Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي على تبسيط إدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة من خلال دمج الأدوات وضمان الأمان وتحسين التكاليف. إنها تساعد الشركات على تقليل أوجه القصور وتعزيز الحوكمة وتوفير ما يصل إلى 98% من المصروفات. فيما يلي نظرة عامة سريعة على أفضل 10 منصات مصممة لتلبية الاحتياجات المتنوعة، من الشركات الناشئة إلى شركات Fortune 500:
تتفوق كل منصة في مجالات مثل التكامل وقابلية التوسع ومرونة النشر وشفافية التكلفة. يوجد أدناه ملف جدول مقارنة سريع تلخيص ميزاتها وحالات الاستخدام.
اختر نظامًا أساسيًا يتوافق مع أهدافك - سواء كان ذلك من خلال توحيد أدوات الذكاء الاصطناعي أو التشغيل الآلي لسير العمل أو توسيع نطاق العمليات. يعالج كل حل تحديات تجارية محددة، مما يجعل تنسيق الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
يجمع Prompts.ai أكثر من 35 نموذجًا للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك GPT-5 وكلود لاما، و الجوزاء، ضمن منصة آمنة وموحدة. ومن خلال دمج هذه النماذج اللغوية الرائدة، فإنها تساعد الشركات الأمريكية على معالجة تعقيدات إدارة أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة والمجزأة.
يوفر Prompts.ai وصولاً سلسًا إلى نماذج لغة الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى من خلال واجهة واحدة، مما يتيح للمستخدمين مقارنة الأداء جنبًا إلى جنب. علاوة على ذلك، تتكامل المنصة مع أدوات مثل Slack، ميكروسوفت 365، و غوغل وورك سبيس، مما يجعل من السهل أتمتة عمليات سير العمل متعددة الخطوات.
يتضح تعدد استخدامات المنصة في حالات الاستخدام في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، في مايو 2025، استخدم يوهانس ف.، مدير الذكاء الاصطناعي المستقل، Prompts.ai لإنشاء فيديو ترويجي من خلال الجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة لتوليد الصور والرسوم المتحركة. وأشار إلى ما يلي:
تم تجميع الفيديو باستخدام Prompts.ai في كل خطوة.
يدعم Prompts.ai عمليات سير العمل القابلة للتشغيل المتبادل، والضبط الدقيق لنماذج LoRa، وإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين، كل ذلك مع الحفاظ على الرقابة المركزية. هذه القدرات مدعومة بأساس قوي من الأمان والامتثال.
تم تصميم Prompts.ai مع الحوكمة على مستوى المؤسسات في جوهرها، حيث يدمج أفضل الممارسات من SOC 2 Type II ومعايير GDPR لحماية بيانات المستخدم. من خلال شراكتها مع فانتا، تضمن المنصة المراقبة المستمرة للضوابط وبدأت عملية تدقيق SOC 2 Type II في 19 يونيو 2025. يمكن للمستخدمين الوصول إلى رؤى مفصلة في الوقت الفعلي حول الأمان والامتثال من خلال المنصة مركز الثقة (https://trust.prompts.ai/).
يوفر نهج «Govern at Scale» الخاص بـ Prompts.ai الرؤية الكاملة وقابلية التدقيق عبر جميع أنشطة الذكاء الاصطناعي. تتضمن خطط المؤسسة ميزات متقدمة مثل مراقبة الامتثال وأدوات الحوكمة، مما يسهل إدارة العمليات على نطاق واسع.
تم تصميم بنية Prompts.ai للتعامل مع إدارة سير عمل الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة بسهولة. تسمح قدرات التوسع الأفقي للمؤسسات بتنفيذ الآلاف من عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي في وقت واحد دون مشاكل في الأداء. تشمل خيارات النشر الخدمات السحابية المُدارة بالكامل مع التحجيم التلقائي، بالإضافة إلى الإعدادات المختلطة والمحلية، التي تلبي احتياجات الشركات ذات الاحتياجات الصارمة لمكانة البيانات.
على سبيل المثال، نجحت شركة خدمات مالية مقرها الولايات المتحدة في استخدام Prompts.ai لأتمتة عملية تأهيل العملاء. من خلال دمج تصنيف المستندات باستخدام LLMs وواجهات برمجة تطبيقات التحقق من الهوية وتحديثات CRM في سير عمل واحد، فقد قللوا وقت المعالجة اليدوية بنسبة 80٪ ووفروا أكثر من 100,000 دولار سنويًا من التكاليف التشغيلية.
يعالج Prompts.ai تحديًا كبيرًا في تبني الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: إدارة التكلفة. توفر لوحات معلومات تحليلات التكلفة التفصيلية رؤى حول الاستخدام حسب سير العمل والمستخدم ونموذج الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الشركات على تحسين إنفاقها على الذكاء الاصطناعي. تتضمن ميزات FinOps الرئيسية تنبيهات الميزانية وحدود الاستخدام وتتبع التكاليف في الوقت الفعلي. من خلال نموذج التسعير القائم على الاستخدام الذي يفرض رسومًا على تنفيذ سير العمل أو استدعاء API، يبسط Prompts.ai التحكم في التكلفة. تعد المنصة باستبدال أكثر من 35 أداة غير متصلة وخفض التكاليف بنسبة 95٪ في أقل من 10 دقائق.
تبرز Domo كمنصة ذكاء الأعمال المصممة بهندسة سحابية أصلية تدمج تنسيق الذكاء الاصطناعي بسلاسة. وهي تتفوق في الاتصال بمجموعة واسعة من مصادر البيانات، بما في ذلك الخدمات السحابية وقواعد البيانات المحلية وتطبيقات الطرف الثالث، مما يتيح عمليات سير عمل فعالة تعتمد على البيانات. يعزز هذا الإطار المترابط قدرته على التعامل مع مهام تكامل البيانات المعقدة.
يبسط Domo عملية توحيد البيانات من خلال جمع المعلومات من مصادر متعددة في بيئة واحدة. يمهد هذا الدمج الطريق لمزيد من رؤى الذكاء الاصطناعي المبسطة والقابلة للتنفيذ.
بالإضافة إلى نقاط القوة في التكامل، تعطي Domo الأولوية للحوكمة وأمن البيانات. تتضمن المنصة أدوات حوكمة قابلة للتطوير وبروتوكولات أمان مدمجة وأنظمة مراقبة الامتثال. يضمن التنبيه الاستباقي الحفاظ على سلامة البيانات خلال عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي. تتوافق هذه الميزات مع استراتيجية النشر المستندة إلى السحابة من Domo، مما يوفر للمستخدمين الثقة في سلامة وموثوقية عمليات البيانات الخاصة بهم.
كمنصة قائمة على السحابة بالكامل، تم تصميم Domo للتكيف مع متطلبات عبء العمل المتقلبة من خلال التخصيص الديناميكي للموارد. وهذا يضمن زيادة طاقة الحوسبة بكفاءة حسب الحاجة. على الرغم من أن Domo لا يوفر خيارات النشر المحلية أو المختلطة، إلا أنه يعوض عن ذلك من خلال الاتصال الآمن بمصادر البيانات المحلية من خلال الموصلات المشفرة.
يقدم IBM watsonx Orchestrate منصة تنسيق قوية للذكاء الاصطناعي مصممة لتلبية احتياجات المؤسسة، مع التركيز على الأتمتة والحوكمة والنشر المرن. إنه مناسب بشكل خاص لصناعات مثل التمويل، حيث يعد الامتثال والدقة أمرًا بالغ الأهمية.
مع IBM watsonx Orchestrate، يمكن للموظفين تنشيط تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي ببساطة عن طريق وصف احتياجاتهم بلغة الحياة اليومية - دون الحاجة إلى أوامر فنية. تعمل المنصة على ربط العديد من الأنظمة الخلفية، مما يتيح مهامًا مثل معالجة طلبات القروض أو إدارة طلبات الخدمة بسهولة.
تمتد قدرات التكامل الخاصة بها إلى مزودي السحابة الرئيسيين مثل الخدمات اللاسلكية المتقدمة و Azure من خلال الموصلات المتخصصة. لا تعمل هذه الميزات على تعزيز الكفاءة التشغيلية فحسب، بل تضمن أيضًا أن المنصة تلبي متطلبات الامتثال وقابلية التوسع للصناعات المنظمة.
تتضمن المنصة إطارًا شاملاً للحوكمة، مع استكمال أدوات الامتثال لضمان توافق سير العمل مع المعايير التنظيمية والتنظيمية. على سبيل المثال، قامت مؤسسة مالية رائدة بتطبيق IBM watsonx Orchestrate لأتمتة دعم العملاء وعمليات المكتب الخلفي، مما أدى إلى أوقات معالجة أسرع وأخطاء أقل وتحسين رضا العملاء.
يتكيف IBM watsonx Orchestrate مع بيئات المؤسسات المختلفة، ويدعم نماذج النشر السحابية والمحلية والهجينة. تسمح قابلية التوسع الديناميكية للشركات بالنمو مع تلبية المتطلبات التنظيمية عبر مناطق مختلفة. يمكن للمؤسسات توسيع الأتمتة لتشمل حالات الاستخدام الجديدة وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، مما يضمن التحسين المستمر. هذه القدرة على التكيف تجعلها خيارًا مثاليًا للمؤسسات الكبيرة التي تتنقل في المناظر الطبيعية التشغيلية المعقدة والمتطورة.
تأخذ منصة UiPath Agentic Automation تنسيق الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي من خلال مزج الأتمتة المتقدمة مع أساس التشغيل الآلي القوي لـ UiPath. يسمح هذا المزيج للمؤسسات ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على التفكير واتخاذ القرار والتعامل بشكل مستقل مع المهام المعقدة.
تدمج المنصة مجموعة متنوعة من نماذج اللغات الكبيرة - الخاصة والمفتوحة المصدر - من خلال طبقة تنسيق موحدة. يضمن هذا الإعداد إمكانية اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب لكل مهمة محددة، كل ذلك ضمن سير عمل مبسط.
مع إطار وكيل الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين التفاعل مع العمليات الآلية من خلال اللغة الطبيعية، مما يجعل التواصل مع هؤلاء الوكلاء بديهيًا ومحادثًا. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الوصول بسلاسة إلى البيانات ومعالجتها عبر أنظمة المؤسسة، من منصات CRM إلى قواعد البيانات المالية، كل ذلك مع الحفاظ على السياق أثناء العمليات المعقدة متعددة الخطوات. بالإضافة إلى ذلك، تدعم المنصة أطر تطوير الذكاء الاصطناعي الشائعة، مما يمكّن علماء البيانات والمطورين من نشر نماذج مخصصة مباشرة في عمليات سير عمل UiPath. تضع هذه الميزات أساسًا قويًا للتشغيل الآلي الآمن والمحكم جيدًا.
يعطي UiPath الأولوية لأمن المؤسسة بشكل شامل مسارات التدقيق وأدوات المراقبة التي توفر رؤية كاملة لعمليات صنع القرار الآلية. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص لصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل، حيث يكون الامتثال غير قابل للتفاوض. يتم تسجيل كل إجراء يتخذه وكيل الذكاء الاصطناعي، مما يضمن إمكانية التتبع.
تتضمن المنصة ضوابط الوصول القائمة على الأدوار وعمليات سير عمل الموافقة، مما يضمن نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي فقط بعد تلبية المعايير الداخلية. تتم حماية المعلومات الحساسة من خلال تشفير البيانات واتصالات API الآمنة، مما يوفر راحة البال طوال عملية تنسيق الذكاء الاصطناعي.
تدعم المنصة خيارات النشر المرنة، بما في ذلك البيئات السحابية والمحلية والهجينة. إن بنيته الحاوية تجعل التوسع سهلاً، وتعديل الموارد الحسابية تلقائيًا لتلبية متطلبات سير العمل.
مع بنية متعددة المستأجرين، يمكن للمؤسسات الكبيرة إدارة تنسيق الذكاء الاصطناعي عبر وحدات الأعمال المختلفة مع الحفاظ على عزل البيانات وأمانها بشكل صارم. هذا مفيد بشكل خاص للمؤسسات العاملة في مناطق متعددة بمتطلبات إقامة البيانات المختلفة. تضمن قدرة النظام على التكيف مع النشر أنه يتكامل بسلاسة مع البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات، مما يلغي الحاجة إلى إصلاحات النظام المكلفة. إلى جانب قابلية التوسع، تؤكد المنصة أيضًا على الرقابة المالية.
يوفر UiPath أدوات مفصلة لتتبع التكاليف وتحسينها. تقوم لوحة معلومات التحليلات الخاصة بها بتفصيل النفقات حسب وكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل واستخدام الموارد، مما يسمح بإدارة الميزانية الدقيقة والمساءلة عبر مراكز التكلفة.
تشير ميزات تحسين تكلفة المنصة إلى تحسينات قابلة للتنفيذ، مثل دمج تدفقات العمل أو اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي التي توازن الأداء مع كفاءة التكلفة. تعد هذه الشفافية المالية أمرًا حيويًا للمؤسسات التي تدير عمليات نشر الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق عبر أقسام وحالات استخدام متعددة.
تعمل Kubiya AI على تبسيط إدارة البنية التحتية السحابية من خلال تمكين المطورين من توفير الإعدادات باستخدام أوامر اللغة الطبيعية مباشرة داخل Slack. من خلال توسيع قابلية التشغيل البيني من نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تنسيق البنية التحتية السحابية، تساعد Kubiya AI في القضاء على التأخيرات الناجمة عن عمليات الموافقة المطولة.
تستخدم Kubiya AI التنسيق متعدد الوكلاء لترجمة أوامر اللغة الطبيعية إلى مهام بنية تحتية قابلة للتنفيذ. تتكامل المنصة مع أدوات مثل تيرافورم لعمليات نشر البنية التحتية كتعليمات برمجية، مما يسهل على الفرق إدارة البيئات السحابية المعقدة دون الحاجة إلى خبرة واسعة في البرمجة النصية. من خلال اتصالات API الآمنة مع مقدمي الخدمات مثل AWS، تسهل Kubiya توفير البنية التحتية في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، عندما يقدم مطور طلبًا عبر Slack، يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل الطلب وتطبيق السياسات التنظيمية وتنسيق خطوات النشر عبر الخدمات السحابية المختلفة. يتتبع Kubiya أيضًا السياق عبر العمليات متعددة الخطوات، مما يضمن التنفيذ السلس لعمليات نشر البنية التحتية الشاملة. تدعم هذه الإمكانات الامتثال وقابلية التوسع، مما يجعلها أداة قوية لإدارة السحابة الحديثة.
تم تصميم Kubiya AI مع وضع الأمان على مستوى المؤسسة في الاعتبار، وأتمتة تطبيق السياسة والحفاظ على مسارات التدقيق التفصيلية. يتم تقييم كل طلب للبنية التحتية بواسطة محرك السياسة للتأكد من توافقه مع معايير الشركة قبل النشر. تقوم المنصة بإنشاء سجلات شاملة لجميع تغييرات البنية التحتية، مما يضمن إمكانية التتبع والمساءلة. تعمل عمليات سير عمل الموافقة الآلية على تعزيز الأمان من خلال ضمان امتثال جميع عمليات النشر للقواعد المعمول بها. هذا التركيز على الامتثال يسمح لـ Kubiya AI بالتوسع بفعالية وأمان، حتى في بيئات المؤسسات الصعبة.
مصممة من أجل كوبيرنيتيس- قابلية التوسع الأصلية، تعد Kubiya AI مثالية للمؤسسات التي تدير البنى التحتية السحابية المعقدة. يمكن نشره من خلال اتصالات آمنة بحسابات السحابة الحالية و كوبيرنيتيس الإعدادات، سواء تم الوصول إليها عبر لوحة معلومات Kubiya أو واجهة سطر الأوامر.
«تعالج Kubiya AI تحديات البنية التحتية من خلال السماح للمطورين باستخدام أوامر اللغة الطبيعية في منصات مثل Slack لطلب إعدادات البنية التحتية المعقدة، مما يقلل بشكل كبير من أوقات الإعداد من أيام إلى ساعات مع ضمان التنفيذ التلقائي لقواعد الأمان والامتثال مع إمكانية التدقيق الكامل.»
تعمل خيارات النشر المرنة لـ Kubiya AI على تسهيل قيام المؤسسات بدمج النظام الأساسي في عمليات سير عمل DevOps الحالية دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في بنيتها التحتية. تُظهر قدرتها على التوسع والتكامل بسلاسة قيمتها كأداة مهمة للتبسيط عمليات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي.
SuperAgi هو إطار مفتوح المصدر مصمم لمساعدة المطورين على إنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين القادرين على التعامل مع تدفقات العمل المعقدة. إنه يزود هؤلاء الوكلاء بالقدرة على التفكير والتخطيط والحفاظ على السياق خلال العمليات الممتدة.
يتكامل SuperAgi بسلاسة مع نماذج اللغات الكبيرة من الدرجة الأولى، بما في ذلك جي بي تي -4، مع دعم البدائل مفتوحة المصدر أيضًا. تتيح هذه المرونة للمطورين اختيار النماذج بناءً على احتياجاتهم الخاصة، وتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة الفعالة.
تعمل بنية المكونات الإضافية للإطار على توسيع إمكانياتها من خلال ربط الوكلاء بأدوات خارجية مثل قواعد البيانات وأنظمة الملفات ومتصفحات الويب والمزيد. هذه الوظيفة تجعلها مفيدة بشكل خاص لأتمتة مهام تطوير البرامج، مثل الترميز أو إدارة العمليات المتكررة. تضع عمليات التكامل هذه أساسًا قويًا لبناء تدفقات عمل متنوعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
يتضمن SuperAgi أيضًا نظامًا لإدارة الذاكرة، مما يضمن قدرة الوكلاء على الاحتفاظ بالسياق عبر المهام الطويلة والمتعددة الجلسات. هذه الميزة ضرورية لمعالجة عمليات سير العمل الأكثر تعقيدًا.
على الرغم من أنه مصمم للمرونة والتطور السريع، إلا أن SuperAGI يدمج أدوات المراقبة والتسجيل الأساسية لتتبع نشاط الوكيل. وباعتبارها منصة مفتوحة المصدر، فإنها توفر أيضًا للمطورين حرية تخصيص تدابير الحوكمة والامتثال والأمان لتتماشى مع احتياجاتهم الخاصة.
يوفر SuperAgi خيارات نشر متعددة، ويدعم البيئات السحابية والهجينة والمحلية. يمكن للمطورين نشر النظام الأساسي باستخدام عامل ميناء حاويات أو قم بتشغيله مجموعات كوبيرنيتيس مع مزودي السحابة الرئيسيين مثل الخدمات اللاسلكية المتقدمة، جوجل كلاود، أو ميكروسوفت أزور. هذه القدرة على التكيف تجعل من السهل التوسع مع نمو أعباء العمل.
تسمح بنيته الموزعة بنشر وكلاء متعددين يعملون معًا في مهام معقدة. بالنسبة للعمليات واسعة النطاق، يتكامل SuperAGI بسلاسة في خطوط أنابيب CI/CD، مما يتيح التوسع الديناميكي لمثيلات العوامل لزيادة كفاءة الموارد إلى أقصى حد.
يتم تشغيل Anyscale بواسطة المصدر المفتوح إطار راي، مصممة لتنسيق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة وتوسيع نطاقها في بيئات المؤسسات. وهو يدعم التدريب والاستدلال والنشر عبر المجموعات وإعدادات الحوسبة المتنوعة.
يتكامل Anyscale بسهولة مع أطر التعلم الآلي، ويتناسب بسلاسة مع سلاسل الأدوات الحالية. يمكن توزيع مهام التدريب عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة، مما يجعلها مناسبة تمامًا لتطوير النماذج اللغوية الكبيرة وضبطها بدقة.
الميزة البارزة هي راي سيرف، وهو مكون رئيسي لإطار راي. تدير هذه الأداة خدمة النماذج الموزعة عالية الأداء ونشرها، مما يتيح عمليات نشر الذكاء الاصطناعي السريعة والقابلة للتطوير. إنه مفيد بشكل خاص للتطبيقات الحساسة لوقت الاستجابة التي تتطلب أوقات استجابة سريعة.
قدرة المنصة على قياس الاستدلال ديناميكيًا يضمن قدرة المؤسسات على ضبط موارد الحوسبة مع تغير الطلب. تدعم هذه القدرة على التكيف النشر المرن مع الحفاظ على كفاءة تكاليف التوسع.
عروض بأي مقياس خيارات النشر المختلطة، تدعم كلاً من البيئات القائمة على السحابة والبيئات المحلية. تسمح هذه المرونة للمؤسسات بالاحتفاظ بالبيانات الحساسة في الموقع أثناء الاستفادة من موارد السحابة للحصول على قوة حوسبة إضافية عند الحاجة.
تم تصميم النظام الأساسي للتعامل مع عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الموزعة بميزات مثل التحجيم التلقائي وإدارة النماذج على مستوى المؤسسة. تعمل Ray Serve على تبسيط عملية نشر نماذج متعددة في نفس الوقت، مما يضمن حصول كل نموذج على الموارد التي يتطلبها بناءً على الطلب.
سواء كنت تقوم بالنشر على أي مزود سحابي أو الاندماج في البنية التحتية المحلية الحالية، فإن بنية Anyscale الموزعة تدعم تشغيل العديد من وظائف التدريب والاستدلال في وقت واحد. يعمل توسعه الديناميكي على تعديل الموارد مع تغير الطلب، مما يؤدي إلى تحسين التكاليف بشكل طبيعي. هذه القدرات تجعل Anyscale خيارًا قويًا لتلبية الاحتياجات المعقدة والمتطورة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
يوفر Kore.ai منصة AI للمحادثة على مستوى المؤسسة مصممة لتبسيط عمليات سير العمل وأتمتتها. معترف بها من قبل كليهما جارتنر و فوريستر كشركة رائدة في مجالها، تقدم Kore.ai حلاً موثوقًا للشركات التي تهدف إلى نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر العمليات التشغيلية المعقدة.
تم تصميم منصة Kore.ai للعمل بسلاسة مع مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، سواء كانت تجارية أو مفتوحة المصدر أو مصممة خصيصًا. وهو يدعم الوظائف الأساسية مثل التعرف التلقائي على الكلام (ASR) وتحويل النص إلى كلام (TTS) وفهم اللغة الطبيعية (NLU)، مما يضمن التوافق عبر أنواع النماذج المختلفة.
تتميز المنصة بأكثر من 100 رابط بحث تم إنشاؤه مسبقًا ودعم أصلي لـ AGentic RAG (الجيل المعزز للاسترجاع)، مما يبسط التكامل مع مصادر بيانات المؤسسة. يمكن للشركات ربط التطبيقات الأساسية مثل سالسفورس، SAP، و ملحمة، مع الاستفادة أيضًا من البيانات غير المهيكلة من أدوات مثل نقطة مشاركة، سلاك، التقاء، وجوجل درايف.
لمساعدة المطورين والمهندسين، تقدم Kore.ai مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Model Hub و Prompt Studio و Evaluation Studio، لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها. تعمل واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات تطوير البرامج الصديقة للمطورين أيضًا على تمكين تخصيص وظائف وكيل الذكاء الاصطناعي وتوسيعها.
تعمل الشراكات الإستراتيجية على تعزيز تنوع المنصة، مع عمليات التكامل المتاحة لخدمات مثل أمازون بيدروك، أمازون كيو، أمازون كونيكت، مسبك أزور للذكاء الاصطناعي، مايكروسوفت تيمز، ميكروسوفت 365 كوبيلوت، و ميكروسوفت كوبيلوت ستوديو.
«تمثل شراكتنا الاستراتيجية مع Kore.ai علامة فارقة في مهمتنا لتسريع تحول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. من خلال دمج إمكانات المحادثة المتقدمة وقدرات GenAI الخاصة بـ Kore.ai مع السحابة القوية وخدمات الذكاء الاصطناعي من Microsoft، فإننا نمكّن المؤسسات من اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وبأمان على مستوى المؤسسات.» - بونيت تشاندوك، رئيس الهند وجنوب آسيا لشركة Microsoft
يضمن إطار التكامل الشامل هذا للشركات توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على حوكمة قوية.
تعطي Kore.ai الأولوية لأمن المؤسسة من خلال إطار حوكمة شامل مصمم لفرض السياسات وتلبية المتطلبات التنظيمية ودعم الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
تتضمن المنصة حواجز حماية للمؤسسات لتنظيم سلوك الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) لإدارة أذونات المستخدم. توفر سجلات التدقيق التفصيلية الشفافية الكاملة في أنشطة النظام، مما يساعد على المساءلة وجهود الامتثال.
تستفيد المؤسسات من الرؤى العميقة لأداء وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال ميزات مثل التتبع والتحليلات في الوقت الفعلي ومراقبة الأحداث. يضمن نظام الإصدار أداءً ثابتًا عبر عمليات النشر مع السماح بالتحديثات التي يتم التحكم فيها.
يوفر Kore.ai، الذي تم إنشاؤه على البنية التحتية لـ AWS، الموثوقية والأمان العاليين. يعمل تكاملها مع بيئات Microsoft على الاستفادة من خدمات Azure السحابية والذكاء الاصطناعي، مما يضيف طبقة أخرى من الأمان. يضمن هذا الأساس القوي للمنصة تلبية الاحتياجات المتنوعة والمتطلبة لعملاء المؤسسة.
يوفر Kore.ai خيارات نشر مرنة تدعم البيئات السحابية والهجينة والمحلية. إنه يتكامل مع مزودي السحابة الرئيسيين مثل AWS و Microsoft Azure و Google Cloud، مع استيعاب الإعدادات المحلية الحالية.
تم إثبات قابلية تطوير المنصة في تطبيقات العالم الحقيقي. على سبيل المثال، فايزر نشر 60 وكيلًا للذكاء الاصطناعي على مستوى العالم في عام 2025، يغطون العمليات البحثية والطبية والتجارية والتصنيعية.
«منذ أن بدأنا مع Kore.ai، قمنا بنشر 60 وكيلًا للذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة - يغطون البحث والتطوير والطب والتجارة والتصنيع عبر الأسواق العالمية ولغات متعددة. كنا بحاجة إلى منصة قابلة للتطوير، وسيستمر هؤلاء الوكلاء في أن يصبحوا أكثر ذكاءً.» - فيك كابور، رئيس منصات ومنتجات GenAI في شركة Pfizer
دويتشه بنك وسعت نطاق استخدامها لـ Kore.ai من روبوت دردشة إقليمي للأسئلة الشائعة في عام 2020 إلى استراتيجية التشغيل الآلي متعددة المناطق بحلول عام 2025، مما يعرض إمكانات نمو المنصة. وبالمثل، إيلي ليليحقق مكتب خدمة Tech @Lilly الخاص بـ 70٪ من التشغيل الآلي للطلبات، مما عزز إنتاجية الموظفين بشكل كبير.
تم تصميم بنية Kore.ai للتعامل مع العمليات على مستوى المؤسسة، مما يتيح سير العمل المعقد والتنسيق الفعال لوكيل الذكاء الاصطناعي. شركاء استراتيجيون مثل تركيز التأكيد على أساس AWS الخاص بالمنصة، والذي يضمن الموثوقية وقابلية التوسع لعمليات النشر واسعة النطاق.
Microsoft AutoGen هو إطار تنسيق مفتوح المصدر مصمم لتبسيط عمليات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي من خلال دمج نماذج اللغات الكبيرة وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى. إنه يعالج تحديات إدارة بيئات الذكاء الاصطناعي المعقدة، مع التركيز على التكامل السلس وعمليات سير العمل الفعالة.
تتمثل إحدى ميزات AutoGen البارزة في قدرته على تمكين المحادثات متعددة الوكلاء، حيث يعمل العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي معًا لمعالجة المهام المعقدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء تنفيذ التعليمات البرمجية والوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات والحفاظ على السياق من خلال التفاعلات الممتدة، مما يجعل النظام الأساسي فعالًا بشكل خاص في حل المشكلات. يدعم AutoGen مجموعة متنوعة من نماذج اللغات الكبيرة، بما في ذلك GPT-4 و Claude وخيارات المصدر المفتوح، مما يسمح للمؤسسات بالاستفادة من نقاط القوة في النماذج المتعددة ضمن سير عمل واحد.
توفر بنية الإطار المرونة وتدعم عمليات النشر في البيئات السحابية والهجينة والمحلية. من خلال خيارات التحجيم بالحاويات، يمكن أن تتكيف مع الاحتياجات الحسابية المختلفة. توفر أدوات التسجيل والمراقبة المضمنة رؤية لتفاعلات الوكلاء وأداء سير العمل، وغالبًا ما تضيف الشركات إجراءات حوكمة إضافية لتلبية معايير الامتثال.
لإدارة التكاليف، يتضمن AutoGen ميزات لتتبع الاستخدام وتحسين تخصيص الموارد. يساعد هذا المؤسسات على مراقبة مكالمات API والموارد الحسابية عبر عمليات سير العمل. تتضمن حالة الاستخدام البارزة التشغيل الآلي لتطوير البرامج، حيث يتعاون وكلاء الترميز مع وكلاء المراجعة لكتابة التعليمات البرمجية واختبارها وتحسينها. يعمل هذا النهج على تقصير دورات التطوير مع الحفاظ على نتائج عالية الجودة.
تتوافق قدرات Microsoft AutoGen مع الأهداف الأوسع لمنصات التنسيق، مما يوفر أساسًا قويًا لمقارنة الحلول المختلفة في هذا المجال.
Botpress عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر مصممة لإدارة المحادثات من خلال الجمع بسلاسة بين تدفقات الحوار النصية والاستجابات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي.
«Botpress عبارة عن منصة محادثة مفتوحة المصدر تمزج التدفقات النصية مع مكالمات LLM التوليدية، وهي مصممة للمطورين الذين يريدون الشفافية وقابلية التوسعة.» - AI Acquisition
تم تصميم هذه المنصة للتعامل مع المحادثات المعقدة من خلال تنسيق مكونات الذكاء الاصطناعي المختلفة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة التجارة الإلكترونية مساعد Botpress للإجابة على الاستفسارات المتعلقة بالمنتج عبر نموذج اللغة، والتحقق من المخزون في الوقت الفعلي من خلال واجهة برمجة التطبيقات، ومعالجة الطلبات في النظام الخلفي - وكلها تعمل معًا بسلاسة.
تتميز Botpress بهيكلها المعياري الذي يعتمد على واجهة برمجة التطبيقات أولاً، والذي يسمح لها بدمج تدفقات الحوار المكتوبة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. يحقق هذا النهج المختلط توازنًا بين الاستجابات الحتمية والقائمة على القواعد للاستفسارات الروتينية ومرونة النماذج اللغوية لمزيد من التفاعلات الدقيقة.
يضمن تصميم API الأول التكامل السلس مع الأدوات والخدمات الخارجية. يمكن للشركات ربط وكلاء Botpress بمنصات CRM وقواعد البيانات وأنظمة الدفع وتطبيقات الأعمال الأخرى. يمكن للمطورين توسيع وظائفه بسهولة عن طريق إضافة عمليات تكامل أو ميزات مخصصة مع نمو الاحتياجات التنظيمية.
بالإضافة إلى ذلك، يدعم Botpress مكالمات API الديناميكية، مما يمكّن وكلاء المحادثة من اتخاذ إجراءات في العالم الحقيقي بناءً على نية المستخدم والسياق. على سبيل المثال، يمكن للوكيل تحديث سجلات العملاء أو معالجة المدفوعات مع الحفاظ على نبرة محادثة طبيعية. لا تعمل هذه الإمكانية على تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل تضمن أيضًا الكفاءة التشغيلية، مما يجعلها أداة قوية لعمليات النشر القابلة للتطوير والتكيف.
يوفر Botpress المرونة في النشر ودعم البيئات السحابية والمحلية والهجينة لتلبية متطلبات الأمان والامتثال المختلفة.
«يوفر Botpress تنسيقًا مبسطًا مصممًا خصيصًا للذكاء الاصطناعي للمحادثة من خلال تمكين التطوير السريع والإدارة والنشر لتجارب روبوتات المحادثة القابلة للتخصيص للمؤسسات». - Akka
تعمل أدوات التوجيه المرئي للمنصة على تسهيل تصميم تدفقات محادثة معقدة، بما في ذلك الانتقال السلس بين الاستجابات الآلية والدعم البشري. من خلال الأدوات والإضافات التي تساهم بالمجتمع النشط، يمكن للمؤسسات الاستفادة من التطورات المستمرة مع الحفاظ على التحكم الكامل في أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة الخاصة بها. هذا المزيج من قابلية التوسع والتخصيص والابتكار القائم على المجتمع يجعل Botpress خيارًا موثوقًا لحلول روبوتات الدردشة على مستوى المؤسسات.
فيما يلي مقارنة تفصيلية للمنصات، مع تسليط الضوء على الميزات وعمليات الدمج وخيارات النشر وإجراءات الأمان والتسعير وحالات الاستخدام المثالية. يوفر هذا الجدول عرضًا جنبًا إلى جنب لمساعدتك على التقييم السريع للمنصة التي تتوافق مع احتياجاتك.
يعتمد اختيار النظام الأساسي المناسب على أولويات مؤسستك - سواء كانت إدارة الذكاء الاصطناعي الموحدة أو الأتمتة أو التطوير المخصص أو إمكانات الذكاء الاصطناعي للمحادثة. تم تصميم كل منصة لتلبية الاحتياجات المحددة، لذا فإن فهم أهدافك أمر بالغ الأهمية قبل اتخاذ القرار.
تعمل منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي على تبسيط عمليات سير العمل المعقدة وضمان توافق التكنولوجيا مع أهداف الأعمال. عند تقييم هذه المنصات، من الضروري الموازنة بين عوامل مثل الأمان وإدارة التكلفة وقابلية التوسع وخيارات النشر وميزات التكامل.
يحتل الأمان والامتثال مركز الصدارة، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي تدير البيانات الحساسة. اختر المنصات التي تقدم إجراءات أمنية قوية ومسارات تدقيق مفصلة للحفاظ على الثقة والمساءلة.
إدارة التكلفة هي اعتبار حاسم آخر. يمكن أن تساعد المنصات المزودة بأدوات FinOps في الوقت الفعلي ونماذج التسعير الشفافة، مثل الدفع أولاً بأول، في تجنب الإنفاق الزائد على التراخيص أو الموارد غير المستخدمة.
قابلية التوسع هي المفتاح مع نمو عملك. يمكن أن تكون المنصات مفتوحة المصدر قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة ولكنها تتطلب غالبًا خبرة فنية متقدمة، بينما توفر المنصات التجارية عادةً نشرًا أسرع مع دعم مخصص.
تلعب مرونة النشر أيضًا دورًا حيويًا. تسمح الحلول السحابية الأصلية بالتوسع السريع والحد الأدنى من الصيانة، بينما توفر الإعدادات المختلطة ميزة استضافة أعباء العمل الحساسة في أماكن العمل. يعتمد اختيار النهج الصحيح على القدرات الفنية للمؤسسة والاحتياجات التشغيلية.
قدرات التكامل مهمة بنفس القدر. يمكن للموصلات المبنية مسبقًا تسريع التنفيذ وتقليل الاعتماد على التطوير المخصص، مما يضمن ملاءمة النظام الأساسي بسلاسة مع النظام البيئي التكنولوجي الحالي لديك.
قبل اتخاذ القرار، ألق نظرة فاحصة على قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية وأهداف النمو والقيود الفنية لضمان توافق النظام الأساسي مع رؤيتك طويلة المدى.
تعمل منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الشركات من خلال خفض التكاليف وتعزيز الكفاءة. من خلال التشغيل الآلي للمهام المتكررة مثل النشر والتحجيم، فإنها تقلل من الحاجة إلى الجهد اليدوي المستمر. لا يؤدي ذلك إلى تبسيط العمليات اليومية فحسب، بل يتيح أيضًا للفرق التركيز على المبادرات الإستراتيجية عالية المستوى.
بالإضافة إلى الأتمتة، تتفوق هذه المنصات في إدارة الموارد. فهي تعمل على ضبط القدرة الحسابية ديناميكيًا لتتناسب مع متطلبات عبء العمل، مما يضمن حصول المهام الحيوية على الاهتمام الذي تحتاج إليه دون زيادة الإنفاق على البنية التحتية. علاوة على ذلك، تعمل على تسريع التطوير والنشر من خلال السماح للفرق بإعادة استخدام المكونات وإنشاء تدفقات عمل متسقة. يساعد هذا النهج المبسط الشركات على طرح حلول الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وبدقة أكبر.
عند اختيار منصة تنسيق الذكاء الاصطناعي، من الضروري التركيز عليها إجراءات أمنية قوية للحفاظ على أمان المعلومات الحساسة. اختر المنصات التي تقدم عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار، والتي تحد من وصول سير العمل إلى المستخدمين المعتمدين، و التشفير لحماية البيانات أثناء النقل وعند تخزينها. منصات مع شهادات الامتثال مثل SOC 2 أو GDPR تظهر أنها تلبي المعايير التنظيمية الهامة.
ومن المهم بنفس القدر أدوات الرقابة، مثل لوحات معلومات في الوقت الفعلي و مسارات التدقيق، مما يسمح لك بمراقبة الأداء وتحديد المشاكل المحتملة والحفاظ على المساءلة. تعمل هذه الميزات معًا لإنشاء إطار آمن وشفاف لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بفعالية.
لاختيار أفضل منصة تنسيق للذكاء الاصطناعي لشركتك، من الضروري الموازنة بين العديد من العوامل الحاسمة لضمان تلبيتها لاحتياجاتك وأهدافك المحددة. ابدأ بـ قدرات التكامل - اختر المنصات التي تتصل بسهولة بأدواتك الحالية وواجهات برمجة التطبيقات والإعدادات المختلطة أو متعددة السحابات دون تعقيد غير ضروري.
بعد ذلك، ابحث عن ميزات التشغيل الآلي تعمل على تبسيط العمليات مثل النشر والتحجيم والتحكم في الإصدار. يمكن لهذه الأدوات تحسين الكفاءة بشكل كبير وتقليل الوقت المستغرق في المهام اليدوية.
لا تغفل الحوكمة والأمن إما. يجب أن توفر المنصة الموثوقة ضوابط وصول قوية والتشفير والامتثال للوائح الصناعة للحفاظ على أمان بياناتك. عروض المنصات النمطية والقابلية للتوسعة تستحق الدراسة أيضًا، لأنها تسمح لك بتكييف وتوسيع حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مع تطور عملك.
أخيرًا، ركز على سهولة الاستخدام. يمكن للمنصات التي تتضمن أدوات بدون تعليمات برمجية تمكين أعضاء الفريق غير التقنيين، بينما تضمن الخيارات الصديقة للمطورين المرونة للموظفين التقنيين. من خلال التركيز على هذه العوامل، ستكون مجهزًا بشكل أفضل لاختيار منصة تعزز وتدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
