人工智能中的框架是指一种软件架构，用于支持机器学习和深度学习算法的开发和部署。以下是几种常见的人工智能框架：

1. TensorFlow：由Google开发的开源框架，支持多种编程语言，包括Python、C++和Java等。它可以用于构建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源框架，支持Python语言。它提供了动态计算图的功能，使得开发者可以更加灵活地构建神经网络模型。

3. Keras：由Francois Chollet开发的开源框架，支持Python语言。它提供了高级别的API，使得开发者可以更加方便地构建神经网络模型。

4. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center开发的开源框架，支持C++和Python语言。它主要用于图像分类和目标检测等任务。

5. MXNet：由亚马逊开发的开源框架，支持多种编程语言，包括Python、C++和Java等。它可以在多个设备上运行，包括CPU、GPU和FPGA等。

这些框架都有各自的特点和优势，开发者可以根据自己的需求选择适合自己的框架。