按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
AI is now a core part of enterprise operations, driving measurable results like 20% faster support handling, 5× quicker policy creation, and 95% on-time compliance rates. To achieve these outcomes, companies are turning to AI workflow orchestration platforms that connect multiple large language models (LLMs) like GPT-5, Claude, and Gemini. These platforms allow enterprises to switch between models, automate tasks, and optimize costs while maintaining strict governance.
Here’s a quick look at six leading platforms transforming enterprise AI workflows in 2026:
这些平台平衡集成、治理和成本优化，帮助企业简化运营并提高效率。下面，我们将探讨它们的突出功能、定价和治理工具。
Prompts.ai 是一个企业级 AI 编排平台，提供对超过 35 种顶级大型语言模型 (LLM) 的访问，例如 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini - 所有这些都通过一个安全的界面进行。该平台由 Steven P. Simmons 创建，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中脱颖而出。
Prompts.ai 与 Slack、Gmail 和 Trello 等广泛使用的企业工具无缝连接。这种集成允许团队创建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，有效消除同时使用多个工具的混乱。通过不到 10 分钟的设置过程，IT 部门可以快速加入整个团队并简化运营。
该平台旨在轻松应对增长。 TOKN 池和存储池等功能使组织能够跨团队共享和优化资源，例如信用和数据。添加新模型、用户或部门非常简单，可确保平稳扩展，而不会随着人工智能采用规模的扩大而产生孤岛。对于大型组织，更高级别的计划支持无限的工作流程创建，使其成为满足大批量自动化需求的理想选择。
__XLATE_4__
“借助 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天内完成渲染和提案 - 不再需要等待，不再因硬件升级而感到压力”。
Prompts.ai prioritizes security and regulatory compliance, offering centralized governance with full visibility into all AI interactions. This ensures workflows remain both secure and efficient. The platform incorporates compliance standards from SOC 2 Type II, HIPAA, and GDPR, with its SOC 2 Type II audit officially initiated on 2025年6月19日. Features like role-based access controls and immutable audit logs provide robust tracking, ensuring data security as teams grow.
通过使用即用即付的 TOKN 信用系统（而不是传统的订阅），Prompts.ai 可以帮助组织显着节省成本。每位会员每月的定价从 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 个 AI 工具，将 AI 成本降低高达 98%，总体费用降低高达 95%。此外，其并行的法学硕士比较功能可将生产力提高十倍。
Microsoft Power Platform 汇集了 Power Automate、Power Apps 和 AI Builder，为企业创建了全面的自动化生态系统。通过与 Azure AI Foundry 和 Copilot Studio 集成，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。这种集成确保了跨不同企业系统的无缝功能。
该平台为 SAP、Salesforce 和 Dynamics 365 等企业工具提供超过 1,400 个预构建的、经过认证的连接器。对于较旧的系统，Power Automate 使用 RPA 桌面流程来自动化旧用户界面。它还具有本地数据网关，可实现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 Microsoft 365 的本机集成允许用户直接在 Excel、Teams 和 SharePoint 中自动执行任务，无需在应用程序之间切换。
Microsoft’s RPA infrastructure automatically adjusts to handle peak workloads. In 2024, Uber’s Global Head of Intelligent Automation, Chad Aronson, implemented Power Automate, Power Apps, and Power BI, achieving 3,400 hours saved annually and an estimated $30 million in yearly cost savings. The platform’s Automation Center centralizes workflow monitoring for high-volume operations, while its Managed Environments enable IT teams to oversee low-code assets organization-wide. These features make scaling automation across enterprises straightforward and effective.
__XLATE_9__
“通过 Power Automate，我们获得了符合我们未来计划的 Power Platform 生态系统的优势，包括我们认为领先的生成式 AI 和流程挖掘功能。” - Chad Aronson，Uber 智能自动化全球主管
The Power Platform incorporates Data Loss Prevention (DLP) policies to control connector usage, safeguarding sensitive data. For example, in 2024, PG&E’s Principal Product Owner, Eric Soria, used the Power Platform Center of Excellence to govern 4,200 Power Automate flows and 2,000 Power Apps, ensuring data security while enabling scalable development. Enterprise Data Protection encrypts all Copilot data, whether at rest or in transit, and aligns with the same contractual protections as Exchange and SharePoint data.
Power Automate Premium 的定价为每用户每月 15.00 美元（按年计费），而 Power Automate Process 无人值守自动化的定价为每个机器人每月 150.00 美元。采用该平台的企业三年内的投资回报率达到 248%。专业开发人员在自动化工作流程上花费的时间减少了 20%，Nsure 等公司节省了 60% 的时间和 50% 的成本。在 Nsure，AI 和自动化副总裁 John Haisch 通过利用生成式 AI 和 Power Automate，彻底改变了数据验证任务（之前需要 100 多名员工）。
由 Agentforce 提供支持的 Salesforce Einstein 自动化堆栈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 AI 代理。 Atlas Reasoning Engine 的核心是将复杂的提示分解为可操作的步骤，使企业能够在其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构建的 LLM 或通过 LLM 开放连接器集成自己的模型的灵活性。模型生成器可以轻松连接到领先的法学硕士，包括来自 OpenAI、Azure OpenAI、Google 和 Amazon 的法学硕士。同时，MuleSoft Agent Fabric 跨系统和 API 协调工作流程，确保内置治理。通过利用 Data Cloud，该平台统一来自外部来源的结构化和非结构化数据，为 AI 代理提供实时上下文。这种集成至关重要，特别是因为企业平均管理 991 个不同的应用程序，使得简化的连接对于运营效率至关重要。
__XLATE_14__
“我们的策略与 Einstein Trust 层集成，这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且安全，并通过先进的安全措施确保数据隐私和完整性。” - Daryl Martis，产品管理总监，Einstein，Salesforce
该平台的可扩展性通过其企业部署显而易见。到 2025 年底，Salesforce 使用其 Agentforce 平台处理了超过 100 万个支持请求。今年早些时候，全球支付市场 Zota 使用 Salesforce Platform 和 Data Cloud 在短短五周内实施了商家常见问题解答代理。该人工智能代理现在每年处理 180,000 次查询，全天候 24/7 可用，使 140 人的团队能够以 800 名员工的效率运作。此外，像 Indeed 这样的早期采用者报告称，创建 AI 代理的速度比传统方法快 16 倍。 Indeed 业务系统副总裁 Linda West 强调了该平台如何帮助他们以以前无法实现的方式建立客户关系。这种简化的方法强调了该平台在保持稳健治理的同时进行扩展的能力。
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，确保人工智能输出安全可靠。这些工具可以保护敏感信息，确保 PII 得到编辑并满足合规性要求。此外，Agent Script 将确定性逻辑与 LLM 推理相结合，可在受监管的环境中提供一致且可预测的结果。 Salesforce 还与 OpenAI、AWS 和 Google 等合作伙伴强制执行零数据保留协议，确保客户数据不会被存储或用于外部模型训练。这种混合推理模型使公司能够利用人工智能的适应性，同时保持符合监管标准。
Salesforce 通过 Flex Credits、基于消费的模型和 Salesforce Foundations 提供灵活的定价选项，Salesforce Foundations 提供基本用例的免费访问。对于大型企业，平台登录许可证可以提供按需访问，而成本仅为全职许可证的一小部分。通过将多个单点解决方案整合到一个平台中，Salesforce 降低了总拥有成本，同时扩展了跨组织的 AI 功能。这种统一的方法可确保企业能够有效扩展而不会超支。
ServiceNow将自己定位为21世纪的人工智能操作系统，建立在统一的平台上，而不是通过收购拼凑而成。它受到 85% 财富 500 强企业的信赖，可处理从 IT 运营到人力资源工作流程的各种任务，由能够跨部门推理、协调和自主执行任务的人工智能代理提供支持。
Workflow Data Fabric 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。这使得人工智能代理能够从任何集成系统访问最新信息。 AI Agent Fabric 促进了跨 Microsoft、NVIDIA、Google 和 Oracle 等平台的 AI 代理之间的通信。凭借其模型中立的架构，ServiceNow 支持原生、客户拥有或第三方的 AI 模型，避免供应商锁定。此外，集成中心还提供与外部系统的实时本地连接，从而简化操作。
该集成框架为可扩展的企业解决方案奠定了基础。
ServiceNow 的标准化数据模型和集中治理通过 AI 控制塔进行管理，随着工作流程跨 IT、HR 和客户服务职能扩展，消除了孤岛。与早期数据库版本相比，RaptorDB 的引入将 AI 工作流程加速了 27 倍。
__XLATE_23__
“我们是唯一能够在单一平台上协调人工智能、数据和工作流程的公司。现在正是利用 ServiceNow 作为 21 世纪人工智能操作系统来释放明天机遇的时刻。” - Bill McDermott，ServiceNow 董事长兼首席执行官
ServiceNow 的代理驱动工作流程取得了令人印象深刻的成果，将毛利率从 22% 提高了 55%。例如，NHL 使用 ServiceNow 的现场服务管理在短短 10 周内构建了一款移动应用程序，以简化 32 个体育场馆的比赛日运营，涵盖人员配备和冰球管理等领域。
ServiceNow 将强大的安全性和合规性工具直接嵌入到其平台中，在人工智能编排方面提供了战略优势。 Now Assist Guardian 和 AI Control Tower 等工具可确保大型语言模型 (LLM) 交互的安全，并将风险策略集成到工作流程中，确保遵守行业特定法规。集成风险管理功能可自动执行合规跟踪和风险评估，从而减少准备审计的时间。
例如，Zoom 利用 ServiceNow 的合规工具来满足 FedRAMP 标准，同时为 8,000 多名员工集中 IT 和人力资源支持。同样，Visa 于 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，将治理嵌入到财务解决工作流程中。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，同时遵守银行业所需的严格监督。
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，可以降低总拥有成本。与第三方 iPaaS 解决方案相比，Integration Hub 可以降低高达 70% 的集成费用。对 Snowflake 或 Databricks 等外部源的零复制访问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 AI 工作流程，减少对 IT 部门的依赖并加快部署时间。
Workato 已发展成为企业编排平台 (EOP)，旨在在统一环境中无缝协调人类、系统、人工智能代理和机器人。该平台受到 50% 财富 500 强企业的信赖，拥有超过 1,200 个预构建连接器，适用于 Salesforce 和 Workday 等流行的 SaaS 工具、SAP 等本地 ERP、Oracle 和 MySQL 等数据库，甚至大型机等遗留系统。对于没有预构建连接器的系统，企业可以利用低代码 SDK 来创建自定义集成。
Workato’s Enterprise Model Context Protocol (MCP) framework bridges the gap between AI agents and business systems, enabling secure interaction with over 12,000 applications. The platform integrates directly with major large language models (LLMs) such as OpenAI, Claude, and Llama. Instead of granting unrestricted API access, Workato uses "trusted skills" - pre-approved, auditable actions that ensure AI agents operate within defined boundaries. Acting as a secure "translator" between systems, this framework enables AI agents to perform meaningful, actionable tasks across an enterprise’s tech ecosystem.
Built on a cloud-native, serverless architecture, Workato dynamically scales to handle increasing transaction volumes and complex workflows. With a 99.9% uptime guarantee and zero-downtime upgrades, the platform ensures uninterrupted operations. In 2024, Atlassian utilized Workato to complete an ERP transformation 40% faster than anticipated - wrapping up in just 9 months instead of the projected 15 - while deploying 73+ new integrations. Additionally, the platform’s vibrant community, consisting of 70,000+ members, has shared over 400,000 recipes, streamlining deployment processes.
Workato 优先考虑安全性和合规性，解决 IT 领导者在生产环境中安全部署 AI 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)、用于跟踪每次交互的不可变审计跟踪以及 SOC 2 Type II、ISO 27001、PCI DSS 和 GDPR 等认证。其技能框架确保人工智能代理仅限于管理员批准的操作，从而消除与开放 API 访问相关的风险。例如，数字广告公司 Monks 成功部署了 Workato“Genie”（人工智能代理），以在 34 次全球合并后保持跨系统的可见性，同时坚持严格的安全和合规标准。组织还可以在投入生产之前在专用沙盒环境中验证代理行为。
Workato’s platform not only integrates seamlessly but also delivers tangible cost savings. ThredUp reported a 53% reduction in Total Cost of Ownership (TCO) and accelerated development speeds by 5–6× compared to their previous integration platform. The low-code approach empowers more team members to actively participate in automation. Darren Owsley, CTO at Gonzaga, highlighted:
__XLATE_31__
“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’s AIRO agent offers real-time diagnostics and automation logic, while Acumen provides operational insights to measure ROI. Customers have rated the platform an impressive 4.9/5 for its capabilities, with 100% recommending it.
Vellum 旨在帮助企业从基本的人工智能试点过渡到管理复杂的、多步骤的人工智能运营。截至 2025 年，78% 的组织至少在一项业务功能中使用人工智能，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。
Here’s a closer look at how Vellum combines advanced workflow capabilities, seamless integration, strict governance, and cost management to address enterprise needs.
Vellum supports sophisticated execution patterns, including loops with state snapshotting, recursion, and parallel branch execution - key for autonomous AI agents handling multi-step tasks. Its dual interface bridges a visual UI with code-based tools (Python/TypeScript SDKs), enabling both technical and non-technical teams to collaborate effectively. In 2025, Sebastian Lozano, Senior Product Manager II at Redfin, used Vellum to cut AI optimization cycles by 10× and deploy a virtual assistant across 14 U.S. markets, improving operations by 15–30%.
The platform’s "Agent Builder" simplifies workflow creation by allowing teams to use natural language prompts, making AI development accessible even to non-technical staff. Jordan Nemrow, Co-Founder and CTO of Woflow, highlighted how Vellum accelerated AI development by 50%, thanks to its ability to separate AI updates from application releases. This feature enabled instant fixes without causing infrastructure downtime.
Vellum’s provider-agnostic architecture supports a variety of foundation models, including those from OpenAI, Anthropic, and Google, along with "Bring Your Own Model" (BYOM) functionality. The platform includes native connectors for CRM, ERP, ITSM, and data warehouses, while open APIs, webhooks, and SDKs allow developers to add custom logic as needed. It also supports custom-defined nodes and Docker images, making it compatible with legacy systems and specialized dependencies. Additionally, Vellum integrates with existing MLOps stacks and vector databases, enabling Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines.
Vellum 通过严格的控制确保安全集成。它拥有 SOC 2 Type II 认证，并提供 HIPAA 合规性和业务伙伴协议 (BAA) 支持。安全措施包括静态数据的 AES-256 GCM 加密、传输中的数据的 TLS、基于角色的访问控制 (RBAC)、单点登录 (SSO/SAML) 和用于自动用户配置的 SCIM。不可变的审核日志通过记录每个提示、工具调用和输出来提供完整的可追溯性。部署选项包括云、私有 VPC 和气隙本地设置，以满足严格的数据驻留需求。内置的审批门和人机交互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、令牌缓存和使用警报等功能来帮助管理成本，以避免扩展期间预算超支。免费套餐可用于初始测试，而付费计划的起价为每月 25 美元，针对需要 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，可在投入生产之前定量评估工作流程质量、成本和延迟。
"Vellum has been a force multiplier for our AI efforts; their test-driven approach helps us catch regressions early and iterate quickly." – Lior Solomon, VP of Engineering
"Vellum has been a force multiplier for our AI efforts; their test-driven approach helps us catch regressions early and iterate quickly." – Lior Solomon, VP of Engineering
AI 工作流平台比较：功能、定价和性能企业治理2026
当谈到在大型企业中扩展人工智能时，每个平台都有自己的优势和挑战。下表重点介绍了主要功能、定价结构和治理方法，提供了这些平台如何叠加的快照。
成本模型： Prompts.ai 以其即用即付的 TOKN 信用系统脱颖而出，直接将费用与使用情况挂钩。相比之下，IBM watsonx Orchestrate 提供 30 天试用期来展示投资回报率，而 ServiceNow 和 Salesforce 等平台则依赖基于演示或基于席位的定价，这可能会掩盖全面部署之前的总成本。与此同时，DataRobot 声称其统一框架将解决方案部署时间缩短了 50%，从而显着加快了价值实现时间。
Integration Depth: Integration isn’t just about the number of connectors - it’s about how seamlessly data flows across systems. ServiceNow excels here with its single data model, enabling smooth information exchange across HR, IT, and finance without the need for custom middleware. For example, FordDirect’s VP of Data Strategy, Tom Thomas, noted that "DataRobot deploys AI solutions in half the time and simplifies management". Similarly, IBM’s watsonx Orchestrate allowed its HR team to instantly resolve 94% of 10 million annual requests, freeing employees to focus on strategic initiatives.
Governance: Strong governance is the backbone of successful AI deployment. Platforms like Prompts.ai and Vellum offer robust features, including immutable audit logs, role-based controls, and single sign-on capabilities. Microsoft Power Platform leverages Azure’s compliance frameworks to ensure enterprise data security. IBM watsonx Orchestrate has also proven its governance capabilities, helping Dun & Bradstreet cut procurement task times by 20% through AI-driven supplier risk evaluation.
"Our investment in AppliedAI is a decisive step towards reimagining enterprise operations from the ground up … enabling us to create intelligent, secure automation for the most complex, regulated sectors".
Sanjiv Goenka 博士，RPSG 集团和 Firstsource 董事长
"Our investment in AppliedAI is a decisive step towards reimagining enterprise operations from the ground up … enabling us to create intelligent, secure automation for the most complex, regulated sectors".
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、集成功能和治理，以满足不同的运营需求。
选择2026年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 Microsoft 生态系统深度结合的组织来说，Microsoft Power Platform 因其与现有身份、安全和数据框架的无缝集成而脱颖而出。一个著名的例子是毕马威国际 (KPMG International)，该公司为 140 个国家/地区的 95,000 名审计员实施了 Microsoft Power Platform。他们强调其强大的治理和可观察性特征，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具有开放架构的平台。这些平台可以轻松地与各种人工智能代理、工作流程和数据源连接，确保互操作性，同时减少对单一供应商的依赖。这种适应性可以实现供应商风险评估和自动化采购流程等改进，从而显着提高效率。
对于银行、医疗保健和保险等行业（监管合规性至关重要），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。
随着组织扩展其人工智能计划，成本管理成为一个决定性因素。即用即付定价模型通过将成本与实际使用情况保持一致来提供清晰的信息，而基于席位的模型可能会掩盖费用，直到部署完成。鉴于 88% 的美国高管计划在来年增加人工智能投资，透明的定价尤其重要。将清晰的定价与强大的集成和治理能力相结合的平台处于领先地位。
最好的平台可以在互操作性、治理和成本透明度之间取得平衡，而不需要对现有技术进行彻底改革。无论是增强当前投资、管理多供应商人工智能工具，还是简化合规性繁重的工作流程，正确的解决方案都应该简化部署并降低复杂性。最终，重点仍应放在解决三个关键支柱上：整合、治理和成本明确性。
人工智能工作流程编排平台为大型企业提供了统一的方式来管理人工智能驱动的流程，解决了分散的工具和断开的数据管道导致的低效率问题。通过将工作流程整合在一起，这些平台可以自动将任务与最合适的人工智能模型相匹配，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通过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问题解决速度。它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，轻松集成新的人工智能模型，并在全球范围内扩展业务的同时保持合规性。
人工智能平台将合规设计原则直接集成到其工作流程中，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核日志等工具为安全团队提供了清晰、可追踪的数据和模型使用记录，这是满足 SOC 2 审核标准的关键要素。
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批准的位置。许多产品都附带预先认证的合规性证明，例如 GDPR、SOC 2 和 ISO 27001，从而简化了履行监管义务的流程。通过将人工智能操作整合到单个控制系统中，这些工具使治理更加易于管理，降低操作复杂性，并确保在所有工作流程中始终保持合规性。
人工智能平台通过自动执行重复任务和构建可重复使用的工作流程，使企业能够节省资金。这些工具使公司能够调整现有的人工智能模型，而不是投资昂贵的定制解决方案或被锁定到特定的供应商。这种灵活性有助于避免昂贵的系统检修，并加快看到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。集中运营可降低许可费用和运营成本，而可扩展的按需付费定价可确保企业只需按使用量付费。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。
