Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT

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Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT
9093点击    2025-03-06 21:35

AI Coding 是我们长期关注的领域,在这个领域中我们已经介绍过 bolt.newCursor 等公司,Lovable 是最新快速崛起的一家公司。Lovable 产品自发布以来就展示了惊人的增长速度,ARR 几乎每周增长 100 万美元,3 个月 ARR 就从 0 增长至 1700 万美元,付费用户数高达 3 万多人,成为欧洲历史上增速最快的初创企业。CEO 最新表示 Lovable 目前付费用户第一个月的留存率高达 85%,已经超过了 ChatGPT,并仍在不断上升。


Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


Lovable 的产品易用性非常高,能够真实解决非技术用户的编程痛点,实现了软件开发民主化,如 CEO 所说,未来人们不再需要去寻找合适的工具,取而代之的是每个人都可以直接构建自己所需的个性化软件。此外,快速迭代是 Lovable 的核心理念,有利于软件开发领域的实验文化形成。Lovable 团队成员包括连续创业者,前 Google、Stripe 员工,IOI 金牌得主和前 YC 创始人,技术实力非常强,团队认为 Lovable 的 AI 技术优于竞争对手。



01.

Lovable overview


目前,软件开发市场存在两个主要痛点:非技术人员编写代码困难和软件开发效率低下。全球 99% 的人群都不会编程,这造成了技术与创意之间的隔阂。对于非技术背景的创作者而言,若缺乏合适的技术工具或人员支持,创意往往只能通过 Figma 或 PowerPoint 展示。而且,软件开发的过程也非常复杂,涉及多个阶段、角色和工具的协作,一个功能从需求分析到最终交付,通常需要花费数周或数月,长开发周期会带来信息的失真、失效,进而导致开发成本增加、市场份额流失等,造成企业竞争力下降。


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产品经理推动功能上线的工作流程


Lovable 是瑞典一家 AI Coding 初创公司,2024 年 11 月正式发布产品,零代码经验用户可以全程使用自然语言来构建和完善 web 应用,在几秒钟或几分钟内就可以构建产品原型或功能齐全的成熟产品,实现了软件开发民主化并加快了软件开发迭代速度,Lovable 自发布后就迅速获得了大量用户,发布后 3 个月 ARR 从 0 增长至 1700 万美元 ,成为欧洲历史上增速最快的初创企业之一。我们关注这家公司的原因在于:产品易用性高,团队技术实力强,公司收入增长快。


2024 年 10 月,Lovable 完成 680 万欧元的 Pre Seed Round,由 Hummingbird 和 byFounders 领投。2025 年 2 月,Lovable 完成 1500 万美元的 pre-Series A round,由 Creandum 领投。


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02.

产品


Lovable 团队非常重视打造出色的产品,产品易用性非常高,在不需要用户了解代码原理和跳转其他软件的前提下,零编程基础的用户可以通过自然语言和图片来描述自己的需求,Lovable 会在几秒或几分钟内就生成代码和软件预览界面,并可以对用户的修改建议提供实时反馈,快速、准确地迭代,能够真实解决非技术用户编程的痛点。Lovable 的使命是打造一款可以创建其他软件的终极工具,团队希望 Lovable 在 2025 年能够成为第一个让 AI 生成的代码可以可靠运行的工具。


除了专注于生成 web 应用的前端界面之外,Lovable 还通过集成 Supabase(注:Supabase 是 Firebase 的开源替代品,提供构建产品所需的所有后端功能),使得添加身份验证、存储数据、调用外部 API、添加 Stripe 用于支付、添加 Twilio 用于发送电子邮件等功能可以实现,Lovable 自称是世界上第一个 AI 全栈工程师。Lovable 员工 Alexandre Pesant 认为,以前的产品总是过多考虑后端的设计而忽略了用户体验,Lovable 从用户想要如何使用产品出发来构建后端,是一种更好的方式。


Alexandre Pesant 表示团队正在认真考虑这类产品的下一个产品形态应该是什么样子,因为现在市场上的很多玩家都选择 chat 形态,但团队认为可以更具有交互性,之前 Lovable 提供了对界面特定组件进行定向 AI chat 修改的功能,但团队仍然觉得可以在交互上做得更好。2025 年 2 月,Lovable 推出试用功能 Visual edits,用户可以选中界面中的任何元素,直接通过面板更改元素的大小、颜色、内容等,无需通过 AI chat,体验与 Figma 类似。


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Visual edits 模式下更改背景框颜色


具体功能


创建:用户用自然语言描绘需求,比如要求构建一个可以追踪客户反馈的软件,如果用户“说不清”需求,也可以附图。Lovable 会自动输出代码预览和产品预览界面,供用户查看。


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用户用自然语言和图片来描述需求,

Lovable 输出代码预览和产品预览界面


修改:初步创建后,用户可以继续用自然语言提出修改要求,比如要求增加导航栏。如果需要定向修改,用户可以在“Select”模式下选中预览界面的特定组件,比如选中“customer feedback”,要求更改为“all feedback”,或附上标注了具体修改点的截图,也可以使用前文所述的“Visual edits”。完成修改后,预览界面会实时更新。


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用户选中特定组件,在图上标记具体修改点


连接 GitHub:用户可以将 Lovable 连接到 GitHub,连接后,Lovable 生成的代码会储存到 GitHub,虽然目前 Lovable 只能在 GitHub 中更改代码,GitHub 上的更改也会同步更新到 Lovable,但 CEO Anton Osika 称即将推出“开发者模式”。


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用户将 Lovable 连接到 GitHub


连接 Supabase:用户可以将 Lovable 与 Supabase 连接,连接后可以实现用户身份验证、数据存储、调用第三方 API、Stripe 支付等,这些功能可以全在 Lovable 中用自然语言实现,无需跳转到 Supabase。


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用户将 Lovable 连接到 Supabase


比如用户可以要求增加验证界面来实现注册、登录功能,也可以要求在后台存储特定类型或内容的数据。


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用户用自然语言实现注册、登录界面的构建


比如用户可以要求 Lovable 生成 AI 撰写的 summary,也可以要求集成 Stripe 实现支付功能,Lovable 会自动调用 Supabase Edge 函数、OpenAI 和 Stripe 的 API,并判断出需要用户填写 API 密钥等信息。


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Lovable 要求用户填写 API 密钥、生成 AI 撰写的 summary、

集成 Stripe 实现支付功能



对外发布:用户可将 Lovable 创建的项目对外公布,也可对项目重命名。


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用户将 Lovable 创建的项目对外公布、重命名


社区建设:Lovable 提供了部分网页模板,也在建设社区和 Lovable Academy,来帮助用户更好地使用 Lovable。


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Lovable Academy & Lovable Launched(A Lovable-built

platform to launch and discover new Lovable apps)


其他功能:如果用户在构建产品时有一些通用准则,可以添加到“Manage Knowledge”中,Lovable 会在每次运行时遵守这些准则;如果构建产品时出现错误,用户可以点击“Try to fix”按钮让 Lovable 自动修改。


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Manage Knowledge、用户点击“Try to fix”

让 Lovable自动修改出现的错误


03.

团队


Lovable 团队成员包括连续创业者,前 Google、Stripe 员工,IOI 金牌得主和前 YC 创始人。团队始终以打造一家具有时代意义的公司为目标,希望将 Lovable 打造成欧洲 Al engineering 的核心。创始人 Anton Osika 和 Fabian Hedin 拥有丰富的软件开发和创业经验,希望软件开发民主化。


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Anton Osika 和 Fabian Hedin


团队技术实力强大,采用了 OpenAI、Google 和 Anthropic 等提供商提供的多个具有视觉功能的定制 LLM,通过高级推理,使得 Lovable 可以自主创建、调试和维护应用程序完整性,还能够理解用户意图,识别自身的能力和局限性,能够独立修复项目,并且知道何时请求用户输入。团队在 24 年 12 月称找到了一种新方法,让 Lovable 可以在其他 AI 工具通常无法使用的地方发挥作用,Anton Osika 认为这个方法具有太多竞争优势,无法详细介绍,目前团队远未穷尽。


Anton Osika 表示构建 AI Coding 工具时最大的挑战在于确保 AI 生成代码的准确性和可靠性,而 Lovable 的 AI 技术优于其他竞争对手的原因在于:


1. 用了新方法,通过微调技术,能半自动化地识别和解决 LLM 在构建网页应用时最常见的错误,这种方法是 Lovable 独有,能够使得 Lovable 构建网页应用时错误更少、更高效;


2. Lovable 的项目专注于特定的技术栈,而不是试图兼顾所有技术栈,意味着失败更少,稳定性更高;


3. 团队选择 Agentic RAG,使用了可扩展的 AI 系统,使得系统在大型代码库上的表现几乎与在小型代码库上一样出色,因此用户在构建产品过程中不会遇到瓶颈。


创始人


Anton Osika


Anton Osika 2015 年毕业于瑞典皇家理工,是 Stockholm AI 社区三位核心发起人之一,2013 年在 CERN 从事粒子物理学工作,在这份工作中意识到需要用自己的方式去推理和解构问题,而不是效仿别人。2017 年 Anton Osika 加入 Sana Labs 成为第一位员工和工程师,Sana Labs 主要利用机器学习为职场人士提供个性化在线培训,在 Anton Osika 的帮助下,Sana Labs 获得数百万用户并筹集了 8000 多万美元。


2020 年 Anton Osika 创办 Depict.ai 并担任 CTO,Depict.ai 获得 YCombinator 两次支持,吸引了包括 Garry Tan 的 Initialized Capital、EQT Ventures、Northzone 以及众多知名天使投资人在内的 2000 万美元投资,Depict.ai 专注于将前沿的机器学习技术应用于电子商务,为所有电商平台提供商品推荐和发现解决方案,已为数十亿条产品推荐提供服务。2023 年年底 Anton Osika 创立 Lovable 并担任 CEO。


Fabian Hedin


Fabian Hedin 曾参与过 Stephen Hawking 计算机界面等技术项目,2018 年创立 TenFAST 并担任 CTO,TenFAST 是一个物业管理系统,为各种规模的业主提供现代化的替代方案。同年 6 月 Fabian Hedin 创立 Tentium(一家专注于全栈开发的咨询公司)并担任 CEO,曾与前 SpaceX 工程师合作。2021 年 Fabian Hedin 从瑞典皇家理工毕业,之后在 CurbFood(一家致力为用户提供各种食品配送服务的公司)担任全栈工程师,与 GCP 的云工程部门和全栈应用开发部门合作,2022 年在 Depict.ai 担任 Frontend Lead,一年后离职寻求创业机会,之后创立 Lovable。


创业历程


2023 年年初 - 创业灵感


两位创始人意识到,尽管市场上已有许多出色的编程工具,但编写代码对非技术人员来说依然充满挑战,因此希望打造一款产品,使任何人都能通过自然语言轻松创建和维护复杂的应用程序。


2023 年年中 - 早期测试


23 年 6 月 11 日,在代码生成成为主流之前,团队发布了名为 gpt-engineer 的开源项目,旨在利用 AI 为开发者生成高质量的源代码片段。gpt-engineer 在 GitHub 上公开后迅速获得了广泛关注,短短几个月内便积累了数以万计的关注者和支持者,是 GitHub 上增长最快的代码存储库,目前已有超过 5 万个星标,这也为后续产品的迭代提供了宝贵的数据支持及用户反馈。


2023 年年末 - 商业化尝试 & 成立公司


在 gpt-engineer 爆红之后,团队意识到了 AI Coding 有巨大的用户需求,希望进一步提高易用程度。23 年 12 月 19 日,团队首次发布 gptengineer.app,供非技术用户使用,并开始商业化尝试。23 年底正式成立 Lovable,公司取名为 Lovable 的原因在于,团队希望让使用和构建软件成为一种更愉快的体验。


04.

增长


Lovable 团队经历过两次失败的产品发布,但第三次成功了。第一次发布是首次推出了 gptengineer.app,当时产品虽然不错,但还称不上优秀,团队从中看到了巨大的潜力。六个月后,团队进行了第二次发布,潜力更大,但 AI 经常卡住的问题成为瓶颈,但团队找到了解决方法:1. 发明了一种系统,使 Lovable 能够在大型代码库上表现出色,可以更可靠地构建真实的软件;2. 专注于评估,不断改进系统;3. 添加了与 Supabase 的后端集成。


但市面上几乎没有人知道产品有多好,于是团队决定重塑品牌为 Lovable 并进行第三次发布。第三次发布后,团队开始制作产品教程,明确展示自身的产品如何优于竞争对手。


Fabian Hedin 认为 Lovable 实现从零开始每周增长 100 万美元 ARR 的关键在于:1. 优秀的团队;2. 对打造卓越产品的执着;3. 敢于大胆传播自己的成果。


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Lovable 三次产品发布


增长时间线


• 2024 年 4 月 30 日,gptengineer.app 上线 Beta 测试,让几千人获得了使用权限。Anton Osika 表示用户倾向于从一个“非常慷慨的免费使用计划”转向按月订阅的付费模式,并展示最近 30 天内新增订阅用户的增长趋势。


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2024.4.30 图


• 2024 年 11 月 10 日,Anton Osika 称自从推出 beta 2 个月以来,获得 1200 名付费客户,营销支出为 0 美元。




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2024.11.10 图


2024 年 11 月 22 日,正式推出 Lovable 新产品。23 日 Anton Osika 表示新产品的调整是为了能够可靠地执行大部分全栈任务,并附 Gross volume 趋势图。24 日,Anton Osika 表示创建的项目大幅增加。



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Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT



2024.11.23 图、2024.11.24 图


2024 年 11 月 29 日,即发布一周后,Anton Osika 表示付费用户翻了一倍,同时表示如果这个趋势持续,那到 2025 年 4 月 1 日,Lovable 将会有 4 亿用户。



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2024.11.29 图


2024 年 11 月 30 日,即发布后 8 天,达到 100 万美元 ARR。12 月 15 日,Anton Osika 表示创下了一天新增付费用户超过 500 人的纪录。12 月 22 日,Anton Osika 表示 Lovable 在 4 周内就已经突破了 400 万美元的 ARR,成为欧洲有史以来发展最快的创业公司之一,同时为解决增长问题,早在爆发性增长的 3 周前,团队决定将后端从 Python 重写为 Go(2025 年 2 月 8 日完成整个后端代码库的重写),因为 Python 有性能瓶颈,这对小团队而言是一个很大的压力,并表示圣诞节后,开发速度会提升 3+ 倍。



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2024.12.22 图


2024 年 12 月 28 日,Anton Osika 宣布发布后 5 周内达到 530 万美元 ARR,并表示目前很多用户是专业消费者(prosumers)。2025 年 1 月 2 日,Lovable 因 GitHub 暂停连接,导致部分或完全宕机约 19 小时,Lovable 表示是因为用户的快速增长给 GitHub 带来太多负担,导致宕机,后续新项目将改用 AWS S3 存储,而现有代码库在 GitHub 解除禁令后恢复正常。1 月 22 日,Anton Osika 再次公布用户增长图。



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2025.1.22 图


2025 年 1 月 27 日,Lovable 在发布后 2 个月,ARR 达到 1000 万美元。



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2025.1.27 图


2025 年 2 月 4 日,Anton Osika 表示 Lovable 在 2 个月内付费用户数达到 2 万多人,使用群体包括(1)初创公司企业家,借助 Lovable,他们不需要再找开发人员;(2)设计师和产品经理,之前通常用 Figma 展示产品,现在可以直接用 Lovable 构建产品;(3)机构和自由职业者,之前通常需要几周才能完成项目,现在可以在一天内构建产品。未来 Lovable 将进一步提高产品可靠性、优化即时编辑功能、让 AI Agent 更主动、增强协作功能。



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2025.2.4 图


2025 年 2 月 6 日,Anton Osika 表示 Lovable 网站流量在 1 月份增加了 5 倍,原因在于:1. 产品口碑好,word of mouth 是增长动力;2. Lovable 致力于软件开发民主化,注重 simplicity + opinionated AI。


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2025.2.6 图


2025 年 2 月 26 日,Anton Osika 表示 Lovable 在 3 个月内,仅花费 200 万美元就实现了 ARR 从 0 增长至 1700 万美元,完成 1500 万美元融资。Lovable 声称有 50 万名用户,每天开发超过 2.5 万种新产品,付费用户数高达 3 万多人。



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2025.2.26 图


2025 年 3 月 5 日,Anton Osika 在采访中表示 Lovable 付费用户第一个月的留存率超过 85%,超过了 ChatGPT,且留存率仍在上升。Lovable 关注的北极星指标是发布网站的用户数,希望用户网站能吸引更多访客,目前有 4 万付费用户,每天有 3 万个新应用被开发出来。


05.

市场竞争与合作


Lovable 通过提供优惠码、鼓励用户参与 Discord 以及在 X、YouTube、Product Hunt 等持续发布互动内容,获得了大量用户,但 Lovable 面临的市场竞争非常激烈,竞争对手包括 Wix 等传统网站构建工具和其他 AI Coding 工具。


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Andreessen Horowitz market map


相比 Wix 等传统网站构建工具,Lovable 并没有打通产品落地、运营的全流程,比如 Wix 不仅可以开发 Web 应用或移动 APP,还可以提供 SEO 工具和指导,通过 Wix 仪表盘管理付款、数据分析等。


在 AI Coding 领域,用户在选择哪个工具的时候,取决于自身的技术能力以及希望对代码有多少控制,比如 Lovable 对技术要求低,用户对代码的控制少(只能在 GitHub 中更改代码),相比之下 Bolt 或者 V0 可以直接调整代码,而 Cursor 则可以让用户完全控制代码。根据我们之前发布的 AI Coding 最全图谱:Agent 将如何颠覆软件,Lovable 属于下图中的 Agent for Citizen。


Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


AI Coding 产品分类


竞争 - Agent for Citizen


Lovable 会与 Agent for Citizen 象限中的其他前端网页生成工具竞争,比如 bolt.new、V0.dev。Lovable 的竞争优势在于产品对非技术人员非常友好,以及率先实现了与 Supabase 较好集成。但随着其他工具也开始补齐后端功能,市场竞争加剧,比如 bolt.new 在 2024 年 12 月 19 日宣布实现与 Supabase 的集成,有用户表示在 bolt.new 没有后端能力之前还在犹豫是使用 bolt.new 还是 Lovable,但 bolt.new 有了后端能力之后选择了 bolt.new。


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Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


用户评价:Lovable 、bolt.new 、V0.dev


合作 - Agent for Pro & Copilot for Pro


目前 Agent for Citizen 类产品多用于开发一些较为简单的产品,对于复杂产品暂时无法较好实现,仍需要专业开发人员的介入,因此目前 Agent for Citizen 与 Agent for Pro、Copilot for Pro 类产品互补、共存。


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Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT


用户评价:Devin、Cursor


06.

Lovable 对未来的影响


Lovable 使得软件开发民主化、个性化


Lovable 重新定义了软件开发,如 Hummingbird 合伙人 Firat Ileri 所说,Lovable 进入市场的时机正是软件开发需求远远超过现有人才供给的关键时刻,虽然有专门为软件工程师创建 AI 编码的工具,但 Lovable 允许非技术人员利用 AI 产生相同实用、可靠的结果,打破了技术和创意之间的隔阂,软件开发民主化成为现实,可能激发出前所未有的创新浪潮,真正做到人人都是产品经理。未来,Lovable 除了可以从开发简单的 Web 应用延伸到更复杂的跨端等产品开发之外,还可以打通营销推广、用户运营等产品生命周期的更多环节,提供一站式解决方案。


Anton Osika 表示,希望能将编程能力扩展到全球目前 1% 的人口之外。比如 Lovable 早期测试版的用户 Harry 曾是一名设计师,他朋友想开发一个客户门户,但软件开发机构报价高达 12 万美元,并且需要花费两个月时间,而 Harry 通过 Lovable 在一天不到的时间里就完成了原型构建。Harry 不仅通过开发这个项目获得收入,还创建了一个 AI 创业公司,Harry 认为 Lovable 彻底改变了他的生活。


更重要的是,软件开发民主化后也会带来真正意义上的个性化软件。Anton Osika 认为未来人们不再需要去寻找合适的工具,取而代之的是每个人都可以直接构建自己所需软件。


• Lovable 加快了产品迭代速度,形成实验文化


快速迭代是 Lovable 的核心理念,借助 Lovable,消除了传统工作流中的大部分复杂工作,一个人就可以负责整个开发周期,加快了产品迭代速度,降低了软件试错成本。因此用户可以使用 Lovable 快速测试想法并快速调整,从而形成实验文化。Lovable 员工 Alexandre Pesant 认为迭代速度就是一切,如果能快速迭代,就可以在犯错后迅速纠正,从而不会遭受重大挫折。


例如,由于传统方式下软件试错成本非常高,使得产品经理在推进一个需求前往往需要大量的前置分析,分析时间过长、结论不正确都可能导致错失市场机会,现在借助 Lovable,产品经理在不确定哪种功能形态效果更好的时候,除了做大量分析之外,还可以选择同时快速制作出多个产品 demo 发布到市场上观察,通过分析收入、活跃用户数等数据和用户反馈,最终敲定效果最好的产品形态并运用。这也一定程度上改变了传统产品经理的工作模式,比如在角色定位上,相比“推动开发流程”,将会更加注重“该开发什么”。



07.

潜在风险


AI Coding 领域竞争激烈


AI Coding 领域一直是众多 AI 玩家重点关注且发力的方向,除了专门做 AI Coding 的工具之外,OpenAI、Anthropic 等大模型公司也将 Coding 视为核心应用场景之一,市场竞争非常激烈。随着其他前端网页生成工具开始补齐后端功能,Lovable 的全栈优势逐渐缩小,前端的不足也逐渐暴露。Lovable 能否依靠技术或产品能力来做到更懂用户想怎样构建产品,增强用户粘性,仍然是一个待解决的难题。


目前,由于底层的 foundation model 仍处于能力不断提升的高速进程中,未来 AI Coding 的产品形态可能也会发生较大变化,Lovable 目前以 chat 为主的交互模式也未必是最佳实践。


Lovable 对于合作伙伴的依赖程度较高


Lovable 与 GitHub、Supabase 的较好集成是 Lovable 的一大特点,但这也意味着 Lovable 对于合作伙伴的依赖程度较高,若 GitHub 或 Supabase 等暂停合作,会给 Lovable 带来极大的打击,比如 2025 年 1 月 2 日,因 Lovable 用户的快速增长给 GitHub 带来太多负担,GitHub 暂停了与 Lovable 的连接,直接导致 Lovable 部分或完全宕机。通过此次事件,Lovable 也意识到减少依赖性、创建备用方案的重要性,并表示团队后续会努力提高性能等。



文章来自微信公众号 “ 海外独角兽 ”,作者 拾象



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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner