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随着 AI 技术的迅猛发展，前端工程师对智能化 UI 组件的需求日益增长。

阿里、蚂蚁、腾讯等大厂相继推出了自家的 AI 前端组件库，涵盖了 React 和 Vue 等主流技术栈。这些组件库不仅极大降低了 AI 能力接入门槛，还为企业和开发者带来了更高效、更智能的产品开发体验。

本文将为大家盘点当前主流的 AI 前端组件库，助力你在项目中快速集成前沿的 AI 能力！

1. Ant Design X

Ant Group 团队打造的面向 AI 时代的全新企业级前端组件库，融合 Copilot、Agent、AI 驱动表单/表格等能力，支持多模型智能推荐与企业场景适配。

https://github.com/ant-design/x

2. Ant Design X Vue

Ant Design X 的 Vue 实现，支持 Vue 3，集成 AI 驱动的表单、智能助手、Copilot 体验等，适配前端低代码和 AI 场景。

https://github.com/wzc520pyfm/ant-design-x-vue

3. ChatUI (by Alibaba)

阿里巴巴开源的跨端 AI 聊天 UI 组件库，适配 React/Vue，内置消息流、对话历史、意图识别等丰富组件，适合 LLM、ChatBot 产品开发。

https://github.com/alibaba/ChatUI

4. TDesign Chat (by Tencent)

腾讯 TDesign 推出的 AI 聊天组件，支持 React/Vue/小程序等，具备对话流、智能回复、Prompt 工程、语音识别等多项 AI 能力。

https://tdesign.tencent.com/chat/getting-started

5. Element Plus X

基于 Element Plus 打造的 AI+ 组件库，支持智能表单、AI 助手、Copilot 集成、智能推荐等企业级场景。

https://github.com/HeJiaYue520/Element-Plus-X

6. Vercel AI SDK

Vercel 官方推出的 AI 组件库，支持 React、Vue 等主流框架，内置聊天、流式内容生成、与 OpenAI/Anthropic/HuggingFace 等模型无缝集成。

https://github.com/vercel/ai

7. CopilotKit

极易集成的 AI Copilot 前端解决方案，支持 React、Next.js，助力企业/个人快速搭建带有 Copilot 体验的应用。

https://github.com/CopilotKit/CopilotKit

8. Lobe UI (by Microsoft)

微软旗下 LobeHub 推出的 AI UI 组件库，聚焦 Copilot 聊天、Prompt 编辑、LLM 交互等场景。

https://github.com/lobehub/lobe-ui

9. Chatbot UI

极受欢迎的 ChatGPT 风格对话组件库，支持 React，适合二次开发和产品落地。

https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui

10. ChatGPT-Next-Web

开箱即用的 ChatGPT 网页端，内置丰富的 AI 交互组件，支持自定义主题和多模型切换。

https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat

11. FastGPT UI

企业级 LLM 应用组件库，支持知识库、对话、多模态文件处理等 AI 交互。

https://github.com/labring/FastGPT

12. React Chat Elements

React Chat Elements 是一个灵活且易于使用的 React 聊天 UI 组件库，支持丰富的消息类型、会话窗口和自定义扩展，适合 AI 聊天产品界面开发。

https://github.com/Detaysoft/react-chat-elements

最后

更多精彩项目，请看下方宝藏仓库，请慎入！

https://github.com/FrontEndGitHub/FrontEndGitHub

不知不觉，原创文章已经写到第78期了呢，几乎每一篇都是猫哥精心挑选的优质开源项目，推送的每一篇文章里面的项目几乎都是对前端开发很有帮助的。

2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：

阿里云核心业务全部接入Agent体系；

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！

最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！

曾经React、Vue等热门的开发框架，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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