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AI 编排 将断开的 AI 工具转换为统一的系统，使企业能够高效地解决复杂的问题。通过协调自然语言处理、图像识别和预测分析等多种模型，组织可以简化工作流程、削减成本并确保合规性。但是，工具蔓延、集成复杂性和治理问题等挑战往往会阻碍实施。
像这样的平台 Prompts.ai 通过集成 35 多个 LLM 来简化编排，提供实时成本跟踪并确保企业级安全。借助可重复使用的模板和 TOKN 积分等功能，企业可以降低复杂性、提高透明度并有效扩展 AI 运营。
选择正确的编排模式对于确保顺畅的可扩展性和运营成功至关重要。每种模式都是根据特定的技术要求和业务目标量身定制的，使其成为系统设计中的重要决策。让我们分解一些关键模式及其实际应用。
在顺序编排中，AI 模型以分步流程连接，每个模型的输出直接馈入下一个模型。此设置最适合依赖严格操作顺序的任务。
拿一个 客户服务自动化工作流程 举个例子。它从情感分析模型开始，该模型评估电子邮件的情感语气。然后，将结果传递到优先级分类模型，该模型根据电子邮件的内容和情绪分配紧急程度。最后，响应生成模型根据前面的步骤生成答复。每个阶段在逻辑上都建立在前一个阶段的基础上。
另一个例子是 文件处理。在这里，OCR 模型提取文本，然后是识别文档语言的语言检测模型。如有必要，翻译模型随后会转换文本。这种线性进展确保了准确性，并在整个过程中保持了数据的完整性。
顺序编排的优势在于 可预测的资源使用情况 而且易于故障排除。如果出现问题，通过顺序追溯问题很简单。但是，这种模式可能会造成瓶颈；如果一个模型变慢或失败，整个过程可能会停滞不前。
并行处理允许多个模型同时运行，使其成为不需要共享输出的任务的理想之选。这种方法显著缩短了处理时间，尤其是对于高容量工作负载。
例如， 金融欺诈检测系统 通常依赖于并行处理。交易可能同时通过模式识别模型来分析支出行为，使用地理定位模型来标记异常地点，同时通过速度模型来检查交易频率。这些独立分析相结合，可以在连续工作流程所需时间的一小部分时间内提供全面的风险评估。
同样， 内容审核平台 受益于此设置。一个模型扫描图像中是否存在不恰当的视觉效果，而另一个模型则分析文本中是否存在有害语言，而另一个模型则检查元数据中是否存在可疑的模式。由于这些任务是独立的，因此它们可以同时运行，而不会减慢彼此的速度。
并行处理在高效处理大规模任务、最大限度地提高硬件使用率和减少延迟方面大放异彩。也就是说，需要小心 资源分配 以避免基础设施过载，并可能使合并多个模型结果的过程复杂化。
Orchestrator-worker 模式使用中央协调器在专业的 AI 模型工作者之间管理和分配任务。这种设置确保了对工作流程的模块化和集中控制。
在这个模型中， orchestrator 充当调度员，决定哪些 AI 工作者参与并指导数据流。每位工作人员都专门从事一项特定的任务——一个人可能分析文本，另一个人可能处理图像，另一个人可能验证数据。协调器将他们的输出组合在一起，以提供一致的结果。
一个 电子商务推荐引擎 是一个很好的例子。协调员可能会协调用户行为工作人员分析浏览习惯，协调产品相似度工作人员查找相关项目，协调库存工作人员检查库存情况。根据请求，协调员可以自适应地聘请必要的工作人员，以提供个性化建议或推广热门项目。
这种模式在以下方面非常有效 动态环境 工作流程需要适应不同的要求。集中控制可简化监控并确保有效的治理。但是，协调器本身可能成为单点故障，这使得冗余和故障转移机制至关重要。
传奇模式专为跨多个系统的长时间运行的工作流程而设计。它将这些工作流程分解成较小的交易，每笔交易都有补偿逻辑来优雅地处理错误。
一个常见的用例是 保险索赔处理。该工作流程可能包括验证文档、检测欺诈行为、评估损失和计算支出。如果在文件验证后欺诈检测失败，则传奇模式可能会触发补偿措施，例如在保留经过验证的文档的同时将索赔标记为人工审查，从而无需重新启动整个流程。
这种模式特别有用 多供应商 AI 工作流程，其中不同的模型在不同的平台或云服务上运行。如果模型不可用或出现网络问题，传奇模式可以重试任务、重新路由流程或正常降低功能，从而确保工作流程的整体可靠性。
选择适当的模式取决于工作流程的特定要求，例如任务依赖关系、性能目标和容错需求。通常，系统会结合多种模式——对依赖任务使用顺序工作流程，对独立操作使用并行处理，使用协调器工作器设置来管理所有任务，传奇模式可确保可靠性。这些模式共同创建了高效且适应性强的人工智能工作流程，支持一系列企业需求。
为了有效扩展 AI 并满足监管预期，组织需要强大的集成、自动化和治理系统。这些元素协同作用，确保 AI 工作流程无缝运行、高效适应并保持合规性。
AI 工作流程必须桥接不同的系统、模型和数据源，通常跨越多个平台和供应商。这种集成远远超出了基本的 API 连接——它需要高效的数据管道、标准化的通信协议和能够适应不断变化的技术的灵活架构。
API 连接必须处理 REST、GraphQL 和 gRPC 等各种格式，同时还必须适应不同的身份验证方法。统一的接口对于规范这些变化至关重要。此外，系统应自动转换数据格式以满足不同模型的需求，例如为计算机视觉任务调整图像大小或为自然语言处理 (NLP) 调整文本结构。
跨平台兼容性是另一个关键要求。组织通常需要将托管在内部基础设施上的专有模型与基于云的服务和开源工具相结合。协调层应抽象出这些复杂性，使团队能够专注于业务目标，而不是集成的复杂技术问题。
当这些集成功能到位时，它们将构成随后的自动化和优化策略的基础。
自动化是高效 AI 编排的核心，可最大限度地减少手动干预并最大限度地提高资源效率。自动化发挥作用的关键领域包括模型选择、资源管理、错误处理和性能优化。
自动模型选择可确保系统根据数据及其重要性在速度和精度之间进行动态选择。资源管理自动化可处理扩展计算能力、分配工作负载和管理内存等任务，以防止瓶颈。例如，系统应在需求高峰期扩大资源规模，在较平静的时段缩小规模，以控制成本。
可靠性是另一个关键因素。自我修复功能使工作流程能够从中断中恢复。如果模型失败或出现错误，系统应重试请求、切换到备份模型或正常降级功能，以防止错误在工作流程中层出现。
性能优化在精心设计的系统中持续进行。应实时监控响应时间、准确率和资源使用率等指标。基于这些见解，系统可以自动调整配置——无论是通过平衡多个模型实例的负载、缓存经常请求的结果，还是通过预加载模型来预测未来需求。
这种自动化水平不仅可以提高效率，还可以加强治理，这是接下来讨论的关键方面。
对于企业 AI 工作流程，治理是不可谈判的。强有力的治理可确保安全性、合规性和问责性，尤其是在管理跨不同系统和供应商的多个 AI 模型时。
审计跟踪对于合规性和故障排除至关重要。它们记录每项决策和数据转换，提供系统活动和用户操作的详细记录。这对于满足监管要求、识别威胁和应对事件至关重要。根据行业数据，到2025年，全球数据泄露的平均成本预计将达到444万美元，这使得全面记录成为抵御财务和声誉风险的关键防御措施。
数据治理措施，例如数据分类、加密、访问控制和保留政策，可帮助组织负责任地管理敏感信息。通过监控数据在模型和转换中的流动情况，团队可以更好地遵守隐私法规。
集中式访问控制通过整合策略执行和确保复杂工作流程的合规性来简化治理。当工作流程涉及多个部门或外部合作伙伴时，这种方法尤其有价值。自动化系统还可以举报潜在的合规违规行为，减轻已经在努力应对治理挑战的团队的负担。70% 的高管表示在管理数据治理方面存在困难，自动化可以改变游戏规则。
安全性必须融入协调系统的每一层。这包括组件之间的安全通信、加密的数据存储以及对常见网络威胁的防御。实施多层安全策略（通常称为深度防御）可提供额外的保护层。
有趣的是，只有18％的组织拥有全企业理事会或董事会来监督负责任的人工智能治理。这凸显了将治理功能直接嵌入协调平台的重要性。自动化治理工具可以确保持续的政策执行并填补人工监督中的漏洞，使组织能够更有信心地保持对人工智能工作流程的控制。
努力应对人工智能工具蔓延、隐性支出和治理挑战的组织需要一种直接的方法来管理其分散的人工智能生态系统。 Prompts.ai 采用旨在简化和统一企业 AI 工作流程的集中式平台。通过整合超过 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 -通过一个安全的界面，Prompts.ai 消除了兼顾多个供应商的麻烦，同时让企业可以完全控制其 AI 运营。
在许多组织中，人工智能工具的分散性质通常会导致效率低下、安全漏洞和高昂的运营成本。管理各种订阅、API 和接口很快就会变得不知所措。Prompts.ai 通过将这些元素整合到一个简化的平台中来解决这个问题，从而降低复杂性和管理开销。
这种集成不仅仅是模型访问。Prompts.ai 使团队能够通过可重复使用的提示模板来标准化和简化工作流程，这些模板可在不同模型上无缝运行。无论是从具有成本效益的选项切换到高性能模式来完成关键任务，团队都可以在不重建工作流程的情况下快速适应。该平台还允许并排比较模型，从而可以更轻松地根据数据驱动的见解为工作选择合适的工具。
人工智能实施中的隐性成本通常会给预算带来压力，尤其是在实际使用情况知之甚少的情况下。Prompts.ai 通过内置的 FinOps 层解决了这个问题，该层跟踪每个代币，并提供跨模型和团队的实时成本监控。
凭借其即用即付的TOKN积分系统，组织仅按使用量付费，与管理多个订阅相比，可以节省大量费用。实时跟踪可按团队、项目或用例详细划分支出，从而实现精确的预算规划和分配。
在企业环境中采用人工智能技术时，安全性是头等大事。Prompts.ai 通过保护数据和确保合规性的强大治理功能缓解了这些担忧。
该平台将审计记录直接纳入工作流程，记录每一个提示、响应和模型决策，以支持合规性要求和故障排除。安全措施包括对静态和传输中的数据进行加密，以及基于角色的访问控制以保护敏感信息。即使在复杂的人工智能环境中，集中式策略实施也能简化合规管理。
Prompts.ai 不仅提供先进的技术，还能确保企业团队的顺利入职和持续支持。快速的入职流程和 结构化培训计划 帮助新用户快速熟练掌握，缩短查看结果所需的时间。
该平台的即时工程师认证计划提供结构化的学习路径和专家主导的培训，帮助组织培养能够推动人工智能采用的内部支持者。预建的工作流程和专家设计的 “Time Savers” 进一步简化了入门流程，使新用户可以轻松上手。此外，由即时工程师组成的全球网络促进了协作社区，用户可以在其中分享见解、技术和应对共同挑战的解决方案。
为了应对人工智能工作流程协调的挑战并确保稳定性和效率，应用深思熟虑的策略至关重要。有效的协调取决于精心设计和持续改进。
设计模块化工作流程 构建能够灵活适应不断变化的需求的系统。通过将复杂的流程分解为更小的、可管理的组件，团队可以简化测试、简化更新并根据需要更换元素。这种方法不仅可以增强故障排除，还可以利用性能见解对各个组件进行有针对性的优化。
实施强有力的错误处理措施 跨工作流程。由于 API 限制、网络中断或意想不到的输入格式，AI 模型可能会意外失败。为了缓解这些问题，请集成备用机制，例如切换到替代模型或使用指数退避的重试。将它们与监控工具配对，这些工具可以立即提醒团队注意问题，并进行自动检查，以便在错误升级之前发现错误。
保持清晰的数据血统 在整个工作流程中。记录数据在模型之间的移动，跟踪其所经历的转换，并确定哪些组件会影响最终输出。这种透明度对于调试、确保合规性以及向利益相关者解释人工智能驱动的决策至关重要。
鼓励跨职能协作 通过设计可供不同团队访问的工作流程。使用标准化的命名规范、详尽的文档和可视化的工作流程图可以促进业务用户、数据科学家和工程师之间更好的沟通，从而促进更具凝聚力的开发流程。
采用动态模型路由 平衡成本和性能。将更简单的查询路由到具有成本效益的模型，同时为更复杂的任务保留高性能模型。定期分析使用模式，发现更多优化机会。
在完善这些最佳实践的同时，密切关注正在重塑人工智能编排的新兴趋势也很重要。该领域发展迅速，新的开发增强了工作流程的设计和执行方式：
此外， 协作 AI 编排 通过支持共享的工作流程设计、可重复使用的组件和对 AI 操作的集体改进，正在改变团队动态。同时， 监管意识编排 正在兴起，平台整合了合规控制和审计跟踪，以满足不断变化的治理要求。
这些趋势指向未来，人工智能编排将变得越来越智能和自动化，从而推动更高效、响应更快的工作流程。
人工智能编排已成为组织在当今快节奏的环境中寻求竞争优势的基石。该领域的成功取决于三个核心支柱： 战略架构设计， 卓越运营，以及 持续适应。
所讨论的编排模式——从简单的顺序工作流程到更高级的传奇模式——是创建弹性人工智能系统的支柱。但是，它们的真正力量在于解决现实世界的业务挑战：减少工具蔓延、管理人工智能成本和确保强有力的治理。如 亚洲蓝筹科技 恰如其分地指出：
“采用人工智能驱动的编排不仅是一种优势，而且正迅速成为长期成功的必要条件。”
统一的编排平台通过自动执行资源分配和模型路由等任务来简化运营。这种方法可以将运营开支减少多达98％，同时保持绩效标准。
治理和合规仍然同样重要。现代编排平台提供自动审计跟踪，执行一致的规则，并提供对 AI 运营的全面可见性。这种透明度可确保组织能够安全地适应不断变化的监管格局，同时扩大其人工智能计划。
本指南中对互操作性的关注凸显了向供应商中立战略的关键转变。通过优先考虑灵活的模型选择和模块化工作流程，企业可以保持敏捷性，避免供应商锁定，并充分利用人工智能技术的快速进步。这些见解为采取切实可行的下一步行动奠定了基础。
要加速 AI 编排之旅，请建立在战略设计、卓越运营和持续适应的原则基础上。专家们一致认为：对于旨在保持竞争力的公司来说，采用人工智能驱动的编排不再是可选的。
从提供可衡量结果的试点项目开始。瞄准涉及大型数据集或重复任务的用例，在这些用例中，人工智能可以显著提高效率和准确性。这种分阶段的方法允许团队在扩大组织范围之前对解决方案进行微调。
在流程的早期获得高管赞助。高管的参与可确保适当的资源分配，并培养一种支持数据驱动决策的文化。
组建包括 IT、数据科学、运营和主题专家在内的跨职能团队。这种合作确保了协调解决方案满足实际业务需求并带来切实的价值。
专注于与现有工作流程的无缝集成。有效的协调通过自动化日常任务来增强当前的运营，使员工能够专注于更高价值的活动。
最后，制定详细的路线图，包括明确的目标、切合实际的时间表和可衡量的结果。向所有利益攸关方透明地传达这些计划可建立信任，并在整个实施过程中保持势头。
在选择正确的人工智能编排模式时，企业需要评估几个关键因素，包括 工作流程复杂性， 可扩展性要求， 集成能力，以及 治理需求。这些要素确保所选方法与技术设置和总体业务目标无缝一致。
熟悉常见的编排模式（例如顺序工作流程、并行处理或任务移交）可以进一步完善这一决策过程。通过使这些模式与特定目标保持一致，企业可以创建高效且可扩展的人工智能工作流程，并根据其独特的运营需求量身定制。
将 AI 编排集成到现有系统中并不总是那么简单。像这样的挑战 与旧系统的兼容性， 分散的数据，以及 安全风险 可能会使流程复杂化，尤其是在将较旧的基础设施与现代的人工智能工作流程融合在一起时。
为了克服这些障碍，必须首先评估您当前的技术堆栈，以查明差距和需要改进的地方。使用配备的集成平台或中间件 预建连接器 可以缓解兼容性问题并简化过渡。此外，采用统一的系统设计方法有助于避免孤岛，并确保在构建工作流程时考虑到可扩展性，为长期效率奠定基础。
同样重要的是优先考虑强有力的数据管理做法和实施强有力的安全措施。这些步骤不仅支持无缝集成，而且还以安全可靠的方式满足关键的业务和自动化需求。
AI 编排是改进的关键 治理 和 合规，确保 AI 系统按照公司政策和监管标准运行。通过将各种 AI 模型整合到简化的工作流程中，它可以实现集中控制、一致的策略应用和对数据质量的实时跟踪。
这种方法通过自动合规性检查、及早发现潜在问题以及维护人工智能驱动的运营中的道德惯例来最大限度地降低风险。它还通过建立符合监管要求和业务目标的透明、负责任的体系，在组织内部建立信心。
