以下是一些主流的开源AI框架的列表：

1. ‌TensorFlow‌：由谷歌开发的开源深度学习框架，具有广泛的社区支持和灵活的架构，支持多种编程语言如Python、C和Java，适用于多种硬件平台。

2. ‌PyTorch‌：由Facebook开源的深度学习框架，以其简洁的API和动态计算图著称，在学术界和工业界都有很高的认可度。

3. ‌Keras‌：一个用Python编写的开源神经网络库，可以运行在TensorFlow或Theano之上，以其用户友好的API和高层次的抽象能力而著名，适合快速实验和模型构建。

4. ‌Caffe‌：一个快速的深度学习框架，主要用于图像处理和计算机视觉领域，以其易于上手和丰富的预训练模型库而受到欢迎。

5. ‌MXNet‌：由亚马逊支持的深度学习框架，具有高效、灵活和可扩展的特点，支持多种编程语言如Python、C和R。

6. ‌CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)‌：微软开源的深度学习框架，具有高效的性能和灵活的模型构建能力，支持多种编程语言。

7. ‌PaddlePaddle‌：百度开源的深度学习框架，具有易于采用、高性能和可扩展的特点，主要应用于图像解决、语音识别和自然语言解决等领域。

8. ‌Chainer‌：一个用Python编写的灵活深度学习框架，具有动态计算图的特点，易于理解和使用。

9. ‌BigDL‌：Intel开源的深度学框架，基于Apache Spark，可在大数据平台上实现分布式训练和推理。

10. ‌LangChain‌：一个强大且适应性强的框架，使开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序变得更加容易，支持复杂工作流的构建和管理。

11. ‌LangGraph‌：LangChain的扩展，允许使用大型语言模型(LLM)创建有状态的多参与者应用程序，特别适用于构建复杂的交互式人工智能系统。

12. ‌CrewAI‌：一个用于编排角色扮演AI代理的框架，允许开发人员创建由多个AI代理组成的“团队”，共同完成复杂的任务。

13. ‌Microsoft AutoGen‌：一个专门用于编排多个AI代理的框架，以解决分布式环境中的复杂问题，支持事件驱动型架构和高级推理功能。

14. ‌Microsoft Semantic Kernel‌：侧重于上下文理解和语义推理的框架，旨在将语义AI的强大功能与软件开发相结合，提高客户服务和IT运营等行业的决策准确性。

这些开源AI框架各有特点，适用于不同的应用场景和需求。开发者可以根据自己的项目需求选择合适的框架。