当涉及智能推荐和个性化推荐时，有许多AI工具可供选择。以下是一些常见的AI工具大全：

1. 协同过滤算法：协同过滤是一种常见的推荐算法，通过分析用户行为和偏好，找到相似用户或相似物品，从而进行个性化推荐。

2. 决策树算法：决策树算法可以根据一系列规则和条件进行推荐。它通过构建一棵树状结构，根据用户的特征和偏好，选择最佳推荐。

3. 神经网络算法：神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的算法。它可以通过学习大量的数据，发现隐藏在其中的模式和规律，从而进行智能推荐。

4. 遗传算法：遗传算法是一种模拟进化过程的算法，通过不断迭代和优化，找到最优解。在推荐领域，遗传算法可以用于优化推荐结果，提高推荐的准确性和个性化程度。

5. 强化学习算法：强化学习是一种通过试错和奖惩机制不断优化的算法。在推荐系统中，强化学习可以根据用户的反馈和行为，调整推荐策略，提供更好的个性化推荐。

6. 自然语言处理算法：自然语言处理（NLP）可以用于理解和分析用户的语言输入，从而进行智能推荐。例如，通过分析用户的搜索关键词或评论内容，可以推荐相关的产品或服务。

7. 深度学习算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过多层次的抽象和表示学习，发现数据中的复杂模式和特征。在推荐系统中，深度学习可以用于提取用户和物品的特征，进行个性化推荐。

8. 异常检测算法：异常检测可以用于识别和过滤异常的用户行为或物品，从而提高推荐的准确性和可靠性。例如，通过检测用户行为中的异常点击或购买行为，可以排除干扰和噪声，提供更有针对性的推荐。

9. 增强学习算法：增强学习是一种通过试错和奖惩机制不断优化的算法。在推荐系统中，增强学习可以根据用户的反馈和行为，调整推荐策略，提供更好的个性化推荐。

10. 时序模型算法：时序模型可以考虑用户行为的时间序列特征，从而提供更加准确的个性化推荐。例如，通过分析用户的浏览记录或购买记录，可以预测用户未来的兴趣和行为，进行更有针对性的推荐。

以上是一些常见的AI工具，可用于智能推荐和个性化推荐。根据具体需求和场景，可以选择合适的工具进行实现和应用。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。