在微軟 Build、谷歌 I/O、 Code with Claude 三大開發者大會接連登場的一周里，微軟為 Windows 加裝模型上下文協議（MCP），Google Gemini 野心初顯「AI 操作系統」，Claude 4.0 高調搶灘編程主戰場。

就在這樣的節奏下，5 月 27 日，螞蟻集團的開源團隊「接棒」發布了一張《 2025 大模型開源開發生態全景圖》。

訪問地址：

https://antoss-landscape.my.canva.site

完整項目列表和相關數據：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1av9kitgnRGtsmDp6AbW96m2cCR4jXZFQmUVG2di8Bjw/edit?gid=0#gid=0

這是一張由開源社區數據驅動的技術演進路線圖——

135 個社區核心項目、19 個技術領域，全面覆蓋從智能體應用到模型基建，系統性梳理了開源力量在大模型浪潮下的集結與演化路徑。

其中，模型訓練框架、高效推理引擎、低代碼應用開發框架成為當前最具主導力的三條技術賽道。

135個項目中位于2025 年 OpenRank 排名Top 20的項目。這里用到了華東師范大學X-lab實驗室OpenRank影響力評價指標。

結合前一張圖，將 OpenRank 指標與 2024 年數據對比，三大主導技術賽道的同比上升幅度尤為明顯。

「不要抗拒趨勢。」發布現場，螞蟻開源技術委員會副主席王旭談及全景圖的意義。

比起盲目對標，在一個飛速發展的領域，搞清楚哪些關鍵領域仍未涉足、哪些路線已經成了技術冗余，對于企業而言更具現實意義。

對于開發者、投資人，尤其是打算「自己干」的人來說，也是一份值得參考的路線圖：哪些項目正拾級而上？哪些賽道開始日落西山？關鍵從來不是起點有多高，而是是否踩準了那條上升通道。

一張快速變化領域的「撕拉片」

這張全景圖，像是一張為大模型開源生態拍下的「撕拉片」。在高速運動的行業面前，「咔嚓」定格了 135 個項目的最大「公約數」——

一場直播中的「現實世界的黑客松 (A Real-world Hackathon )」 。

與追求長線的傳統開源文化不同，這些項目大多靠熱點驅動，短期速成、技術聲譽兌現快；反之，隨著熱點不斷迭代，嚴重依賴熱點的項目「埋」得也快。

例如，對應的閉源項目爆火后，Devika、OpenDevin、OpenManus 們在短周期內密集登場并獲得極高關注度。

SGLang、vLLM 則代表另一種高頻脈動的開發形態——方向明確，剩下的全靠「中美網友 24 小時輪肝」完成；幾乎每周都有新版本，生態在極高密度的「卷」中快速升級。

有些項目發展不錯，有些項目成功為背后工具鏈引流，還有的發展為商業項目，如 GPT Engineer 早期積累了?量?戶的明星開源項?，后續發展為閉源的商業化產品 Lovable。

一些項目爆發力極強，一度擁有上萬 star 的關注度，但也面臨高淘汰率和低維護意愿的挑戰，最后被「埋」。

除了 swarm 是 OpenAI 官?宣布不再維護外，其余項?的上?次代碼提交還停留在 2024 年，實質性開發早已停滯。

如果就此止步，只看到爆款和淘汰，就難以理解為什么這些浪花會出現。推動「黑客松現象」上演的還有更為深層的「地質」動力——

模型能力帶來的應用重塑、生態位之間的動態博弈。

以 AI 搜索為例，開源項目集體式微，并非「做得不夠好」，而是 GPT-4、Gemini 們已經將聯網檢索、答案生成「內嵌進模型」，直接抹平了原有的工具價值。

AI Search 開源項目們的 OpenRank 趨勢，猶如日落西山

相反，AI Coding 類開源項目則一派繁榮，OpenRank 走勢「嘴角上揚」幾乎成標配。

這一輪熱潮的背后，是 Claude 3.7 Sonnet 等大模型在代碼生成與代碼理解能力上的集體飛躍，直接重構了「人機協作」方式。

AI Coding開源項目 OpenRank 趨勢，幾乎個個「嘴角上揚」，蒸蒸日上。

與此同時，生態位之間也在激烈博弈中，變化最劇烈當屬 Agent Framework 領域——

Dify、n8n、RAGFlow 等低代碼平臺工具漲幅顯著，高達 72.22%；而與此同時，LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等曾經紅極一時的SDK范式整體下滑了 35.90%，跌幅居首。

這可能意味著一個轉向——

從服務開發者「寫代碼拼接智能體」，轉向更注重用戶的「可視化、可定制、業務級可落地」的平臺產品。

低代碼平臺躍升至最頂端，而 SDK 范式則集體「下滑到底」。

看見未來：七大趨勢浮出水面

除了生態全景掃描，通過追蹤 GitHub 上 135 個核心項目近兩年的活躍度、技術走向與社區反饋，報告也歸納出七條值得所有開發者、創業者關注的趨勢：

前三個聚焦智能體應用層，后四個圍繞模型基礎設施層

最具體感的趨勢都集中在了智能體應用，而且兩個都與 Manus 爆火有關。

2025年，Agent 框架熱潮褪去。從 2024 年下半年開始，LangChain 等早期 SDK 型框架的熱度開始「下臺階」式回落，新框架鮮有涌現，開發者重心悄然轉移。而到了 2025 年，Dify、RAGFlow 等低代碼工作流平臺因契合企業需求迅速崛起（也是從中國開發者社區中生長出來的強勢項目）。

Agent框架OpenRank排名前十的變化

如何理解新框架在 2025 年褪潮？在發布現場的圓桌討論中，幾位智能體框架圈的核心研發者表示——

與其說褪去，不如說 Agent 框架來到下半場。

過去兩年，「上半場」的主旋律是開發者工具：大模型剛嶄露頭角，各類框架如 LangChain、AutoGen、LlamaIndex 等紛紛涌現，爭相為開發者搭建「腳手架」。隨著 Agent 流程逐漸標準化，開發者不再需要五花八門的新框架，

恰在此時，Manus 的「一鍵即用」體驗爆火，讓業界意識到端到端的極致體驗可以為很多用戶接受。在「下半場」，Agent 框架更注重應用場景落地，幫助普通用戶完成更復雜任務。當然，解決真實場景的任務時需要強化學習，還面臨不少挑戰（如獎勵設計）。

預測同時指出，2025 年低代碼平臺強勢崛起，表明 Agent 框架的競爭從比拼技術范式，走向比拼「誰能更快成為企業的生產力工具」。那些技術節奏穩、商業理解深的開源平臺，正乘勢成為「 AI 新基建」的領跑者，Dify 就是代表之一。

除了框架圈，Manus 更撬動了「大廠覺醒」，連夜啟動配套建設，尤其是標準協議層。

MCP 一出，標準協議層正式登場，大廠幾乎傾巢而出——

有了它，直接盤活沉淀多年的「互聯網家業」，現在一鍵接入，就能組成一個能辦事、能協作的 Agent，觸達生活的每一個角落。

緊接著，Google 在 2025 年開源 A2A（ Agent2Agent ） 協議，解決 Agent 之間互操作的問題；CopilotKit 又推出的 AG-UI 協議 進一步打通了智能體后端與前端用戶。

不過，發布現場的圓桌討論中，開發者們也指出 Agent 間的協作與傳統工具調用很不同——

它往往是一個持續十幾分鐘乃至更長的「長程任務」，在執行過程中需要頻繁與提供方交互。因此，協議不僅要能傳遞信息，更要支持任務狀態的維護、過程控制和動態交互能力。

而目前的 MCP 協議沒有涵蓋這些能力，A2A 解決的還是「連得上」的問題，「協作」仍是未解之題。這一領域仍有廣闊優化空間，也為開源社區留下了巨大的創新機會。

預測也指出，未來需要原生為大模型場景設計的新協議，而在這場技術升級中，開源生態將成為關鍵陣地。

誰能率先定義這些新協議，并將其與工具鏈（如 SDK、框架）打通，誰就有機會建立自己的技術閉環，搶占「模型即服務（ MaaS ）」時代的生態制高點。可以預見，未來一到兩年，標準協議層將迎來激烈的生態博弈期。

再來看 AI Coding。寫代碼是大模型與生俱來的優勢，AI 編程項目確實紅火，幾乎個個「嘴角上揚」。

根據項目的智能化程度（輔助還是完全替代？）以及目標受眾群體（專業人士還是普通用戶？）的專業化程度，將這些 GitHub 上熱門的 AI Coding 類開源項目劃分為四個象限。

國內百度、阿里、騰訊、螞蟻、字節等陸續推出 AI 代碼助手，率先跑馬圈地。AI Coding 也成為開源生態中少數幾個不依賴獨占數據、也不被私有場景鎖死的活躍賽道。連 OpenAI 都愿意為此砸下 30 億美元，收購 AI 開發工具 Windsurf，可見這條賽道含金量之高。

如今，AI 代碼助手已深度介入整個軟件開發流程：從需求理解、系統設計，到前后端開發、測試調試，再到上線與運維。有意思的是，真正「帶它上路」的，是程序員自己。但要說全面替代程序員？還遠得很。

目前的 AI 編程助手，大致處于「智能輔助駕駛」階段，能在特定任務上獨立作業，比如自動生成前端頁面、小程序骨架、測試腳本、代碼檢查等。

技術演進的關鍵瓶頸，預測明確指出有兩個：一是上下文感知能力（ Context-Awareness ），二是領域知識融合（ Domain Knowledge Integration ）。在未來 24 個月里，AI 助手的「接單能力」會不斷增強，但在人機共創的長期范式中，關鍵決策權，仍牢牢掌握在人類程序員手中。

與應用層的「生死時速」不同，一旦「下沉」到基礎設施，趨勢變化更像是靜水深流。

ChatGPT 和其他大語言模型的爆火，一度把「潑天的富貴」砸向了向量數據庫，一時間風頭無兩。但熱潮也很快退去，發展趨勢逐漸趨于平穩。最近兩年，它們既沒被「拍死」，也沒卷出新高度，更多是以「相敬如賓」的姿態各自發展。

有關「向量數據庫是不是偽需求」，一直爭議不斷。從當前的穩定趨勢來看，它可能確實是一項真需求。

向量數據庫的每月 Star 增量變化

預測指出，技術「厚不厚」不是重點，關鍵是有沒有持續迭代的范式空間。對向量數據庫來說，短期看是穩定期，但中長期是否能迎來「第二曲線」，還要看 AI 生態新場景的開拓速度。

發布現場的圓桌討論中，Zilliz 合伙人、技術總監欒小凡還提到一個很有意思的點——

向量數據庫不僅是模型應用階段的「召回引擎」，也正在成為訓練流程中的「數據發現器」。 

如在自動駕駛場景中，如果模型在「紅燈前突然竄出一只狗」這類邊緣案例中表現不佳，就需要通過數據回溯找到類似樣本，進一步強化訓練。但這類數據往往來自非結構化源，如網頁爬蟲、文本、視頻等，難以通過傳統標簽化方式精準搜集。

此時，向量數據庫的價值就體現出來了——

它能幫助我們高效從海量異構數據中，按語義相似性快速定位相關樣本，從而實現更精準的「問題驅動式數據提取」，支持面向真實任務場景的精細化訓練。

談到大模型訓練和推理，我立刻想到「源神」DeepSeek 的一段話：

我們非常感謝開源生態系統，沒有它，我們不可能在通用人工智能 (AGI) 方面取得進展。我們的訓練框架依賴于 PyTorch，我們的推理引擎基于 vLLM，這兩者都對加速 DeepSeek 模型的訓練和部署起到了重要作用。

要說 PyTorch，人人都承認它的領先，但沒想到它居然領先到了「一統江湖」的地步。

而一旦進入推理環節，很多開發者都關心一個問題：性能被拉到一個新高度，怎么提高模型的推理速度？2023 年以來，出現了一大波面向于模型部署和高效推理的大模型服務工具，在性能和生態上彼此追趕，混戰一直持續到今天。

眼下，vLLM 與 SGLang 已是當之無愧的「推理頂流」，社區影響力持續擴張。

從 Top 10 的模型服務項目的排名變化上來看，仍有新的項目不斷冒出來，并吸引開發者參與到其中去。例如去年 7 月清華推出的 KTransformers 和今年 3 月 NVIDIA 推出的 Dynamo。

幾大模型服務項目的 OpenRank 曲線變化 

2023 年 6 月，vLLM 首次發布，被視為大語言模型推理的分水嶺：在不改動模型結構的前提下，它顯著壓縮顯存占用、提升并發能力，是首個對 LLM 推理進行系統級重構的開源引擎。2025年，vLLM 發布 v1，完成核心架構升級后重回增長通道，依舊是主流部署場景中的首選框架，并具備更強的商業集成度。

SGLang 屬于后者居上—— 2024 年 1 月發布，定位更貼近真實 Agent 應用場景，不僅具備更強的 GPU 并發調度能力，還支持多步推理優化。2025 年一季度，其 OpenRank 增長達 31%，遠超同期 vLLM 的 17%。

SGLang 也被用于重寫 Grok 2 推理技術棧，極大改善了產品體驗，甚至獲得馬斯克的公開點贊。

有個細節，「一招鮮」也有高光時刻。

2025 年 2 月，清華大學 KVCache.AI 團隊推出的 KTransformers 破解千億級大模型本地部署難題，4090 單卡實現 DeepSeek-R1 滿血運行。

該項目 OpenRank 飆升 34 倍，吸引 736 名開發者參與協作，GitHub Star 數突破 1 萬。看來在大模型時代，哪怕是底層細節的優化，也可能帶來「超級紅利」

最后，在多模態數據治理技術的演化上，湖倉「四足鼎立」， 為大模型所依賴的非結構化海量數據提供更強的存儲與管理能力。元數據治理也開始擁抱非結構化數據和 AI 資產管理。

不過，Data Infra 發展了二十年，發展得非常完善，有自己的方法論。而多模態原生數據 Infra 才剛剛開始，用新的方式再做一遍時，Data Infra 遭遇過的痛點可能會再度出現。

數據湖表格式項目 OpenRank 曲線變化

元數據治理項目 OpenRank 曲線變化

「撕拉片」的方法論

為什么要做這份報告？王旭回答很直接——

螞蟻的開源團隊其實不叫「開源辦公室」，而是「開源技術增長」，一個立足架構層的技術中樞，希望通過對開源社區的長期觀察，為螞蟻內部的技術路徑提供決策支持。

相比 Gartner 這樣的傳統商業分析，開源社區數據能更早、更真實反映技術的風向變化。

為構建這張「撕拉片」，團隊以 PyTorch、LangChain、vLLM 等 AI 明星項目為起點，層層擴展其技術上下游，并邀請行業專家討論，一步步收斂出百余個活躍度與影響力兼具的核心項目。

真正支撐判斷的，是 OpenRank——由華東師范大學 X-lab 開發的開源影響力指標。這次入選門檻是：2025 年 1 至 4 月的 OpenRank 月均值 ≥ 10。太舊、太新的項目都可能被篩掉。為了觀察趨勢，團隊重點對比了項目和賽道的 OpenRank 均值變化。

發布會上，王旭還透露報告將在下半年推出更新版本。屆時，低代碼平臺是否還能保持狂飆？協議層會否冒出新變量？AI Coding 是否還有驚喜？......

這場黑客松直播，還在繼續。