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AI 编排工具简化了企业管理和连接多个 AI 系统、模型和工作流程的方式。通过自动化任务序列和确保数据流畅运行，这些平台减少了手动工作并提高了效率。本文比较了四种主要工具- prompts.ai， 扎皮尔， LangChain，以及 制作 -基于集成能力、可扩展性、治理和定价。
每种工具都能满足不同的需求，从企业级治理到以开发人员为中心的定制。根据团队的技术技能、集成要求和预算进行选择。
AI 编排工具比较：功能、定价和最佳用例
Prompts.ai 是一个集中式平台，可访问超过 35 种顶级大型语言模型，包括 GPT-5、Claude、 美洲驼和 Gemini，全部都在一个安全、统一的接口中。它使团队可以在一个地方管理他们的人工智能互动，从而简化工作流程并减少在工具之间切换的麻烦。这种简化的方法是实现顺畅的 AI 工作流程集成的关键。下面，我们将深入探讨其集成能力、可扩展性、治理功能和定价。
Prompts.ai 连接到 超过 100 个 LLM 并与之集成 50 多个第三方 API 和服务，比如 Zapier， Slack，以及 谷歌工作空间。这样就无需自定义编码，可以更轻松地自动执行内容创建或客户支持等任务。例如，在支持场景中，prompts.ai 将 Claude 的分析能力与 CRM 工具相结合，例如 销售部队 实现工单路由和响应生成的自动化，将手动步骤减少了70％。无论是营销、客户服务还是运营工作流程，这些集成都能确保跨平台的无缝功能。
该平台建立在 无服务器、可自动扩展的云基础架构，使其能够轻松处理要求苛刻的工作负载。企业计划可以支持 每天即时处决 10,000 多次，同时进行代理处理，以在大量使用时保持性能。例如，在 99.9% 的正常运行时间 SLA 的支持下，用户已将工作流程从每月 100 个扩展到 5,000 个，同时停机时间保持在 1% 以下。在一个电子商务案例中，该平台每天处理超过100万份产品推荐，与自托管解决方案相比，节省了40％的成本。
Prompts.ai 优先考虑安全性和合规性，提供以下功能 基于角色的访问控制 (RBAC)、即时版本控制以及每次执行的详细审计日志。它还包括用于满足 GDPR 和 SOC 2 等标准的工作流程批准门和模板。一项突出的功能 “Prompt Guardrails” 可确保运行时验证以最大限度地减少错误，在内部测试中实现95％的检测率。金融服务公司已使用这些功能来跟踪欺诈检测工作流程中的代理决策，从而确保完全合规。
该平台提供了 分层定价系统，首先是每月包括500条提示的免费计划。专业版计划每月29美元，提供10,000个提示和无限集成，而企业计划起价为每月499美元，具有高级管理工具。额外使用量按每条提示0.001美元计费，按使用量付费。这种灵活的定价确保组织能够高效、安全地扩展其人工智能工作流程。
Zapier 是一个 无代码自动化平台 旨在连接 8,000 多个应用程序，包括 400 多个 AI 工具，例如 ChatGPT、克劳德、双子座和 困惑。Zapier处理了超过3亿个人工智能任务，并能够链接各种应用程序，为超过340万家公司提供支持。处理自主任务执行的Zapier Agents和支持可视化工作流程映射的Zapier Canvas等关键功能使其成为旨在简化运营的企业的出色工具。这些工具突显了Zapier在集成、可扩展性、治理和定价方面的能力。
Zapier 广泛的集成能力为满足各种需求的高效工作流程提供了支持。该平台支持多种人工智能工作流程，包括线索管理、IT 服务台自动化和销售支持。其 MCP（多条件处理）功能允许通过 AI 工具直接触发操作，而 webhook 和私有应用程序则提供与本地服务的连接。例如，在2025年，奥兰多丰田运营总监斯宾塞·西维利亚成功使用Zapier Agents管理了3万多条线索记录。这些代理发现了数据不一致之处，并用通俗易懂的语言回答了操作问题。
“有了代理，我得到了我甚至不知道需要寻找的见解。他们会在出现问题时举报，用通俗易懂的语言回答问题，每周为我节省时间。” ——奥兰多丰田运营总监斯宾塞·西维利亚
扎皮尔的 事件驱动架构 确保平台可以轻松扩展以满足不断增长的需求。智能节流和断电检测等功能即使在高容量下也能保持稳定性。2024年，远程IT和人工智能自动化主管马库斯·斋藤领导了一个由三人组成的小型团队，为1700名员工提供支持。通过每年自动执行 1100 万个任务，他们自动解决了 28% 的 IT 支持请求，每月节省了可观的 2,219 个工作日。
Zapier 将安全性和合规性放在首位，遵守以下标准 SOC 2 第二类、SOC 3、GDPR 和 CCPA。基于角色的权限、集中式访问管理和带有 SCIM 配置的基于 SAML 的 SSO 等功能有助于保护自动化工作流程。企业用户可以选择将其数据排除在 AI 模型训练之外。治理工具包括审计跟踪、执行日志和版本历史记录，可全面了解自动化活动。例如，Arden Insurance Services报告称，由于这些治理措施，每年可节省超过34,000个工时，管理费用减少了超过50万美元。
扎皮尔的 分层定价结构 迎合各种规模的企业。免费计划包括100项任务，而专业计划起价为每月19.99美元（按年计费），并提供多步Zaps、网络挂钩和人工智能领域等功能。团队计划定价为每月69美元（按年计费），通过共享应用程序连接和高级支持支持最多支持25位用户。对于大型组织，企业计划包括自定义定价、高级管理员控制、无限用户以及用于安全数据连接的 VPC 对等互连。
LangChain 用作 开源编排框架 旨在将开发人员与各种 AI 模型和工具联系起来。它拥有超过9000万的月下载量和超过10万个GitHub明星，已成为全球使用最广泛的代理框架。该平台的生态系统包括三个核心组件：用于高级代理架构的LangChain， LangGrap 用于管理有状态的应用程序编排，以及 朗·史密斯 用于监测和评估。LangChain 拥有 1,000 多个涵盖模型、工具和数据库的集成，为创建人工智能驱动的工作流程提供了强大的解决方案。
LangChain 提供了一个 标准化接口 这简化了各个 LLM 提供商之间的互动，包括 OpenAI、Anthropic 和谷歌。这使开发人员无需修改核心应用程序逻辑即可在模型之间切换，从而有效地避免了供应商锁定。该框架支持一系列编排模式，例如提示链接、并行化、路由和评估器优化器循环。此外，它还集成了模型上下文协议 (MCP)，支持文档、工具、AI 助手和 IDE 之间的实时连接。LangChain 深受顶级工程团队的信赖，旨在满足企业级集成需求，为可扩展的人工智能实施铺平道路。
LangChain 旨在帮助开发人员从简单的原型顺利过渡到复杂的生产就绪工作流程。LangGraph 是关键组件，可确保稳健执行，允许代理从故障中恢复并在特定检查点恢复长时间运行的任务。该平台还支持服务器和任务队列的横向扩展，使其成为管理生产环境中的大规模工作负载的理想之选。
“LangGraph 为我们如何构建和扩展人工智能工作负载奠定了基础，并提供了开箱即用的快速迭代解决方案。”-Garrett Spong，SWE 负责人
例如，在2025年5月，领英使用LangChain来改善其客户支持工作流程。通过整合多个 AI 代理，该公司将响应时间缩短了 30%，用户参与度指标也显著提高。
该平台的集成工程工具 LangSmith 遵守合规标准，例如 HIPAA、SOC 2 类型 2 和 GDPR，确保数据安全和隐私。该框架还包括对人为环监督的原生支持，允许在需要时对代理操作进行手动审查。开发人员可以使用可组合的中间件挂钩从工作流程中删除敏感数据，或者在不更改核心代理代码的情况下实现自定义批准逻辑。此外，详细的追踪功能可以让代理人了解推理的每一个步骤，这对于调试和解释受监管行业的人工智能行为至关重要。
“LangGraph 为我们的人工智能开发发挥了重要作用。其用于使用 LLM 构建有状态的多参与者应用程序的强大框架改变了我们评估和优化面向访客的 AI 解决方案性能的方式。”-高级解决方案架构师安德烈斯·托雷斯
LangChain 和 LangGraph 均可在 MIT 许可证 作为开源框架。LangSmith 每月提供 5,000 次免费跟踪，还可应要求提供额外的付费套餐和企业功能。LangGraph 平台作为 SaaS 解决方案提供，也可以在私有 VPC 中部署，价格通过咨询量身定制。这种灵活的定价结构确保了尝试人工智能编排的初创公司以及需要高级安全性和可扩展性的大型企业的可访问性。
凭借其将无代码自动化和高级 AI 功能相结合的视觉驱动方法，在 AI 编排平台领域脱颖而出。Make曾经只专注于工作流程自动化，现已发展成为一个成熟的人工智能编排中心。该平台拥有 350,000 个客户群，执行了 3 亿多个 AI 任务，将无代码自动化与复杂的人工智能代理的部署无缝连接起来。其标志性的视觉画布使非技术团队可以创建人工智能驱动的工作流程，从而使企业级编排触手可及。
Make 支持超过 3,000 个经过验证的应用程序集成，其中包括与 OpenAI、Anthropic Claude 等工具的 400 个特定于 AI 的连接 谷歌 Vertex AI，以及 Mistral AI。该平台还在服务器和客户端模式中集成了模型上下文协议 (MCP)，允许用户通过集中式协调中心链接内部和外部服务，而无需管理基础架构。除了预先构建的集成外，Make还提供HTTP/WebHooks和用于连接专有API的自定义应用程序构建器。其视觉代理自动化系统使用户能够利用现有场景作为工具，直接在画布上设计人工智能代理。这些集成为构建可扩展和高效的工作流程提供了坚实的框架。
Make Grid 提供代理、应用程序和工作流程的实时映射，使用户可以清晰地查看所有元素，并有助于查明瓶颈。其模块化的人工智能代理架构允许开发人员通过简单地添加或扩展基于工具的场景来进行扩展，无需重建核心代理。该平台的无状态执行模型确保任务保持独立和模块化。此外，集中式分析仪表板提供对工作流程性能和长期利用率趋势的实时见解。
“Make 确实帮助我们扩大了运营规模，消除了流程中的摩擦，降低了成本，并减轻了支持团队的负担。”
— Philipp Weidenbach，运营主管，Teleclinic
随着平台的扩展，它还通过全面的治理措施优先考虑强有力的运营保障。
Make 整合了基于角色的访问控制 (RBAC)，使管理员能够为团队环境设定执行限制并强制执行操作防护措施。该平台完全符合 GDPR 和 SOC 2 II 类标准，提供内置的数据加密和单点登录 (SSO) 以增强安全性。
Make 提供免费套餐供用户尝试构建和测试自动化，而企业计划则可满足具有高级安全需求和专门支持的大规模运营。该平台受到用户的高度评价，在Capterra上的得分为4.8/5，在G2上的得分为4.7/5，在Gartner上的得分为4.6/5。这些评级反映了其易用性以及无需编码专业知识即可处理复杂自动化的能力。
人工智能编排工具有其自身的优势和局限性，了解这些优势和局限性可以帮助组织选择适合其需求的平台。以下是一些热门选项的权衡取舍：
prompts.ai 将超过 35 种大型语言模型整合到一个安全的平台中。它通过其FinOps层提供实时成本跟踪，并使用即用即付系统，有可能将成本降低多达98％。这使其成为优先考虑成本透明度和治理的组织的理想之选。但是，对于需要广泛第三方集成的团队来说，它对模型编排的关注可能过于狭窄。
扎皮尔 以其包含 8,000 多个应用程序集成的庞大库和允许用户使用自然语言创建工作流程的 AI Copilot 而脱颖而出。这使得它对非技术团队特别友好。该平台已经处理了超过3亿个与人工智能相关的任务。不利的一面是，其免费计划提供的功能有限，随着自动化需求的增加，基于任务的定价可能会迅速增长。此外，连接超时通常需要手动干预才能在安全策略到期时恢复应用程序凭据。
LangChain 是一个强大的开源框架，专为开发人员构建复杂的、有状态的 AI 系统而设计。它支持 1,000 多个集成，并提供高级的可观察性。但是，它的学习曲线很陡峭，需要Python或JavaScript等编程语言方面的专业知识，这对于技术水平较低的团队来说可能是一个障碍。
制作 为设计人工智能驱动的工作流程提供可视化界面，以及超过 3,000 个经过验证的应用程序集成和 400 个 AI 特定连接。其模块化设计允许可扩展的解决方案。该平台获得了很高的评分——在Capterra上为4.8/5，在G2上为4.7/5，在Gartner上为4.6/5。也就是说，企业定价尚未公开披露，高级用例可能需要一些技术设置。
以下是主要优点和缺点的快速比较：
选择合适的人工智能编排工具取决于团队的技术专长、集成要求和预算。此处概述的每个选项都经过了集成能力、可扩展性、治理功能和定价的评估，以帮助简化人工智能驱动的工作流程。
扎皮尔 凭借其包含 8,000 多个集成的庞大库和无代码界面脱颖而出，使其成为连接各种应用程序的首选解决方案。像这样的公司 Popl 和 UltraCamp 展示了其在 2025 年实现工作流程自动化和最大限度地减少手动任务的能力，强化了 Zapier 部分所涵盖的运营优势。
虽然 Zapier 简化了应用程序间的集成， prompts.ai 采用不同的方法，专注于统一的 LLM 管理。它在灵活的即用即付模式下汇集了35多种大型语言模型，并具有实时FinOps跟踪。通过将人工智能软件费用削减多达98％并提供企业级安全和审计跟踪，它为管理人工智能成本和合规性提供了全面的解决方案。
对于构建自定义、有状态的 AI 应用程序的团队， LangChain 是一个不错的选择。它适合开发复杂工作流程的工程团队，但需要精通Python或JavaScript。同时， 制作 提供可视化画布界面，无需深入的编码知识即可更轻松地实现工作流程自动化。
此处介绍的人工智能编排工具均具有独特的优势，可满足不同的需求和优先事项。例如， 阿帕奇气流 对于寻求具有多种插件选项的自定义、代码优先工作流程的团队来说，这是一个不错的选择。另一方面， Kubeflow 为 Kubernetes 用户提供了一个模块化框架，可以精确地管理整个 MLOps 生命周期。
对于那些优先考虑简单性和灵活性的人， 猎户座省长 提供具有高级错误处理功能的轻量级、与云无关的平台。同时， Flyte 专为研究级工作流程量身定制，提供详细的数据跟踪，特别有利于学术和科学项目。
如果你的重点是协调不同的人工智能模型， CrewAI 简化了多代理 AI 系统之间的协作。最后， IBM watsonx 管弦乐团 为要求严格合规的行业提供解决方案，将强大的治理、安全性和混合部署选项相结合。每种工具在特定场景中都表现出色，使组织能够选择符合其独特目标的工具。
AI 编排工具通过将各种模型、数据源和应用程序连接到一个单一的自动化系统来简化和简化工作流程。通过自动执行数据路由、预处理和强制监管等任务，他们无需手动干预或自定义集成代码。这减少了延迟、错误和整体操作复杂性。
这些工具旨在自动管理任务——触发下游进程、处理重试以及根据需要扩展资源。结果？更快的循环时间、更少的开销和更顺畅的操作。团队可以专注于更有效地提供切实可行的见解，同时削减成本并确保安全、可扩展的部署。
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其他注意事项包括该工具的能力 随着需求的增长而扩展， 直观的工作流程设计功能 简化开发，以及 灵活的部署选项 -无论是在云端、本地还是混合设置中，都要适合您的 IT 策略。通过关注这些关键方面，您可以选择一个能够提高效率、有效管理成本并无缝支持您的 AI 计划的平台。
