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现在，人工智能编排平台对于美国企业在 2025 年管理复杂工作流程至关重要。这些工具简化了人工智能模型、数据管道和 API，确保了大规模的效率和合规性。以下是 十大平台 可以考虑一下，每种都提供了独特的集成、自动化和治理功能：
这些平台使企业能够自动化、扩展和保护人工智能运营，从而提高效率并降低成本。关注组织的工作流程需求、合规要求和预算，选择最合适的方案。
在选择 AI 编排平台时，必须重点关注将企业就绪解决方案与基本工具区分开来的功能。这些功能可确保平台在适应您不断变化的需求的同时提供长期价值。以下是需要考虑的关键要素：
模型互操作性和灵活性 构成任何有效的人工智能编排平台的支柱。最好的解决方案支持各种各样的人工智能模型，使您可以快速采用新技术，避免受制于单一供应商。寻找能够与 GPT 变体、Claude、LLaMa 和 Gemini 等领先模型无缝集成的平台。
工作流程自动化和管道管理 简化重复任务，节省时间并减少错误。高级平台包括带有拖放工具的可视化生成器，用于设计复杂的工作流程。它们可以处理诸如数据预处理、链接模型、验证输出、管理错误、调度、触发操作和维护版本控制等任务。这种自动化对于有效扩展 AI 运营至关重要。
安全与合规框架 是必备品，特别是对于必须满足严格监管标准的美国组织而言。可靠的平台应符合 SOC 2 Type II、HIPAA 和 SOX 等框架。端到端加密、详细的审计记录和对敏感数据的受控访问等功能确保了强大的安全性和合规性。
成本透明度和财务运营 (FinOps) 帮助维持预算控制和运营效率。提供实时成本洞察的平台使您能够监控支出，确定需要优化的领域，并避免意外支出。
可扩展性和性能管理 确保平台能够随着组织不断增长的 AI 需求而增长。寻找诸如在高使用率期间自动扩展、负载平衡以及处理更大数据集和分布式计算环境的能力等功能。随着人工智能计划的扩展，这些功能对于保持稳定的性能至关重要。
集成生态系统和 API 支持 确定平台与现有工具和系统连接的难易程度。除了自动化工作流程外，强大的API支持还可确保与Salesforce、微软365和Slack等业务应用程序以及主要云提供商的无缝交互。预建的连接器、详尽的 API 文档以及对 REST 和 GraphQL API 的支持允许轻松集成和自定义。
治理和审计能力 提供企业级 AI 运营所需的监督。全面的日志记录应记录每一次交互、决策和数据访问事件。基于角色的访问控制确保团队成员仅访问他们需要的内容，而版本控制可实现快速回滚。这些功能对于保持合规性和简化故障排除至关重要。
用户体验和协作工具 在收养中起关键作用。直观的界面降低了学习曲线，使团队更容易上手。共享提示库、团队工作区和内置评论系统等协作功能鼓励知识共享和最佳实践的发展。面向初学者和高级用户的平台可以推动更广泛的采用和更有效的实施。
prompts.ai 在本次评测中脱颖而出，成为最佳解决方案，展示了统一平台如何简化企业的人工智能编排。这个 企业级 AI 平台 将超过35种领先的人工智能模型汇集在一个屋檐下，为企业提供所需的治理和成本控制。它专为《财富》500强公司、创意机构和研究实验室量身定制，可将分散的实验转化为可重复且合规的工作流程。该平台无缝集成了模型互操作性和自动化工作流程，使其成为企业 AI 运营的基石。
该平台的主要优势之一是 单一接口访问各种 AI 模型，包括 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini。通过将工具整合到一个生态系统中，prompts.ai 消除了兼顾多个平台的效率低下问题，简化了团队和部门的工作流程。它还支持 多代理协作，允许 AI 代理协同工作、共享上下文和管理任务以实现可扩展的操作。此外，该平台还集成了流行的云服务，例如 谷歌云顶点人工智能 和 亚马逊 Nova，同时支持用于连接外部系统的 OpenAPI 架构。
prompts.ai 擅长 将手动任务转化为自动化工作流程 跨越各种业务职能。用户可以访问专家设计的工作流程和可自定义的提示模板，从而实现一致和高效的流程。
真实的例子凸显了其影响。例如：
“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，也不再为硬件升级而感到压力。” ——首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯
该平台还包括 内置 RAG 功能 支持矢量数据库，允许与知识库进行高级集成，以创建更智能的工作流程。与Slack、Gmail和Trello等工具的集成进一步提高了效率，确保了整个组织的流程平稳运行。再加上自动化，这使企业更容易节省时间并专注于战略目标。
prompts.ai 通过遵守 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 等严格标准，将企业安全放在首位。该平台持续监控这些框架的遵守情况，确保组织保持良好的安全态势。
这个 信任中心 提供对安全策略、控制和合规性进展的实时可见性。通过对所有人工智能交互的全面审核和基于角色的强大访问控制，企业可以在保持严格监管的同时扩展其人工智能运营。
该平台的突出特点之一是它能够应对人工智能采用带来的财务挑战。prompts.ai 提供 实时 FinOps 工具 以及透明的、基于使用量的定价，使组织能够全面了解其支出。
在 a 上操作 即用即付代币积分系统，该平台取消了经常性费用，直接将成本与使用量保持一致。这种方法不仅减少了软件费用，而且还将代币的使用与业务成果联系起来。跨模型的绩效比较使团队能够做出明智的决策，将人工智能支出转化为一项可衡量的战略投资。
Kubiya AI 是一个灵活的多代理平台，旨在自动化 DevOps 工作流程。它专为企业级组织量身定制，通过智能自动化简化基础设施管理和运营流程，使其成为具有复杂基础架构需求的企业的绝佳选择。
Kubiya AI 的突出功能之一是它能够大幅缩短基础设施配置时间——从几天缩短到只有几个小时。通过启用自助基础架构配置，该平台无需手动编写脚本，从而使开发人员可以轻松分配资源。
在工作流程执行期间，该平台会临时执行安全规则，在确保遵守组织政策的同时，将人为错误的风险降至最低。这种方法可提供一致、可预测的运营，对于可靠性不可谈判的企业来说，这是必不可少的因素。这些自动化流程自然会与更严格的安全协议集成，从而确保平稳安全的操作。
Kubiya AI 整合了自动执行安全与合规规则的功能，以防违反政策的行为。这减少了对持续手动监控的需求，节省了时间并降低了出错的可能性。
全面的日志记录确保了全面的可审计性，为受监管行业的企业提供了必不可少的详细记录。这些日志与实时状态更新相结合，增强了问责制并简化了合规性审计。这不仅减少了手动工作，而且还支持高效扩展运营。有了这些强大的安全措施，Kubiya AI 还提供了对成本的见解，这对于企业做出明智的决策至关重要。
尽管Kubiya AI的具体定价细节尚未公开披露，但其高级功能显然为大规模运营做好了准备。
对于评估其投资回报率的组织而言，主要优势包括更快的基础设施配置和提高开发人员的工作效率。通过自动化日常任务，该平台允许 DevOps 团队专注于更高价值的活动，从而节省大量成本。它强调可靠性，减少人工干预，进一步提高了运营效率。但是，该平台的复杂功能可能会超过小型团队或不太复杂的环境的需求，因此非常适合具有大量基础设施需求和规模足以证明投资合理性的企业。
Domo 提供安全的 AI 工作流程平台，该平台采用内置安全策略、合规框架、审计日志和主动警报设计，可确保运营安全高效。这些工具有助于确保数据质量、最大限度地降低风险并支持可扩展的治理。凭借其对安全性和合规性的高度关注，Domo使企业能够充满信心地扩展其人工智能计划。
Apache Airflow 是一款广泛使用的开源工作流程协调器，因其有效管理和简化人工智能驱动的流程的能力而在数据工程和人工智能领域尤其受到重视。它的设计确保了工作流程依赖关系的透明度，并增强了任务执行的可靠性。
Airflow 功能的核心是定向无环图 (DAG)，它可以清晰地直观地呈现任务依赖关系。这些 DAG 有助于协调复杂任务，例如机器学习训练、模型部署和检索增强生成。
Airflow 配备了一套专为机器学习工作流程量身定制的预建操作员，涵盖模型训练、推理和监控等任务。其强大的调度和依赖管理功能可实现错综复杂的自动化序列的无缝编排，从而确保 AI 管道高效运行。
Airflow 的功能不仅限于自动化。它的突出功能之一是它能够轻松地与领先的云机器学习服务集成，例如谷歌云平台（GCP）、亚马逊网络服务（AWS）和Azure ML。这种互操作性通过Python库和自定义插件的可扩展性进一步增强，使其高度适应企业级工作流程自动化。开发团队还可以创建自定义运算符，允许与几乎任何人工智能服务集成，从而使该平台在各种技术堆栈中具有多功能性。
作为一种开源工具，Apache Airflow 提供了企业所需的灵活性和定制性，使其成为那些想要构建量身定制的人工智能编排解决方案的绝佳选择。
IBM watsonx Orchestrate 以数十年的企业软件专业知识为后盾，汇集了对话式人工智能、工作流程自动化和业务流程优化。它为企业提供安全合规的人工智能解决方案，该解决方案既强大又易于使用。
该平台使用自然语言命令简化了工作流程自动化，将用户输入转化为跨各种系统的可操作流程。
凭借其基于技能的架构，watsonx Orchestrate 为人力资源、IT 服务管理和财务等领域提供预建功能。这些功能可以量身定制，以创建跨部门的自动化工作流程。该平台在以下方面特别有效 人性化工作流程，其中在特定阶段需要人工输入或批准。这种混合模型可确保在例行任务自动化的同时，关键决策仍处于人工监督之下。这些功能为该平台的广泛集成选项奠定了坚实的基础。
IBM watsonx Orchestrate 可与 IBM 沃森探索之旅， 沃森助手，以及其他 watsonx.ai 模型。此外，它还可以与Salesforce等企业工具连接， ServiceNo、微软 365 和 SAP，这要归功于其 API 优先的设计。
对于拥有独特系统的企业，该平台支持自定义连接器，从而灵活地适应特殊要求。这可确保组织不受单一技术堆栈的束缚，从而使他们能够根据自己的特定需求定制平台。这些集成由强大的安全协议得到加强。
安全是 watsonx Orchestrate 的核心。该平台使用 基于角色的访问控制，确保员工仅访问与其角色相关的工作流程和数据。这种精细的方法支持数据治理，同时促进更广泛的人工智能采用。
为了满足监管需求， 数据驻留控制 允许企业确定其数据在哪里处理和存储——这是医疗保健和金融等行业的基本功能。该平台还保留所有工作流程活动的详细审计记录，为合规性和安全监控提供透明度。
IBM 已经嵌入了 负责任的人工智能治理 进入平台，提供跟踪人工智能决策和解释自动化操作的工具。这种透明度有助于企业满足新的人工智能治理标准，并增强对自动化系统的信任。
该平台采用订阅模式运行，该模式会根据使用情况进行调整。借助内置的分析，企业可以识别成本驱动因素并更有效地规划预算。
其基于消费的计费系统与优化建议相结合，可确保费用与实际使用量保持一致。这种方法对人工智能工作负载波动的组织特别有利，可以帮助他们有效地管理成本。
UiPath Agentic 自动化平台通过其基于代理的方法将工作流程自动化提升到一个新的水平。通过集成智能 AI 代理，该平台将传统的机器人流程自动化 (RPA) 转变为能够自主管理复杂的多系统工作流程的系统。
凭借其代理设计，该平台使机器人能够独立分析场景，并在最少的人为干预的情况下处理复杂的多步骤流程。决策和流程执行的这种结合确保了平稳高效的运营。
该平台通过集中式治理仪表板将监督和合规性列为优先事项，提供所有自动化活动的清晰视图。人工智能驱动的机器人通过验证监管标准和内部业务规则的遵守情况，进一步增强了这一点。
尽管没有透露具体的定价细节，但该平台简化流程和提高准确性的能力使组织能够将资源转移到更具战略性、更高价值的任务上。这种效率转化为运营改进，表明UiPath致力于将自动化、安全性和成本效益相结合，以实现切实的业务成果。
Anyscale 是一个基于开源 Ray 框架的高级人工智能编排平台。它旨在管理跨多个集群的复杂人工智能操作，专门处理分布式人工智能工作负载，使其成为管理大型机器学习项目的组织的绝佳选择。
通过利用 Ray 框架，Anyscale 确保了与领先的机器学习框架的兼容性，从而为多样化的人工智能模型创造了蓬勃发展的凝聚力环境。这种集成允许数据科学团队使用他们的首选工具，同时在整个 AI 管道中保持顺畅的编排。
该平台支持 跨框架操作，支持无缝部署使用不同机器学习库构建的模型。这种适应性改变了拥有不同人工智能产品组合的企业的游戏规则，使他们能够统一工作流程而不必担心兼容性。因此，组织可以自动化流程，从而提高绩效和效率。
Anyscale 由 Ray Serve 提供支持，提供高性能、分布式模型服务，并自动在 GPU 集群之间分配训练任务。它可以实时动态扩展推理，确保资源与需求相匹配，无需不必要的支出。
例如，假设一家金融服务公司在 2025 年使用大规模预测模型。借助 Anyscale，他们可以在 GPU 之间分配训练任务，将模型部署到生产环境中，并根据交易量动态扩展推理。这种设置可确保最佳性能，同时控制基础架构成本。
此外，Ray Serve 在管理方面表现出色 延迟敏感模型服务 在企业规模上。此功能对于需要可靠性能的任务关键型 AI 应用程序特别有价值，即使在工作负载波动的情况下也是如此。
Anyscale 不仅可以优化性能，还优先考虑成本效率。通过采用智能资源管理和动态扩展，该平台确保仅在必要时使用计算资源。与静态部署相比，这种方法可以转化为可衡量的节省。
这种注重成本的设计特别有利于企业在一天中或在不同项目中运行具有不同计算需求的多个 AI 工作负载。
安全仍然是 Anyscale 的重中之重。该平台通过混合部署选项和多集群设置保障措施，使企业能够安全地管理云和本地环境中的敏感数据。
Anyscale 旨在与企业安全策略保持一致，确保分布式 AI 操作在不影响性能或可扩展性的情况下保持安全。这种平衡使其成为处理敏感或受监管数据的组织的可靠选择。
SuperAGI 是一个开源平台，旨在创建能够独立运行的自主人工智能代理，同时在复杂的工作流程中进行无缝协调。它以其有效管理这些代理并确保它们顺利协作的能力而脱颖而出。
SuperAGI 的架构旨在与各种大型语言模型和 AI 框架集成。通过它的 统一代理接口，该平台无需更改底层代码，即可在不同的人工智能模型之间轻松切换。
这种适应性对于旨在平衡各种应用程序的性能和成本的企业特别有用。例如，客户服务团队可能会为例行查询部署轻量级模型，并自动将更复杂的问题升级到高级模型。SuperAGI 在后台管理这些过渡，无论使用哪种模型，都能确保性能始终如一。
多亏了它 与模型无关的设计，团队可以在新的人工智能模型出现时轻松测试和采用它们，从而避免供应商锁定并保持技术进步的领先地位。这种灵活性还支持错综复杂的多代理工作流程，从而可以更轻松地根据需求的变化定制解决方案。
在协调涉及多个 AI 代理协同工作的工作流程时，SuperAGI 大放异彩。其先进的协调工具允许代理进行有效的沟通、共享上下文并按顺序或并行执行任务。
每个代理可以专注于特定的任务，同时保持对更广泛的工作流程的关注。例如，在自动化研究项目中，一个代理可能收集数据，另一个代理可以分析数据，第三个代理可能会将发现汇编成报告。这种协作方法可确保复杂操作的效率和清晰度。
该平台的 事件驱动架构 增加了另一层能力，使代理能够动态适应不断变化的条件。他们可以在没有人为输入的情况下监控外部系统、响应新信息并调整其操作。这使得 SuperAGI 成为快速灵活响应至关重要的实时应用程序的绝佳选择。
SuperAGI 通过强大的安全功能补充了其强大的集成和自动化功能。通过 代理行为控制 和安全的通信协议，该平台可确保自主系统安全、负责任地运行。基于角色的控制和可定制的安全措施有助于限制代理的行动，最大限度地降低风险并防止意外结果。
此外，该平台还保留详细的审计日志，跟踪其代理做出的每项决策和行动。这种透明度对于需要遵守监管标准或遵守内部治理政策的组织至关重要。
SuperAGI 可定制的安全机制 允许公司根据其特定政策和风险承受能力定义运营边界。即使在不可预测的情况下，这些保障措施也能确保代理在可接受的范围内行动，让依赖自主系统的企业高枕无忧。
微软AutoGen是由微软研究所创建的开源框架，用于构建多代理对话式人工智能系统。它旨在使人工智能代理能够通过结构化对话在复杂任务上进行有效协作，这对于需要一系列专业知识和迭代问题解决的场景特别有用。
AutoGen的架构旨在轻松集成多种大型语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Azure OpenAI服务和各种开源选项。它是 模型中立的设计 允许开发人员在单个对话流程中组合不同的 AI 模型，平衡功能和成本效率。
例如，编程助手可以利用以编程为中心的模型，而写作代理可以利用为创造性任务量身定制的模型。AutoGen 确保这些代理无论依赖何种底层 AI 模型，都能无缝通信。
该框架还支持使用自定义和微调模型，使组织能够整合其专有的人工智能解决方案。由于其标准化接口，模型之间的切换只需要最少的代码调整。这不仅保护了先前对人工智能基础设施的投资，还允许团队尝试新技术。这种适应性为动态工作流程自动化铺平了道路。
AutoGen 扩展了其集成能力，通过以下方式促进了复杂工作流程的自动化 对话式编程。与传统的线性自动化不同，该平台使代理能够参与动态对话，辩论想法，并通过结构化讨论反复完善其输出。
该框架支持从简单的两代理互动到复杂的多方对话的所有内容。代理可以扮演诸如此类的角色 代理， 助理们，或 批评者，每个人都提供了不同的视角。这对于需要多轮审查和完善的任务特别有利。
AutoGen的 群聊功能 允许代理根据背景、专业知识或工作流程的当前阶段加入或退出对话，从而增强协调性。该系统管理轮流记录，确保相关投稿，并保留详细的对话历史记录以供参考。
微软 AutoGen 配备了企业级安全功能，可满足组织标准。它包括 内容过滤工具 可以对其进行定制以符合公司政策，从而确保在所有代理互动中产出保持适当和专业性。
该平台还提供 审计跟踪 它记录了多代理对话中的所有消息、决策和模型调用。这种透明度对于满足合规要求和审查人工智能驱动的决策过程非常宝贵。
与（集成） Azure 活动目录 微软更广泛的安全生态系统又增加了一层保护。组织可以实施基于角色的访问控制，监控代理活动，并执行与其现有安全框架相一致的治理政策。这确保了在促进代理之间协作的同时，该平台还保持了强大的安全性和合规性协议。
Botpress 作为一个开源对话式 AI 平台脱颖而出，旨在简化对话管理，同时与大型语言模型无缝集成。其模块化设置允许创建量身定制的工作流程、可扩展的实施以及与企业消息系统的平稳集成。这使其成为自动对话交互并将其嵌入到更大的人工智能驱动流程中的强大工具。通过专注于以对话为中心的设计，Botpress与先进的人工智能工作流程策略保持一致，为组织提供了增强其对话式人工智能能力的实用解决方案。
下图简化了各种平台的关键功能，重点介绍了有效管理人工智能工作流程的基本要素。它提供了一个简短的参考，以补充前面讨论的详细审查。
这种比较表明，每个平台都有自己的优势和权衡取舍。要选择正确的人工智能编排解决方案，请重点关注与组织技术需求、合规标准和财务考虑因素相一致的功能。
选择正确的人工智能编排平台需要仔细考虑组织的独特需求、技术要求和长期目标。此处讨论的平台提供了一系列选项，从无所不包的企业解决方案到为特定任务量身定制的工具，每个选项都涉及人工智能工作流程管理的不同方面。
成本管理 是美国企业的重中之重。prompts.ai 等工具展示了实时FinOps功能等功能如何将人工智能软件支出减少多达98％。通过提供透明的代币跟踪和即用即付定价，这些平台将成本与使用量直接挂钩，使其成为精打细算的组织的实用选择。
合规性和安全性 是不可谈判的，特别是对于受监管行业的公司而言。具有详细审计跟踪和治理控制的企业级平台为负责任地使用人工智能提供了所需的可靠性。这些功能可确保数据主权，并提供满足严格安全要求所需的文档。
模型多样性 在保持适应能力和避免供应商锁定方面起着至关重要的作用。支持超过 35 种大型语言模型（例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini）的平台使组织能够跟上技术进步的步伐，同时满足不同的工作负载和部门需求。
对于刚开始使用 AI 编排的美国组织，请重点确定您的主要工作流程和合规性要求。考虑您是否需要广泛的模型访问权限、Kubernetes 集成或对话式 AI 功能。此外，优先考虑提供基于使用量定价的平台，以有效管理工作负载波动的成本。
随着 AI 编排领域的持续发展，寻找具有积极社区参与、持续更新和明确开发路线图的平台。这些品质将有助于确保平台在组织需求和技术本身的发展过程中保持价值。
在选择人工智能编排平台时，重要的是要关注几个基本方面，以确保它满足您的业务需求并遵守合规标准。 集成能力 应该排在首位——选择一个可以毫不费力地与你当前的工具和系统连接的平台，帮助简化工作流程。 自动化功能 是另一个关键因素，因为它们应该简化任务管理并最大限度地减少对人工工作的需求。
同样重要的是 治理和安全。保护敏感数据和遵守行业法规应是不可谈判的。平台产品 模块化和可扩展性 也很有价值，因为它可以随着您的业务扩展并适应不断变化的需求。最后，不要忽视 易用性 -直观的界面和可靠的支持可以显著简化团队的过渡。
Prompts.ai 为企业提供内置的 FinOps 层，旨在带来 成本的明确性 并改进 财务管理。此功能可实时了解使用情况、支出和投资回报率 (ROI)，使组织能够做出更明智的决策并微调其支出策略。
通过提供人工智能相关支出的透明视图，企业可以更有效地分配资源，确保其运营和财务目标保持一致。
互操作性在 AI 编排平台中起着关键作用，可确保各种 AI 模型和系统能够毫无摩擦地协同工作。这种兼容性使组织能够引入新的工具和技术，而不会中断其当前的工作流程。
当不同的人工智能模型无缝协作时，企业可以快速适应不断变化的需求，加速创新，为未来的挑战做好准备。它使组织能够扩展其人工智能能力，同时保持效率和适应性。
