在人工智能应用开发中，有许多框架可以帮助开发者更高效地构建和训练模型。以下是一些常用的AI应用开发框架：

1、TensorFlow：由Google开发的开源库，用于机器学习和深度学习。它支持多种编程语言，包括Python、C++等。

2、PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，以灵活性和易用性著称。它提供了动态计算图，使得调试和实验变得更容易。

3、Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow或Theano之上。Keras的主要优点是简洁性和用户友好性。

4、MXNet：由亚马逊和其他公司共同开发的深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、R、Scala等。

5、Caffe：由UC Berkeley开发的深度学习框架，主要用于图像分类和物体检测任务。

6、Scikitlearn：一个简单而高效的机器学习库，基于Python。它提供了各种算法，包括分类、回归、聚类和降维。

7、Theano：一个Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray类型）上的大规模元素函数。

8、PaddlePaddle：百度开源的深度学习平台，支持中文文档和社区支持。

这些框架各有特点，选择哪个框架取决于你的具体需求和项目规模。