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在几分钟内解锁 AI 效率
AI 工作流程自动化 正在通过缩短处理时间来实现业务转型 40% 并通过以下方式削减成本 20— 30%。然而， 70% 的自动化项目因实施不力而失败。解决方案？一个可简化编排、确保集成和维护治理的平台。
Prompts.ai 通过统一脱颖而出 35+ 种领先的语言模型 像 GPT-4 和 克劳德 进入一个接口。它是 即用即付代币系统 最多可降低 AI 成本 98%，而可重复使用的模板和实时触发器可实现快速、可扩展的工作流程。具有企业级治理和无缝连接 API 集成，Prompts.ai 旨在解决常见的自动化挑战。
主要好处：
对于在工具分散和高成本方面苦苦挣扎的企业，Prompts.ai 提供了集中化、安全和高效的解决方案，以实现工作流程自动化和提高生产力。
Prompts.ai 是一个 企业级 AI 编排平台 它汇集了超过 35 种顶级语言模型，比如 GPT-4、Claude、 美洲驼，以及 双子座 -进入一个安全的接口。它解决了日益严重的人工智能工具分散问题，同时为企业提供了有效扩展自动化所需的治理和成本控制。
多亏了它 模块化架构，Prompts.ai 支持从小型试点项目发展到没有技术障碍的全面企业级实施。其多代理管道系统可自动执行大量任务和数据处理，消除手动瓶颈，确保平稳运行。
可重复使用的工作流程模板使团队可以轻松地在不同的部门或地区复制成功的流程。例如，客户服务工作流程可以创建一次，然后针对各种产品或市场量身定制。一个SaaS团队利用这种能力将响应时间缩短了60％，这表明了该平台处理大规模运营的能力。此外，与现有系统的无缝集成增强了其可扩展性，使其成为高容量任务的可靠选择。
Prompts.ai 优惠 无缝 API 集成，使企业无需复杂的自定义开发即可连接其现有工具。其可视化工作流程生成器简化了链接 CRM、数据库和通信平台的过程，实现了自动数据检索和实时触发器。
凭借其无代码界面，非技术用户可以轻松创建工作流程，而开发人员可以灵活地根据需要进行自定义。团队只需拖放组件即可自动执行任务，例如提取数据、生成报告或管理客户响应。
该平台的集成功能还包括 实时触发器和外部数据连接，使工作流程能够即时响应事件。无论是处理客户查询、更新报告还是从 API 数据创建内容，Prompts.ai 都能确保持续连接，同时尽量减少技术维护。
对于企业而言，稳健的治理与可扩展性和集成同样重要。Prompts.ai 通过以下方式满足这些需求 全面的可见性和审计工具。工作流程中的每项操作都会被记录和报告，从而提供了受监管行业和大型组织所需的透明度。
实时分析仪表板跟踪数据流、代理决策和工作流程执行，这不仅支持合规性，还可以帮助团队优化流程。通过监控错误率、识别瓶颈和分析性能指标，组织可以不断完善其自动化策略。
该平台的 代理之间的状态管理 确保工作流程中的每一个步骤都记录在案并可追踪。这可以创建清晰的审计记录，显示决策和数据处理的方式，这对于解决复杂的工作流程或满足合规性要求至关重要。
Prompts.ai 使用即用即付的代币积分系统，将成本与使用量直接挂钩，并取消经常性费用。这种方法允许组织最多削减人工智能软件开支 98% 与管理多个独立工具相比。
通过统一工具并消除对自定义代码或复杂集成的需求，该平台显著减少了开发时间和资源需求。团队可以使用可视化生成器和预建模板快速部署人工智能驱动的流程，与传统的自动化方法相比，可以更快地获得结果。
协作功能 进一步节省成本。多个用户可以实时共同设计、编辑和管理工作流程，共享模板和分配角色。这减少了对专业知识的需求，并在不增加成本的情况下将自动化功能分散到各个部门。
人工智能工作流程自动化的采用正在加快。根据 Gartner，到2028年，33％的企业应用程序预计将采用自主人工智能，较2024年的不到1％大幅上升。尽管有这种势头，但全面部署的道路仍然坎坷不平。尽管运行自主人工智能试点的企业比例从2024年底的37％跃升至2025年初的65％，但由于持续的挑战，只有11％的企业设法完全实施了这些系统。
扩展 AI 工作流程以供企业使用并非易事。在管理大规模运营的复杂性方面，许多平台步履蹒跚。除了处理庞大的工作量外，企业还需要实时跟踪分布式工作负载，以快速识别和修复执行故障，最大限度地减少停机时间。不幸的是，这通常会导致零敲碎打的解决方案，随着时间的推移会带来技术债务。
基础设施需求令人望而生畏。惊人的 86% 的企业报告说，需要升级现有的技术堆栈才能有效地部署 AI 代理。此外，42% 的组织需要访问八个或更多数据源才能成功实施这些代理。
“我们在企业人工智能实施中看到了一种令人担忧的模式，这种模式让人想起采用云的初期——各组织清楚地知道无缝集成至关重要，但许多组织却选择了拼凑而成的方法，这种方法将来会付出高昂的代价。我们以前见过这样的故事：从自定义构建和单点解决方案开始，不可避免地会导致复杂的连接网络变得越来越难以维护和扩展。由于人工智能需要前所未有的企业系统访问权限，现在不是制造明天的技术债务的时候” ——Tray.ai 联合创始人兼首席执行官里奇·沃尔德隆。
这些可扩展性问题还影响有效管理多个 AI 代理所需的集成流程。
大多数 AI 平台都提供 API 集成，但复杂性差异很大。通常，多代理协调依赖于集中式系统来管理交互、分配任务和做出决策。尽管这种方法简化了管理，但它可能会造成单点故障并限制可扩展性。一些平台尝试去中心化编排，即代理直接相互通信，但这增加了管理交互的复杂性。
其他技术障碍包括跨多个服务的 API 速率限制和身份验证，这使多跳编排变得复杂。很少有平台擅长根据用户反馈动态调整工作流程。此外，集成调试、步骤跟踪和使用分析工具以监控工作流程和解决瓶颈仍然是一项持续的挑战。
治理是许多平台不足的另一个关键领域。
治理仍然是大多数 AI 工作流程平台的薄弱环节。在将人工智能集成到其核心运营的企业中，只有25％建立了治理框架来应对风险。这凸显了采用与适当监督之间的差距。
许多平台缺乏满足严格治理标准所需的审计日志记录和可解释性功能。在整个 AI 生命周期中建立明确的问责制、决策流程和审计跟踪仍然是一项重大挑战。
“各公司正在为影子人工智能而苦苦挣扎。员工正在使用未经授权的人工智能工具，使这些组织面临数据泄露的风险。突然之间，一些使用人工智能工具优化的文件变成了推荐引擎在其他人的集成开发环境中的素材” ——Tyk首席执行官Martin Buhr。
监管合规性又增加了一层复杂性。平台必须适应不同司法管辖区的不同法规，需要模块化治理框架、动态政策映射和数据本地化等功能。
尽管有68％的企业每年在人工智能代理上的预算超过500,000美元，但成本效率仍然是一个症结所在。随着使用量的增加，传统许可模式通常会导致不可预测的费用，这使得有效的预算成为一项挑战。
分散的方法进一步抬高了成本。如果没有直观的可视化工具或预建的模板，组织被迫严重依赖自定义开发和技术专业知识。这不仅延迟了实现价值的时间，还增加了总拥有成本。
尽管如此，仍有成功的迹象。大约74％的公司表示其生成式人工智能投资获得了回报，在早期采用者中，有86％的公司在部署生成式人工智能计划后获得了6％的收入增长。但是，实现这些收益通常需要大量的前期投资和持续的技术支持，而许多平台都难以有效地提供这些资源。
人工智能工作流程自动化市场在兑现承诺的平台和因固有挑战而步履蹒跚的平台之间划清了界限。了解这些优势和缺点有助于组织在投资人工智能基础设施时做出更好的决策。这个背景突显了原因 prompts.ai 的 统一的方法非常有影响力。
prompts.ai 直面企业面临的关键挑战。通过将超过 35 个领先的 LLM（例如 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini）的访问权限整合到一个界面中，它消除了兼顾多个工具的效率低下问题。这种整合不仅简化了工作流程；还带来了可观的财务收益。该平台声称将在短短10分钟内将人工智能成本削减98％，并将支出减少95％，同时更换断开的工具。
首席执行官史蒂芬·西蒙斯分享了一个令人信服的例子，说明这种效率如何转化为现实世界的结果：
“一位获得艾美奖的创意总监，过去经常在3D Studio中花费数周时间进行渲染，花一个月的时间撰写商业提案。借助 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案——无需再等待，也不再为硬件升级带来压力”。
该平台的LLM比较工具也起着至关重要的作用，通过对模型选择做出数据驱动的决策，使团队能够将生产力提高十倍。这种简化的流程可以改变渲染和提案准备等任务，将时间表从几周缩短到一天。
另一方面，许多竞争平台面临结构限制，这阻碍了其可扩展性。即使使用诸如GPT-4o和Claude-3之类的高级模型，多代理LLM系统报告的故障率也超过60％。框架，例如 ChatDev 情况甚至更糟，故障率超过66％，这凸显了管理分布式代理架构的困难。
这些平台经常会遇到诸如错误级联、协调不当以及代理之间的移交脆弱等问题。随着系统的扩展，角色混乱、缺乏集成内存和验证不足等问题会造成多个故障点。相比之下，集中式情报方法减少了对不同任务进行持续重新配置的需求。
以下是这些差异的并排比较：
治理是另一个领域 prompts.ai 脱颖而出。尽管它提供企业级审计跟踪和合规性功能，但许多竞争对手缺乏这些强有力的治理措施。整合也是一种差异化因素； prompts.ai 提供与广泛使用的业务工具的顺畅连接，而其他平台通常需要专业技能才能保持工作流程的正常运行。
更广泛的市场反映了生成式人工智能的潜力。大约74％的公司报告称其投资获得了回报，早期采用者指出，部署这些技术后，收入增长了6％。但是，实现这样的结果取决于强大的平台基础，该平台优先考虑可靠性、成本透明度和统一编排，而不是分散的多代理系统。
证据表明了统一的单一代理方法的优势。通过将推理、执行和验证嵌入到一个统一的系统中，组织可以在保持治理和成本控制的同时，更有效地扩展 AI 工作流程。这与前面讨论的可扩展、可靠的编排模型完全一致。
选择正确的人工智能工作流程自动化平台可能意味着实现无缝可扩展性和应对不必要的复杂性之间的区别。通过将基本的人工智能工具整合到一个平台下， prompts.ai 解决了许多组织面临的工具分散、不可预测的成本和治理缺口等问题。
通过单一的安全界面访问超过35个领先的LLM， prompts.ai 简化了 AI 的采用。其即用即付的TOKN信用体系确保了透明的成本管理，而企业级治理则提供了企业所需的监督。与 Slack 等工具集成 Gmail的，以及 Trello 允许用户轻松设置自动化工作流程，使 AI 变得实用且适合各种规模的团队。
该平台的影响显而易见：用户报告说，成本显著降低，运营效率提高。凭借4.8/5的高用户评分， prompts.ai 有效地将高级功能与易用性相结合。
对于希望战略性地扩展人工智能运营的企业来说，集中式解决方案是关键。 Prompts.ai 提供统一的自动化、访问和可见性方法，使组织能够超越实验，将人工智能作为其运营的核心部分。
Prompts.ai 通过其与现有工具的连接变得轻而易举 统一 API，它可以与CRM、ERP和电子商务系统等平台无缝协作。通过利用 API、网络挂钩和其他标准集成方法，它可以确保数据在您的业务基础架构中顺畅可靠地流动。
这种方法消除了不必要的障碍，使您可以简化操作，自动化工作流程，并将人工智能驱动的流程直接集成到当前系统中。无论您是处理客户互动还是优化内部流程，Prompts.ai 都能确保集成既简单又可扩展。
Prompts.ai 非常重视治理和合规性，为用户提供了 强大的工具 有效管理规则、构建数据和评估风险。该平台有助于实时跟踪监管变化，确保与全球标准保持一致，例如 GDPR 以及其他特定行业的指导方针。
它还支持安全地跨境处理数据，并包括内容审核和治理框架等功能，同时保持核心人工智能模型不变。这种方法使组织能够维护道德和法律标准，同时无缝扩展其人工智能业务。
这个 即用即付代币系统 通过仅对您使用的代币或互动收费，提供了一种管理成本的简单方法。这样可以确保您的支出既透明又易于预测。与传统的固定订阅计划不同，这种模式无需为未使用的容量付费，让您将预算完全集中在所需的容量上。
这种方法对工作负载不断变化的企业特别有用。通过将成本与实际使用情况同步，公司可以根据需要调整预算，避免超支，并更好地控制与人工智能相关的支出。
