在开发AI应用时，有许多工具和框架可以帮助开发者更高效地进行开发。以下是一些常用的AI应用开发工具：

1、TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，支持多种编程语言，如Python、C++等。

2、PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，以灵活性和易用性著称，适合研究和快速原型设计。

3、Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow或Theano之上，提供了一个简单直观的模型构建接口。

4、Scikitlearn：一个简单而高效的机器学习库，基于Python，提供了各种分类、回归、聚类算法以及模型选择和预处理功能。

5、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：微软开发的一个开源深度学习工具包，支持C、Python等多种编程语言。

6、Caffe：UC Berkeley开发的一个深度学习框架，主要用于计算机视觉领域，支持GPU加速。

7、Theano：一个Python库，用于定义、优化并评估数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray类型）上的矩阵/张量运算。

8、PaddlePaddle：百度开源的深度学习平台，支持中文文档和社区支持。

9、Apache MXNet：一个为深度学习设计的开源计算框架，具有灵活的编程模式和高效的计算性能。

10、Hugging Face Transformers：一个流行的NLP库，提供了许多预训练模型及其API，使得使用这些模型变得非常简单。

以上只是一部分常见的AI应用开发工具，具体选择哪种工具取决于你的项目需求和个人偏好。