幾個月前，我開始協助企業將其核心產品與人工智能（AI）技術整合。最初僅涉及幾個由大語言模型（LLM）驅動的小功能，但很快這些功能演變為完整的AI SaaS平臺。然而，我迅速意識到，開發這些應用不僅僅是選擇一個合適的模型，而是要選用正確的科技堆棧。在AI基礎設施的新時代，開源工具正悄無聲息地為一些最具擴展性和創新性的平臺提供支持。

在本指南中，我將為您介紹8個開源工具，這些工具能夠幫助您更快、更智能地構建下一款AI驅動的SaaS產品，同時顯著減少開發過程中的挫折感。

1. Composio — 讓您的AI代理接管繁瑣工作

網站: composio.dev[1] | GitHub: ComposioHQ/composio[2] | ? 25.3k

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在開發第一個用于自動化團隊運營的AI工具時，最大的挑戰并非模型本身，而是系統集成。Slack、GitHub、Discord、Google Sheets……將這些工具通過適當的認證機制連接起來是一項艱巨的任務。

Composio的出現解決了這一難題。它是一個開源工具包，為您的AI代理提供超過90種集成，涵蓋客戶關系管理（CRM）、開發工具、人力資源系統等領域。更重要的是，它在后臺自動處理OAuth、JWT和API密鑰認證。

您只需定義AI需要執行的任務（例如“在GitHub上為這個倉庫加星”），Composio便會利用OpenAI的工具調用功能完成連接。

適用場景：適合需要跨多個SaaS應用自主操作的LLM代理。

2. Vercel AI SDK — 輕松構建以前端為中心的AI應用

網站: ai-sdk.dev[3] | GitHub: vercel/ai[4] | ? 14.4k

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如果您正在使用Next.js、React或Svelte開發現代AI應用，Vercel的AI SDK將帶來近乎神奇的體驗。它將LLM提示、工具使用和聊天界面抽象為幾行代碼，并與OpenAI和Anthropic無縫協作。

該SDK包含以下組件：

• @ai/core：統一的LLM接口?@ai/ui：用于構建聊天和生成式AI應用的UI鉤子

需要開發客戶支持聊天機器人？或者為您的產品添加自然語言搜索功能？幾分鐘內即可實現。

適用場景：適合已在使用Vercel或無服務器架構的團隊。

3. Julep — 具有記憶、邏輯和多步驟工作流的AI代理

網站: julep.ai[5] | GitHub: julep-ai/julep[6] | ? 5.5k

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大語言模型（LLM）非常強大，但當需要記憶、推理或按步驟執行任務時，其局限性便顯現出來。Julep通過提供一個托管后端解決了這一問題，使您能夠創建具備持久記憶、循環、條件邏輯和工具集成的AI代理。

我最喜歡的功能是，您可以聲明式地定義代理，然后為其配備DALL·E或API等工具，讓它們執行復雜的多步驟任務。

適用場景：適合漫畫生成器、工作流機器人或多工具助手的應用。

4. CopilotKit — 將AI助手嵌入任何Web應用

網站: copilotkit.ai[7] | GitHub: copilotkit/copilotkit[8] | ? 20k

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想在您的產品中嵌入一個AI助手，例如Notion AI或GitHub Copilot？CopilotKit通過幾個React組件即可實現這一目標。

您可以獲得應用內彈出窗口、聊天界面和文本增強助手，這些功能可與您自己的后端或OpenAI的API集成。所有功能均可定制，且支持本地化。

適用場景：為B2B SaaS工具添加幫助機器人或上下文建議變得極其簡單。

5. E2B — AI應用的代碼安全執行

網站: e2b.dev[9] | GitHub: e2b-dev/e2b[10] | ? 8.3k

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如果您的AI應用需要運行生成的Python代碼，例如AI分析師或代碼導師，E2B為您提供隔離的沙箱環境，確保代碼安全執行。

每個LLM會話都在一個安全的虛擬機中運行，支持實時執行、文件訪問等功能。您無需管理Docker容器或擔心惡意代碼。

適用場景：適合構建AI開發工具、筆記本或分析代理。

6. Haystack — 專業構建RAG流水線

網站: haystack.deepset.ai[11] | GitHub: deepset-ai/haystack[12] | ? 13.2k

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如果您計劃構建一個基于數據的問答產品，歡迎體驗檢索增強生成（RAG）的世界。Haystack是最成熟的開源框架之一，可在大規模實現這一目標。

它支持嵌入模型、向量數據庫、自定義提示構建器以及OpenAI或本地LLM。您可以構建模塊化、生產就緒的流水線，無需從頭開始。

結合ChromaDB或Weaviate，可實現超快的語義搜索。

適用場景：適合需要高效數據檢索和生成的應用。

7. ChromaDB — 高效的向量數據庫

網站: trychroma.com[13] | GitHub: chroma-core/chroma[14] | ? 20k

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每個AI應用最終都需要搜索“與此相似的內容”。無論是文檔、對話還是圖像，ChromaDB都能輕松應對。

它是一個高性能、易于使用的向量存儲，支持TypeScript和Python SDK。您可以選擇自托管或使用其托管服務，具體取決于您的規模。

適用場景：與LangChain、Haystack或自定義RAG工作流結合使用，顯著提升檢索能力。

8. Postiz — AI社交媒體調度工具

網站: postiz.com[15] | GitHub: postiz/postiz[16] | ? 19.9kk

如果沒人看到您出色的AI產品，那它的意義何在？

Postiz幫助您自動化和放大內容營銷。這是一個開源工具，可跨平臺調度帖子、利用AI生成內容，甚至助力互動。

無論您是獨自推出S忠誠還是管理初創品牌，Postiz都能讓您的社交媒體表現強勁——幾乎無需付出額外努力。

適用場景：與OpenAI連接，可根據產品更新或變更日志自動編寫帖子。

結語

我們正處于AI SaaS構建的黃金時代。但勝出者不會僅僅是那些有巧妙想法的人，而是那些能夠比別人更快構建、迭代和交付的人。

這些開源工具極大地降低了進入門檻。您無需從頭開始構建一切，只需接入正確的生態系統——然后開始構建。

有我未提及的您最喜歡的開源AI工具嗎？