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AI 中间件充当平台之间的智能桥梁，简化了企业连接软件系统的方式。它确保实时数据交换，自动执行重复任务，并将旧系统与现代人工智能工具集成在一起。这项技术对于管理多个应用程序的公司至关重要，因为它可以减少效率低下现象，改善决策并降低成本。
中间件解决方案通过简化运营和实现更明智、更快的决策，正在改变从零售到金融等各行各业的工作流程。
AI 中间件充当桥梁，通过统一的集成层连接各种系统。它可以处理从转换数据格式到强制执行安全协议的所有事宜，从而确保不同平台之间的顺畅通信。
AI 中间件的核心是实现无缝集成的四个关键组件。 API 网关 充当中心枢纽，管理系统之间的传入和传出请求。 数据映射工具 处理将数据转换为不同系统可以理解的格式的关键任务。 连接器 链接平台和数据库，而 集成层 协调整个过程。这些组件共同实现了实时、跨平台的通信，从而简化了企业运营。
高级处理能力，例如 即时生成 API 和 实时数据集成，也起着至关重要的作用。这些功能可自动执行文档和维护等任务，从而减少手动工作。大卫舒勒来自 pHData 强调了 API 网关的重要性：
“人工智能网关是组织中人工智能的中心接入点，通过单一界面无缝集成多个模型提供商。”
这种集中式设置解决了一个常见问题：许多 API 仍未记录在案，这可能会阻碍可扩展性和维护。
对于 AI 特定工作负载，该架构整合了智能路由、多模型集成、故障转移冗余和云原生扩展。例如，一家美国能源公司使用 梦工厂 在上创建 REST API 雪花，将开发时间缩短了 85% 并加快他们的 AI 分析部署。
AI 中间件擅长通过标准化 API 弥合传统系统和现代 AI 解决方案之间的差距。中间件将较旧的数据格式转换为人工智能平台可以处理的数据格式。
标准化协议允许不同的技术进行有效通信。例如， Netflix公司 依赖 Zuul、Eureka 和 Hystrix 等中间件工具来管理数百万个实时事件，包括用户互动和内容交付。同样， 贝宝 使用点对点连接将其支付系统与各种电子商务平台连接起来，确保无缝交易处理。
在采用人工智能中间件时，选择与各种技术兼容的解决方案至关重要。Edo Williams，首席软件工程师 英特尔，分享了他的经验：
“DreamFactory 简化了所有工作，使您可以轻松地专注于构建前端应用程序。我找到了一些只要点击、点击... 连接的东西，你就可以开始了。”
这些集成功能为接下来讨论的强大安全措施奠定了基础。
人工智能中间件不仅集成系统，还执行严格的安全和治理标准。和 72% 的组织报告网络风险增加 由于网络钓鱼和身份盗窃等威胁，强有力的安全措施不再是可选的。
为了保护数据，中间件采用了多层保护。 数据屏蔽 确保敏感信息在传输过程中保持安全，同时 高级威胁检测 识别未经授权的访问等风险。 语义缓存 不仅可以提高性能，还可以通过在内容到达人工智能模型之前对其进行过滤，从而提供额外的安全层。
治理框架解决了可解释性、道德和偏见等关键问题，这些问题是 80% 的商界领袖认为人工智能的应用是障碍。中间件通过提供详细的监控工具和审计跟踪来跟踪数据流和人工智能模型如何做出决策，从而帮助克服这些障碍。
合规性是另一个关键领域，尤其是对GDPR等法规而言。 莱夫艾森国际银行 (RBI) 通过将来自12个国家的客户数据集中到统一的分析环境中，同时实施了 AI 中间件的有效性 在不到八个月的时间内实现符合 GDPR 的数据架构。这导致了 活动效果提高了60％。
该架构还支持 零信任模型，它会验证每一次互动，而不是假设隐含的信任。梦工厂首席执行官特伦斯·贝内特解释说：
“通过捕获构建管道中的漏洞，我们可以告知客户，防止利用 DreamFactory 安装程序创建的任何 API 来利用客户的网络。Anchore帮助我们为客户实现了巨大的增值。”
组织应优先考虑符合安全认证的中间件提供商，例如 ISO 27001 并与组织在网络安全、道德和风险管理方面的政策保持一致。
在企业努力实现顺畅的数据交换时，他们不可避免地会遇到技术和运营障碍。尽管跨平台集成工作流程的想法听起来很简单，但现实要复杂得多。无缝连接不同的系统需要克服多种挑战，而了解这些障碍以及人工智能中间件如何提供帮助是成功的关键。
当今的组织平均水平是 342 个应用程序 在他们的技术堆栈中，形成了一个错综复杂的系统网络，需要协同工作。这种复杂性带来了几个可能阻碍效率的主要问题。
最大的挑战之一是 数据格式差异和系统不兼容性。架构不同或格式过时的平台通常难以通信。例如，不同的人工智能工具，例如自然语言处理模型和计算机视觉系统，需要独特的输入和输出格式，在尝试整合它们时会产生瓶颈。
这些技术障碍不仅令人沮丧，还会耗费企业的时间和金钱。 89% 的公司表示在数据和系统兼容性方面存在困难，导致效率低下、流程失调和运营成本增加。传输过程中数据丢失、系统性能下降以及为创建临时修复而进行的额外开发工作等问题只会增加负担。最重要的是，诸如员工阻力和记录不当的流程之类的运营问题使事情变得更加困难。
这就是为什么统一的中间件解决方案如此重要的原因。一位高管强调了克服这些挑战的影响：
“我们利用数据和见解改善了透明度和治理。... 如果没有 [它]，我们就不会有今年的转型成果。”
— 公司转型主管
AI 中间件通过关注三个关键功能，为解决这些集成问题提供了一种实用的方法： 标准化， 自动化，以及 智能接口。中间件不是要求企业彻底改革整个技术堆栈，而是充当通用转换器，使系统能够进行有效的通信。
智能自动化首席运营官查德·阿隆森强调了使用此类工具时保持一致的重要性：
“为了达到现状，我们需要在招聘、开发、支持和业务之间完全保持一致。如果它们不能协同工作，我们将提供不起作用的自动化。没有 Shibumi，我们永远不会达到这样的规模。”
中间件的影响显而易见。例如， 产品范围 AI 使一个客户能够将运营成本削减至 37% 通过整合产品设计工作流程。这些解决方案为传统集成方法提供了实用且可扩展的替代方案。
在连接系统方面，企业通常会在自定义编码的解决方案、点对点连接器或中间件平台之间进行选择。每个选项都有其优缺点，尤其是在成本、可扩展性和维护方面。
自定义集成允许精确控制和量身定制的解决方案，但它们往往会带来长期的麻烦。当最初的开发人员继续工作时，维护或更新这些系统可能会成为一项昂贵且不可预测的任务。
另一方面，点对点连接器因其低前期成本和快速部署而具有吸引力。但是，随着更多应用程序的添加，这些连接器可能会造成错综复杂、难以管理的混乱局面，通常被称为 “意大利面条集成”。随着时间的推移，订阅费用也会不断增加。
中间件平台在这两个极端之间取得了平衡。它们带有预建的连接器、企业级安全性和内置监控功能，全部由供应商维护。中间件具有可预测的成本和高可扩展性，对于使用多个关键应用程序和规划增长的公司特别有效。从长远来看，它减少了对开发人员的依赖，加快了系统集成，并降低了总拥有成本。
当今的企业依靠系统之间的即时通信蓬勃发展。AI 中间件通过支持跨平台的实时数据交换和智能工作流程管理，将这种需求转化为战略优势。随着组织越来越多地采用人工智能驱动的流程，需要立即应对不断变化的情况，这种能力尤其重要。
实时数据交换确保信息在系统之间即时流动，使企业能够根据最新的可用数据做出决策。可以将 AI 中间件视为在平台之间无缝处理、转换和定向数据的智能桥梁。
这项技术的结果令人印象深刻。例如， 露营世界 联手 IBM 公司 将客户参与度提高40％，并将等待时间缩短至仅33秒。这些改进之所以成为可能，是因为中间件可以即时处理客户请求，从多个系统检索相关数据并提供即时响应。
但这还不止于此。人工智能中间件还利用其分析能力来制定影响业务多个领域的决策。通过应用人工智能驱动的逻辑，它根据其处理的数据确定最佳的工作流程操作，从而实现复杂操作的自动化决策。
这不仅仅是一个过时的趋势。根据IBM商业价值研究所的一份报告，92％的高管预计到2025年他们的工作流程将实现数字化并由人工智能自动化提供支持。实时数据交换不再是可选的——它是保持竞争力的必要条件。
基于这种即时数据流，事件驱动的系统通过启用自适应响应向前迈进了一步。
事件驱动架构 (EDA) 代表了系统交互和响应变化的方式的转变。EDA 不依赖持续更新或计划的数据传输，而是允许系统在特定事件发生时实时做出反应。
EDA 围绕三个主要组件构建：
与传统模型相比，EDA 更适合处理高并发、实时和不可预测的工作负载。其异步特性允许系统独立和并行运行，从而提高性能和可靠性。
优步就是EDA的一个很好的例子。该公司使用先进的活动直播设置 卡夫卡 用于弹性事件直播， 皮诺 用于快速存储和检索，以及 Flink 用于验证和删除重复事件。该系统可确保实时处理和可扩展性，使优步能够精确地管理大量广告事件。
EDA 的潜力正在增长。Forum Ventures的一项调查显示，48％的高级IT领导者准备将人工智能代理整合到他们的运营中，有33％的人表示他们已经做好了充分的准备。这种就绪性凸显了事件驱动系统如何作为更智能、更具适应性的工作流程的支柱。
EDA 还支持各种处理方法。简单事件处理在单个事件发生时对其进行处理，复杂的事件处理可识别多个事件的模式，事件流处理管理连续的数据流。这种灵活性允许组织量身定制策略以满足特定需求。
随着事件驱动的系统增强实时响应能力，确保可扩展性和性能成为下一个关键步骤。
随着数据量的增长和用户期望的提高，在扩展的同时保持高性能是一项挑战。GenAI 中间件通过动态管理分布式环境中的资源来解决这个问题。它分析系统指标和用户互动，平衡节点间的工作负载，并解决性能瓶颈。
当涉及实时需求时，扩展变得更加棘手。例如，优步的自定义中间件在全球每秒处理数百万个乘车请求。它可以优化数据处理，管理实时位置跟踪，并确保司机和乘客之间的顺畅沟通。实现这种性能水平需要高级策略，而不仅仅是简单的负载平衡。
中间件优化涉及多种技术：
“AI 中间件使您的应用程序能够随着用户群的增长而轻松扩展，从而确保稳定的性能和用户满意度。” — Enhanced Ai
有效的连接和缓存策略同样重要。中间件使用连接池来高效地重用数据库连接，平衡实例间的负载，并监控连接以快速从中断中恢复。
这些优化的好处显而易见。例如，一家物流公司通过整合将订单准确性提高了40％ HubSpot 通过中间件使用其仓库管理系统。这种成功不仅仅在于更好的数据集成——中间件还能在没有任何性能下降的情况下处理和验证订单。
强大的监控在保持性能方面起着关键作用。组织应跟踪可用性和延迟，尤其是涉及中间件的数据库交互。动态配置系统还允许快速调整，确保即使条件发生变化，性能也保持稳定。
Prompts.ai 通过创建结构化、高效的工作流程来提供切实成果，简化了管理多个 AI 工具的混乱局面。
Prompts.ai 是管理各种 AI 工具的集中式平台，帮助企业控制成本、确保安全性并保持性能。通过单一的安全界面，它将用户连接到超过35种领先的大型语言模型，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座。通过将这些模型整合到一个平台中，它解决了不同部门之间因分散的人工智能工具而导致的效率低下问题。该平台还为 AI 交互提供完整的可见性和审计跟踪，将一次性实验转变为可在企业层面管理的可扩展、可重复的流程。这种内聚结构为下文进一步探讨的实际应用和优势奠定了基础。
Prompts.ai 不仅通过提供工作流程自动化和管理工具来提供对语言模型的访问。这些功能减少了重复的任务，使团队能够专注于战略目标。该平台支持直接比较顶级语言模型，帮助企业做出明智的决策，平衡性能和成本。它还与广泛使用的企业工具无缝集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，使用人工智能驱动的功能增强现有系统。
一个突出的功能是其即用即付的TOKN信用系统，它取代了传统的订阅模式。这种方法可确保组织仅为其使用量付费，并声称可以将人工智能成本降低多达98％。其可扩展的设计使企业能够随着需求的增长快速添加模型、用户或团队。这些功能直接解决了早期围绕集成和复杂性的挑战，提供了简化、经济实惠的解决方案。
管理 AI 的采用可能令人望而生畏，但是 Prompts.ai 通过强调安全性、治理和可衡量结果的中间件策略来解决这些障碍。它用一个统一的接口替换了超过 35 个断开连接的 AI 工具，从而简化了操作。这不仅降低了复杂性，而且还降低了成本并加强了安全监督。
该平台的影响在现实用例中显而易见：
这些示例重点介绍了 Prompts.ai 如何提高生产力、降低成本，并在组织扩大 AI 工作时确保强大的安全性和治理。成功案例突显了中间件在实现无缝跨平台工作流程集成方面的重要性。
最近的研究突显了跨平台工作流程整合方式的重大转变。各公司不再依赖互不关联的系统和分散的人工智能工具，而是转向中间件解决方案。这些工具充当桥梁，无缝连接不同的平台和应用程序。这种转变凸显了现代中间件带来的核心优势。
人工智能中间件提供了三大优势，它们正在重塑企业运营。首先，它启用 实时数据交换，消除了困扰传统整合方法的延误和效率低下。中间件也可以充当 通用翻译器，标准化系统之间的通信，无论其架构或数据格式如何。
对的影响 运营效率 太惊人了。实施自定义 AI 工作流程的公司报告称，在特定流程中，生产力提高了 30-50%。在医疗保健领域，将人工智能工作流程与ERP系统集成使索赔处理时间减少了40％。同时， 人工智能驱动的自动化 已将重复的 ERP 任务处理时间缩短了多达 70%。
此外，中间件通过智能决策和自主操作增强了传统功能，推动了市场增长。的崛起 云原生架构 和 集成平台即服务 (iPaaS) 解决方案进一步支持了这种转型。
AI 中间件平台，例如 Prompts.ai 在展示一体化的切实好处方面处于领先地位。Prompts.ai 通过单一界面简化了对超过 35 种顶级大型语言模型的访问，解决了因管理多个工具而导致的效率低下问题。
其节省成本的潜力同样令人印象深刻。通过使用即用即付的 TOKN 积分系统，Prompts.ai 声称可以将人工智能成本降低多达 98%，同时将团队生产力提高十倍。这为采用中间件创造了有力的商业案例。
Prompts.ai 还解决了关键的企业挑战，例如 安全 和 治理。它为所有人工智能交互提供全面的可见性和审计跟踪，将实验性人工智能计划转变为可扩展、可重复的流程。
此外，Prompts.ai 与 Slack、Gmail 和 Trello 等工具无缝集成，增强了现有系统，而不是取代它们。这种方法符合零信任模型和分布式架构等现代趋势，这些趋势对于支持边缘计算和物联网应用至关重要。
随着人工智能的不断发展，像 Prompts.ai 这样的平台在帮助企业管理多模型、多平台环境的复杂性方面将起到至关重要的作用。通过确保安全性、合规性和成本效率，中间件使组织能够在其运营中充分利用人工智能的潜力。
AI 中间件用作 动态连接器 在较旧的系统和尖端的人工智能技术之间，无需对现有设置进行重大检修即可实现流畅的交互。这种灵活性使公司能够逐步实现现代化，从而最大限度地减少干扰和开支。
通过支持 增量更新 和 灵活的 AI 集成，中间件确保传统系统可以利用人工智能工具的潜力来执行自动化、数据分析和简化工作流程等任务。这种策略不仅延长了过时系统的使用寿命，而且为提高效率和增强功能打开了大门。
AI 中间件包含各种 强大的安全协议 保护敏感信息并确保遵守重要法规。这些措施包括 数据加密，它在传输和存储期间保护信息， 实时监控 及时识别和应对潜在威胁，以及 安全的基础架构 这可以阻止未经授权的访问。
此外，人工智能中间件符合GDPR等主要法规，并遵循既定的安全惯例以保持合规性。这些努力不仅可以保护您的数据，还可以增强不同平台上的信任和可靠性。
AI 中间件可帮助企业削减成本 自动执行例行任务，最大限度地减少了对手动工作的需求，并使连接多个应用程序变得更加容易。通过将所有内容整合到一个平台下，它可以减少与维护和日常运营相关的费用。
最重要的是，它通过支持来提高效率 更快的数据共享，优化工作流程，改进 AI 服务的监控和管理方式。这意味着更快的部署速度、更少的停机时间以及跨平台的无缝协作，使企业能够用更少的资源取得更强的业绩。
