按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能编排正在改变企业管理和扩展人工智能工具的方式。通过将分散的系统统一到集中式平台中，公司可以削减成本、提高效率并确保更严格的治理。主要好处包括将 AI 软件费用减少高达 98%、消除工具蔓延以及简化跨部门的工作流程。统一平台还增强了安全性和合规性，同时提供实时洞察以加快决策速度。以下是有效集成和扩展 AI 编排的方法：
从试点项目开始，设计模块化工作流程，然后逐步扩展以实现可衡量的结果。有了正确的策略，企业就可以摆脱人工智能的混乱，变得清晰，并为自己的长期成功做好准备。
AI applications can deliver impressive results, but without proper orchestration, they can burden operations and create inefficiencies. Here, we’ll explore three key challenges that arise when AI deployments lack coordination and why unified platforms are becoming essential for enterprise success.
管理人工智能工具的蔓延已成为现代组织面临的重大挑战。随着各部门独立采用人工智能解决方案，公司经常发现自己需要同时处理数十个互不相关的平台。每个工具都需要自己的集成、治理和监控系统，从而导致分散的环境，从而降低生产力并形成运营孤岛。
This issue is widespread. Tines 委托 Forrester 进行的一项 2025 年研究发现，41% 的 IT 领导者认为断开连接的平台是进步的主要障碍。此外，49% 的受访者表示，IT 部门和业务部门之间的优先事项相互冲突，而 43% 的受访者则提到了孤立的预算和工具决策带来的挑战。
“影子人工智能”的兴起加剧了问题的复杂性，即员工在没有 IT 监督的情况下采用未经授权的人工智能工具。虽然这些工具可能会带来短期好处，但它们会带来安全风险并造成长期的治理难题。
Gartner 2024 年对 451 名高级技术领导者的调查显示，只有 35% 的 AI 能力是由 IT 团队构建的，其余 65% 是在组织边缘开发的。这种由低代码和无代码工具推动的趋势，如果没有统一的方法，工具的蔓延几乎不可避免。
AI编排通过引入连接工具和工作流程的统一执行层来提供解决方案。这可确保任务按正确的顺序执行、维护安全协议并保持所有人工智能操作的可见性。通过整合工具，组织可以降低复杂性、增强安全性并提高整体效率。
碎片化的人工智能环境通常会导致治理不一致、安全漏洞和合规性挑战。当独立部署多个人工智能工具时，维护统一的安全协议、审计跟踪和合规标准几乎是不可能的。
集中治理在应对这些风险方面发挥着关键作用。据 Forrester 称，38% 的 IT 领导者将安全和治理问题视为扩展 AI 的主要障碍。同样，40% 的组织表示对数据隐私和机密性的担忧是采用人工智能的主要挑战。这些担忧是有道理的，Gartner 在 2020 年估计，所有成功的网络攻击中有近三分之一来自影子 IT 基础设施。
公众情绪进一步凸显了强有力治理的必要性。虽然只有 48% 的美国人认为人工智能是安全的，但 78% 的人对其潜在的滥用表示担忧。这凸显了组织展示强有力的安全和治理措施的压力。
人工智能编排平台通过实施集中式治理框架来解决这些问题，该框架提供所有人工智能资产的可见性。这些平台允许组织盘点人工智能模型和数据集，强制执行授权使用策略，并防止可能引入安全风险的未经授权的部署。
此外，编排平台内置的持续监控功能可以检测异常、性能问题和数据漂移，从而能够主动解决问题。自动审计跟踪和报告机制还简化了合规性，使其对医疗保健、金融和政府承包等行业特别有价值。
去中心化的人工智能部署通常会导致隐性成本和预算超支。如果没有集中监督，组织可能会发现自己为冗余工具、未使用的许可证或低效的资源分配付费。
证明投资回报 (ROI) 又增加了一层复杂性。 34% 的 IT 领导者将投资回报率视为人工智能计划的主要挑战。这种困难通常源于缺乏对人工智能操作和结果的可见性。事实上，73% 的 IT 领导者强调端到端可见性对于建立人工智能信任的重要性。
分散支出还削弱了谈判能力，阻碍了批量折扣，并使确定哪些投资能带来最大价值变得困难。
人工智能编排平台通过提供实时成本跟踪和使用情况分析来解决这些问题。通过将 AI 功能整合到统一平台中，组织可以消除冗余、优化资源分配并减少软件费用 - 通过更好的利用率和批量许可实现高达 98% 的成本节省。
集成到编排平台中的 FinOps 方法进一步增强了成本管理。自动监控和警报允许组织设置支出阈值、跟踪预算的使用情况，并在成本超过限制时接收通知。这将人工智能从不可预测的费用转变为具有可衡量回报的管理投资。
With 86% of IT leaders agreeing that IT is uniquely positioned to orchestrate AI across workflows and teams, it’s clear that centralized oversight is key to controlling costs and maximizing value from AI investments.
Bringing together fragmented AI deployments into a unified, efficient system requires a thoughtful approach. Effective AI orchestration combines small-scale trials with intelligent, scalable designs. Here’s how enterprises can chart a path toward seamless orchestration.
成功的人工智能编排的基础在于定义清晰、可衡量的目标。确定编排可以带来直接好处并指导更广泛实施的具体用例。
在投入之前，建立关键绩效指标 (KPI) 来衡量成功。这些可能包括削减人工智能工具许可成本、减少工作流程完成时间或提高合规性审计分数。如果没有这些指标，展示结果和确保进一步投资就变得具有挑战性。
从可以快速获胜的简单、高影响力的用例开始。示例包括自动化重复数据任务、简化内容创建流程或统一客户服务人工智能工具。这些场景通常具有明确定义的输入和输出，使其成为初始编排工作的理想选择。
运行为期 30-90 天的试点计划，并制定具体的成功标准和反馈机制。在这些试验期间跟踪技术性能和用户采用情况。记录每个试点的见解，例如集成挑战、培训需求和安全注意事项。这些经验教训将作为扩大努力的指南，同时避免重复失误。
一旦试点取得成功，模块化设计将确保这些工作流程能够无缝扩展。
微服务等模块化架构是有效人工智能编排的支柱。与整体系统不同，模块化设计允许组织在不破坏整个系统的情况下调整或更换单个组件。
将工作流程设计为可重复使用的独立模块，可以出于各种目的进行混合和匹配。例如，文档处理工作流程可能包括用于文本提取、情感分析和摘要的模块。这些组件可以重新用于其他应用程序，从而节省时间并确保项目之间的一致性。
标准化 API 和数据格式，同时实施治理策略以保持一致性。此外，从一开始就计划水平扩展。构建可以跨多个资源分配工作负载的工作流程，使用负载均衡器来防止瓶颈。
Docker 和 Kubernetes 等技术提供了跨不同环境部署 AI 工作流程所需的基础设施。这些工具还允许组件根据需求灵活扩展，确保性能保持稳定。
有了可扩展的基础，自适应系统可以将编排提升到一个新的水平。
自适应编排系统通过分析执行数据不断完善自身。通过监控性能指标（例如执行时间、资源使用情况和错误率），这些系统可以及早发现潜在问题并采取纠正措施。
自动化 A/B 测试是另一个强大的功能。编排系统可以尝试不同的配置，例如测试某个任务的多个人工智能模型，并自动将工作流程路由到性能最佳的选项。这可确保最佳性能，无需手动调整。
机器学习算法在资源管理中发挥着关键作用。这些系统学习工作流程使用模式、预测资源需求并有效分配计算能力。这种方法不仅可以提高性能，还有助于控制成本。
反馈循环对于获取技术性能和用户满意度至关重要。虽然系统效率至关重要，但用户体验通常决定编排解决方案是否获得关注。将性能数据与用户反馈相结合可以产生更有效且更广泛采用的系统。
The success of AI orchestration hinges on a solid technological foundation. Without it, managing AI can quickly spiral into complexity. Enterprises today need architectural models that handle diverse workloads while maintaining reliability and performance. Let’s explore the technologies that make scalable AI orchestration possible.
微服务架构将人工智能系统分解为更小的独立模块，可以单独开发、部署和扩展。这种模块化设计允许独立更新，增强灵活性。
例如，在金融服务中，公司经常使用单独的微服务进行欺诈检测、情绪分析和交易处理。每个服务都在不同的 AI 模型上运行，并通过 API 进行通信。这种设置不仅可以最大限度地降低风险，还可以在不中断整个系统的情况下进行更新，从而加速创新。
事件驱动架构专为实时响应而设计。它们根据事件触发特定操作，确保不同系统之间的无缝交互。例如，电子商务平台依靠此模型来提供个性化推荐或实时更新库存。事件流协调多个系统中人工智能驱动的响应，确保快速、高效的操作。
工作流自动化框架简化了复杂人工智能工作流的管理。这些框架，无论是可视化的还是基于代码的，都使得设计、执行和监控多步骤流程变得更加容易。当一个人工智能模型的输出充当另一个人工智能模型的输入时，它们特别有效。
架构的选择取决于用例。微服务非常适合具有不同人工智能需求且需要独立扩展的组织。事件驱动模型在实时操作至关重要的场景中大放异彩。工作流自动化最适合具有明确依赖性的复杂、多步骤流程。
一旦架构就位，无缝集成就变得至关重要。 API（应用程序编程接口）和预构建连接器充当人工智能模型、数据源和企业系统之间的桥梁。 API 促进安全、实时的数据交换，而预构建的连接器通过为流行平台和数据库提供即用型接口来简化集成。
通过利用这些工具，组织可以节省开发时间并确保互操作性。例如，现代 API 配备了身份验证、加密和访问控制功能，可在传输过程中保护敏感数据，从而提供企业级安全性。
统一编排平台通过将人工智能功能集中在单一界面下，进一步推进集成。这些平台通过在一个安全的环境中提供对多个人工智能模型的访问，减少了工具的蔓延并简化了操作。
Prompts.ai 是这种方法的一个典型例子，通过统一的界面将用户连接到超过 35 种领先的 AI 语言模型，包括 GPT-4、Claude、LLaMA 和 Gemini。该平台与 Slack、Gmail 和 Trello 等工具集成，实现工作流程自动化并替换断开连接的 AI 工具。
这些平台的主要功能包括集中模型管理、可视化工作流程构建器、FinOps 控件、治理工具、实时监控以及对多云或混合部署的支持。这种集中式方法简化了复杂人工智能生态系统的管理，同时使运营与业务目标保持一致。
一个突出的优势是成本优化。统一平台提供人工智能资源使用情况的可见性并自动执行成本节约措施。一些平台报告称，通过消除冗余工具和优化资源分配，成本降低了高达 98%。
另一个好处是能够并排比较人工智能模型。团队可以针对特定任务测试多个模型，并自动将工作流程路由到性能最佳的选项，从而在无需人工监督的情况下提高生产力。
治理和合规性功能也是不可或缺的。这些平台提供基于角色的访问控制、审计跟踪、数据加密和合规报告等工具，以满足监管和组织标准。这确保了人工智能工作流程保持安全、透明并符合政策，同时提供有效治理所需的监督。
有效地实施人工智能编排需要一种深思熟虑、循序渐进的方法，将大胆的目标与实际执行相结合。采取渐进的步骤可以使组织最大限度地降低风险并避免代价高昂的失误。
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“最成功的组织会从小规模开始，逐步构建编排能力，同时培养对更广泛转型至关重要的组织理解。这种经过衡量的方法为日益复杂的协调奠定了基础，最终实现了将在未来十年定义行业领导地位的自主系统。” - 斯特拉奇
首先分析您当前的工作流程，以发现人工智能编排可以在哪些方面产生最大的影响。这包括记录流程、识别效率低下的地方以及设定与您的业务优先级相一致的可衡量目标。
此基础工作有助于识别高价值集成点，并使您的组织为模块化工作流程设计做好准备。
一旦确定了机会，就开始针对特定用例的试点计划。专注于可以逐步设计、测试和改进的工作流程。
正如 EPAM 交付管理高级总监 Jeff Monnette 所解释的：
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“组织在编排人工智能系统时面临的最大挑战是管理其固有的非确定性。与相同输入产生相同输出的传统软件不同，人工智能系统可以对同一提示生成一系列有效但不同的响应。这种根本性转变要求我们彻底重新思考我们的需求定义和测试方法。我们必须定义可接受的边界和质量标准，而不是指定确切的预期输出。我们需要强大的验证框架来评估结果是否落在可接受的参数范围内，并且我们必须实施护栏和约束，以引导人工智能行为达到期望的结果，同时仍然保持灵活性这使得这些系统变得有价值。”
通过测试和完善模块化工作流程，您可以为有效扩展 AI 编排奠定基础。
一旦工作流程得到验证，就逐步扩大实施范围。从单个部门或团队开始，以确保顺利扩展。
到 2025 年，人工智能编排将成为决定性的竞争优势。擅长统一人工智能工具和工作流程的公司不仅仅是在简化运营，他们还在重塑战略决策，并重新定义创新、竞争和为客户提供价值的方式。
这些数字描绘了一幅引人注目的图景。人工智能编排市场预计到 2025 年将增长至 114.7 亿美元，到 2033 年将激增至 423 亿美元，这为早期采用者带来了巨大的机遇。这种增长是由前面讨论的战略推动的，这些战略推动了运营改进和战略突破。
领先的组织已经摆脱了工具蔓延的混乱，创建了集成系统，将分散的实验转变为可扩展、可重复的流程。这不仅仅是为了跟上预计到 2025 年开发人工智能编排能力的 50% 的组织的步伐；这是关于前进。至关重要的是，这些组织已经建立了适应新技术和模式出现的敏捷性。
结果不言而喻。案例研究表明，通过战略性多代理编排，企业的运营成本降低了 28%，流程效率提高了 35%。这些成果源于将人工智能功能与业务目标保持一致，同时保持随着需求变化而发展的灵活性。
模块化架构与统一平台相结合是发挥这一优势的关键。通过专注于明确的目标并利用 Prompts.ai 等平台（将超过 35 个领先的 AI 模型整合到安全的协作界面中），企业可以将 AI 混乱转化为结构化的竞争优势。这些平台不仅解决了当前的集成挑战，还为未来人工智能驱动的创新奠定了基础。
要抓住这个机会，首先要绘制当前的人工智能格局。识别数据量大、跨职能或容易出现瓶颈的流程——这些是编排的主要领域。开发可以逐步测试和扩展的模块化工作流程，确保持续改进仍然是您的战略的核心。
成功将体现在可衡量的成果上：效率提升、成本节约和扩大业务成果。采用这种人工智能编排方法的组织不仅会参与人工智能革命，还将塑造其发展轨迹。
The moment to act is now. The window to make AI orchestration a cornerstone of competitive advantage is open, but it won’t stay open forever. Those who act decisively today, implementing the strategies and frameworks outlined here, will set the standard for their industries in the years to come.
为了有效地实施人工智能编排，请从试点计划开始，以试验和微调您的方法。这使您能够识别潜在的挑战并尽早做出改进。通过整合和清理数据源，确保数据可靠且易于访问，优先考虑数据质量和可访问性。
开发模块化人工智能工作流程，可以适应不断变化的需求，同时与当前系统顺利集成。同样重要的是提高您的团队的技能，为他们配备自信地使用人工智能技术所需的知识和专业知识。同时，建立健全的治理和安全措施来保护敏感信息并保持合规性。
最后，养成定期监控和完善工作流程的习惯。随着人工智能计划的发展，这项持续的努力将有助于提高效率并确保可扩展性。通过遵循这些步骤，您的组织将能够有效地实施 AI 编排。
人工智能编排将各种工具整合到一个单一的、有凝聚力的系统中，从而简化了工作流程。这消除了同时使用多个平台的麻烦，使操作更加顺畅且更易于管理。结果呢？借助无缝协作的工具，团队可以更有效地协作并减少摩擦来扩展工作。
最重要的是，它通过集中监督来增强安全性。通过限制对工具的不必要访问并全面实施统一的安全策略，组织可以加强控制并减少漏洞。简化操作和提高安全性的结合创造了更高效、更安全的工作环境。
模块化架构为人工智能系统带来了一种全新的方法，将它们划分为专门的、独立的组件，这些组件可以轻松地协同工作。这种设置提高了效率，并确保系统可以在需要时轻松地与新工具或平台集成，从而使其具有高度的通用性。
与自适应学习相结合，人工智能模型能够根据实时反馈不断改进。这种动态改进不仅可以最大限度地减少错误，还可以使系统与快速发展的环境保持一致。这些策略相结合，为人工智能驱动的高效、可靠且适应性强的工作流程铺平了道路。
