Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي على تحويل تطوير البرامج، مما يمكّن الفرق من أتمتة المهام المعقدة والمتعددة الخطوات عبر دورة الحياة بأكملها - من التصميم إلى النشر. من خلال دمج أدوات مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والجيل المعزز للاسترجاع (RAG) والمعالجة الذكية للوثائق (IDP)، يمكن للمطورين تبسيط العمليات وتقليل أوجه القصور وخفض التكاليف بما يصل إلى 98% مع منصات مثل Prompts.ai.
لم تعد عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي اختيارية - فهي ضرورية لتوسيع نطاق الإنتاجية والحفاظ على الكفاءة في تطوير البرامج الحديثة. ابدأ صغيرًا عن طريق التشغيل الآلي للمهام المتكررة مثل اختبارات الوحدات والوثائق، ثم قم بالتوسع إلى أنظمة على مستوى المؤسسات باستخدام منصات مركزية مثل Prompts.ai.
بنية تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي: المكونات الأساسية وتدفق البيانات
تعتمد عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتشغيل المتبادل على أربعة مبادئ رئيسية يحتاج المطورون إلى فهمها عند تصميم أنظمة الإنتاج. أولاً، تنسيق برنامج LLM يتعامل مع نماذج اللغات الكبيرة كخدمات مصغرة معيارية، وتسلسل مكالمات الذكاء الاصطناعي باستخدام المنطق الشرطي. ثانيا، تصميم قائم على الوكيل يقدم وكلاء مستقلين يستخدمون الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات والنماذج لإكمال المهام بشكل مستقل. الثالثة، التوجيه متعدد النماذج يوجه الطلبات إلى نماذج مختلفة - مثل نمط GPT أو الكود أو الرؤية أو النماذج الداخلية الدقيقة - استنادًا إلى عوامل مثل التكلفة ووقت الاستجابة والامتثال. أخيرا، عمليات سير العمل القائمة على الأحداث تشغيل إجراءات الذكاء الاصطناعي استجابةً لأحداث معينة في النظام، مثل عمليات دفع Git أو إنشاء التذاكر أو تسجيل الحالات الشاذة ودمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في عمليات مثل خطوط أنابيب CI/CD والاستجابة للحوادث والعمليات التجارية الأوسع نطاقًا.
تجتمع هذه المبادئ معًا لإنشاء خطوط أنابيب متعددة الخطوات، حيث تتم إدارة كل مرحلة من قبل وكلاء أو نماذج متخصصة بتنسيق محرك سير العمل. خذ بعين الاعتبار مثال تطوير REST API: تبدأ العملية بمتطلبات اللغة الطبيعية، يليها وكيل LLM الذي ينشئ هيكلًا عظميًا للخدمة. يقوم وكيل الأمان بالبحث عن الثغرات الأمنية، ويقوم وكيل الاختبار بإنتاج اختبارات الوحدة والتكامل، ويقوم وكيل التوثيق بإنشاء وثائق API ومواد الإعداد. تعمل هذه الطريقة على تقليل المهام المتكررة، وتفرض أفضل الممارسات، وتتيح الاستمرار التشغيل الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياة التطوير. يعتمد تنفيذ هذه المبادئ على مجموعة تقنية مصممة بعناية، موضحة أدناه.
تم إنشاء مجموعة سير عمل AI الموثوقة من مكونات مترابطة تضمن الأمان والأداء وقابلية التوسع. بوابات API الكشف بشكل آمن عن نقاط نهاية LLM والوكيل، وتطبيق المصادقة وحدود المعدل وقواعد التوجيه أثناء تسجيل التفاعلات للتدقيق والحوكمة. قواعد بيانات المتجهات قم بتخزين عمليات التضمين وتمكين التوليد المعزز للاسترداد عبر قواعد الرموز والوثائق والسجلات، مع ضوابط وصول صارمة تلتزم بتصنيف البيانات وحدود المستأجر. قوائم انتظار الرسائل أو حافلات الأحداث فصل مكونات النظام، مما يتيح التنسيق القائم على الأحداث من خلال التعامل مع عمليات إعادة المحاولة وإدارة الضغط العكسي أثناء تباطؤ الخدمة أو حدود المعدل. بالإضافة إلى ذلك، خطوط أنابيب CI/CD التشغيل الآلي للاختبار والنشر مع الحفاظ على إمكانية المراقبة الكاملة، وضمان التحديثات السلسة.
فيما يلي كيفية عمل هذه المكونات معًا: يتم توجيه أحداث المستخدم أو النظام من خلال بوابة API إلى المنسقين أو الوكلاء. يتواصل هؤلاء الوكلاء عبر قوائم انتظار الرسائل، ويستدعون الأدوات الخارجية، ويستخدمون قواعد بيانات المتجهات لاسترداد السياق. تضمن خطوط أنابيب CI/CD اختبار تحديثات المطالبات ومنطق التوجيه والأدوات وتدقيقها ونشرها باستمرار. يتم تضمين الحوكمة والامتثال في النظام الأساسي من خلال سياسات مركزية تغطي مكان البيانات وإدارة معلومات تحديد الهوية الشخصية وموفري النماذج المعتمدين والمزيد. تعمل عناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار وعمليات سير عمل الموافقة على الإجراءات عالية الخطورة ومسارات التدقيق الشاملة على تعزيز الأمان. بالنسبة للشركات التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها، بما يتماشى مع معايير مثل سوك 2 و هيبا بينما يعد الالتزام بسياسات استخدام الذكاء الاصطناعي الداخلية أمرًا بالغ الأهمية للامتثال.
يعمل Prompts.ai على تبسيط تكامل وإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي من خلال العمل كخدمة مركزية وطبقة تحكم. إنه يلخص تعقيدات العديد من موفري LLM والنماذج الداخلية، مما يسمح للمطورين بالعمل مع واجهة برمجة تطبيقات واحدة بينما تتعامل فرق المنصة مع اختيار النموذج والتوجيه واتفاقيات المزود في الخلفية. تدمج المنصة الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة - بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، لاما، و الجوزاء - القضاء على انتشار الأدوات وتمكين المقارنات المباشرة لأداء النموذج والتكلفة.
يتضمن Prompts.ai أيضًا ميزات حوكمة قوية، مثل عناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار، وسير عمل الموافقة على الإجراءات عالية المخاطر، وسياسات استخدام البيانات الصارمة، وتسجيل التدقيق التفصيلي. هذه الإمكانات تجعل الامتثال مباشرًا وآمنًا لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي قابلة للإدارة. يمكن للمطورين التركيز على تصميم عمليات سير العمل دون التعامل مع عمليات تكامل البائعين أو تعقيدات المصادقة أو عقبات الامتثال. من خلال دمج أفضل الممارسات من أطر مثل SOC 2 Type II و HIPAA و GDPR، إلى جانب المراقبة المستمرة والرؤية الكاملة لعمليات الذكاء الاصطناعي، تقوم prompts.ai بتحويل تكاليف الذكاء الاصطناعي الثابتة إلى حلول قابلة للتطوير عند الطلب. يمكن لهذا النهج أن يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪، مما يمكّن الفرق من الانتقال بسلاسة من التجارب الصغيرة إلى عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة دون مشاكل تشغيلية.
استنادًا إلى فكرة الذكاء الاصطناعي القابل للتشغيل المتبادل، تتناول عمليات سير العمل هذه دورة حياة التطوير بأكملها، بدءًا من التصميم الأولي وحتى ضمان الجودة.
يبدأ تحويل مدخلات الأعمال غير الرسمية إلى خطط معمارية منظمة بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمعالجة مقابلات أصحاب المصلحة وتذاكر الدعم والمستندات القديمة. تقوم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بتحليل هذه البيانات لإنشاء قصص المستخدمين والمتطلبات الفنية. ثم يطلب المطورون من الذكاء الاصطناعي اقتراح تصميمات معمارية مصممة خصيصًا لمجموعة التقنيات وبيئات النشر واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs). تتضمن هذه التصميمات تحليلات المقايضة لعوامل مثل قابلية التوسع ووقت الاستجابة والتكلفة، وكلها منظمة من خلال قوالب موحدة لضمان التقييمات الشاملة. يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الأمن بمراجعة البنية المقترحة، ويقوم بنمذجة التهديدات عالية المستوى من خلال تحديد خطوة الفئات ومخططات تدفق البيانات ونقاط الضعف المحتملة في مجالات مثل المصادقة وتخزين البيانات وعمليات تكامل الجهات الخارجية. يتم إصدار مخرجات كل خطوة كأدوات تصميم، وتخزينها في التحكم بالمصادر، وربطها بالتذاكر، مما يتيح التحسين التكراري من خلال الإشراف البشري.
لمعالجة الحالات المتطورة والعوامل التنظيمية ذات الصلة بعمليات النشر في الولايات المتحدة، توجه التعليمات الذكاء الاصطناعي لتحديد سيناريوهات الفشل والسلوكيات الغامضة والمشكلات الخاصة بالمنطقة. وتشمل هذه الاعتبارات المناطق الزمنية في الولايات المتحدة، والعملة المنسقة بالدولار الأمريكي ($)، والامتثال للوائح الخاصة بالصناعة مثل وضع البيانات ومعايير التسجيل وضوابط الوصول. بالنسبة لتخطيط الأداء، يمكن للذكاء الاصطناعي تقدير مقاييس مثل الاستعلامات في الثانية، وحجم البيانات، وأنماط ذروة حركة المرور، مع اقتراح مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية للتحقق من صحة الإنتاج. تعمل الفرق على تحسين المطالبات والنماذج للتوافق مع المعايير الداخلية - مثل اصطلاحات التسمية والبنى المرجعية وخطوط الأساس للسياسة - لضمان التزام التصميمات الجديدة بالأنماط المعتمدة من المؤسسة. يقوم مهندسو الأمن بمراجعة وتعديل نماذج التهديدات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، والتعامل معها كمسودات بدلاً من قرارات نهائية. تضمن حواجز الحماية الصارمة عمل النماذج ضمن ضوابط محددة مسبقًا ومعتمدة من المؤسسة، مما يمنعها من قبول المخاطر بشكل مستقل.
يضع هذا النهج المنظم أساسًا قويًا لتوليد التعليمات البرمجية الآلية وإعادة الهيكلة، وربط مخرجات التصميم بسلاسة بالمراحل التالية من التطوير.
مع وجود تصميم متين، تنقسم عملية إنشاء الكود إلى مراحل متميزة ومترابطة. يبدأ خط الأنابيب بالتحليل، حيث تحدد ملخصات التعليمات البرمجية ورسوم التبعية نطاق التغييرات. بعد ذلك، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بإنشاء تعليمات برمجية تسترشد بالقواعد الخاصة بالمشروع. ويتبع ذلك التحقق، بما في ذلك التحليل الثابت والبطانات والاختبارات لاكتشاف الانحدارات المحتملة. أخيرًا، يربط التكامل العملية بخطوط أنابيب CI/CD، مما يضمن التحقق من صحة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بدقة مثل الكود المكتوب بواسطة الإنسان.
تحدد درجة تعقيد المهام والتكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة. تنتقل المهام الأكثر بساطة إلى النماذج الفعالة من حيث التكلفة، بينما تتعامل النماذج المتقدمة مع المهام الحرجة أو المعقدة. يبسط Prompts.ai هذه العملية من خلال تلخيص موفري النماذج وراء واجهة برمجة تطبيقات موحدة، مما يسمح للفرق بإنشاء عمليات سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام تعمل عبر مزودين مختلفين أو إصدارات نموذجية. بالنسبة للمشاريع الكبيرة مثل عمليات ترحيل الإطار أو انتقالات اللغة، تقوم المنصة بتقسيم المهام إلى وحدات قابلة للإدارة، وتنسيق الجهود الموازية عبر المستودعات، والحفاظ على العناصر الرئيسية لأغراض التدقيق. كما أنه يتتبع مقاييس مثل معدلات اجتياز الاختبار ووقت الاستجابة، وتعديل التكوينات لموازنة التكلفة والجودة.
يمتد هذا النهج المنضبط بشكل طبيعي إلى سير عمل الاختبار وضمان الجودة.
تبدأ عمليات سير عمل الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي بتوليد مرشحين للاختبار من التعليمات البرمجية أو المتطلبات، ويتم تنقيحها من خلال الأتمتة والمراجعة البشرية. تبدأ العملية بإنشاء هياكل اختبار الوحدة والتكامل بالذكاء الاصطناعي بناءً على توقيعات الوظائف أو قصص المستخدمين. ثم يقترح وكلاء الذكاء الاصطناعي الشروط الحدودية والحالات المتطورة، بينما تعمل الأدوات الآلية على إجراء الاختبارات وإلغاء تكرارها، متجاهلين تلك التي تفشل في توسيع التغطية. بالنسبة لمراجعات التعليمات البرمجية الثابتة، يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل الاختلافات أو طلبات السحب، أو الإبلاغ عن المشكلات مثل أخطاء المعالجة الفارغة، أو مخاطر التزامن، أو أنماط الحماية الأمنية. تشير التعليقات المضمنة إلى الإرشادات الداخلية للوضوح. بالإضافة إلى ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء سيناريوهات اصطناعية، وإنشاء بيانات اختبار واقعية وسير عمل يتضمن سيناريوهات «المسار غير السعيد» المصممة خصيصًا للعملاء المقيمين في الولايات المتحدة. تأخذ هذه السيناريوهات في الاعتبار الاختلافات مثل الرموز البريدية والمناطق الزمنية والشروط الضريبية والمدفوعات بالدولار الأمريكي.
الحوكمة هي أمر أساسي للاختبار القائم على الذكاء الاصطناعي. يقترح وكلاء الذكاء الاصطناعي الاختبارات والنتائج، لكن المراجعين البشريين يحتفظون بالموافقة النهائية أو التعديل أو سلطة الرفض. يتم تمييز كل اختبار أو تعليق تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ببيانات وصفية - مثل اسم النموذج والإصدار ونموذج المطالبة والطابع الزمني - مما يضمن إمكانية التتبع في حالة ظهور مشكلات لاحقًا. غالبًا ما تتطلب السياسات تسجيل الخروج البشري للنتائج المتعلقة بالأمان أو التغييرات التي تؤثر على بيانات الإنتاج. يمكن لخطوط الأنابيب منع عمليات الدمج إذا تم وضع علامة على المشكلات عالية الخطورة التي لم يتم حلها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تنتقل ممارسات الحوكمة من مرحلة التصميم، مثل ضوابط الوصول القائمة على الأدوار وتسجيل التدقيق، إلى الاختبار، مما يضمن الحفاظ على جودة الكود والامتثال طوال دورة حياة التطوير.
يعد إنشاء عمليات سير عمل آمنة وفعالة من حيث التكلفة تعمل ضمن بنية قابلة للتشغيل المتبادل أمرًا ضروريًا لعمليات المؤسسة الموثوقة. مع قيام الفرق بتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك تحديان ملحان بشكل متزايد: حماية البيانات الحساسة لتلبية المتطلبات التنظيمية وإدارة التكاليف الباهظة المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي المتميزة. بالنسبة للمؤسسات الكبيرة في الولايات المتحدة، ترتبط هذه التحديات ارتباطًا وثيقًا. غالبًا ما تتضمن عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي معلومات حساسة، مثل شفرة المصدر أو معلومات التعريف الشخصية (PII) أو المعلومات الصحية المحمية (PHI) أو البيانات المالية المنظمة، مما يثير مخاوف جدية بشأن تسرب البيانات إلى مقدمي الخدمات الخارجيين. وفي الوقت نفسه، يمكن لسير عمل واحد تم تكوينه بشكل خاطئ أو مهمة تلقائية مفرطة جمع ملايين الرموز بسرعة، مما يؤدي إلى نفقات غير متوقعة. يتم تحصيل رسوم الطرازات المميزة لكل 1,000 رمز بالدولار الأمريكي ويمكن توسيع نطاقها تلقائيًا، مما يجعل التحكم في التكلفة مشكلة ملحة. تتطلب مواجهة هذه التحديات مزيجًا من الإجراءات الأمنية الصارمة والمراقبة في الوقت الفعلي والتصميمات المرنة والمحايدة لمقدمي الخدمات. تستكشف الأقسام التالية كيفية تعاون الحوكمة وإدارة التكلفة وتجريد الموفر لإنشاء تدفقات عمل مرنة.
تعتمد الحوكمة القوية على عناصر التحكم متعددة الطبقات لتأمين سير عمل الذكاء الاصطناعي. التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) يقوم بتعيين الأذونات لأدوار مثل «المطور» أو «المراجع» أو «مسؤول الامتثال»، لتحديد من يمكنه إنشاء عمليات سير العمل أو تعديلها أو تنفيذها أو الاتصال بموفري نماذج محددين. التحكم في الوصول المستند إلى السمات (ABAC) يضيف طبقة من السياق، مثل نوع المشروع أو حساسية البيانات أو البيئة، مما يسمح لسير العمل بالعمل في ظل ظروف محددة - مثل تقييد النماذج المتصلة بالإنترنت للتعامل مع البيانات «العامة» فقط. من خلال تصنيف البيانات (على سبيل المثال، العامة والداخلية والسرية والمقيدة)، يمكن للمؤسسات فرض قواعد مثل «البيانات المقيدة لا تغادر نماذج VPC أبدًا» أو «يجب إخفاء البيانات السرية قبل الاستخدام الخارجي»، مع تمكين تسجيل التدقيق الآلي للامتثال.
تعد سجلات التدقيق غير القابلة للتغيير جزءًا مهمًا آخر من اللغز، حيث تتعقب مدخلات ومخرجات وإجراءات كل سير عمل، بما في ذلك أي تجاوزات يدوية. تدعم Prompts.ai احتياجات الحوكمة هذه من خلال تقديم RBAC على مستوى المؤسسة والأدوار على مستوى المشروع وسياسات تصنيف البيانات التي يمكن ربطها بموصلات سير العمل. يسمح محرك السياسة المدمج لفرق الامتثال بتشفير القواعد بتنسيق قابل للقراءة، بينما تعمل مسارات التدقيق الآلي والتقارير القابلة للتصدير على تبسيط عمليات التدقيق. في 19 يونيو 2025، بدأت Prompts.ai عملية تدقيق SOC 2 من النوع 2 وتتعاون معها فانتا لمراقبة التحكم المستمر. يوفر مركز الثقة المخصص للمنصة (https://trust.prompts.ai/) رؤى في الوقت الفعلي حول تدابير الأمان والسياسات وحالة الامتثال.
إدارة التكاليف لا تقل أهمية عن تأمين سير العمل. يتعامل النهج القائم على FinOps مع استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي كمورد سحابي مُدار، مع استكمال الميزانيات والتتبع في الوقت الفعلي والمساءلة المشتركة بين فرق التمويل والهندسة. تبدأ المؤسسات بتحديد ميزانيات شهرية بالدولار الأمريكي لبيئات مختلفة (مثل التطوير والاختبار والإنتاج) وتقدير استخدام الرمز المميز لكل نوع من أنواع سير العمل. يتم فرض ضوابط التكلفة من خلال تدابير مثل الحدود الرمزية لكل طلب، والقيود المفروضة على تزامن سير العمل، و «قواطع الدوائر» التي توقف سير العمل إذا تجاوز الإنفاق حدًا معينًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين استخدام الرمز المميز من خلال اقتطاع السياق وتلخيص التواريخ واستخدام المطالبات المنظمة.
يعمل Prompts.ai على تبسيط إدارة التكلفة بميزانيات قابلة للتكوين على مستويات المؤسسة والفريق والمشروع. تفرض المنصة أيضًا حدودًا للأسعار، وتتحول تلقائيًا إلى نماذج أكثر بأسعار معقولة عندما تقترب الميزانيات من النفاد، وترسل إشعارات عبر سلاك أو إرسال بريد إلكتروني عند الاقتراب من حدود الإنفاق. تتضمن أدوات FinOps الخاصة بها لوحات معلومات تقسم التكاليف حسب نوع سير العمل والبيئة والفريق والمشروع والمستخدم والنموذج والمزود، وتقدم مقاييس مثل التكلفة لكل 1000 رمز وتكلفة لكل نتيجة ناجحة (على سبيل المثال، طلب سحب مدمج). يمكن للفرق المالية دمج إنفاق الذكاء الاصطناعي في تقارير النفقات السحابية الأوسع باستخدام ملفات CSV وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتصدير لأدوات BI. تدعي Prompts.ai أنها تستطيع تقليل تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪ من خلال دمج أكثر من 35 أداة مختلفة للذكاء الاصطناعي في منصة واحدة وتوفير تحليلات التكلفة في الوقت الفعلي. تبدأ خطط التسعير من 0 دولار شهريًا لنموذج الدفع حسب الاستخدام مع أرصدة TOKN محدودة وتصل إلى 99 دولارًا شهريًا لخطة حل المشكلات، والتي تتضمن 500,000 رصيد TOKN. تتم محاسبة تكاليف استخدام LLM الأساسية بشكل منفصل من قبل موفري النماذج.
لتجنب الارتباط بمورد واحد وللبقاء قابلاً للتكيف مع تغير النماذج والأسعار واللوائح، يجب على المؤسسات إنشاء عمليات سير عمل غير مرتبطة بموفرين محددين. يمكن تحقيق ذلك من خلال تنفيذ «طبقة خدمة الذكاء الاصطناعي» الداخلية أو البوابة التي توحد الطلبات والاستجابات والبيانات الوصفية عبر مختلف مقدمي الخدمات. يمكن للمؤسسات تحديد القدرات الخاصة بالمجال - مثل «code_review» أو «test_generation» - بدلاً من ربط عمليات سير العمل مباشرة بنموذج معين. إن توحيد المخططات السريعة وتنسيقات الإخراج، مثل JSON مع الحقول الصريحة، يضمن أيضًا الانتقال السلس بين الموفرين.
يعمل Prompts.ai على تسهيل هذه المرونة من خلال الموصلات القابلة للتوصيل لموفرين متعددين، وواجهة برمجة تطبيقات موحدة للمطالبات والاستجابات، واختيار الموفر القائم على التكوين حسب المنطقة أو البيئة. تدمج المنصة الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي من خلال واجهة واحدة آمنة، مما يسمح للفرق بمقارنة النماذج جنبًا إلى جنب واختيار الأنسب لكل مهمة. بالنسبة للمهام الروتينية التي لا تتطلب دقة عالية - مثل إنشاء وثائق داخلية - يمكن للفرق اختيار نماذج أصغر وأقل تكلفة لتوفير التكاليف وتقليل وقت الاستجابة. ومع ذلك، بالنسبة للمهام الهامة مثل مراجعات الأمان أو التلخيصات التي تركز على الامتثال، قد تكون النماذج الأكثر تقدمًا ضرورية. يمكّن Prompts.ai عملية صنع القرار هذه من خلال قواعد «توجيه النموذج» القابلة لإعادة الاستخدام، والتي تسمح لسير العمل بالإشارة إلى أسماء النماذج المجردة (على سبيل المثال، «fast-general» أو «عالي الدقة والأمان»). ثم يتم حل هذه المراجع إلى نماذج محددة استنادًا إلى التكلفة ومعايير الأداء ومتطلبات وقت الاستجابة. يضمن هذا النهج أداءً متسقًا وفعالًا من حيث التكلفة مع السماح للمؤسسات بتكييف سير العمل مع تطور احتياجاتها.
أصبح إتقان تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي مهارة أساسية لفرق الهندسة الحديثة. تشير المؤسسات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في جميع مراحل التصميم والترميز والاختبار والعمليات إلى تقديم ميزات أسرع بنسبة 40-55٪، مع وجود عيوب أقل في الإنتاج. تمثل القفزة من مطالبات الذكاء الاصطناعي المعزولة إلى تدفقات العمل المنسقة بالكامل التحول من مجرد تجربة الذكاء الاصطناعي إلى توسيع نطاق تأثيره عبر المؤسسة بأكملها. بحلول عام 2025، من المتوقع أن تتوسع تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي من نسبة صغيرة إلى ما يقرب من ربع عمليات المؤسسة. بدون التنسيق القوي، تخاطر الفرق بالأدوات المجزأة والجهود المكررة والتكاليف المتصاعدة. تمهد هذه التطورات الطريق لدورة حياة تطوير مبسطة وفعالة.
يكمن مفتاح النجاح طويل المدى مع الذكاء الاصطناعي في عمليات سير عمل متعددة النماذج قابلة للتشغيل المتبادل. تعمل عمليات سير العمل هذه على دمج النماذج المتخصصة لمهام مثل الترميز والاختبار والأمان والتوثيق في خطوط أنابيب متماسكة، مما يزيد من قيمة كل نموذج. لضمان قابلية التوسع، يجب تضمين الحوكمة والأمان و FinOps من البداية. يساعد هذا النهج في الحفاظ على التكاليف المتوقعة وحماية البيانات وتلبية متطلبات التدقيق. بالإضافة إلى ذلك، يضمن موفرو النماذج التجريدية المرونة، مما يتيح الانتقال السلس للبائعين وتدفقات عمل التدقيق المستقبلي.
منصات مثل Prompts.ai قم بتبسيط هذه العملية من خلال تقديم التنسيق المركزي والمراقبة والحوكمة وإدارة التكاليف. من خلال الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي والميزانيات القابلة للتكوين وعناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار وقواعد توجيه النماذج، يسمح Prompts.ai للفرق بالتركيز على تقديم الميزات بدلاً من مواجهة تحديات التكامل. يمكن التغلب بسهولة على تكاليف الدخول المنخفضة للمنصة من خلال تعزيز الإنتاجية وخفض التكاليف التي توفرها.
للبدء، قم بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية في عمليات سير العمل المباشرة. على سبيل المثال، قم بإعداد المشغلات التلقائية لاختبارات الوحدة والوثائق كلما تم إنشاء فرع ميزة. قم بالبناء تدريجيًا على هذا الأساس عن طريق إضافة وكلاء متخصصين لمهام مثل عمليات الفحص الأمني أو تغطية الاختبار، ودمجهم في خط أنابيب CI الخاص بك. بمجرد أن تثبت عمليات سير العمل الأولية هذه فعاليتها، انتقل إلى نظام أساسي مركزي مثل Prompts.ai لتوحيد النماذج ومشاركتها عبر المستودعات. قم بقياس التأثير من خلال تتبع المقاييس مثل وقت الدمج والعيوب التي تم تجنبها والنفقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لضمان الفوائد الملموسة وتحسين نهجك.
يتفوق المهندسون الأكثر فاعلية في المشهد الحالي القائم على الذكاء الاصطناعي في أكثر من مجرد المطالبة - فهم يصممون وينسقون ويتحققون من سير عمل الذكاء الاصطناعي عبر دورة حياة التطوير بأكملها. كما تمت مناقشته، تعمل منصات الذكاء الاصطناعي المركزية على تبسيط التكامل والحوكمة والتحكم في التكاليف، مما يمكّن المهندسين من إثبات مهاراتهم في المستقبل. تعمل المنصات مثل Prompts.ai على تسهيل التكيف مع التغييرات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي، وتحويل الاضطرابات المحتملة إلى تحديثات تكوين قابلة للإدارة. حدد منطقة عالية الاحتكاك في سير عملك - سواء كان ذلك الاختبار أو التوثيق أو مراجعة التعليمات البرمجية - وقم بإنشاء سير عمل صغير ومنظم للذكاء الاصطناعي لمعالجتها. استخدم Prompts.ai لتجريب سير العمل وتتبع التكاليف وتحويل جهود الذكاء الاصطناعي التجريبية إلى ممارسات قابلة للتطوير ومؤثرة.
يمكن لعمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي خفض تكاليف تطوير البرامج بنسبة تصل إلى 98%، بفضل التشغيل الآلي وزاد الكفاءة. من خلال تولي المهام المتكررة مثل إنشاء التعليمات البرمجية والاختبار وتصحيح الأخطاء، تتيح عمليات سير العمل هذه للمطورين التركيز على العمل الأكثر تأثيرًا. كما أنها تعمل على تبسيط عمليات النشر وتسريع النماذج الأولية، مما يسمح للفرق بالتكرار بشكل أسرع وتقديم منتجات جديدة إلى السوق بسرعة أكبر.
بالإضافة إلى توفير الوقت، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تقليل الجهد اليدوي وتقليل الأخطاء والاستفادة بشكل أفضل من الموارد، وكل ذلك يساهم في خفض التكاليف التشغيلية. تضع هذه التطورات تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي كأداة تحويلية لتعزيز الإنتاجية مع الحفاظ على النفقات تحت السيطرة في مشهد تطوير البرمجيات.
تجمع بنية سير العمل بالذكاء الاصطناعي عدة المكونات الأساسية التي تعمل بانسجام لتبسيط العمليات ودعم التنمية الفعالة. وتشمل هذه:
تشكل هذه المكونات المترابطة العمود الفقري لسير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يتيح العمليات الفعالة واتخاذ القرارات المستنيرة والتحسين المستمر من خلال حلقات التغذية الراجعة.
يعمل Prompts.ai على تبسيط إدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين أكثر من 35 نموذجًا من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي في منصة واحدة آمنة. يزيل هذا النهج فوضى التوفيق بين الأدوات المتعددة، مما يوفر للمطورين مركزًا مركزيًا للتعامل حتى مع عمليات سير العمل الأكثر تعقيدًا بسهولة.
تضمن المنصة أيضًا الامتثال والأمان من خلال تطبيق سياسات الحوكمة في جميع المجالات، كل ذلك مع الحفاظ على مستويات إنتاجية عالية. من خلال دمج الأدوات والعمليات، تسمح Prompts.ai للفرق بتوجيه طاقتها إلى الابتكار، بعيدًا عن الانحرافات الناتجة عن العقبات التشغيلية أو مخاوف الحوكمة.
