Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
人工智能编排是 2026 年扩展企业 AI 工作流程的关键。它协调工具、模型和自动化，以确保无缝运营、管理成本和维持治理。企业现在依赖于集成大型语言模型 (LLM)、自动化工作流程和提供集中监督的平台。以下是主要解决方案的简要分类：
每种解决方案在可扩展性、合规性、成本效益和集成方面都具有独特的优势。无论是集中人工智能工作流程、自动化流程还是解决全球延迟问题，这些平台都能帮助企业提高运营效率。混合方法通常通过结合集中式工具、自动化和边缘功能来提供最佳结果。
Prompts.ai 汇集了超过 35 个领先的大型语言模型 (LLM)，包括 GPT‑5、Claude、 美洲驼, 双子座, Grok‑4, Flux P，以及 Kling -在安全、可扩展的平台内。它使组织能够从小规模试点无缝过渡到能够处理每月数百万个请求的全面生产系统。通过协调数百个 LLM 代理的复杂工作流程，该平台确保高效管理每分钟成千上万的客户互动。这种强大的编排是下文讨论的高级可扩展性功能的基础。
Prompts.ai 旨在轻松处理大量的工作负载需求，通过容器化部署和 Kubernetes 部署支持横向扩展。自动扩展、优先队列和独立工作人员池等功能即使在需求高峰期也能确保平稳运行。例如，在黑色星期五期间，美国零售商经常看到人工智能工作量激增5—10倍。Prompts.ai 允许这些企业进行预扩展或自动扩展，确保他们达到 p95 延迟目标等服务级别目标，同时隔离租户以防止 “嘈杂的邻居” 导致的性能问题。这种可扩展性消除了昂贵的基础架构升级的需求，从而实现了从试点计划到大规模生产就绪系统的无缝转移。此外，还嵌入了严格的治理措施来保护每项操作。
Prompts.ai 通过整合强大的治理功能来满足严格的美国监管标准。其中包括基于角色的访问控制 (RBAC)、工作流程和数据的精细权限以及确保符合 SOC 2 和 HIPAA 标准的详细审计日志。团队可以实施基于策略的控制措施来限制敏感数据的传输，而工作流程跟踪、即时版本控制和变更历史记录等功能则有助于快速进行事件审查、回滚和合规性报告。这些措施为组织提供了安全、透明地运营所需的工具。
该平台的Pay-As-You-Go TOKN信用体系将成本与使用量直接挂钩，这为组织提供了将软件支出削减多达98％的潜力。实时跟踪和分析提供支出可见性，使用户能够根据需要完善提示、切换模型或调整规模和预算阈值。交互式仪表板显示一段时间内的吞吐量、错误率和模型成本等关键指标，帮助团队识别优化机会。这种具有成本效益的方法辅之以无缝的系统集成，可确保在不同环境中平稳运行。
Prompts.ai 可轻松与美国主要企业工具集成，例如 Salesforce C， ServiceNo 物品， Slack， 微软团队， 雪花，以及 Bigquery。它还与领先的模型提供商建立了联系，例如 OpenAI， 人类、谷歌、Azure 和 AWS。通过利用与 JSON 和 REST 等标准格式兼容的 API 和网络挂钩，该平台可以在各种系统上触发或更新工作流程。安全仍然是重中之重，加密连接、安全的凭证存储、令牌管理和精细的机密管理可确保合规性和数据保护。此外，可配置的策略和数据驻留做法可以保护敏感信息，确保集成既安全又可靠。
虽然 Prompts.ai 作为专业的人工智能编排平台脱颖而出，但更广泛的工作流程自动化工具提供了针对各种企业需求量身定制的可扩展解决方案。这些平台已从简单的自动化工具发展成为能够管理数百万个 AI 任务的高级编排系统。AWS Step Functions 和 Google Cloud Workflows 等服务依赖于无服务器架构，因此无需进行基础设施管理。无论是每天处理几个任务还是每月处理数百万个任务，组织都只为所使用的实际处理时间付费。如下文所述，这种演变为增强的可扩展性、无缝集成和成本效率铺平了道路。
现代平台利用 并行处理 和分布式执行以同时管理庞大的数据集。例如，AWS Step Functions 具有 “分布式地图”，使工作流程能够同时处理数千个项目，从而大大缩短了执行时间。Google Cloud Workflows 通过维护工作流程状态、重试失败的任务以及长时间处理外部回调来确保可靠性。实时响应是通过事件驱动的触发器实现的，例如Amazon EventBridge，它允许工作流程对传入的数据立即做出反应。每个组件都可以独立扩展，以适应需求的波动。
集成功能是将 AI 工作流程与现有系统连接起来的关键。 扎皮尔例如，它提供了对8,000多个应用程序和300个专业人工智能工具的访问权限，用户已经在该平台上执行了超过3亿个人工智能任务。AWS Step Functions 可与超过 220 个 AWS 服务无缝集成，并通过加密连接支持公有云终端节点和私有 API。的介绍 模型上下文协议 (MCP) 通过将内部 API 转换为大型语言模型 (LLM) 可以立即使用的标准化工具，进一步简化了 AI 集成。这消除了对漫长的自定义集成过程的需求。
这些平台不仅可以简化工作流程，还可以通过优化资源使用来确保成本效率。无服务器定价模型意味着成本与使用量直接挂钩——组织仅为活跃的工作流程执行付费。诸如此类的功能 计算缓存 减少对昂贵的 LLM 服务的不必要的 API 调用，从而帮助控制开支。
“即时工程是代理行为的核心。这不仅仅是指导代理商采取什么行动，还要明确界定他们的界限、限制以及他们应该积极避免的事情。” — Naveo Commerce人工智能负责人Mehdi Fassaie
治理功能直接内置于这些平台中，确保工作流程与合规标准保持一致。 Human-in-the-Loop (HITL) 控制措施允许对敏感产出进行人工批准，例如财务或法律文件。全面的执行跟踪和状态管理确保工作流程的每一步都经过记录和审计，这对于满足 SOC 2 要求至关重要。像Orkes Conductor这样的平台将提示视为 “头等公民”，整合了版本控制和访问验证，以安全地将内部API转换为人工智能就绪工具。自动错误处理，包括指数回退重试，可增强需求高峰时期的系统弹性。此外，基于角色的权限确保只有授权人员才能修改生产工作流程。
边缘人工智能平台扩展了集中式编排的概念，使分布式网络能够在全球范围内高效运行，从而更进一步。
边缘 AI 编排将处理从集中式中心转移到分布式系统，在全球 200 多个地区部署工作流程。此设置最大限度地减少了地理延迟，响应时间低于 50 毫秒。例如，Clarifai 的基础设施每秒处理超过 160 万个推理请求，同时保持企业级可靠性。通过解决延迟和区域需求，这种分布式方法可以无缝地补充集中式工作流程。
边缘平台擅长使用以下方法管理大规模工作负载 分布式并行处理，它允许任务同时跨多个区域运行。这些平台使多个 AI 代理能够协作完成同一项任务，从而缩短运行时间并确保全面的结果。高吞吐量是通过 GPU 分割、批处理和自动缩放等资源优化技术实现的，同时将基础设施管理降至最低。
“Clarifai 的计算编排增强了 AI 的能力和成本效益。借助 GPU 分割和自动缩放，我们能够将计算成本降低70％以上，同时可以轻松扩展。” — Clarifai
边缘平台采用多层缓存策略来显著降低成本。通过将经常访问的结果存储在键值 (KV) 命名空间和 AI 网关缓存中，延迟从大约 200 毫秒下降到 10 毫秒以下，而 API 调用成本最多可降低 10 倍。上下文修剪和语义分块等功能有助于消除令牌膨胀，降低扩展部署中的失败率。此外，使用直接嵌入到边缘工具中的小型专业语言模型，而不是仅依赖大型模型，可以将代币支出减少30％至50％。预算上限、使用情况提醒和自动暂停等自动化治理工具可进一步防止测试和扩展期间的成本超支。
边缘平台专为灵活性而设计，提供 多语言 SDK 支持 包含适用于 Python、Java、JavaScript、C# 和 Go 的库。这允许开发人员使用他们首选的编程语言创建微服务，同时保持集中式编排。模型上下文协议通过将内部 API 和数据库转换为标准化工具来简化集成，无需自定义编码。 IBM watsonx 管弦乐团，例如，提供了包含 400 多种预建工具和 100 个特定领域的 AI 代理的目录，用于与现有应用程序的无缝集成。Clarifai 支持在 SaaS、VPC、本地甚至气隙集群上进行部署，无需自定义 IAM 角色或 VPC 对等互连。基于 YAML 的工作流程定义可确保与 Git 工作流程的兼容性，避免专有锁定。
这种集成级别需要强大的治理，以确保安全高效的边缘部署。
现代边缘平台配备了集中式监督工具，包括基于角色的精细访问控制 (RBAC) 策略、内置护栏和完整的审计跟踪，以确保大规模合规性。不可变的状态管理可保护进度，从而能够从故障中恢复。这些平台的可用性高达 99.99%，可满足关键任务应用程序的可靠性需求。行业领导者的认可，例如 IBM 在 2025 年的排名 Gartner 魔力象限 针对人工智能应用开发平台，以及Clarifai被纳入GigaOm人工智能基础设施雷达v1报告，凸显了其治理能力的成熟度。
AI 编排解决方案比较：可扩展性、治理、成本和互操作性
为了帮助阐明编排解决方案之间的差异，下表重点介绍了协调解决方案之间的主要权衡取舍 prompts.ai， 工作流程自动化和集成平台，以及 边缘 AI 编排平台。这些解决方案在四个关键领域进行了比较：可扩展性、治理、成本优化和互操作性。
这种比较可以帮助组织将解决方案优势与其运营优先事项保持一致，无论这些优先事项涉及集中成本透明度、简化的自动化还是低延迟的全球分配。在许多情况下，组合来自不同解决方案的元素可以有效地应对企业 AI 工作流程的各种可扩展性挑战。
在 2026 年选择理想的人工智能编排解决方案取决于组织独特的优先事项与每个平台的优势保持一致。 Prompts.ai 通过将成本效益与无缝模型集成相结合而脱颖而出，使美国企业可以即时访问超过35种顶级大型语言模型，而无需承担额外的基础设施管理负担。其实时FinOps层和即用即付的TOKN信用系统确保了完全的成本透明度，消除了隐性支出。在比较集中式 AI 工作流程和边缘编排系统时，这些功能使其成为有力的竞争者。
工作流程自动化平台在无需自定义代码的情况下简化和连接数千个业务应用程序的人工智能功能时大放异彩。通过简化集成，它们为希望提高效率的企业节省了可观的费用。
对于面临全球延迟挑战的组织来说，边缘人工智能平台提供了一个引人注目的解决方案。这些平台利用多层缓存、区域部署和分布式处理等技术，为分布式用户实现了亚秒级的响应时间。但是，前期基础设施投资通常仅适用于高容量推理工作负载，而不是规模较小的探索性人工智能项目。
混合方法通常被证明是最具扩展性的策略，它融合了集中式成本优化、广泛集成和低延迟性能。许多美国企业通过使用获得成功 Prompts.ai 用于模型整合和成本清晰度，同时整合工作流程自动化以满足部门特定需求或为延迟关键任务进行边缘编排。避免供应商锁定和建立适应性强的治理框架对于长期成功至关重要。
医疗保健和金融等行业应优先考虑具有详细审计记录和基于角色的访问控制的平台，以满足合规性需求。同时，具有 Kubernetes 专业知识的专注于工程的团队可能更喜欢开源选项，例如 阿帕奇气流 因为它们具有成本优势。尽管如此，大多数企业都受益于托管平台，这些平台可以简化状态持久性、错误恢复和人工在环审批等复杂性。最终，最佳解决方案可以平衡技术可扩展性、成本效率和治理——理想情况下，将三者合而为一。
通过将模型、数据源和计算资源集成到一个凝聚的系统中，AI 编排可以简化和自动化复杂的工作流程。这种方法可以帮助企业根据需求动态调整工作流程，最大限度地减少手动监督的需求，并允许轻松扩展运营。
具有诸如此类的功能 任务自动化， 资源感知调度，以及 分布式执行，编排平台可以有效利用基础架构。它们可以处理更大的数据集，执行更多的模型推断，并轻松管理工作负载激增。通过优化资源分配，这些工具可以帮助企业削减成本，同时保持一流的绩效。
通过简化从部署到监控的整个 AI 生命周期，AI 编排提高了运营效率。它使企业能够将人工智能工作扩展到各个部门和市场，同时确保可扩展性和可靠性保持不变。
Prompts.ai 通过整合来简化人工智能工作流程管理 超过 35 个顶级大语言模型，例如 GPT-4 和 Claude，整合到一个用户友好的单一仪表板中。这种集成无需兼顾多个账户或 API，既节省了时间和精力，又降低了运营复杂性。
该平台的一个突出特点是 FinOps 控制台，它实时跟踪使用情况和支出。该工具可帮助企业发现降低成本的方法，最多可节省成本 98% 与单独管理模型相比。采用灵活的即用即付定价计划，起价为 每位用户每月 99 至 129 美元，组织可以轻松地扩展其运营规模，而无需支付意外费用。
Prompts.ai 还将安全性和合规性放在优先地位 企业级治理控制，使其成为美国受监管行业的可靠选择。通过集中模型访问、提供实时成本见解并确保严格的合规措施，Prompts.ai 将不连贯的工作流程转变为高效且具有成本效益的系统。
混合方法汇集了各种协调工具或部署模型，结合了它们的优势，同时解决了它们的局限性。例如，一个 Kubernetes 原生平台 就像 Kubeflow 一样擅长扩展机器学习工作流程，而 基于 Python 的工具 例如 Apache Airflow 提供了精确的任务调度和广泛的插件生态系统。通过集成这些工具，团队可以在 Kubeflow 上处理高吞吐量工作负载，同时依赖 Airflow 完成专业或传统任务，从而产生既高效又灵活的工作流程。
这种设置还在成本、性能和治理之间取得了平衡。像这样的解决方案 与云无关的平台 比如 猎户座省长 在不将用户锁定到特定供应商的情况下提供高级可观察性，而本地部署或边缘部署可满足严格的数据隐私或低延迟要求。这种灵活性使组织能够扩展其人工智能运营，明智地分配资源并降低运营复杂性。
此外，模块化平台，例如 微软铸造厂 采用 “即插即用” 的方法，让团队通过为其特定行业或工作量选择最合适的工具来制定定制的解决方案。这种方法可确保可扩展性、安全性和治理，同时保持高性能。
