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AI 编排可确保高效管理跨工具的工作流程，使企业能够在不失去控制的情况下进行扩展。随着企业面临工具蔓延和成本上涨等挑战，选择正确的平台变得至关重要。本文比较了 10 个 AI 编排平台，重点介绍了它们在可扩展性、治理、集成和成本管理方面的优势。
关键要点：
选择正确的平台取决于您团队的技术专长、预算和运营需求。无论您优先考虑成本节约、治理还是可扩展性，都有针对您的目标量身定制的解决方案。
Prompts.ai 是一个企业 AI 编排平台，旨在应对可扩展性、成本管理和治理方面的挑战。通过将超过 35 种高级语言模型（包括 GPT-5、Claude、lLaMa 和 Gemini）整合到一个安全界面中，它简化了企业的人工智能运营。
Prompts.ai 的架构旨在轻松应对增长，允许组织在短短几分钟内从小型项目扩展到企业级应用程序。团队可以快速添加模型、用户和工作流程，这是快速变化的美国市场中的关键优势。该平台还提供并排模型比较，使团队能够同时评估多个模型。这确保了随着运营的增长，资源的有效利用。
该平台通过与广泛使用的工具（例如，无缝集成）来消除人工智能孤岛 Slack， Gmail的，以及 Trello。这种集成将孤立的实验转变为适合现有流程的可重复、可扩展的工作流程。例如，2025 年 5 月，一位自由职业的人工智能导演利用 Prompts.ai，利用谷歌 DeepMind Veo2 等工具，为宣传视频精心策划了创意工作流程 旅程中途 V7。同样，在2025年2月， 宝马 概念车视频是通过将 Midjourney 生成的视觉效果与 Prompts.ai 的统一界面相结合来制作的，以简化制作。
安全性和合规性是 Prompts.ai 的核心，遵守 SOC 2 第二类、HIPAA 和 GDPR 标准。该平台于2025年6月19日启动了其SOC 2 II类审计，通过与Vanta的持续监控确保了持续的合规性。用户可以通过信任中心 (https://trust.prompts.ai/) 访问安全策略和控制措施的实时更新。集中式治理提供了全面的可见性和可审计性，增强了人工智能运营中的信任和问责制。
Prompts.ai 通过其即用即付代币积分系统解决不可预测的人工智能开支，该系统可以将软件成本降低多达98％。该平台的内置FinOps层可跟踪每个代币并提供实时支出见解，帮助团队做出明智的、具有成本效益的决策。通过将财务透明度与性能监控相结合，Prompts.ai 确保 AI 运营保持可扩展性和成本效益，使其成为编排解决方案中的绝佳选择。
Kubiya AI 提供了一个模块化的多代理系统，旨在简化 DevOps 自动化。其架构特别适合希望通过更智能的自动化工作流程扩展 DevOps 运营的组织。通过有效解决集成和自动化障碍，Kubiya AI 成为扩展运营的强大工具。
Kubiya AI 的模块化设计使其能够部署专为 Terraform、Kubernetes 等工具量身定制的专业代理 GitHub和 CI/CD 管道。这些代理通过保持对基础架构、API、日志和云平台的持续访问来共同管理复杂的工作流程。这种实时可见性使该平台能够动态调整自动化策略，确保其与组织扩展运营时不断变化的基础设施需求保持一致。
该平台与领先的云提供商、协作工具和监控系统无缝集成。通过 Kubiya 控制面板或 CLI，用户可以安全地连接 AWS、Kubernetes、GitHub 等服务 吉拉 用于自动化工作流程。它还支持诸如Slack之类的工具，使开发人员能够为自动化任务发布自然语言命令。例如，在企业设置中，开发人员可能会通过 Slack 请求复杂的基础架构设置，从而提示 Kubiya 处理 Terraform 部署并自动管理批准流程。此外，代理可以配置特定的工具，例如 aws-ec2 和 kubernetes，以确保对工作流程的精确控制。
Kubiya AI 通过零信任架构和策略执行等功能优先考虑企业级安全。基于角色的访问控制 (RBAC) 确保团队成员只能访问与其角色相关的资源和自动化功能。通过单点登录 (SSO) 进一步增强了安全身份验证，单点登录 (SSO) 可与现有的企业身份系统无缝集成。为了保持合规性并提供监督，该平台包括详细的审计记录，提供全面的日志以监控整个基础设施的自动化活动。
Domo 通过提供基于云的商业智能平台继续在人工智能编排领域脱颖而出，该平台可简化数据管理，同时满足成长型企业的需求。通过将高级分析与 人工智能驱动的自动化，Domo 使企业能够创建跨部门和数据源轻松扩展的工作流程，使其成为管理复杂人工智能流程的强大工具。
Domo 的云原生设计与其 Magic ETL 相结合，可确保计算资源和数据转换自动适应工作负载的变化。这意味着该平台无需人工监督即可应对需求的突然激增。它同时处理来自数千个来源的数据，同时保持稳定的性能。
组织可以设置与数据量阈值相关的自动扩展触发器，确保在需求旺盛时期高效分配资源。即使数据量增长，这种方法也能保持处理时间稳定且可预测。
Domo 与 1,000 多个预建连接器和 REST API 无缝连接，可轻松与 AWS 等主要云服务集成， 微软天蓝色，以及 谷歌云平台。这使企业可以在不放弃现有基础设施的情况下扩展其人工智能编排能力。
对于独特的需求，开发团队可以使用Domo的SDK来创建自定义连接器，从而确保即使是专有工具和系统也完全集成。实时数据流进一步增强了其多功能性，可以即时处理来自物联网设备、社交媒体平台和交易系统的数据。这些功能使得 Domo 成为扩展企业 AI 工作流程的中心中心。
安全和治理是 Domo 平台的核心。它遵守 SOC 2 II 类和 ISO 27001 等严格标准，提供精细的访问控制、自动数据沿袭和详细的审计日志。可以为特定的数据集、仪表板或工具分配权限，确保敏感信息受到保护。
多因素身份验证和单点登录集成提供安全且用户友好的访问权限。此外，该平台的数据质量监控工具会自动检测和标记不一致之处，从而确保协调工作流程的可靠性。这些功能在优化资源管理的同时增加了一层安全性。
Domo 雇用了一个 基于使用量的定价模型，使组织能够仅按实际用量付费，从而避免不必要的开支。按部门或项目细分的详细成本分析可帮助企业有效地分配预算并确定需要优化的领域。
智能缓存和数据压缩等功能减少了处理冗余和存储需求。该平台的 工作负载调度工具 允许资源密集型人工智能流程在云计算速率较低的非高峰时段运行，从而节省大量成本。
Apache Airflow 已成为开源工作流程编排领域的关键参与者，特别是对于需要为其自定义 mLOps 堆栈提供可扩展解决方案的组织而言。其开源基础和代码驱动的设计满足了企业环境中对透明、高效的人工智能编排不断增长的需求。借助 Airflow，开发人员可以将复杂的 AI 工作流程定义为代码，从而提供版本控制、可重用性和跨分布式系统扩展等好处。
Apache Airflow 基于代码的工作流程设计旨在实现可扩展性，使其成为处理大规模 AI 操作的绝佳选择。开发人员可以通过编程方式定义、调度和监控管道，确保高效的依赖关系管理和并行执行——两者对于管理大量的人工智能工作负载都至关重要。
在将多个 AI 模型链接到能够处理海量数据集的复杂多步骤系统时，该平台大放异彩。其强大的重试机制和容错能力可确保工作流程即使在组件出现故障时也能保持平稳运行。
Airflow 还通过利用弹性云资源支持动态扩展，允许组织根据需求调整其 AI 工作流程。它与云平台、API 和矢量数据库的无缝集成使工作流程能够根据需要访问不同的数据源和计算资源。这种适应性使其成为在保持运营效率的同时处理不可预测的工作负载的可靠选择。
Airflow 的模块化开源架构特别适合自定义 mLOps 堆栈和涉及大型语言模型的应用程序。它可以轻松与现有系统集成，避免了专有解决方案的局限性——对于具有复杂技术需求的企业来说，这是一个显著的优势。
通过其丰富的操作员和挂钩库，Airflow 几乎可以连接任何系统。这使人工智能工作流程能够从多个来源提取数据，通过各种人工智能模型对其进行处理，并将结果交付到不同的终端——所有这些都在一个统一的工作流程中完成。
Airflow 通过强大的治理功能补充了其集成能力，为工作流程提供了完全的透明度。这种可见性对于排除复杂的人工智能流程和确保平稳运行至关重要。其基于代码的方法还支持版本控制，使团队能够跟踪更改，维护审计记录，并在需要时恢复到早期版本。对于优先考虑严格的人工智能模型治理的组织来说，这种控制是无价的。
作为一个开源平台，Apache Airflow 取消了许可费，使其成为企业级编排的经济实惠的解决方案。组织只需为其使用的基础设施付费，这使得他们在扩展 AI 运营时可以控制成本。
Airflow 的高效资源管理和调度功能通过仅在必要时运行工作负载来进一步降低开支。它能够协调复杂的计算工作流程，为大规模的人工智能计划提供了可靠的支柱，而无需使用专有工具增加成本。
IBM watsonx Orchestrate是一个专门为受监管行业的企业设计的人工智能编排平台。它将IBM深厚的企业专业知识与先进的人工智能技术相结合，以创建安全合规的解决方案。该平台专为高效扩展人工智能工作流程而量身定制，同时满足大型组织的严格要求。
IBM watsonx Orchestrate 提供卓越的可靠性，正常运行时间高达 99.99%，这超过了大多数 AI 编排工具设定的99.9％的正常运行时间的行业标准。其混合部署功能使企业能够轻松地在云端、本地和混合环境中进行扩展。这种灵活性确保了随着人工智能计划的发展，性能保持一致和可靠。这个强大的基础支持无缝集成和增强的安全性，下文将对此进行进一步探讨。
该平台允许使用自然语言输入触发工作流程，从而简化了 AI 编排。这种方法甚至使非技术业务用户也可以访问它。它可以有效地协调各种后端系统，确保企业应用程序之间的数据流畅流动。通过与 IBM 的生态系统和第三方工具无缝集成，它为已经利用 IBM 技术的组织提供了巨大的价值。这种互操作性可确保简化操作，并强化平台在支持可扩展、安全的工作流程方面的作用。
管理和安全是 IBM watsonx Orchestrate 的核心。该平台将合规和治理功能直接嵌入到其工作流程中，确保人工智能运营与组织政策和监管要求保持一致。使用诸如此类的工具 基于角色的访问控制 以及企业级合规措施，它特别适用于安全性和透明度至关重要的行业。
“由于其强大的治理框架，受监管行业的企业倾向于使用IBM的产品。基于角色的访问控制、混合云部署选项和企业级合规性等功能使其适合安全性和透明度不可谈判的组织。”
— Domo
例如，一家大型金融机构使用该平台来自动化客户支持和后台任务。员工可以使用自然语言输入来启动工作流程，例如处理贷款申请或处理服务请求。同时，该平台管理后端系统并执行嵌入式治理政策，减少了人工错误并简化了操作。
除了其运营优势外，IBM watsonx Orchestrate还提供了有意义的成本节省机会。其部署策略允许组织通过战略性地部署工作负载来优化成本——将敏感任务保留在本地，同时利用云资源进行不太重要的操作。这种方法符合预算需求，同时保持安全性和性能。此外，该平台的高可靠性最大限度地减少了代价高昂的停机时间，减少了中断和相关费用。
Vellum AI作为人工智能编排平台脱颖而出，尽管它提供的有关其功能的公开细节有限。有关其可扩展性、集成选项、治理功能和成本管理工具的信息很少。要了解有关Vellum AI如何简化人工智能工作流程的最新见解，建议直接联系供应商。
Prefect 是一款对 Python 友好的编排器，旨在简化 AI 工作流程管理。凭借其云原生基础，它以其对集成和可观察性的关注而脱颖而出，使其成为已经沉浸在基于 Python 的人工智能环境中的团队的绝佳选择。
Prefect 的 Python 优先方法使其非常适合人工智能和机器学习工作流程。它支持无缝协调复杂的机器学习流程，允许数据科学家和工程师使用熟悉的 Python 库、框架和工具。这种兼容性确保了机器学习管道的各个组件的平稳运行，从而简化了集成并提高了工作流程效率。
Prefect 的云原生架构足够通用，可以处理从简单的自动化任务到复杂的多步骤 AI 工作流程的所有任务。虽然具体的可扩展性指标尚未公开，但该平台旨在适应不断增长的需求。对于大规模实施，建议直接咨询 Prefect 以评估性能能力。
SuperAGI 通过使用完全自主的代理自动分配任务，将 AI 操作提升到一个新的水平。这些代理可以动态调整工作负载并在错误发生时从错误中恢复，从而保持工作流程平稳运行。借助实时监控工具，它可以跟踪性能并进行自动调整，以保持企业规模的效率。这种方法为前面提到的编排策略增加了另一层，为管理可扩展的人工智能工作流程提供了一个强大的选择。
Metaflow 由 Netflix 创建，旨在通过管理生产用机器学习工作流程来应对大规模数据科学的挑战。它简化了基础设施管理，同时提供了企业级 AI 运营所需的性能。
Metaflow 自动调整资源以满足计算需求，允许在需求波动时进行动态扩展。通过抽象基础设施的复杂性，它使数据科学家可以专注于构建算法和分析数据，确保工作流程保持可扩展性和可靠性。
Metaflow 可与主要云平台（尤其是 AWS）无缝协作，为可扩展的机器学习工作流程提供完全兼容性。其直观的 API 简化了定义流程，使集成组件和管理模型变得更加容易。
Metaflow 整合了全面的版本控制，包括数据版本控制和世系跟踪。这种内置的审计跟踪支持合规性，并确保模型可以在各种环境中复制。这些强有力的治理和安全措施巩固了 Metaflow 作为工作流程协调关键参与者的地位。
Dagster 是一个 开源编排工具 侧重于数据质量和管道可靠性而设计，使其成为管理人工智能工作流程的可靠选择。它为组织提供了构建和部署定制的人工智能系统所需的透明度和控制力，同时保持其基础设施的灵活性。
得益于其灵活的部署选项和架构分离，Dagster 旨在实现高效扩展。它可以在本地安装或部署在 Kubernetes 上，使团队能够选择符合其特定扩展需求的环境。它的一个突出特点是 存储库模型架构，它分离代码库以确保进程独立运行。随着人工智能运营的扩展，这种隔离是保持稳定的关键。
该平台还允许组织定制其部署基础架构以满足不断增长的需求。这种适应性确保了随着工作负载的增加，系统仍然能够处理额外的计算需求，同时还可以与现有系统顺利集成。
Dagster's 开源框架 促进无缝集成和灵活性。开发人员可以轻松修改和扩展其功能，使其成为适应独特项目需求的多功能工具。
Dagster 包括用于验证、可观察性和元数据管理的内置功能，可确保可靠的机器学习工作流程。其以数据为中心的设计将质量检查直接纳入管道中，有助于随着工作负载的增长保持可靠性。这些功能使其成为在人工智能运营中优先考虑治理和安全的组织的绝佳选择。
在分析了各个平台之后，让我们巩固他们的优势和挑战。每个选项都带来独特的优势和障碍，影响可扩展性、成本和技术需求。
企业解决方案 像 Prompts.ai 和 IBM watsonx Orchestrate 一样，在治理和安全方面大放异彩。例如，Prompts.ai 通过将工具简化为单一生态系统，可将人工智能成本降低多达 98%。但是，与较轻的替代方案相比，这些解决方案通常需要更高的初始投资，并且学习曲线更陡峭。
开源平台 例如 Apache Airflow、Prefect 和 Dagster 等提供了无与伦比的灵活性和定制性。它们使组织能够避免供应商锁定，并根据其需求量身定制功能。也就是说，这些平台需要大量的技术专业知识来进行设置、维护和扩展。随着时间的推移，由于需要专用的工程资源和基础设施管理，总拥有成本可能会增加。
云原生平台 像 Domo 一样可以实现快速部署，但可能会增加对供应商的依赖并提供更少的定制机会。
AI 编排工具 像 Kubiya AI、Vellum AI 和 SuperAGI 一样，都是专门为自动化人工智能工作流程而设计的。尽管它们在机器学习操作方面表现出色，但可能无法满足复杂企业更广泛的工作流程协调需求。
以下是跨平台关键方面的比较：
在成本管理方面，开源平台乍一看可能显得免费，但随着时间的推移可能会导致更高的工程费用。相反，企业解决方案通过减少工具蔓延来整合成本，从而实现潜在的长期节约。
另一个关键区别在于兼容性。专有平台通常依赖自定义 API 和数据格式，而开源选项通常使用标准协议。此外，配备内置审计跟踪、基于角色的访问控制和合规性认证的平台有助于最大限度地降低监管风险。
可扩展性是另一个关键因素。尽管成本可能会在极端情况下飙升，但云原生平台可以高效扩展以满足不断增长的需求。另一方面，自托管的开源解决方案可以提供更可预测的扩展，但需要仔细管理基础设施才能实现。这些因素对于组织在选择满足其需求的最佳平台时必须考虑的至关重要。
我们的分析强调了不同的平台如何满足特定的运营需求，应对工具蔓延和工作流程分散等挑战。选择正确的人工智能编排平台取决于贵组织独特的优先事项、资源和长期目标。市场提供了多种选择，每种选择都有针对企业治理、技术适应性或与商业智能工具集成量身定制的优势。
对于 企业组织 像 Prompts.ai 这样的平台专注于治理和成本效率，脱颖而出。这些平台可以访问超过35个领先的LLM，并且能够通过统一编排将人工智能成本降低多达98％，是合规性、安全性和财务透明度至关重要的环境的理想之选。
技术小组 拥有强大工程能力的人可能会倾向于使用开源选项，例如Apache Airflow、Prefect或Dagster。这些平台需要大量的设置和维护，但为管理复杂的工作流程提供了无与伦比的定制功能。
组织投入了大量资金 数据驱动的决策 而现有的商业智能系统可能会发现像Domo这样的平台特别有吸引力。这些解决方案将人工智能编排无缝集成到已建立的分析生态系统中，从而提高了运营效率。
在决定平台时，请考虑总拥有成本、可扩展性和治理要求等因素。例如，优先考虑合规性的组织将受益于内置审计跟踪和基于角色的访问控制等功能。其他人可能重视自定义或快速部署的能力。
归根结底，最有效的人工智能编排平台是与组织能力、基础设施和增长计划相一致的平台。通过选择与业务同步发展的解决方案，您可以确保根据您的需求量身定制安全、高效和可扩展的人工智能运营。
Prompts.ai 将超过 35 种人工智能工具合并到一个无缝平台中，从而提高您的运营效率。这种整合简化了您的工作流程，在短短几分钟内将成本削减了多达95％。通过最大限度地提高资源效率和消除不必要的复杂性，Prompts.ai 使您的 AI 流程具有可扩展性和预算友好性。
在选择 AI 编排平台时，必须专注于支持增长和运营效率的功能。首先使用以下方法评估平台 集成能力 可以轻松地与您当前的工具和系统配合使用，从而确保平稳过渡。
自动化是另一个关键方面——选择具有以下特点的平台 强大的自动化工具 简化工作流程并最大限度地减少手动操作的需求。
不要忽视 安全和治理 功能，因为保护敏感数据是不可谈判的。此外，平台具有 模块化和灵活的设计 提供根据业务需求变化进行调整和扩展的能力。最后，优先考虑 友好的用户界面 因此，您的团队无需大量培训即可快速采用和管理该平台。
Prompts.ai 遵守严格的安全与合规协议，包括 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR 标准，以保护敏感数据。这些保障措施旨在确保企业运营安全，同时与监管义务保持一致。
对于公司而言，这种强大的保护措施对于维护信任、最大限度地减少法律风险以及实现可靠、合规的人工智能驱动的工作流程至关重要。
