具、笔记本或分析代理。
6. Haystack — 专业构建RAG流水线
网站: haystack.deepset.ai[11] | GitHub: deepset-ai/haystack[12] | ⭐ 13.2k
如果您计划构建一个基于数据的问答产品，欢迎体验检索增强生成（RAG）的世界。Haystack是最成熟的开源框架之一，可在大规模实现这一目标。
它支持嵌入模型、向量数据库、自定义提示构建器以及OpenAI或本地LLM。您可以构建模块化、生产就绪的流水线，无需从头开始。
结合ChromaDB或Weaviate，可实现超快的语义搜索。
适用场景：适合需要高效数据检索和生成的应用。
7. ChromaDB — 高效的向量数据库
网站: trychroma.com[13] | GitHub: chroma-core/chroma[14] | ⭐ 20k
每个AI应用最终都需要搜索“与此相似的内容”。无论是文档、对话还是图像，ChromaDB都能轻松应对。
它是一个高性能、易于使用的向量存储，支持TypeScript和Python SDK。您可以选择自托管或使用其托管服务，具体取决于您的规模。
适用场景：与LangChain、Haystack或自定义RAG工作流结合使用，显著提升检索能力。
8. Postiz — AI社交媒体调度工具
网站: postiz.com[15] | GitHub: postiz/postiz[16] | ⭐ 19.9k
如果没人看到您出色的AI产品，那它的意义何在？
Postiz帮助您自动化和放大内容营销。这是一个开源工具，可跨平台调度帖子、利用AI生成内容，甚至助力互动。
无论您是独自推出S忠诚还是管理初创品牌，Postiz都能让您的社交媒体表现强劲——几乎无需付出额外努力。
适用场景：与OpenAI连接，可根据产品更新或变更日志自动编写帖子。
结语
我们正处于AI SaaS构建的黄金时代。但胜出者不会仅仅是那些有巧妙想法的人，而是那些能够比别人更快构建、迭代和交付的人。
这些开源工具极大地降低了进入门槛。您无需从头开始构建一切，只需接入正确的生态系统——然后开始构建。
有我未提及的您最喜欢的开源AI工具吗？请在下方评论中分享，我很想了解一下。
References
[1] composio.dev:https://composio.dev[2]ComposioHQ/composio:https://github.com/ComposioHQ/composio[3]ai-sdk.dev:https://ai-sdk.dev[4]vercel/ai:https://github.com/vercel/ai[5]julep.ai:https://julep.ai[6]julep-ai/julep:https://github.com/julep-ai/julep[7]copilotkit.ai:https://copilotkit.ai[8]copilotkit/copilotkit:https://github.com/copilotkit/copilotkit[9]e2b.dev:https://e2b.dev[10]e2b-dev/e2b:https://github.com/e2b-dev/e2b[11]haystack.deepset.ai:https://haystack.deepset.ai[12]deepset-ai/haystack:https://github.com/deepset-ai/haystack[13]trychroma.com:https://trychroma.com[14]chroma-core/chroma:https://github.com/chroma-core/chroma[15]postiz.com:https://postiz.com[16]postiz/postiz: https://github.com/postiz/postiz
（文：PyTorch研习社）