AI 越来越厉害，用起来也越来越方便。但用时一时爽，账单火葬场。上下文缓存、自动重试机制以及复杂的推理链条，每一个环节都在消耗大量的 Token。 我这个小机灵鬼，找了一些开源的 AI 工具，自己掌控、零边际成本，选择那么多，没必要死磕 OpenAI 和Anthropic。
现有的开源生态已经足够成熟，完全可以替代付费 API 覆盖推理、RAG、编排、评估以及多模态处理的全流程。以下是 10 款能够构建生产级 Agent 的开源工具，它们可以帮助开发者在本地或私有云服务器上搭建起完整的 AI 管道，各个都是过万星🌟。
vLLM
如果说 Ollama 适合开发者在笔记本上尝鲜，vLLM 就是为生产环境的高并发而生的。它的核心技术是 PagedAttention，一种受操作系统虚拟内存启发的显存管理算法。vLLM 能够极大地减少显存碎片，从而在相同的硬件上通过更大的 Batch Size（批处理大小）。
对于需要部署 Qwen2.5 或 Llama 3 等大模型的场景，vLLM 的吞吐量通常比 HuggingFace 的标准库高出数倍。它支持连续批处理（Continuous Batching），这意味着当一个请求处理完毕，系统无需等待整个批次完成即可立即插入新请求，极大地降低了服务延迟。
Ollama
Ollama 解决了模型部署难的问题。它将模型权重、配置和提示词模板打包成一个 Modelfile，大模型运行起来也很简单。它对量化模型（GGUF 格式）的支持极佳，使得在非专业级显卡甚至纯 CPU 环境下运行 7B 或 14B 参数的模型成为可能。
ServBay 目前也已支持了一键安装 Ollama，就不用管命令行依赖和配置环境变量，直接在 ServBay 的管理界面中即可完成 Ollama 的部署与服务启动。配合其提供的兼容 OpenAI 格式的 API，对于不需要极高并发的中小型内部工具，使用“ServBay + Ollama”作为后端推理引擎是一个极低维护成本的选择。
LiteLLM
LiteLLM 本身不运行模型，它是一个通用的 I/O 库和代理服务器。当系统后台既有 OpenAI 的 API，又有本地部署的 vLLM，甚至还有 Azure 的端点时，代码维护就够开发者吃一壶的。
而LiteLLM 提供了一个统一的接口，只需要按照 OpenAI 的格式发送请求，它负责在后台将请求路由到 Ollama、vLLM 或其他 100 多种支持的后端。它还自带了负载均衡、不仅可以做故障转移（Fallback），还能记录每一笔调用的成本和耗时，是构建混合云架构的粘合剂。
CrewAI
目前的 Agent 框架很多，但 CrewAI 的特点是角色扮演（Role-Playing）。它不只是让模型执行任务，而是让开发者定义“角色”、“目标”和“背景故事”。
比如，可以定义一个“高级研究员”Agent 负责搜索信息，再定义一个“技术作家”Agent 负责整理成文。CrewAI 会自动管理这些 Agent 之间的对话和任务委派。它的底层基于 LangChain，但封装了复杂的流程控制，非常适合构建需要多步骤推理的复杂工作流。
Continue.dev
这是 VS Code 和 JetBrains IDE 的开源插件，旨在替代 GitHub Copilot。它的优势特点是完全离线和模型无关性。开发者可以将它连接到本地运行的 Ollama 或 vLLM，使用 DeepSeek-Coder 或 CodeLlama 等模型进行代码补全和重构。
对于企业来说，企业的核心代码库不需要上传到云端，杜绝了代码泄露的风险。它支持通过 @ 符号引用代码库中的文件作为上下文，让本地模型也能理解整个项目的结构。
Qdrant
Qdrant 是一个用 Rust 编写的高性能向量数据库。与传统的数据库不同，它专为存储和搜索高维向量而设计。在 Agent 系统中，它充当长期记忆的存储介质。
Qdrant 的特点是支持过滤搜索（HNSW + 过滤） ，允许开发者在进行语义搜索的同时，加上类似 SQL 的 WHERE 条件（例如：仅搜索“2025年”且“状态为已发布”的文档）。这对于生产环境下的精准检索至关重要。
AnythingLLM
如果不想从头写代码搭建 RAG 管道，AnythingLLM 是目前最完善的开箱即用的工具。它是一个全栈桌面应用（也有 Docker 版本），集成了向量数据库、嵌入模型和 LLM 接口。
用户只需将 PDF、Markdown 或网页链接拖入界面，它就会自动完成分块（Chunking）和向量化。它甚至支持多用户权限管理，非常适合快速为团队搭建一个内部知识库问答系统。
Promptfoo
在修改了 Prompt 或更换了模型后，如何确定系统的回答质量没有下降？依靠人工测试不仅慢而且不准确。
Promptfoo 是一个专注于 LLM 输出评估的 CLI 工具。开发者可以用它来编写测试用例（类似于单元测试），批量运行不同的 Prompt 和模型组合，并自动评分。它可以检测输出是否包含特定关键词、JSON 格式是否正确，甚至可以用另一个 LLM 来给输出打分。这是将 Agent 推向生产环境前的质检员。
Diffusers
在图像生成领域，Hugging Face 的 Diffusers 库是事实上的标准。它提供了对 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型的底层控制能力。
不同于 WebUI 的图形界面，Diffusers 让开发者可以通过 Python 代码精细控制生成过程的每一步，例如添加 ControlNet 进行姿态控制，或者使用 LoRA 微调风格。如果你的 Agent 需要生成图片，这是最灵活的底层库。
Transformer.js
并非所有的 AI 任务都需要庞大的 Python 后端。Transformer.js 将 Hugging Face 的 transformers 库移植到了 JavaScript 环境中，支持通过 ONNX Runtime 在浏览器或 Node.js 中直接运行模型。
对于一些轻量级任务，如文本分类、关键词提取甚至小型的语音识别（Whisper），可以直接在客户端完成，无需将数据发送回服务器，极大地降低了延迟和服务器成本。
Python 和 Node.js 管理
上述工具展示了开源 AI 栈的强大，但也有个问题，大部分的AI栈是深度依赖 Python 生态，比如vLLM、CrewAI 等，也有一部分要 Node.js 环境，比如 Transformer.js。
这时候可以用 ServBay 来统一管理开发环境。它一个集成的开发环境管理工具，它原本是为 Web 开发者设计，但其沙盒化的环境管理机制完美契合了 AI 开发的需求。
- 一键安装与版本共存：ServBay 允许你在同一台机器上同时安装并运行多个版本的 Python 和 Node.js。你可以为 vLLM 分配 Python 3.10，同时为 CrewAI 分配 Python 3.12，互不干扰。
- Node.js 管理：对于需要 Node.js 的工具（如 Transformer.js 或前端界面），ServBay 同样支持多版本快速切换，无需配置复杂的 nvm。
- 纯净与隔离：ServBay 的所有环境都独立于操作系统，不会污染 macOS 的系统库，这对于经常需要安装各种 pip 包的 AI 开发来说，保证了系统的长期稳定性。
这样开发者就可以安装不同的AI栈，又不用担心系统环境会被污染。
结语
从云端租赁算力回归到本地掌控数据，这不仅是出于成本的考量，更是技术自主的体现。现在，我们拥有了推理引擎、编排框架、记忆存储以及评估工具。
不过，你不要以为开源并就是简陋、缺乏保障。很多工具比如如 Qdrant、CrewAI、LiteLLM 以及 Continue.dev，除了免费的开源版本外，均提供了针对企业的商业化托管服务或高级支持功能（如 SSO 登录、审计日志、SLA 保障等）。
用了这些工具，妈妈再也不用担心我的Token了。
