在开发人工智能应用时，通常会使用一些框架来简化开发过程。以下是一些常用的人工智能应用开发框架：

1、TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，支持多种编程语言（如Python、C++等），并且具有强大的图形处理能力。

2、PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，以灵活性和易用性著称，适合研究和快速原型设计。

3、Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow或Theano之上，提供了一个简单而一致的接口来构建复杂的深度学习模型。

4、Scikitlearn：一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，提供了许多机器学习算法的实现。

5、MXNet：由亚马逊和其他公司维护的深度学习框架，支持多种编程语言（包括Python、R、Scala等）。

6、Caffe：主要用于计算机视觉任务的深度学习框架。

7、Theano：一种Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是多维数组表达式。

8、Torch：一个基于LuaJIT的科学计算库，特别适用于机器学习和深度学习。

9、CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）：微软提供的深度学习工具包。

10、PaddlePaddle：百度开源的深度学习平台，支持GPU加速，并且易于使用。

11、Chainer：日本东京大学的研究人员创建的深度学习框架，以其灵活性和速度而闻名。

12、Caffe：专注于图像分类和物体检测的深度学习框架。

13、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）：微软开发的深度学习库，支持CPU和GPU计算。

14、Apache MXNet：一个灵活高效的深度学习库，支持多种编程语言（如Python、C++等）。

15、Deeplearning4j：Java和Scala的深度学习库。

16、LightGBM：轻量级梯度提升决策树库。

17、H2O.ai：一个开源的机器学习库，专为大规模分布式训练而设计。

18、FastText：Facebook AI Research团队开发的文本分类和序列建模工具包。

19、Knet：基于Julia语言的深度学习库。

18、XGBoost：用于解决大数据集上的机器学习问题的库。

19、Gluon：Apache软件基金会孵化项目之一，旨在使深度学习更加容易上手。

20、scikitlearn：一个简单的机器学习库，提供了大量的机器学习算法。

这些只是众多可用选项中的一部分。选择哪个框架取决于你的具体需求以及你对特定功能的需求。