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人工智能现在是企业运营的核心部分，可推动可衡量的结果，例如 支援处理速度加快 20%， 策略创建速度加快 5 倍，以及 95% 的准时合规率。为了实现这些成果，各公司正在转向连接多个大型语言模型（LLM）的人工智能工作流程编排平台，例如 GPT-5、Claude 和 Gemini。这些平台允许企业在模型之间切换、自动执行任务和优化成本，同时保持严格的治理。
以下是 2026 年改变企业 AI 工作流程的六个领先平台的简要介绍：
这些平台平衡了集成、治理和成本优化，帮助企业简化运营和提高效率。下面，我们将探讨他们的突出功能、定价和治理工具。
Prompts.ai 是企业级人工智能编排平台，可通过单个安全的界面访问超过 35 个顶级大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini。该平台由史蒂芬·西蒙斯创立，专为旨在简化人工智能管理同时保持严格治理的组织而设计。它对集成、可扩展性和治理的重视使其在人工智能编排领域脱颖而出。
Prompts.ai 与广泛使用的企业工具无缝连接，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello。这种集成使团队能够创建由人工智能驱动的工作流程，在统一界面中利用超过35种语言模型，从而有效消除了兼顾多个工具的混乱局面。通过不到 10 分钟的设置流程，IT 部门可以快速加入整个团队并简化操作。
该平台旨在轻松应对增长。代币池和存储池等功能使组织能够在团队之间共享和优化积分和数据等资源。添加新模型、用户或部门非常简单，可确保顺利扩展，不会随着 AI 采用的规模而造成孤岛。对于较大的组织，更高级别的计划支持无限的工作流程创建，使其成为高容量自动化需求的理想之选。
“有了 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”。
Prompts.ai 优先考虑安全性和监管合规性，提供集中式治理，全面了解所有 AI 交互。这可确保工作流程保持安全和高效。该平台采用 SOC 2 II 类、HIPAA 和 GDPR 的合规标准，其 SOC 2 II 类审计于 2025 年 6 月 19 日正式启动。基于角色的访问控制和不可变的审计日志等功能可提供强大的跟踪，确保团队成长时的数据安全。
通过使用即用即付的 TOKN 积分系统而不是传统的订阅来运营，Prompts.ai 可以帮助组织节省大量开支。定价从每位会员每月99美元到129美元不等，年度计划提供10％的折扣。该平台整合了超过35种人工智能工具，将人工智能成本降低了多达98％，总体支出减少了多达95％。此外，其并列 LLM 比较功能可将生产力提高多达十倍。
微软 Power Platform 汇集了 Power Automate、Power Apps 和 AI Builder，为企业创建了一个全面的自动化生态系统。通过与集成 天蓝人工智能铸造厂 和 副驾驶工作室，它利用 GPT-4o、GPT-4 和 Llama 等大型语言模型 (LLM) 来处理非结构化业务数据。这种集成确保了不同企业系统的无缝功能。
该平台提供 超过 1,400 个经过认证的预建连接器 适用于企业工具，例如 SAP、Salesforce 和 动力学 365。对于较旧的系统，Power Automate 使用 RPA 桌面流程来自动化传统用户界面。它还具有本地数据网关，支持基于云的人工智能工作流程和本地数据源之间的安全连接。此外，它与微软365的原生集成允许用户直接在Excel、Teams和SharePoint中自动执行任务，从而无需在应用程序之间切换。
微软的 RPA 基础架构会自动调整以处理峰值工作负载。在 2024 年， Uber的智能自动化全球负责人查德·阿隆森实施了 Power Automate、Power Apps 和 Power BI，实现了 每年节省 3,400 小时 还有一个估计 每年节省3000万美元的成本。该平台的自动化中心集中监控高容量操作的工作流程，而其托管环境使IT团队能够监督组织范围内的低代码资产。这些功能使跨企业的自动化扩展变得简单而有效。
“借助Power Automate，我们将受益于符合我们未来计划的 Power Platform 生态系统，包括我们认为领先的生成式人工智能和流程挖掘能力。”-优步智能自动化全球负责人查德·阿隆森
Power 平台采用了数据丢失防护 (DLP) 策略来控制连接器的使用，保护敏感数据。例如，在2024年，PG＆E的首席产品负责人埃里克·索里亚使用电力平台卓越中心进行治理 4,200 Power 自动流量 和 2,000 个超级应用程序，确保数据安全，同时支持可扩展开发。企业数据保护对所有Copilot数据进行加密，无论是静态数据还是传输中的数据，并遵循与Exchange和SharePoint数据相同的合同保护。
Power Automate 高级版定价为 每位用户每月 15.00 美元 （按年计费），而 Power Automate 流程成本 每机器人/月 150.00 美元 用于无人值守的自动化。采用该平台的企业报告说 三年内投资回报率为 248%。专业开发人员经历了 减少 20% 花在自动化工作流程上的时间，像Nsure这样的公司实现了 节省 60% 的时间 和 节省 50% 的成本。在Nsure，人工智能与自动化副总裁约翰·海施通过利用生成式人工智能和Power Automate，彻底改变了以前需要100多名员工的数据验证任务。
Salesforce 爱因斯坦自动化堆栈，由 Agentforce，超越了传统的基于规则的工作流程，引入了能够推理、检索数据和执行多步骤任务的自主人工智能代理。从本质上讲， 阿特拉斯推理引擎 将复杂的提示分解为可操作的步骤，使企业能够在业务运营中无缝管理复杂的工作流程。
Salesforce 的 开放模型生态系统 为企业提供了使用预建的 LLM 或通过以下方式集成自己的模型的灵活性 LLM 开放式连接器。这个 模型生成器 轻松连接到领先的 LLM，包括来自的 LLM OpenAI，天蓝色 OpenAI、谷歌和亚马逊。同时， MuleSoft 特工面料 协调跨系统和 API 的工作流程，确保内置监管功能。通过利用 数据云，该平台统一了来自外部来源的结构化和非结构化数据，为人工智能代理提供实时上下文。这种集成至关重要，尤其是因为企业平均管理的是 991 种不同的应用程序，这使得简化的连接对于提高运营效率至关重要。
“我们的战略与爱因斯坦信任层整合，爱因斯坦信任层是一种安全的人工智能架构，可确保人工智能生成的输出可靠和安全，并通过高级安全措施确保数据隐私和完整性。”-Salesforce爱因斯坦产品管理总监达里尔·马蒂斯
该平台的可扩展性通过其企业部署显而易见。到 2025 年底，Salesforce 处理了 超过 100 万个支持请求 使用其 Agentforce 平台。那年早些时候，全球支付市场 佐塔 在短时间内实现了商家常见问题解答代理 五个星期 使用 Salesforce 平台和数据云。这个 AI 代理现在可以处理 每年 180,000 次查询 全天候可用，使一支由 140 人组成的团队能够以 800 名员工的效率运营。此外，早期采用者喜欢 确实 已报告创建最多 AI 代理 快 16 倍 与传统方法相比。Indeed业务系统副总裁琳达·韦斯特强调了该平台如何使他们能够以以前无法实现的方式建立客户关系。这种简化的方法凸显了该平台在保持强有力的治理的同时进行扩展的能力。
这个 爱因斯坦信任层 通过整合数据屏蔽、毒性检测和全面审计跟踪等功能，确保 AI 输出安全可靠。这些工具保护敏感信息，确保 PII 得到编辑并满足合规性要求。此外， 代理脚本 将确定性逻辑与 LLM 推理相结合，在监管环境中提供一致且可预测的结果。Salesforce 还强制执行 零数据保留 与OpenAI、AWS和Google等合作伙伴签订协议，确保不存储客户数据或将其用于外部模型训练。这种混合推理模型使公司能够利用人工智能的适应性，同时保持监管标准的合规性。
Salesforce 通过以下方式提供灵活的定价选项 弹性积分、基于消费的模型以及 销售力量基金会，它为基本用例提供免费访问。对于大型企业， 平台登录许可证 提供按需访问，费用只是全时许可证的一小部分。通过将多点解决方案整合到单一平台中，Salesforce 降低了总拥有成本，同时在组织中扩展了 AI 能力。这种统一的方法可确保企业在不超支的情况下高效扩展。
ServiceNow 将自己定位为 21 世纪的 AI 操作系统，建立在统一平台上，而不是通过收购拼凑而成。深受信赖 《财富》500强的85％，它由能够推理、协调和自主执行跨部门任务的人工智能代理提供支持，处理从 IT 运营到人力资源工作流程的各种任务。
这个 工作流程数据结构 确保与外部数据源的实时无缝连接，使其与ServiceNow的统一数据模型保持一致。这允许 AI 代理访问来自任何集成系统的最新信息。这个 AI 代理架构 促进微软等平台上的人工智能代理之间的通信， NVIDIA、谷歌和 神谕。用它的 模型中立架构，ServiceNow 支持原生、客户自有或第三方 AI 模型，避免了供应商的锁定。此外，集成中心提供与外部系统的实时、本地连接，从而简化了操作。
该集成框架为可扩展的企业解决方案奠定了基础。
随着工作流程扩展到IT、人力资源和客户服务职能，ServiceNow 的标准化数据模型和集中管理消除了孤岛。的介绍 RaptorDB 通过以下方式加快 AI 工作流程 27 次 与早期的数据库版本相比。
“我们是唯一可以在单一平台上协调人工智能、数据和工作流程的人。现在是利用ServiceNow作为21世纪的人工智能操作系统开启明天机遇的时候了。” ——ServiceNow董事长兼首席执行官比尔·麦克德莫特
ServiceNow 的代理驱动的工作流程取得了令人印象深刻的结果，毛利率提高了 55% 对比 22%。举一个例子， NHL 只用了就建立了一个移动应用程序 10 个星期 使用ServiceNow的现场服务管理来简化32个竞技场的比赛日运营，涵盖人员配备和冰球管理等领域。
ServiceNow 将强大的安全与合规工具直接嵌入到其平台中，为人工智能编排提供了战略优势。像这样的工具 现在是辅助守护者 还有 AI 控制塔 保护大型语言模型 (LLM) 交互并将风险策略整合到工作流程中，确保遵守行业特定法规。这个 综合风险管理 功能可自动进行合规性跟踪和风险评估，从而减少准备审计所花费的时间。
例如， 缩放 利用ServiceNow的合规工具来满足FedRAMP标准，同时为8,000多名员工提供IT和人力资源支持。同样， 签证 2025年5月宣布计划实施由人工智能代理驱动的争议管理系统，将治理嵌入财务解决工作流程。 富国银行 采用该平台与 RaptorDB 一起实现复杂工作流程的自动化，同时遵守银行业要求的严格监督。
ServiceNow 的统一平台不仅可以扩展运营，还可以提高成本效率。通过整合单点解决方案，它降低了总拥有成本。这个 集成中心 最多可以将整合费用降低多达 70% 与第三方 iPaaS 解决方案相比。对外部资源的零拷贝访问权限，例如 雪花 要么 Databricks 进一步降低了集成成本。此外，低代码和无代码工具使非技术团队能够创建人工智能工作流程，从而减少对IT部门的依赖并加快部署时间。
Workato 已发展成为企业协调平台 (EOP)，旨在在统一的环境中无缝协调人员、系统、人工智能代理和机器人。该平台深受《财富》500强企业的信任，拥有超过1,200个预建连接器，适用于Salesforce和Salesforce等流行的SaaS工具 工作日、SAP 等内部部署的 ERP、甲骨文和 MySQL 等数据库，甚至是大型机等传统系统。对于没有预建连接器的系统，企业可以利用低代码 SDK 来创建自定义集成。
Workato 的企业模型上下文协议 (MCP) 框架弥合了人工智能代理和业务系统之间的鸿沟，实现了与 12,000 多个应用程序的安全交互。该平台直接与主要的大型语言模型（LLM）集成，例如OpenAI、Claude和Llama。Workato 没有授予不受限制的 API 访问权限，而是使用 “可信技能”，即预先批准、可审计的操作，可确保 AI 代理在规定的边界内运行。该框架充当系统之间的安全 “转换器”，使人工智能代理能够在企业的技术生态系统中执行有意义的、可操作的任务。
Workato 建立在云原生无服务器架构之上，可动态扩展以处理不断增加的交易量和复杂的工作流程。该平台提供 99.9% 的正常运行时间保证和零停机时间升级，可确保不间断运行。在 2024 年， Atlassian 使用Workato完成ERP转型的速度比预期的快40％——在短短9个月内完成，而不是预计的15个月——同时部署了73个以上的新集成。此外，该平台充满活力的社区由70,000多名成员组成，共享了超过40万个食谱，简化了部署流程。
Workato将安全性和合规性放在首位，解决了IT领导者在生产环境中安全部署人工智能代理的关键问题。该平台提供企业级基于角色的访问控制 (RBAC)、用于跟踪每次互动的不可变审计记录，以及诸如SOC 2 II类、ISO 27001、PCI DSS和GDPR等认证。其技能框架确保 AI 代理仅限于管理员批准的操作，从而消除了与开放 API 访问相关的风险。例如，数字广告公司Monks在34次全球合并后成功部署了Workato “Genie”（人工智能代理），以保持整个系统的可见性，同时保持严格的安全和合规标准。组织还可以在专用沙盒环境中验证代理行为，然后再转到生产环境。
Workato 的平台不仅可以无缝集成，而且还节省了切实的成本。ThredUp报告称，与之前的集成平台相比，总拥有成本（TCO）降低了53％，开发速度加快了5—6倍。低代码方法使更多的团队成员能够积极参与自动化。冈萨加首席技术官达伦·奥斯利强调说：
“与以前的iPaaS平台相比，现在有更多的员工可以直接参与集成”。
Workato的AIRO代理提供实时诊断和自动化逻辑，而Acumen则提供运营见解以衡量投资回报率。客户对该平台的功能给予了令人印象深刻的4.9/5分，100％的人推荐它。
Vellum 旨在帮助企业从基本的人工智能试点过渡到管理错综复杂的多步骤人工智能运营。和 78% 的组织在至少一项业务职能中使用 AI 截至2025年，该平台满足了对能够处理复杂人工智能工作流程同时确保企业级安全的工具不断增长的需求。
以下是Vellum如何将高级工作流程功能、无缝集成、严格的治理和成本管理相结合来满足企业需求的详细介绍。
Vellum 支持复杂的执行模式，包括带有状态快照的循环、递归和并行分支执行——这是自主 AI 代理处理多步任务的关键。它的双界面将可视化用户界面与基于代码的工具（Python/TypeScript SDK）连接起来，使技术和非技术团队都能有效地协作。2025 年，塞巴斯蒂安·洛萨诺，二级高级产品经理 红鳍金枪鱼，使用Vellum将人工智能优化周期缩短了10倍，并在14个美国市场部署了虚拟助手，将运营改善了15-30％。
该平台的 “Agent Builder” 允许团队使用自然语言提示，从而简化了工作流程的创建，即使是非技术人员也可以进行人工智能开发。Woflow 联合创始人兼首席技术官 Jordan Nemrow 重点介绍了 Vellum 将 AI 开发加速了 50%，这要归功于它能够将人工智能更新与应用程序版本分开。此功能支持即时修复，而不会导致基础架构停机。
Vellum的与提供商无关的架构支持各种基础模型，包括来自OpenAI、Anthropic和谷歌的基础模型，以及 “自带模型”（BYOM）功能。该平台包括用于 CRM、ERP、ITSM 和数据仓库的原生连接器，而开放式 API、网络挂钩和软件开发工具包允许开发人员根据需要添加自定义逻辑。它还支持自定义节点和 Docker 镜像，使其与传统系统和专业依赖项兼容。此外，Vellum 与现有的 mLOps 堆栈和矢量数据库集成，支持检索增强生成 (RAG) 管道。
Vellum 通过严格的控制确保安全集成。它能容纳 SOC 2 类型 II 认证和优惠 HIPAA 合规性 提供商业伙伴协议 (BAA) 支持。安全措施包括静态数据的 AES-256 GCM 加密、传输中数据的 TLS、基于角色的访问控制 (RBAC)、单点登录 (SSO/SAML) 和用于自动配置用户的 SCIM。不可变的审计日志通过记录每条提示、工具调用和输出，提供完全的可追溯性。部署选项包括云、私有 VPC 和气隙内部设置，以满足严格的数据驻留需求。内置的审批门和人工在环流程为敏感的自动化增加了额外的监督层。
Vellum 通过每次运行成本可见性、代币缓存和使用提醒等功能帮助管理成本，以避免在扩展过程中出现预算超支。一个 免费套餐 可用于初始测试，而 付费计划起价为每月25美元，为需要 VPC 或本地设置的大规模部署提供自定义定价。该平台还包括评估工具，用于在投入生产之前对工作流程质量、成本和延迟进行定量评估。
“Vellum 一直是我们人工智能工作的力量倍增器；他们的测试驱动方法帮助我们尽早发现回归并快速迭代。” — Lior Solomon，工程副总裁
AI 工作流程平台比较：2026 年企业功能、定价和治理
在大型企业中扩展人工智能时，每个平台都有自己的一系列优势和挑战。下表重点介绍了关键功能、定价结构和治理方法，简要介绍了这些平台的发展情况。
成本模型：
Prompts.ai 凭借其即用即付的 TOKN 积分系统脱颖而出，直接将支出与使用量保持一致。相比之下， IBM watsonx 管弦乐团 提供30天的试用期以证明投资回报率，而ServiceNow和Salesforce等平台则依赖基于演示或席位的定价，这可能会掩盖总成本，直到全面部署。 数据机器人同时，声称其统一框架将解决方案部署时间缩短了50％，显著加快了价值实现时间。
集成深度：
集成不仅仅是连接器的数量，还关系到数据如何无缝地跨系统流动。ServiceNow 凭借其单一数据模型在这方面表现出色，无需自定义中间件即可实现人力资源、IT 和财务部门的顺畅信息交换。例如，FordDirect的数据战略副总裁汤姆·托马斯指出：“DataRobot部署人工智能解决方案的时间缩短了一半，并简化了管理”。同样，IBM的watsonx Orchestrate允许其人力资源团队立即解决每年1000万份申请中的94％，从而使员工腾出时间专注于战略计划。
治理：
强有力的治理是成功部署 AI 的支柱。Prompts.ai 和 Vellum 等平台提供强大的功能，包括不可变的审计日志、基于角色的控制和单点登录功能。微软 Power Platform 利用 Azure 的合规框架来确保企业数据安全。IBM watsonx Orchestrate还证明了其治理能力，通过人工智能驱动的供应商风险评估，帮助邓白氏将采购任务时间缩短了20％。
“我们对AppliedAI的投资是朝着从头开始重新构想企业运营迈出的决定性一步... 使我们能够为最复杂、最受监管的行业创建智能、安全的自动化”。
- RPSG 集团和 Firstsource 董事长 Sanjiv Goenka 博士
这些比较揭示了每个平台如何以不同的方式满足企业需求，平衡成本、集成能力和治理，以满足不同的运营需求。
在 2026 年选择理想的人工智能工作流程平台需要仔细考虑当前的企业运营、治理要求和预算限制。
对于与微软生态系统紧密结盟的组织， 微软电源平台 因其与现有身份、安全和数据框架的无缝集成而脱颖而出。一个值得注意的例子是 毕马威国际，该公司为140个国家的95,000名审计师实施了微软Power Platform。他们强调了其强大的治理和可观察性功能，这在受监管的行业中尤其重要。
另一方面，寻求供应商灵活性并避免锁定的企业可能更喜欢开放架构的平台。这些平台可轻松连接各种 AI 代理、工作流程和数据源，确保互操作性，同时减少对单一供应商的依赖。这种适应性可以改善供应商风险评估和自动化采购流程，从而推动可衡量的效率提高。
对于银行、医疗保健和保险等行业（监管合规至关重要），平台必须提供治理功能、实时监控和以合规为中心的工具，以支持关键任务工作流程。
随着组织扩大其人工智能计划，成本管理成为决定性因素。即用即付定价模式通过调整成本与实际使用量来提供清晰度，而基于座位的模式可以在部署完成之前掩盖费用。鉴于88％的美国高管计划在来年增加对人工智能的投资，透明的定价尤其重要。将明确的定价与强大的集成和治理能力相结合的平台完全有能力发挥领导作用。
最好的平台无需对现有技术进行全面改革，即可在互操作性、治理和成本透明度之间取得平衡。无论是增加当前投资、管理多供应商人工智能工具，还是简化合规性密集的工作流程，正确的解决方案都应简化部署并降低复杂性。归根结底，重点应继续放在解决三个关键支柱上：整合、治理和成本明确。
人工智能工作流程协调平台为大型企业提供了一种统一的方式来管理人工智能驱动的流程，解决了因工具分散和数据管道脱节而导致的效率低下问题。通过整合工作流程，这些平台可以自动将任务与最合适的人工智能模型进行匹配，执行治理规则，并提供实时财务跟踪。这不仅可以帮助企业削减成本，还可以确保更好地利用其资源。
这些平台还通过自动执行重复任务、密切关注资源使用情况以及使用自动重试和警报等功能管理错误来简化操作。这提高了系统可靠性并加快了问题解决。他们的扩展和适应能力意味着企业可以调整工作流程以满足不断变化的业务需求，毫不费力地集成新的人工智能模型，保持合规性，同时在全球范围内扩展业务。
人工智能平台集成 通过设计实现合规性 将原则直接纳入其工作流程，帮助组织遵守监管标准。同意跟踪、目的限制和被遗忘权等功能可确保符合 GDPR 要求。最重要的是，基于角色的访问控制、端到端加密和全面的审计日志等工具为安全团队提供了清晰、可追溯的数据和模型使用记录，这是满足 SOC 2 审计标准的关键要素。
这些平台还提供 区域数据驻留设置，允许将敏感信息存储在经批准的位置。许多都带有预先认证的合规性认证，例如GDPR、SOC 2和ISO 27001，从而简化了履行监管义务的流程。通过将人工智能运营整合到单一控制系统中，这些工具使治理更易于管理，降低运营复杂性，并确保在所有工作流程中始终保持合规性。
人工智能平台使企业能够通过自动化重复任务和构建可重复使用的工作流程来节省资金。这些工具允许公司调整其现有的人工智能模型，而不必投资昂贵的定制解决方案或局限于特定的供应商。这种灵活性有助于避免昂贵的系统大修，并缩短获得投资回报所需的时间。
企业削减成本的另一种方法是将人工智能、数据和工作流程整合到一个基于云的平台上。集中运营可以降低许可费用和运营成本，而可扩展的即用即付定价可确保企业只为实际使用量付费。这些方法不仅可以削减开支，还可以提高效率并简化企业流程。
