在开发AI应用时，有许多工具和框架可以帮助开发者更高效地进行开发。以下是一些常用的AI应用开发工具：

1、TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，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，具有动态计算图的特点，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，提供了一个简单易用的接口。

4、Scikitlearn：一个基于Python的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类算法以及模型选择和预处理功能。

5、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：微软开发的一个深度学习工具包，支持多种编程语言，如Python、C++等。

6、Caffe：由UC Berkeley开发的一个深度学习框架，主要用于图像识别领域。

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）上的大规模数值计算。

8、MXNet：由亚马逊和其他公司共同维护的一个深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等。

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

10、Hugging Face Transformers：一个流行的自然语言处理库，提供了许多预训练模型，如BERT、GPT2等。

这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求。选择合适的工具需要根据具体项目的需求来决定。