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在 2025 年，人工智能工作流程平台对于旨在有效扩大人工智能计划的组织至关重要。由于95％的生成式人工智能试点未能投入生产，企业面临着工具分散、隐性成本和治理问题等挑战。正确的平台可以将部署时间从几个月缩短到几天，而错误的选择可能会导致效率低下和昂贵的重建。
本文回顾了六个领先平台- Azure 机器学习， 谷歌 Vertex AI， 亚马逊 SageMaker， Prompts.ai， UiPath，以及 随时随地自动化 -每种都满足不同的需求。关键考虑因素包括集成、成本效率、可扩展性和功能。
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每个平台都有针对特定目标量身定制的优势。在 AI 模型开发方面，Azure、谷歌和亚马逊表现出色。Prompts.ai 以可预测的成本简化了多模型编排。UiPath 和 Automation Anywhere 专注于自动化业务流程。您的选择取决于贵组织的优先事项、技术专长和运营规模。
Azure 机器学习是一种强大的 AI 框架，专为具有复杂数据和技术需求的组织而设计。它提供可自定义的模型、API 访问以及跨云环境的无缝集成，为技术团队提供了对其人工智能部署的更大控制权。让我们仔细看看它的集成功能如何有助于提高工作流程效率。
Azure 机器学习的一个突出特点是它与微软生态系统中的无缝集成。通过 微软电源自动化，用户获得原生连接 微软 365 和动态服务，简化了人工智能驱动的工作流程的创建。但是，它在非微软集成下的性能往往不那么有效，这可能会限制其对依赖不同软件堆栈的团队的吸引力。
Azure 机器学习旨在满足大型企业的复杂技术和数据需求。它与谷歌Vertex和亚马逊Bedrock等平台并驾齐驱，展示了其支持高级人工智能项目的能力。这种可扩展性使其成为受审查的顶级平台中的强大选择，特别是对于需要企业级解决方案的组织而言。
Google Vertex AI 旨在满足拥有高技能技术团队和大量数据资源的企业的需求。它提供灵活的模型、API 访问和无缝的云集成，以简化复杂的人工智能部署和运营。
Google Vertex AI 通过充当组织生态系统中的协调层来增强现有基础架构。该层支持基本服务，例如单点登录 (SSO)、统一安全标准、一致的数据连接以及用于监控和管理的自动化 DevOps 工具。这些功能使技术团队能够高效地集成各种工具，确保人工智能和数据操作的工作流程安全和标准化。
Vertex AI 因其能够适应特定的企业需求而脱颖而出，同时可以扩展以支持大规模运营。团队可以自定义 AI 模型以满足独特的需求，并使用 API 访问权限将 AI 功能嵌入到当前应用程序中。该平台专为企业级需求而构建，可处理复杂的人工智能项目和大量的数据工作负载，使其成为高级技术环境的可靠选择。
Amazon SageMaker 提供了一个强大的平台，旨在帮助数据科学家和机器学习 (ML) 工程师大规模构建、训练和部署模型。它在灵活性与基础设施控制之间取得了平衡，使其成为管理复杂工作流程的专业人员的首选解决方案。
SageMaker 为用户提供了适用于整个 ML 生命周期的完整工具包。它包括内置算法、可自定义的预训练模型以及与流行框架的兼容性，例如 TensorFLOW， PyTorch，还有 scikit-learn。对于那些喜欢熟悉环境的人，SageMaker 支持基于笔记本的工作流程，提供直观的工作空间。
其突出功能之一是SageMaker Autopilot，它简化了模型构建过程。这款 AutoML 工具可以分析数据集、选择合适的算法并生成候选模型，所有这些都只需最少的编码。用户通过审查和自定义生成的代码来满足特定需求，从而保持完全的透明度。
SageMaker Studio 是机器学习开发的集中中心。这种可视化界面整合了用于协作、版本控制和实验跟踪的工具。数据标签服务等其他功能可简化训练数据集的准备工作，而模型监控工具可识别生产中的数据漂移和性能问题。这些功能无缝集成到 SageMaker 的生态系统中，创造了一个高效且用户友好的环境。
SageMaker 与更广泛的 AWS 生态系统紧密集成，可以轻松地将机器学习工作流程连接到现有的云基础设施。例如，它可以无缝协作 亚马逊 S3 用于数据存储， AWS Lambda 用于无服务器计算，以及 亚马逊云观察 用于监控和记录。这些本机连接简化了数据传输、身份验证和整体管理。
该平台支持各种部署方法，包括用于实时预测的实时端点、用于处理大型数据集的批量转换以及用于共享基础设施的多模型端点。开发人员还可以使用 API 将机器学习功能直接嵌入到他们的应用程序中，从而在自定义软件解决方案中实现实时预测。
SageMaker 专为动态扩展而构建，可确保机器学习工作流程在需求增长时保持高效。无论您是训练模型还是提供预测，该平台都会自动调整计算资源以满足工作负载需求。跨多个实例的分布式计算可显著缩短训练时间，同时支持 CPU 和 GPU 实例以优化性能。
在部署方面，SageMaker 使用可根据流量自动扩展的托管端点。团队可以进行 A/B 测试来比较不同的模型版本并逐步推出更新。对于边缘计算，即使没有持续的云连接，SageMaker Edge Manager 也可以在物联网设备和移动应用程序上进行机器学习推理。
SageMaker Pipelines 通过自动化整个机器学习工作流程（从数据准备到模型部署），进一步提高了效率。这些管道可确保可重复性，通过审计跟踪保持合规性，并支持自动再培训以使模型保持最新状态。这种端到端的自动化可以帮助团队专注于创新，同时保持卓越的运营。
Prompts.ai 通过单一的统一界面简化了对超过 35 个 AI 模型的访问，解决了许多企业面临的关键挑战：兼顾多个互不关联的人工智能工具，同时确保安全性、治理和成本效率。
Prompts.ai 的核心是将用户连接到各种 AI 模型，包括 GPT， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，均可从一个平台访问。这消除了在不同工具之间切换和掌握多个接口的麻烦。
一个突出的特点是 并排模型比较，这允许团队在各种大型语言模型上同时测试相同的提示。这可以帮助用户确定哪种模型最适合内容创建、数据分析或自动化客户服务等任务。该平台声称通过支持更智能的模型选择，可以将团队生产力提高多达10倍。
这个 节省时间 功能包括现成的工作流程模板，旨在自动执行跨部门的重复任务，从生成营销内容到起草技术文档。这些模板可以根据特定需求量身定制，也可以用作创建全新自动化序列的基础。
对于视觉项目， 影像工作室 提供生成逼真图像的工具。LoRa（低排名适应）等高级选项允许团队微调模型，使其符合特定的视觉风格或品牌指南，从而确保一致和专业的结果。
这些功能旨在顺利集成到现有工作流程中，提供凝聚力的体验。
Prompts.ai 是一个灵活的层，可以与现有系统一起使用，而不是取代它们。这种设计允许组织保留其当前的数据存储和处理设置，同时通过集中式界面增加人工智能功能。
该平台优先考虑 治理和访问控制，侧重于安全管理，而不是与数据仓库或商业智能工具直接集成。这种方法对于具有严格数据处理政策或监管要求的公司特别有用。
安全是重中之重，协议与 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR 标准。该平台开始了 SOC 2 类型 II 2025 年 6 月 19 日的审计流程，强化了其对企业级安全的承诺。所有的人工智能交互都保留在平台的安全环境中，确保敏感数据不会分散在第三方服务中。
Prompts.ai 通过以下方式解决 AI 开支 即用即付代币系统 称为代币积分。组织不管理多个订阅，而是仅按实际使用量付费。该平台表明，将35多种工具整合到一个界面中可以将人工智能软件成本降低多达98％。
这个 FinOps 层 提供详细的实时支出见解，允许团队按模型、用户、部门或项目跟踪成本。这种透明度可以帮助企业精确定位高价值的应用程序，并确定可以调整支出的领域。
灵活的定价选项使团队可以轻松地扩大使用范围，从最初的探索到全面的企业部署，从而确保每个阶段的成本效率。
Prompts.ai 通过简化新用户的加入来简化可扩展性。团队可以在几分钟内设置访问权限、分配角色并开始利用 AI 功能，而无需复杂的基础架构设置或维护。
该平台还通过其支持增长 即时工程师认证计划，它培训团队成员创建有效的工作流程并在内部共享最佳实践。这使组织能够在不严重依赖外部顾问或强化技术培训的情况下积累人工智能专业知识。
其架构专为适应性而设计，允许在新模型可用时无缝添加。当新的语言模型或图像生成工具上市时，Prompts.ai 通常会将其快速集成，从而确保用户可以在不中断现有工作流程的情况下获得最新的创新。
对于拥有多个部门或业务单位的大型企业，该平台提供集中化治理和去中心化灵活性。IT 团队可以执行政策并监控合规性，而各个部门则可以自由尝试不同的模型，开发适合其特定需求的工作流程。这种平衡确保了整个组织的控制力和创造力。
UiPath 通过其将机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI) 融为一体 管弦乐员，该中心旨在将RPA机器人、人工智能模型和人工工作者链接到紧密的工作流程中。这种设置对于希望自动执行大量文档任务的企业特别有效，这些任务既受益于机器的精度，又受益于人工监督。
UiPath 的 代理自动化 和 AI 面料 使机器人和人工智能代理能够根据上下文和业务规则做出决策。这些代理不遵循严格的预定义脚本，而是适应不同的场景，允许工作流程动态响应不断变化的需求。
该平台还提供了 对文档的理解 该功能可处理自然语言处理、识别笔迹和处理冗长文档。此功能允许工作流程从不同的文档类型中提取数据，无需标准化格式或手动输入，从而简化了操作。
最出色的工具之一是 治疗剂，它会自动识别并修复损坏的自动化。如果工作流程遇到错误或系统更改中断了流程，则治疗代理会在没有人为干预的情况下介入诊断和解决问题。这确保了平稳、不间断的操作，并突显了 UiPath 有效整合人类和机器人流程的能力。
UiPath 擅长将各种组件连接成统一的工作流程。它是 管弦乐员 确保在自动化任务和需要人工判断的时刻之间实现无缝过渡。例如，工作流程可能会自动处理文档，将异常传递给人工工作人员，然后在人工输入完成后恢复自动化。
该平台管理文档处理的整个生命周期，从摄取和数据提取到验证和最终输出。它可以从多个来源提取文档，应用人工智能驱动的分析，并将结果发送到下游系统，从而无需使用多个互不关联的工具。
此外，任务路由是根据预定义的规则和人工智能驱动的见解自动进行的。当需要人工输入时，系统会根据工作量、专业知识或可用性等因素将任务分配给合适的人员或团队。人为步骤完成后，自动化将无缝恢复。
UiPath 旨在支持企业级自动化，非常适合在多个部门部署 AI 工作流程的大型组织。其集中式 Orchestrator 提供对所有自动化流程的全面可见性和控制，同时仍允许各个团队管理其特定工作流程。
例如，在 2025 年， 欧米茄医疗 利用 UiPath 的 “文档理解” 功能每月节省数千个工作时间，同时在文档密集型操作中保持高准确性。这表明该平台有能力处理大型企业部署的典型规模和复杂性。
随着企业扩大自动化工作的规模，UiPath的自我修复功能变得越来越有价值。这些功能可以自动检测和解决问题，防止轻微的中断升级为重大问题。这减轻了通常与管理大型自动化系统相关的运营负担。
UiPath 通过自动执行传统上需要人工的重复性、文档密集型任务来节省成本。通过自动化阅读、口译和处理文档等流程，组织可以将员工重定向到更高价值的任务，同时有可能提高准确性和效率。
该平台通过其文档理解功能处理非结构化数据的能力进一步提高了成本效率。它无需手动输入数据或进行大量预处理，在保持运营效率的同时减少了时间和劳动力成本。
Automation Anywhere 围绕代理过程自动化 (APA) 构建其平台，该系统旨在使用推理人工智能代理进行动态工作流程管理。与依赖严格流程的传统自动化不同，这些代理与人员、机器人和业务系统协作，创建适应性强且响应迅速的自动化解决方案。这种方法可以在处理复杂任务时做出更明智的决策和更大的灵活性。
该平台的核心是 过程推理引擎，它通过分析请求、使请求与适当的流程保持一致以及动态路由任务来推动决策。“随处自动化” 还包括 预建代理解决方案 专为应付账款和客户支持等任务量身定制。这些解决方案以自然语言工作空间为特色，允许团队无需高级技术技能即可设置工作流程。一个关键特征是 负责任的 AI 层，它将治理、隐私和合规保障措施直接纳入框架。这确保了自动化工作保持安全并符合监管标准，突显了该平台对安全和合规运营的关注。
APA 系统将对话机器人、自动化工作流程和人工输入无缝集成到紧密的流程中。这使其对医疗保健、金融和人力资源等行业特别有价值，在这些行业中，将人工智能嵌入现有系统对于提高效率和性能至关重要。
凭借其集成设计，Automation Anywhere 专为在整个企业中扩展而构建，可处理跨多个部门的复杂工作流程。无论是管理应付账款/应收账款还是客户服务流程，该平台的动态规划都能适应不断变化的业务需求，确保其在组织成长和变革中保持有效。
通过自动执行人力资源、客户支持和应付账款等领域的重复任务，Automation Anywhere 减少了对手动工作的需求，同时提高了任务一致性。其预建解决方案缩短了实施时间，使企业无需大量定制开发即可快速推出功能工作流程，最终节省时间和资源。
以下是每个平台的优势和劣势的详细介绍，可以更清楚地了解它们如何与各种组织需求保持一致。虽然一些平台在技术定制方面大放异彩，但其他平台则侧重于用户的可访问性和快速实施。
Azure 机器学习 对于已经嵌入微软生态系统的组织来说，这是一个自然的选择。它与 Azure 服务的紧密集成简化了数据工作流程，AutoML 功能显著减少了微调模型所花费的时间。但是，其陡峭的学习曲线和不断增加的计算成本可能具有挑战性，尤其是对于小型团队或刚接触 Azure 的团队而言。该平台的复杂性可能会使资源较少的团队的设置和持续管理变得艰巨。
谷歌 Vertex AI 对于处理大规模分析和机器学习操作的团队而言，表现异常出色。其统一界面简化了模型训练和部署，提高了工作流程的效率。尽管如此，非谷歌云用户的定价不可预测性和迁移障碍可能会使采用变得复杂，需要仔细规划。
亚马逊 SageMaker 凭借其广泛的预建算法和成熟的第三方解决方案市场，提供了无与伦比的灵活性。这使得它对跨部门用例不同的企业具有吸引力。但是，其广泛的功能可能会增加复杂性，需要在学习和文档上投入大量时间。尽管成本管理工具可用，但了解错综复杂的定价结构需要注意细节。
Prompts.ai 通过在单个界面中统一访问超过35种主要语言模型来采取不同的路线。它的实时FinOps控制带来了无与伦比的成本透明度，而即用即付的TOKN信用系统可确保您只按实际用量付费，从而避免经常性费用。内置的即时工程师认证计划和共享的工作流程无需深入的技术专业知识即可提高生产力。对于强调监管和合规性的组织，企业级安全和审计跟踪已嵌入到每个工作流程中。但是，专注于自定义模型训练的团队可能需要额外的专业工具来满足他们的需求。
UiPath 在机器人流程自动化 (RPA) 方面表现出色，可将传统业务流程与人工智能增强的工作流程联系起来。它的可视化工作流程设计器使非技术用户可以访问它，其庞大的预建连接器库加快了集成。但是，机器人许可证的定价可能会随着自动化规模的扩大而上涨，使其比基于语言模型的项目更适合 RPA 任务。
随时随地自动化 凭借其代理流程自动化脱颖而出，推理人工智能代理可以动态管理工作流程，而不是僵化的脚本。其流程推理引擎可适应不断变化的业务需求，而负责任的人工智能层则解决了治理问题。针对应付账款和客户支持等领域的预建解决方案可快速见效。也就是说，它的复杂性需要仔细的变更管理，并且可能超过更简单的自动化任务的需求。
这种比较突出表明，没有一个平台在每个类别中都表现出色。选择正确的平台取决于技术需求和业务优先事项。Azure、谷歌和亚马逊是团队从头开始构建自定义模型的理想之选。Prompts.ai 简化了对多种语言模型的访问，消除了管理单独订阅和控制成本的麻烦。UiPath 和 Automation Anywhere 专注于自动化业务流程，提供不同级别的人工智能复杂度。
成本效率因使用情况而有很大差异。传统的云平台会收取计算、存储和数据传输的费用，这可能会导致实验期间的意外开支。Prompts.ai 基于代币的定价直接将成本与使用量挂钩，从而简化了预算。同时，UiPath和Automation Anywhere等RPA平台降低了劳动力成本，但需要在机器人许可和实施方面进行预先投资，同时考虑到更广泛的成本效率考虑。
在现有技术堆栈中工作时，集成能力至关重要。如果你的数据位于 Azure、Google Cloud 或 AWS 中，则留在该生态系统中可以简化工作流程并增强安全性。对于使用多个云提供商或避免供应商锁定的组织，Prompts.ai 的云中立方法提供了灵活性。RPA 平台擅长连接缺乏现代 API 的旧系统，强化了前面讨论的集成主题。
技术和业务用户的可扩展性需求各不相同。数据科学团队需要能够处理复杂模型和大量数据的平台，而主要的云提供商则擅长这些平台。另一方面，业务团队优先添加用户和快速实现流程自动化，而可视化界面和预建解决方案会有所帮助。Prompts.ai 将两者联系在一起，使用同样强大的基础架构，为个人提供每月29美元的支持，为企业团队提供每月29美元的支持，每位成员每月129美元。这种双重可扩展性使其成为各种用例的多功能选择。
选择最佳的人工智能工作流程平台取决于使组织的目标与每种解决方案的特定功能保持一致。一些平台，比如 Azure 机器学习， 谷歌 Vertex AI，以及 亚马逊 SageMaker，非常适合需要大量技术定制或想要从头开始构建模型的组织。但是，随着使用量的增加，这些选项通常需要先进的技术专业知识和仔细的成本管理。
另一方面， Prompts.ai 通过将超过 35 种领先的语言模型整合到一个统一的界面中，简化了管理多个 AI 工具的复杂性。凭借其基于代币的透明定价，Prompts.ai 可以将人工智能软件成本降低多达 98%，同时仍提供企业级安全性。其定价结构——个人起价为每月29美元，企业每位会员每月129美元——确保成本可预测并与使用量直接挂钩，从而使财务规划更容易、更可靠。
用于自动执行重复的、大量文档的任务，例如平台 UiPath 和 随时随地自动化 出类拔萃。UiPath 提供强大的可视化、低代码自动化体验，而 Automation Anywhere 的推理代理会调整工作流程以满足不断变化的业务需求。虽然两者都降低了人工成本，但它们通常需要对机器人许可证进行预先投资和经过深思熟虑的实施策略。
归根结底，正确的选择取决于贵组织的优先事项。无论您需要高级模型定制、语言模型的无缝编排还是高效的流程自动化，每个平台都有独特的优势。通过了解您的目标并权衡成本、复杂性和控制等因素，您可以放心地选择最适合您需求的人工智能工作流程解决方案。
在选择 AI 工作流程平台时，必须重点关注与组织特定目标和要求相一致的功能。首先使用以下命令对平台进行优先级排序 内置 AI 功能 例如机器学习、自然语言处理或生成式 AI。这些功能可以帮助简化和优化您的工作流程，同时提高效率。
考虑支持以下内容的平台 实时数据处理，使您的团队能够快速响应实时信号。带有 低代码或无代码选项，例如拖放生成器，可以使没有技术专业知识的团队成员更容易创建工作流程。同样重要的是 灵活的集成 允许与您的现有工具、自定义 API 或 webhook 进行无缝连接，确保平台顺利融入您当前的生态系统。
可扩展性是另一个关键因素——选择一个能够应对不断增长的需求的平台，无论是跨团队还是跨区域扩展。最后，优先考虑具有强大功能的解决方案 安全和治理 功能，例如基于角色的访问控制和详细的审计日志，可确保合规性和保持透明度。通过关注这些元素，您可以选择一个能够提高生产力并有效支持您的 AI 计划的平台。
Prompts.ai 引入了基于代币的定价系统，允许用户仅为他们实际使用的资源付费。与通常将用户锁定在固定订阅级别或依赖于广泛估计的传统云平台不同，该模型可确保您避免为超出必要范围的费用付费。
该系统对于工作量不断变化或项目需求独特的企业特别有用。它消除了为未使用容量多付钱的风险，使公司能够更好地管理预算，同时仍然可以获得根据其需求量身定制的高级人工智能工具。
Prompts.ai 简化了将多个 AI 模型组合在一起的过程，同时保持 数据安全 和 治理 正面和中间。它符合顶级合规标准，如 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR，确保敏感数据得到保护，监管要求得到满足。
最重要的是，Prompts.ai 还集成了 FinOps 层 这提供了对使用情况、支出和投资回报率的实时可见性。这有助于组织有效地管理其资源，同时充分意识到其人工智能投资所带来的价值。
