现在开源生态有三条主线在领跑：模型训练框架、高效推理引擎和低代码应用开发框架。

　　PyTorch在训练领域还是稳坐第一。推理侧的vLLM和SGlang过去一年迭代得飞快，OpenRank同比增长排进了前三;最让人意外的是应用层，Dify和RAGFlow这两个从国内开发者社区火出来的平台，靠着低代码工具链和RAG技术，增速远超预期。反倒是之前火得不行的LangChain、LlamaIndex这类传统LLM框架，慢慢没了往日的风头。

　　为什么会这样?看Dify的路子就懂了。它没搞复杂的技术炫技，反而盯着企业用户的痛点——一边用可视化工作流把开发门槛拉低，谁都能上手;一边把企业级安全管控做扎实，这两下子正好戳中了企业的需求。现在开发者要的不是“看起来厉害”，而是“用得快、用得稳”，低代码正好踩中了这个点。

　　除了应用层的变化，标准协议层也成了必争之地。去年Anthropic开源的MCP协议，现在已经成了智能体调用外部工具的事实标准;今年Google又拿出A2A协议，规范智能体之间的交互，CopilotKit紧跟着补了AG-UI协议。这些协议虽然还没形成完整体系，但谁能主导标准，谁就能在未来的MaaS时代占住坑，这已经是行业里心照不宣的事。

　　基础设施侧的趋势也很有意思。向量索引与存储技术不再盲目追求新花样，开始沉下心做沉淀;多模态火是火，但大数据和AI生态的融合还没找到顺畅的路子;模型部署和推理的混战还在继续，没分出明确的赢家;只有训练生态，依旧是PyTorch一家独大，牢牢攥着入口。

　　对开发者来说，这些趋势背后藏着实实在在的生存逻辑。现在AI应用从Chatbot进化到智能体，功能越来越复杂，但技术反而越来越普及，开发门槛降了，竞争却更激烈了。大公司想的是抢生态控制权，比如PyTorch靠抓牢训练入口站稳脚跟;小团队或个人开发者，就得靠深耕场景、优化体验突围，就像Dify那样找准企业需求。

　　而且现在开源项目的周期越来越短，试错成本低了，大家不再追求“厚积薄发”，反而更敢试错。但不管怎么变，“给用户创造价值”这个核心没变，简化复杂问题、提升效率，永远是破局的关键。