Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الشركات من خلال ربط النماذج والبيانات والأدوات لتمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في الوقت الفعلي. في حين أن معظم برامج الذكاء الاصطناعي التجريبية للمؤسسات تفشل بسبب ضعف التنسيق، فإن الشركات التي تستخدم منصات التنسيق تقدم تقارير تصل إلى عائد استثمار أعلى بنسبة 60%. منصات مثل Prompts.ai، شركة كوبيا للذكاء الاصطناعي، و أوركسترا آي بي إم واتسون قم بتبسيط سير العمل وأتمتة المهام وضمان الامتثال، مما يساعد الشركات على التوسع بكفاءة.
تتفوق كل منصة في مجالات مثل قابلية التشغيل البيني، التشغيل الآلي، و مرونة النشر، مما يجعلها مثالية لحالات الاستخدام المختلفة. سواء كنت تركز أدوات الذكاء الاصطناعي أو توسع الأتمتة أو تضمن الامتثال، يمكن لهذه الحلول أن تساعد الشركات على توفير الوقت وخفض التكاليف.
ابدأ بتحديد أهم تحديات سير العمل ومطابقتها مع النظام الأساسي الذي يتوافق مع أهدافك. سواء كان الأمر يتعلق بتبسيط إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي أو توسيع نطاق التشغيل الآلي للمهام، يمكن لهذه الأدوات تحقيق نتائج قابلة للقياس.
مقارنة منصات تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي: الميزات والنشر وأفضل حالات الاستخدام
Prompts.ai عبارة عن منصة تنسيق قوية للذكاء الاصطناعي مصممة للاستخدام المؤسسي. فهو يجمع بين أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للغات الكبيرة - بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، لاما، الجوزاءو Grok-4 و Flux Pro و Kling - في واجهة واحدة آمنة ومبسطة. ومن خلال تركيز هذه الأدوات، تعمل المنصة على تبسيط إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، مما يمنح الفرق مساحة موحدة للعمل بشكل أكثر كفاءة.
تعمل Prompts.ai على سد الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتنوعة وأنظمة الأعمال، مما يؤدي إلى إنشاء سير عمل سلس. فهو يربط مصادر البيانات والنماذج وواجهات برمجة التطبيقات عبر المؤسسة، مما يتيح التكامل السلس. يمكن للفرق التبديل بسهولة بين النماذج - على سبيل المثال، استخدام GPT-5 للاستدلال المتقدم أو Claude لإنشاء محتوى أكثر دقة - كل ذلك مع الحفاظ على اتساق النماذج السريعة وسياسات الحوكمة. تتكامل المنصة أيضًا مع أدوات الأعمال الأساسية مثل CRMs و ERPs ومنصات التحليلات، مما يؤدي إلى أتمتة الإجراءات بناءً على استخراج البيانات في الوقت الفعلي.
باستخدام Prompts.ai، يمكن تحويل مطالبات اللغة الطبيعية إلى عمليات سير عمل تلقائية، مما يجعل العمليات الروتينية قابلة للتكرار وفعالة. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للمؤسسات التي تعمل بسرعة على توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يدعم تصميم المنصة التوسع السريع، مما يسمح للشركات بإضافة نماذج ومستخدمين وفرق جديدة دون عناء. إلى جانب بروتوكولات الحوكمة القوية، فإنه يضمن أن التوسع لا يضر بالامتثال أو النزاهة التشغيلية.
يوفر Prompts.ai إشرافًا شاملاً مع مسارات تدقيق مضمنة لاستخدام النموذج والسجل الفوري والوصول إلى البيانات. يعد هذا المستوى من الشفافية ضروريًا لتلبية معايير الامتثال لشركات Fortune 500 والصناعات شديدة التنظيم. بالإضافة إلى ذلك، تتعقب المنصة استهلاك الرموز، وتربط مباشرة نفقات الذكاء الاصطناعي بنتائج الأعمال. من خلال دمج إدارة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تقليل تكاليف البرامج بنسبة تصل إلى 98٪ مقارنة بالتعامل مع الاشتراكات المستقلة المتعددة.
تعمل Prompts.ai كمنصة SaaS قائمة على السحابة، باستخدام نموذج مرن للدفع أولاً بأول مع أرصدة TOKN. يسمح هذا النهج للشركات بمواءمة التكاليف مع الاستخدام الفعلي، وتجنب الرسوم الشهرية الثابتة. تضمن إجراءات الأمان المتقدمة الخاصة بها حماية البيانات الحساسة، حتى مع وصول الفرق إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتكاملة. هذه المرونة والأمان تجعلها خيارًا مثاليًا لتوسيع نطاق عمليات الذكاء الاصطناعي دون مخاطر مالية أو تشغيلية غير ضرورية.
تم تصميم Kubiya AI لتبسيط وأتمتة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي من خلال العمل كمنصة تنسق وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحقيق الأهداف الخاصة بالمشروع. من خلال مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة بوضوح وتتبع المهام الشفاف، فإنها تبسط إدارة عمليات سير العمل المعقدة. تتكامل المنصة مع أكثر من 100 من مزودي نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، بما في ذلك أوبن إيه آي، أنثروبيوجوجل وأزور، من خلال ميزة LiteLM الخاصة بها. يتيح ذلك للمؤسسات التبديل بين النماذج دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات البرمجية، مما يوفر حلاً مرنًا وفعالًا.
تستخدم بنية Kubiya طبقة تجريد موحدة لتجنب تقييد البائعين، مما يمكّن الفرق من تبديل LLMs لتحسين الفعالية من حيث التكلفة والأداء دون الحاجة إلى إعادة هيكلة الكود. وهو يدعم بروتوكول السياق النموذجي (MCP) للتكامل القياسي مع الأدوات ويعمل بسلاسة مع أوقات التشغيل المختلفة مثل Agno و Claude Code. تسمح تقنية microVM الخاصة بها للوكلاء بتنفيذ الأوامر الطرفية والمهام على مستوى النظام في بيئات معزولة، مما يلغي الحاجة إلى تكوينات البروتوكولات المعقدة. يضمن هذا الإعداد عمليات سلسة وقابلة للتطوير لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
تستفيد المنصة من عمال الحوسبة الموزعين وقوائم انتظار المهام لتوسيع نطاق تنفيذ الوكيل بشكل فعال. تقدم Kubiya نظام Agentic Kanban لمراقبة مهام الوكيل من خلال مراحل محددة - المعلقة، والتشغيل، وانتظار الإدخال، والمكتملة، والفاشلة. يوفر هذا النظام رؤية واضحة لتقدم سير العمل ويتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية القابلة للقياس. بالإضافة إلى ذلك، تمكّن الذاكرة المعرفية الوكلاء من مشاركة السياق والتعلم من بعضهم البعض، مما يعزز تنسيق الفريق وكفاءته.
تعطي Kubiya الأولوية للأمان والامتثال من خلال ميزات مثل حواجز الحماية المستندة إلى Open Policy Agent (OPA) وسياسات عدم الثقة والعزلة متعددة المستأجرين. يوفر مسارات تدقيق مفصلة تتوافق مع معايير SOC 2 من النوع الثاني واللائحة العامة لحماية البيانات ومعايير CCPA. بالنسبة للمؤسسات التي تتطلب إعدادات مستضافة ذاتيًا، تدعم المنصة أيضًا الامتثال لـ HIPAA. تضمن بيانات الاعتماد ذات نطاق المهام وصول الوكلاء فقط إلى الأدوات والموارد المحددة التي يحتاجون إليها لمهامهم، مما يضيف طبقة أخرى من الأمان.
تقدم Kubiya ثلاثة نماذج نشر لتناسب الاحتياجات التنظيمية المختلفة: SaaS للتنفيذ السريع، وطائرات التحكم المستضافة ذاتيًا للشبكات الخاصة، والتكوينات ذات الفجوات الهوائية للبيئات التي تتطلب أمانًا عاليًا. يمكن للمؤسسات البدء بالإصدار المستضاف ثم دمج العمال المستضافين ذاتيًا لتنفيذ المهام بأمان داخل الشبكات الداخلية. المنصة متوافقة مع الخدمات اللاسلكية المتقدمةوGCP وAzure والإعدادات المحلية، مما يوفر المرونة لتلبية متطلبات الأمان والامتثال المتنوعة.
يوفر Vellum AI منشئًا مرئيًا منخفض التعليمات البرمجية مصممًا لتبسيط إنشاء سير عمل الذكاء الاصطناعي. من خلال ربط الخطوات الفردية، المسماة Nodes، بمسارات التنفيذ، المعروفة باسم Edges، يمكن للمستخدمين تصميم أي شيء بدءًا من سلاسل المطالبة المباشرة وحتى الأنظمة المعقدة متعددة الوكلاء. يتيح هذا الإعداد لمديري المنتجات والمهندسين التعاون بسلاسة على منطق سير العمل المشترك.
تدعم المنصة مجموعة متنوعة من مزودي نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما يمكّن الفرق من التبديل بين النماذج أو تنفيذ استراتيجيات احتياطية دون الحاجة إلى تغييرات التعليمات البرمجية. يتضمن Vellum العقد متعددة الاستخدامات مثل:
بالإضافة إلى ذلك، تعمل عقدة البحث الأصلية على تسهيل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) عن طريق الاستعلام عن فهارس المستندات عبر مصادر البيانات المتنوعة. تضمن Workflawks SDK المزامنة السلسة بين المحرر المرئي والتعليمات البرمجية، مما يسمح للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين بالعمل من نفس الإطار المنطقي.
يعمل Vellum على تحسين اختبار سير العمل وتنفيذه باستخدام ميزات مثل Node Mocking، مما يلغي الحاجة إلى مكالمات LLM المكلفة أثناء الاختبار، مما يقلل من نفقات الرمز المميز ويسرع التكرارات. ال عقدة الخريطة يعالج المصفوفات بالتوازي باستخدام تدفقات العمل الفرعية المخصصة، بينما عُقد سير العمل الفرعي قم بتكثيف المنطق المعقد في مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، مما يقلل من التكرار عبر المشاريع. من أجل الموثوقية، تقوم ميزتا «إعادة المحاولة والمحاولة» تلقائيًا بإعادة تنفيذ العقد الفاشلة. بمجرد التحقق من سير العمل في وضع الحماية، يمكن نشرها كنقاط نهاية لواجهة برمجة التطبيقات جاهزة للإنتاج، مع استكمال دعم بث النتائج الوسيطة للحفاظ على وقت استجابة منخفض.
«لقد قمنا بتسريع الجدول الزمني لمدة 9 أشهر بمقدار الضعف وحققنا دقة مضادة للرصاص باستخدام مساعدنا الافتراضي». - ماكس برايان، نائب رئيس التكنولوجيا والتصميم
تفي Vellum بمعايير أمان المؤسسة الصارمة، بما في ذلك الامتثال لـ SOC 2 و GDPR و HIPAA. يوفر أدوات حوكمة قوية مثل التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) وتكامل SSO/SCIM وسجلات التدقيق وسير عمل الموافقة والإصدار الشامل مع عمليات التراجع بنقرة واحدة. يساعد تتبع التكلفة المتكامل للعقد الفردية وسير العمل الفرعي بالكامل الفرق على مراقبة الإنفاق على الإنتاج وتحسينه.
يوفر Vellum نماذج نشر مرنة لتناسب الاحتياجات المختلفة، بما في ذلك السحابة، وVPC الخاص، والإعدادات المختلطة، والتكوينات المحلية (حتى البيئات ذات الفجوات الهوائية لتحقيق أقصى قدر من الأمان). وهو يدعم بيئات التطوير والتدريج والإنتاج المعزولة، مما يجعل من السهل إدارة انتقالات منطق الذكاء الاصطناعي. توفر طرق عرض التتبع المتقدمة التسجيل في الوقت الفعلي، مما يسمح للمستخدمين بفحص مسارات التنفيذ ووقت الاستجابة وتفاصيل الإدخال/الإخراج في كل خطوة. يبدأ التسعير بمستوى مجاني، مع خطط مدفوعة متاحة بسعر 25 دولارًا شهريًا وخيارات مخصصة للمؤسسات. تتيح خيارات النشر هذه للفرق توسيع نطاق Vellum AI ودمجها بسلاسة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الأكبر.
Apache Airflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لإدارة سير العمل كرمز Python، مما يجعلها مناسبة تمامًا للتعامل مع خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين تحديد خطوط الأنابيب التي يتم التحكم فيها بالإصدار وقابلة للاختبار، وتعديلها ديناميكيًا بناءً على معايير مثل نوع النموذج أو حجم البيانات. من خلال التعامل مع عمليات سير العمل كتعليمات برمجية، تقوم Airflow بتحويل خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي إلى أصول برمجية تتوافق بسهولة مع عمليات سير عمل التطوير الراسخة. يضمن هذا النهج التكامل السلس مع مجموعة واسعة من أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
يتصل Airflow بسلاسة مع أي أداة AI تقريبًا، ويقدم حزمًا متخصصة لمنصات مثل OpenAI، كوهير، كوز الصنوبر، ويفاييت، أمر، وPGVector. تتعامل عمليات التكامل هذه مع المهام التي تتراوح من الهندسة السريعة إلى إدارة قواعد بيانات المتجهات، كل ذلك دون الحاجة إلى تكوينات مخصصة. يؤدي إدخال Task SDK في Airflow 3.0 (تم إصداره في أبريل 2025) إلى فصل تنفيذ المهام عن جوهر النظام الأساسي، مما يضمن بقاء العمليات الفرعية معزولة وتجنب التعارضات بين إصدارات النماذج المختلفة. بالنسبة للمهام كثيفة الموارد، يقوم KubernetesPodOperator بتشغيل كل وظيفة من وظائف الذكاء الاصطناعي داخل الحاوية الخاصة به، مما يوفر عزلًا إضافيًا. يستخدم Airflow أيضًا XComs لتمرير البيانات الوصفية ومؤشرات النموذج بين المهام، وتجنب نقل مجموعات البيانات الكبيرة. هذا يحافظ على كفاءة سير العمل مع تمكين التنسيق مع منصات الحوسبة الخارجية مثل سبارك أو ندفة الثلج.
يعمل التصميم المعياري لـ Airflow على الاستفادة من قوائم انتظار الرسائل لإدارة عدد غير محدود من العمال، والتوسع بسهولة من كمبيوتر محمول واحد إلى أنظمة موزعة قادرة على التعامل مع أعباء العمل الضخمة. يمكن للمطورين إنشاء DAGs (الرسوم البيانية غير الدورية الموجهة) ديناميكيًا باستخدام حلقات Python والمنطق الشرطي، مما يؤدي إلى إنشاء عمليات سير عمل ذات معلمات. يمكن لمنطق التفرع أيضًا تغيير حجم مثيلات السحابة تلقائيًا إذا واجهت مهمة تدريبية مشكلات في الذاكرة. تسمح ميزات مثل الردم لخطوط الأنابيب بإعادة معالجة البيانات التاريخية عند تحديث النماذج، بينما تساعد عمليات إعادة تشغيل المهام الانتقائية على تحسين عمليات التدريب المكلفة. قدم إصدار Airflow 3.1.0 في 25 سبتمبر 2025 «تدفقات العمل التي تركز على الإنسان»، مما يتيح خطوات الموافقة اليدوية داخل خطوط الأنابيب الآلية. هذا مفيد بشكل خاص للسيناريوهات التي تتطلب التحقق البشري قبل نشر النماذج في الإنتاج.
يدعم Airflow النشر عبر البيئات السحابية والمحلية والمختلطة، مع مسؤول عامل ميناء تتوفر الصور ومخططات Helm لـ كوبيرنيتيس الاجهزة. وهي تشمل المشغلين الذين تم تصميمهم مسبقًا لـ AWS، منصة جوجل كلاود، و ميكروسوفت أزور، مما يضمن التنسيق المتسق عبر موفري السحابة. مقدمة تدفق الهواء ctl أضافت CLI في 15 أكتوبر 2025 طريقة آمنة تعتمد على API لإدارة عمليات النشر دون الوصول المباشر إلى قاعدة البيانات، وتحسين الحوكمة. اعتبارًا من ديسمبر 2025، يدعم Apache Airflow 3.1.5 إصدارات Python من 3.10 إلى 3.13 ويستخدمه حوالي 500 منظمة حول العالم. البرنامج مجاني بموجب ترخيص Apache-2.0، على الرغم من أن الفرق عادة ما تتحمل تكاليف البنية التحتية، سواء من خلال الخدمات المُدارة أو الاستضافة الذاتية.
تم تصميم IBM watsonx Orchestrate لتبسيط سير العمل من خلال تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة محادثة. إنه يعالج تحديًا شائعًا حيث يفشل وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون في إكمال المهام، ويعملون كمشرف يضمن التعاون السلس بين الوكلاء المتخصصين للعمليات متعددة الخطوات. من خلال التوافق مع الاتجاهات الحديثة في تنسيق الذكاء الاصطناعي، يوضح watsonx Orchestrate كيف يمكن للأدوات المتكاملة تحسين الكفاءة التشغيلية.
واحدة من الميزات البارزة لـ watsonx Orchestrate هي بوابة الذكاء الاصطناعي، والذي يسمح للمستخدمين بالاختيار والتبديل بين نماذج التأسيس المختلفة، بما في ذلك IBM Granite و OpenAI و Anthropic و Google Gemini، الميسترال ريح شمالية، ولاما. تساعد هذه المرونة المؤسسات على تجنب تقييد الموردين. بالنسبة للأنظمة التي لا تحتوي على واجهات برمجة تطبيقات مفتوحة، تستخدم المنصة روبوتات RPA لتوصيل الأنظمة القديمة. كما أنه يتكامل مع أكثر من 80 تطبيقًا للمؤسسات مثل سالسفورس، سلاك، مايكروسوفت تيمز، جيرا، زيندسك، و عوامل نجاح SAP.
بالإضافة إلى ذلك، فإنه يقدم كتالوجًا يضم أكثر من 400 أداة تم إنشاؤها مسبقًا و 100 وكيل ذكاء اصطناعي خاص بالمجال مصمم خصيصًا لمهام الموارد البشرية والمبيعات والمشتريات. لمزيد من التخصيص، يمكن للمستخدمين إنشاء الأدوات والوكلاء الخاصين بهم باستخدام استوديو بدون رمز/كود منخفض يسمى Agent Builder. إن قدرة التكامل والتخصيص الشاملة هذه تجعل من watsonx Orchestrate حلاً قابلاً للتطوير وفعالًا لاحتياجات الأتمتة المتنوعة.
تدعم Watsonx Orchestrate ثلاثة أنماط للتنسيق - تتفاعل، قانون الخطة، و حتمية - لاستيعاب المتطلبات التشغيلية المختلفة. تضمن هذه القدرة على التكيف للمنظمات اختيار النهج الذي يناسب احتياجاتها الخاصة. على سبيل المثال، استخدمت IBM المنصة لحل 94٪ من طلبات الموارد البشرية السنوية التي تزيد عن 10 ملايين طلب على الفور، مما أتاح للموظفين التركيز على المزيد من المهام الاستراتيجية. وبالمثل، حققت شركة Dun & Bradstreet انخفاضًا بنسبة 20٪ في وقت مهام الشراء من خلال الاستفادة من تقييمات مخاطر الموردين القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يسمح كتالوج المنصة الذي تم إنشاؤه مسبقًا للشركات بتنفيذ الأتمتة بشكل أسرع بنسبة تصل إلى 70٪ مقارنة بالبناء من الصفر. وفي الوقت نفسه، يعمل استوديو Agent Builder على تمكين المستخدمين - سواء كانت لديهم خبرة فنية أم لا - من تصميم وكلاء وأدوات مخصصة دون تشفير شامل. هذا المزيج من السرعة والمرونة والبساطة يجعل watsonx Orchestrate أداة قوية لتوسيع نطاق سير عمل الذكاء الاصطناعي.
الحوكمة هي جانب حاسم من Watsonx Orchestrate. يتكامل مع watsonx.governance لتوفير إدارة دورة الحياة وتقييم المخاطر ومراقبة الامتثال. تساعد ميزات مثل حواجز الحماية المدمجة والتطبيق الآلي للسياسات والرقابة المركزية على منع انتشار الوكلاء وضمان الالتزام بمعايير الامتثال. هذه القدرات ذات قيمة خاصة للصناعات التي تتطلب مسارات تدقيق صارمة والامتثال التنظيمي.
لتلبية الاحتياجات التشغيلية المتنوعة، تقدم watsonx Orchestrate نماذج نشر مرنة، بما في ذلك الخيارات السحابية والمحلية والمختلطة. وهذا يضمن قدرة المؤسسات على تلبية متطلبات وضع البيانات وتوسيع نطاقها حسب الحاجة دون المساس بالوظائف. يبدأ التسعير في 500 دولار أمريكي في الشهر لخطة الأساسيات و 6,000 دولار أمريكي لكل مثيل للخطة القياسية. تتوفر أيضًا نسخة تجريبية مجانية مدتها 30 يومًا لأولئك الذين يتطلعون إلى استكشاف إمكانيات المنصة.
يتبع Prefect نهجًا ديناميكيًا لسير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من تدفق تحكم Python الأصلي بدلاً من الاعتماد على DAGs الثابتة. تسمح هذه المرونة باتخاذ قرارات وقت التشغيل، حيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ضبط العمليات على الفور باستخدام تركيبات Python القياسية مثل إذا/وإلا البيانات و بينما حلقات. تضمن هذه القدرة على التكيف استجابة عمليات سير العمل بذكاء أثناء التنفيذ، مما يعزز الكفاءة. تم إصدار Prefect 3.0 في عام 2024، مما قلل من عبء وقت التشغيل بنسبة تصل إلى 90٪، مما يجعله أحد أكثر المنصات كفاءة لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي.
يتكامل Prefect بسلاسة مع أدوات مثل الذكاء الاصطناعي البيدانتي و لانغ غراف، وتزويد الوكلاء بميزات قوية مثل عمليات إعادة المحاولة التلقائية وإمكانية المراقبة على مستوى المهام. من خلال FastMCP، تستخدم المنصة بروتوكول السياق النموذجي لتوفير سياق لأنظمة الذكاء الاصطناعي للإنتاج، مما يضمن التكامل السلس. بالإضافة إلى ذلك، تساعد قدرة Prefect على تخزين استجابات LLM في الحفاظ على حالة الوكيل أثناء حالات الفشل وتقليل تكاليف API.
وأبرز أندرو ووترمان، مهندس التعلم الآلي، كفاءتها:
«لقد استخدمت ضبط المعلمات الفائقة المتوازية مع Prefect و Dask لإجراء 350 تجربة في 30 دقيقة - عادةً ما يستغرق الأمر يومين».
تطبيق كاشانتقل فريق ML التابع لـ Airflow إلى Prefect، مشيرًا إلى الأمان الفائق وعملية التبني سهلة الاستخدام. يشتمل Prefect أيضًا على وظيفة human-in-the-loop، مما يتيح لعمليات سير العمل التوقف مؤقتًا للحصول على الموافقات اليدوية عبر نماذج واجهة المستخدم التي يتم إنشاؤها تلقائيًا. هذه الميزة ذات قيمة خاصة للامتثال والتغذية الراجعة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
من خلال 6 ملايين عملية تنزيل شهرية ومجتمع يضم 30,000 مهندس، حققت Prefect تأثيرًا كبيرًا في التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، سنوركل بالذكاء الاصطناعي رأى أ زيادة الإنتاجية بمقدار 20 ضعفًا باستخدام Prefect للمعالجة غير المتزامنة، مما يتيح أكثر من 1,000 تدفق في الساعة وعشرات الآلاف من عمليات التنفيذ اليومية. وصف سميت شاه، مدير الهندسة في Snorkel AI، الأمر على النحو التالي:
«العمود الفقري لدينا للمعالجة غير المتزامنة - سكين الجيش السويسري».
وبالمثل، أبلغت شركة Endpoint عن انخفاض بنسبة 73.78٪ في تكاليف الفواتير بعد الانتقال من عالم الفلك إلى الحاكم، مع مضاعفة إنتاجهم الإنتاجي ثلاث مرات أيضًا. تؤكد هذه النتائج قدرة Prefect على التعامل مع تدفقات العمل الآلية واسعة النطاق بكفاءة ودقة.
تستخدم Prefect بنية مختلطة: تعمل طائرة التحكم الخاصة بها في Prefect Cloud، بينما يظل تنفيذ التعليمات البرمجية والبيانات ضمن البنية التحتية الآمنة الخاصة بك. يعد هذا التصميم مثاليًا للصناعات ذات متطلبات الأمان الصارمة، حيث يحتفظ بالبيانات الحساسة خلف جدار الحماية الخاص بك مع الاستفادة من السحابة للإدارة. تتضمن خيارات النشر أنظمة Kubernetes وDocker وAWS ECS والأنظمة الأساسية التي لا تحتاج إلى خادم مثل Google Cloud Run.
بالنسبة للفرق الصغيرة أو المستخدمين الفرديين، تقدم Prefect فئة مجانية مع دعم لمستخدمين و 5 عمليات نشر. يتوفر إصدار مفتوح المصدر أيضًا بموجب ترخيص Apache 2.0 للاستضافة الذاتية. يمكن لمستخدمي المؤسسات الوصول إلى الميزات المتقدمة مثل التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) وتكامل SSO وسجلات التدقيق وSCIM لتوفير الفريق تلقائيًا.
تترك SuperAgi انطباعًا قويًا في عالم حلول سير العمل بالذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من الوكلاء المستقلين. إنه إطار مفتوح المصدر تم تصميمه لنشر العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. على عكس الأدوات التي تركز على سير العمل أحادي النموذج، تنسق SuperAGI شبكات الوكلاء المتخصصين للتعامل مع المهام المعقدة متعددة الخطوات بأقل قدر من المدخلات البشرية.
الميزة البارزة لـ SuperAgi هي إدارة الأدوات، الذي يربط الوكلاء بمنصات مثل جيت هابوجوجل سيرتش وسلاك وقواعد بيانات مختلفة. يدعم هذا الإعداد التفاعل السلس عبر العديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مثل الأنظمة المستندة إلى GPT، مما يسمح للوكلاء باختيار أفضل نموذج لكل مهمة. تضمن هذه القدرة متعددة النماذج عمليات سلسة ومستقلة.
تتفوق SuperAgi في أتمتة مهام المؤسسة من خلال تمكين الوكلاء من العمل بشكل مستقل وتفويض المهام ومراقبتها بفعالية. ويتماشى ذلك مع الاتجاه المتنامي للذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، حيث تتجاوز الأنظمة الأتمتة البسيطة لتنفيذ عمليات سير عمل معقدة تعتمد على النتائج. يمكنهم تخطيط وإكمال عمليات متعددة الخطوات عبر منصات مختلفة. ومن الجدير بالذكر، عمليات سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي من المتوقع أن تتوسع بشكل كبير، حيث ستزيد من 3٪ إلى 25٪ من عمليات المؤسسة بحلول نهاية عام 2025.
كمنصة مفتوحة المصدر، توفر SuperAgi المرونة للمؤسسات لاستضافة النظام ذاتيًا على البنية التحتية الخاصة بها. بالنسبة للشركات ذات الخبرة الفنية، يعني هذا تجنب التكاليف المرتبطة بالحلول الاحتكارية مع اكتساب القدرة على تخصيص المنصة على نطاق واسع. يعد هذا النهج مثاليًا للشركات التي تسعى إلى التحكم الكامل في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبيانات الخاصة بها، مما يوفر كفاءة التكلفة والخصوصية المحسنة.
عند اختيار الحل المناسب، من الضروري تقييم قابلية التشغيل البيني وخيارات النشر وإمكانيات التشغيل الآلي. يقدم الجدول أدناه مقارنة جنبًا إلى جنب بين هذه المنصات، مع تسليط الضوء على ميزاتها الأساسية ونقاط قوتها.
تتمتع كل منصة بمزاياها الفريدة، مما يجعلها مناسبة لحالات استخدام محددة:
«لم يعد تدفق الهواء قابلاً للتطبيق في عمليات سير عمل ML. كنا بحاجة إلى الأمان وسهولة التبني - قام المحافظ بتسليم كليهما».
يقلل Prefect أيضًا من التكاليف عن طريق التخزين المؤقت للنتائج لتجنب مكالمات API المتكررة. وفي الوقت نفسه، تستفيد IBM watsonx Orchestrate من Kubernetes لتوسيع نطاق الموارد في الوقت الفعلي، ويقوم Prompts.ai بدمج عناصر تحكم FinOps لتحسين الإنفاق، مما قد يعزز عائد الاستثمار بنسبة تصل إلى 60٪.
يمكن أن يؤدي اختيار منصة تنسيق سير العمل المناسبة إلى إحداث فرق كبير في توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي وتقديم قيمة تجارية قابلة للقياس. غالبًا ما يتوقف نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي على عوامل رئيسية مثل قابلية التشغيل البيني والحوكمة وإدارة التكاليف. تساعد المنصات التي تربط النماذج ومصادر البيانات وأنظمة المؤسسات بسلاسة الفرق على تجاوز التجارب المعزولة إلى عمليات سير عمل ذكية ومتكاملة تمامًا.
يعد التحرك نحو التنسيق التكيفي في الوقت الفعلي أمرًا حيويًا بشكل متزايد لعمليات الذكاء الاصطناعي الحديثة. عندما يصبح الذكاء الاصطناعي الفعال أكثر بروزًا، يجب أن تتطور أدوات التنسيق لتمكين اتخاذ القرار في الوقت الفعلي بدلاً من الاعتماد على الأتمتة الصارمة والمبرمجة مسبقًا. توفر الأنظمة التي تخصص الموارد ديناميكيًا مع ضمان ضوابط الامتثال المركزية أساسًا قويًا للتوسع المسؤول. تحقق العديد من المؤسسات التي تنفذ عمليات سير العمل هذه مكاسب كبيرة في الكفاءة، حيث توفر بعض الفرق مئات الساعات كل شهر من خلال التشغيل الآلي.
مع توقع 92٪ من المديرين التنفيذيين أن عمليات سير العمل الخاصة بهم ستتم رقمنتها وأن تعتمد على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025، فقد حان الوقت لبناء إطار عمل قابل للتطوير الآن. شهدت الشركات التي تستثمر في أطر التنسيق تحسنًا في عوائد استثمارات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 60٪، مما يسلط الضوء على القيمة الواضحة لعمليات الذكاء الاصطناعي المنسقة.
للبدء، ركز على تجربة سير عمل عالي التأثير - مثل توجيه العملاء المحتملين أو تأهيل العملاء أو إدارة البنية التحتية. ابحث عن منصات API الأولى التي تدمج نقاط تفتيش الإنسان في الحلقة وتوفر مقاييس واضحة، مثل ساعات العمل التي يتم توفيرها أو التكلفة لكل مهمة. ضع في اعتبارك أن البيانات النظيفة والموحدة أمر بالغ الأهمية، حيث يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى تقويض حتى أفضل أنظمة التنسيق.
تتمتع المنصة المناسبة بالقدرة على تحويل التعاون وتبسيط تكامل النماذج وزيادة عائد الاستثمار. حدد الحل الذي يتوافق مع احتياجات النشر والمتطلبات الفنية وأهداف النمو طويلة الأجل. من خلال إعطاء الأولوية للتشغيل البيني والحوكمة وكفاءة التكلفة، ستضع الأساس لنجاح الذكاء الاصطناعي المستدام.
تعمل منصات تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تبسيط إدارة عمليات الذكاء الاصطناعي المعقدة، حيث تجمع المهام مثل خطوط أنابيب البيانات وعمليات نشر النماذج وتخصيص الموارد في نظام واحد مبسط. هذه المركزية ليست فقط يوفر الوقت ولكن أيضًا يخفض التكاليف من خلال أتمتة العمليات المتكررة وتحسين استخدام الموارد في الوقت الفعلي.
تم تصميم هذه المنصات للتعامل مع النمو بكفاءة مع الحفاظ على مستوى عالٍ من أمن. إنها تضمن الأداء السلس دون الحاجة إلى عمليات تكامل معقدة. تضيف ميزات مثل المراقبة المضمنة ومعالجة الأخطاء طبقة أخرى من الموثوقية، مما يساعد على تقليل الأخطاء والحفاظ على سير العمل بسلاسة. النتيجة؟ عمليات نشر أسرع وميزانيات خاضعة للرقابة وإطار عمل يمكن الاعتماد عليه لتوسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستك.
تعمل منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي على تعزيز عائد الاستثمار من خلال التشغيل الآلي وضبط عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعيمما يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد اللازمة للتطوير والعمليات. يمكن للشركات أن ترى تخفيضات في التكاليف على نماذج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية - ربما تصل إلى 98٪ - مع تحسين الكفاءة وقابلية التوسع والإشراف.
ومن خلال تبسيط العمليات المعقدة وتمكين التكامل السلس، تتيح هذه المنصات للشركات التركيز على الابتكار والمبادرات الاستراتيجية، مما يمهد الطريق لزيادة الربحية والنمو المستدام.
عند اختيار منصة تنسيق الذكاء الاصطناعي، ركز على التكامل و التوافق. يجب أن تربط المنصة بسهولة نماذج اللغات الكبيرة وأدوات البيانات وخطوط أنابيب التعلم الآلي، مما يسمح لسير العمل بسلاسة دون متاعب التنقل بين الأنظمة المختلفة.
انتبه إلى القابلية للتطوير و شفافية التكلفة. اختر نموذج التسعير الذي يتكيف مع استخدامك، مثل الدفع أولاً بأول، لإدارة التكاليف بفعالية. يجب أن تدعم المنصة أيضًا كل شيء بدءًا من المهام الصغيرة وحتى العمليات المعقدة واسعة النطاق، مما يضمن إمكانية تطورها جنبًا إلى جنب مع احتياجاتك.
بنفس القدر من الأهمية هي: أمن و الموثوقية. ابحث عن ميزات مثل المصادقة القوية وعناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار والالتزام بلوائح خصوصية البيانات. يمكن لأدوات مثل المراقبة في الوقت الفعلي والمعالجة الآلية للأخطاء والواجهات سهلة الاستخدام أن تسهل اعتماد النظام الأساسي وتضمن التشغيل السلس للفرق ذات الخبرة الفنية المختلفة.
