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工作。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：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，提供了一个简单直观的模型构建接口。

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评估工具。

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C、Python等。

6、Caffe：由UC Berkeley开发的深度学习框架，主要用于图像处理领域，具有高效的GPU计算能力。

7、Theano：一个Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是矩阵值函数。

8、Apache MXNet：一个为深度学习设计的开源库，支持多种编程语言，包括Python、R、Scala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。选择合适的工具取决于你的具体项目需求、技术栈偏好等因素。