Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
AI 编排工具可简化和统一复杂的工作流程，帮助企业高效地管理 AI 模型、数据和应用程序。本指南比较了六个顶级平台- Prompts.ai， Kubiya AI， Domo， 阿帕奇气流， Kubeflow，以及 IBM watsonx 管弦乐团 -基于集成、可扩展性、治理和主要用例。每种工具都以独特的方式应对工具蔓延、成本跟踪和合规性等挑战。以下是简要概述：
根据团队的目标、技术专长和监管需求，每个平台都具有独特的优势。根据您的优先事项进行选择，无论是成本节约、人工智能集中化还是合规性。
Prompts.ai 是一个 企业 AI 编排平台 旨在汇集超过 35 种领先的大型语言模型，例如 GPT-5， 克劳德， 美洲驼， 双子座， Grok-4， Flux P，以及 Kling -进入一个无缝的界面。通过整合访问权限，该平台无需兼顾多个订阅、登录和计费系统，从而简化了组织的人工智能运营。
Prompts.ai 专注于 统一模型 而不是依赖分散的集成。而不是为像这样的提供商管理单独的账户 OpenAI、Anthropic和谷歌，该平台允许团队在一个地方访问所有这些模型。例如，营销团队可以使用 Claude 生成内容，开发人员可以使用 GPT-5 进行编码，研究人员可以试验 lLaMa，所有这些都可以在一个使用一致身份验证和计费的工作空间内完成。
此外，Prompts.ai 还提供 并排性能比较，使团队能够在不离开平台的情况下根据相同的提示测试多个模型。此功能对于为特定任务选择最佳模型或确保成本的最大价值特别有用。
该平台还包括一个 提示工作流程库 包含名为 “Time Savers” 的预建模板。这些模板采集了成熟的即时工程技术，使团队能够标准化其 AI 工作流程并避免重复工作。这种简化的方法支持可扩展性并确保跨部门的安全。
Prompts.ai 是为增长而构建的，使用了 即用即付 TOKN 积分系统 这消除了对传统的每席位许可的需求。团队可以购买在组织内共享的积分，无需复杂的采购或预算谈判即可轻松扩大规模。例如，财富500强公司可以从小规模开始，然后根据需要增加积分来轻松扩张。
当新的大型语言模型上市时，Prompts.ai 将它们直接集成到其界面中。这确保了用户无需学习新系统或工作流程即可访问最新工具，从而使操作在快节奏的人工智能环境中为未来做好准备。
对于管理大规模运营的组织，该平台包括 实时 FinOps 层 它跟踪所有模型和用户的代币使用情况。此功能提供对支出的详细见解，帮助团队确定哪些模型最具价值以及资源消耗在哪里。有了这种可见性，公司可以更有效地管理其人工智能预算。
Prompts.ai 包含了 企业级治理 以应对安全扩展 AI 的挑战。该平台建立在 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 等框架之上，可确保在整个 AI 工作流程中保护敏感数据。截至 2025 年 6 月 19 日，Prompts.ai 已启动了 SOC 2 类型 2 审计，并与 万塔 用于持续监控。
该平台提供 完全的可见性和可审计性 对于所有 AI 交互，保留模型访问、即时使用和输出的详细记录。这对于受监管的行业尤其重要，在这些行业中，合规性需要对人工智能系统进行严格监督。
用户可以通过其信任中心trust.prompts.ai监控 Prompts.ai 的安全行为，该中心提供有关政策、控制和合规工作的实时更新。这种透明度使安全团队能够根据其要求评估平台，而无需进行冗长的问卷调查。
所有商业计划都包括 合规监督和治理管理 功能，确保无论组织规模大小都优先进行治理。这种全面的方法通过在所有交互中执行一致的策略来简化人工智能管理。
Prompts.ai 专为具有高合规要求和分散的人工智能工具的企业量身定制。通过整合访问权限、轻松扩展和维持严格的治理，该平台非常适合金融服务、医疗保健和法律等受监管行业，在这些行业中，审计跟踪和数据保护至关重要。合规团队可以专注于一个执行统一政策的平台，而不必管理数十种单独的工具。
该平台还为寻求减少人工智能软件开支的组织提供了具有成本效益的解决方案。与在每个提供商处维护个人账户相比，将多个订阅合并到一个平台中，采用即用即付定价可以使公司简化成本。
Prompts.ai 进一步解决了以下挑战 分享 AI 专业知识 通过其即时工程师认证计划和社区驱动的工作流程。通过培训能够创建和分发有效提示的内部专家，组织可以在不要求每位员工掌握即时工程的情况下最大限度地发挥其人工智能投资的影响力。
Kubiya AI 是一个 模块化多代理协调平台 专为简化和自动化 DevOps 任务而构建。通过与云基础设施和 DevOps 工具无缝集成，它使团队能够使用自然语言命令执行复杂的工作流程。工程师可以直接通过平台启动基础架构变更，例如 Slack 要么 微软团队，极大地简化了运营。
Kubiya AI 可连接主要的云服务，例如 AWS 和 Kubernetes，以及协作工具和监控系统。团队可以安全地关联他们的云账户，包括 AWS，Kubernetes， GitHub，以及 吉拉 -通过 Kubiya 仪表板或其命令行界面 (CLI)。这消除了在不同系统之间切换以管理基础设施的麻烦。
该平台运行在 模块化多代理框架，其中专业代理处理特定的任务（例如， Terraform、Kubernetes、GitHub、CI/CD）并进行无缝协调。工程师可以通过键入自然语言命令（例如 Slack 消息）来触发工作流程，Kubiya 使用其集成的 Python SDK 和模块化代理来解释和执行这些命令。为了鼓励自定义和社区参与，该平台通过 Kubiya GitHub 组织提供开源 CLI 工具和代理模板。
代理既可以通过 API 创建，也可以使用 YAML 进行配置，这使团队可以自由地根据其独特的基础设施和运营需求定制自动化工作流程。这种适应性可确保平台随着基础设施需求的增长轻松扩展。
Kubiya AI 的设计是 Kubernetes 原生可扩展性，确保它能够处理随着组织扩张而增加的工作负载。对于需要在大型基础设施部署中实现安全且可扩展的人工智能驱动自动化的企业来说，这使其成为可靠的选择。
得益于其模块化设计，团队可以从小规模开始——只有几个代理人处理特定任务——然后随着需求的变化逐渐扩展到处理更复杂的工作流程。这种渐进式方法避免了在扩大运营规模时进行破坏性大修的需要。
Kubiya AI 通过以下方式优先考虑安全性 零信任架构，整合了基于角色的访问控制、单点登录和审计跟踪。即时批准可确保所有关键变更均获得适当授权。
该平台使用以下方法将组织规则直接嵌入到工作流程中 策略即代码。其策略引擎确保所有自动化操作都符合安全性和合规性标准，通过详细的日志提供强大的治理。Kubiya 的确定性执行模型可确保一致和可预测的结果，这对于在敏感环境中保持安全性和可靠性至关重要。
例如，在 2025 年，由于手动工作流程和漫长的批准流程，一家大型企业在云基础架构配置方面面临延迟和错误。通过采用 Kubiya，开发人员可以通过 Slack 中的自然语言命令请求复杂的基础架构设置。Kubiya 的编排系统会自动解释请求、应用组织策略、协调 Terraform 部署并自动管理批准。这不仅强制执行了安全与合规性规则，而且还通过Slack中的详细日志和实时更新提供了全面的可审计性。
Kubiya AI 表现出色 开发运营自动化，使其成为自动执行诸如使用 Terraform 配置基础架构、管理 CI/CD 管道、处理事件响应和简化审批工作流程等任务的强大工具。通过让开发人员无需脚本编写或深入的技术知识即可使用自助服务配置，Kubiya 加速了基础设施自动化。
一个企业示例重点介绍了 Kubiya 如何将基础设施设置时间从几天缩短到几小时。开发人员有权独立配置基础架构，同时通过自动执行策略来维持严格的安全性和合规性标准。这种自助服务方法对于管理复杂监管要求和大规模基础设施运营的组织特别有益。
Domo 是一个强大的平台，用于协调人工智能并将大量数据流转化为切实可行的见解。它连接来自整个组织生态系统的数据，将其与可以预测结果、自动化流程和定制用户体验的人工智能工作流程相关联。Domo连续31个季度被评为领导者，在2025年秋季在嵌入式商业智能、分析平台、商业智能、ETL工具、数据准备和数据治理等领域取得了领导地位。
Domo 凭借其无缝整合各种数据源的能力脱颖而出。它汇集了来自云端、本地和第三方平台的数据管道、人工智能模型和系统。其丰富的连接器库支持主要工具，例如 销售部队， SAP、Excel、谷歌表格、Big Query 和 MySQL。借助拖放式 ETL 功能，它简化了数据准备，确保了人工智能驱动的应用程序的数据集干净且值得信赖。例如，零售商可以使用Domo整合销售、库存和客户数据，从而实现需求预测、定价优化和自动产品推荐。
Domo 专为处理大规模企业运营而设计，可轻松适应不断增长的数据需求。该平台包括具有主动警报的治理功能，可维护数据质量并最大限度地降低风险。它动态分配计算资源，在混合或多云环境中扩展以处理波动的工作负载。通过实时预测分析，企业可以获得即时见解，从而提高运营效率。即使规模扩大，Domo 仍保持严格的监管以确保数据安全。
Domo 优先考虑安全和治理，提供强大的工具来保护整个 AI 工作流程中的敏感信息。该平台包括全面的合规性、审计和安全控制措施，使其成为监管要求严格的行业值得信赖的选择。它在2025年秋季被认可为数据治理领域的领导者，这凸显了其对维持高安全标准的承诺。
Domo 特别适合寻求集中分散的数据源并将其连接到 AI 工作流程的企业。通过将无缝的数据集成、动态可扩展性和强大的治理相结合，它可以提供统一的见解，从而推动关键决策并简化跨部门的运营。
Apache Airflow 是一种广泛使用的开源工具，数据工程师和开发人员依赖它来协调复杂的数据和 AI 工作流程。它的开源性质使组织可以完全控制其编排管道，而无需支付许可费用。Airflow 可处理各种任务，包括管理数据管道、机器学习 (ML) 训练、部署和增强生成工作流程。与专有平台不同，Airflow通过提供完全的灵活性和控制而脱颖而出，无需额外付费。
Airflow 的一个突出特点是其庞大的社区构建的连接器库，可与各种系统和平台无缝集成。它与AWS等主要云提供商合作， 谷歌云、Azure 以及本地系统。Airflow 基于 Python 构建，允许通过自定义运算符创建高度动态的管道。工作流程采用有向无环图 (DAG) 的结构，可以清晰地直观地呈现任务依赖关系。这种集成水平使Airflow成为连接不同系统的关键工具，就像前面讨论的其他编排平台一样。
Airflow 设计用于在各种环境中扩展，使其适用于各种规模的项目——从小型开发工作到大型企业运营。任务分布在多个工作线程中，从而实现并行处理和高效的任务执行。团队可以从单机设置开始，然后随着需求的增长扩展到分布式配置。其直观的 Web 界面允许进行实时监控，用户可以在其中跟踪任务进度、查看日志和手动触发运行——所有这些都来自一个集中的仪表板。
作为一个开源平台，Airflow可以免费使用，使组织可以完全控制其工作流程。但是，它缺少专业平台中的一些高级安全功能，例如详细的审计跟踪、增强的访问控制和合规性认证。对于医疗保健或金融等在严格监管标准下运营的行业，可能需要实施额外的安全措施来满足合规要求。
Airflow 通过提供企业级编排解决方案的开源替代方案而脱颖而出。它特别适合负责创建和管理复杂数据管道的数据工程团队。凭借其强大的调度功能，Airflow 在灵活、代码驱动的工作流程编排方面表现出色。精通 Python 的团队会发现它特别有用，因为它允许进行广泛的自定义。虽然不是专门为机器学习工作流程设计的，但其适应性使其与专业机器学习工具兼容。尽管学习曲线可能很陡峭，但Airflow强大的编排能力完全可以满足企业运营的需求。
Kubeflow 是一个开源平台，专为 Kubernetes 上的机器学习 (ML) 而设计。它使数据科学家和机器学习工程师能够创建、部署和管理生产就绪模型。它专为大型企业而构建，提供先进的MLOps功能，需要平台工程团队的支持才能实现最佳用途。
Kubeflow 凭借其 Kubernetes 原生架构在协调机器学习工作流程方面大放异彩。这种设计确保了各种环境的可移植性，无论是在AWS、Google Cloud和Azure等云平台上，还是在私有数据中心中。通过让团队一次定义工作流程并在这些系统上持续执行，Kubeflow 消除了供应商锁定的风险。它还支持流行的框架，例如 TensorFLOW， PyTorch和 scikit-learn，为各种工具创建统一的编排层。
例如，管理多个机器学习项目的大型组织可以使用 Kubeflow 来简化端到端的工作流程。该平台可无缝处理资源分配、版本控制和扩展。它还可以监控性能，并在有新数据可用时触发自动再训练，从而使团队可以专注于完善模型，而不必担心基础设施的复杂性。
Kubeflow 以 Kubernetes 为支柱，旨在处理复杂的训练工作负载和多步管道。它支持分布式训练和服务，自动扩展资源以满足工作负载需求。举一个例子，一家财富500强金融服务公司通过采用Kubeflow的结构化方法，在2025年将其模型部署时间缩短了75％。这种可以毫不费力地跨团队和项目扩展的能力使其成为企业同时部署多种模型的宝贵工具。
Kubeflow 利用 Kubernetes 强大的安全功能来提供企业级治理。组织可以将其现有的容器安全策略、基于角色的访问控制和网络隔离实践直接集成到他们的 ML 工作流程中。这简化了监管严格的金融和医疗保健等行业的合规性。此外，Kubeflow 在版本控制、资源分配和部署批准方面执行一致的策略，并附有详细的审计跟踪以确保问责制。
Kubeflow 最适合拥有以 DevOps 为导向的机器学习团队或拥有专门平台工程资源来管理复杂机器学习操作的组织。它对已经在使用 Kubernetes 的企业特别有效，因为它扩展了现有基础架构以支持机器学习工作流程。在容器编排和基础设施即代码方面经验丰富的团队会发现 Kubeflow 的方法直观而高效。它的开源性质还允许组织通过一致的工作流程在多个云提供商之间部署模型，为多云战略或未来迁移提供所需的灵活性。
IBM watsonx Orchestrate 是一个为企业量身定制的平台，通过将人工智能驱动的决策与业务规则和现有系统无缝关联起来，将简单的聊天提示转化为完全可操作的工作流程。它旨在为人工智能运营带来秩序和效率，同时在组织现有技术基础设施中工作。
IBM watsonx Orchestrate因其能够在基于云的SaaS应用程序和本地系统之间连接人工智能工作流程而脱颖而出。通过将基本的聊天提示转化为生产就绪的工作流程，该平台将人工智能决策与既定的业务规则相结合。它还确保企业级安全性，并维护详细的日志以供审计。这种集成由一个强大的安全框架提供支持，该框架管理每一个步骤，确保平稳安全的运营。
watsonx Orchestrate 的核心是将安全性和合规性放在首位。该平台在安全的环境中运行，具有集中监督、自动执行策略和全面的审计日志。这些功能对受监管行业的企业特别有吸引力。
“由于其强大的治理框架，受监管行业的企业倾向于使用IBM的产品。基于角色的访问控制、混合云部署选项和企业级合规性等功能使其适合安全性和透明度不可谈判的组织。”
治理框架包括基于角色的访问控制，用于管理谁可以创建、修改或执行特定工作流程。此外，内置的合规防护栏在执行之前会根据组织政策和监管要求自动验证工作流程。这种主动方法通过将治理直接嵌入工作流程来增强政策合规性并将风险降至最低。
watsonx Orchestrate 专注于集成、安全性和合规性，特别适合受监管行业的大型企业。其结构化方法可提供全面的审计跟踪，并确保每个阶段的监管合规性，这对于具有严格治理需求的组织来说非常宝贵。
该平台特别有利于金融机构、医疗保健提供商和政府机构——在这些领域中，合规性、安全性和透明度至关重要。这些组织通常有专门的合规团队和严格的安全协议。借助 watsonx Orchestrate，他们可以将其现有的监管框架扩展到人工智能运营，确保在所有工作流程中一致地应用安全策略。这使其成为问责制和透明度至关重要的环境的理想解决方案。
每个 AI 编排工具都有自己的一系列优势和局限性，具体取决于其设计和目标受众。通过了解这些细微差别，您可以更好地使平台与组织的特定需求保持一致，无论是优先考虑成本控制、开发人员定制还是企业级合规性。
以下是一些领先工具的优缺点的细分，重点是集成、可用性、可扩展性和安全性：
这些比较揭示了每种工具如何满足不同的优先事项，帮助用户在选择平台时权衡集成、可扩展性和治理。
到2025年，人工智能编排市场将继续分为传统系统和人工智能原生解决方案。根据O'Reilly在2024年进行的一项调查，自动化人工智能工作流程的团队报告说，各部门的协作改善了40％，运营成本降低了25％，并对预计每年增长23％，达到114.7亿美元的市场做出了贡献。
您选择的平台应反映组织的人工智能成熟度和运营需求。对于刚接触 AI 的人来说，更简单的引导式工作流程是理想的选择，而经验丰富的 DevOps 团队可能更喜欢开源选项的灵活性。对于受监管的行业，合规功能和强大的审计能力至关重要。
安全方法差异很大。企业平台通常带有内置保护功能，而开源解决方案可能需要手动设置。整合是另一个关键因素。例如，Domo 丰富的连接器库非常适合处理不同的数据源，而 Kubiya AI 与主要云提供商和协作工具的原生集成支持简化的 DevOps 自动化。像 Prompts.ai 这样的平台通过整合对多个 LLM 的访问权限来简化运营，在确保访问尖端模型的同时，消除了管理单独供应商关系的麻烦。
可扩展性还取决于平台的架构。像 Kubeflow 这样的 Kubernetes 原生工具擅长横向扩展，但需要高级基础设施知识。另一方面，基于云的解决方案可以自动处理扩展，但可能会引入供应商依赖关系。这些权衡凸显了将平台选择与团队的专业知识、合规要求和长期目标保持一致的重要性。
这篇评论强调了不同的工具如何以独特的方式迎合集成、可扩展性和治理。选择正确的 AI 编排工具取决于您的技术专业知识、预算和合规性要求。人工智能编排市场正在迅速增长，预计将从 2022年为28亿美元，到2027年为144亿美元，反映出复合年增长率 (CAGR) 为 38.2%。
Prompts.ai 以其速度和简单性脱颖而出，提供对领先模型的统一访问和实时成本跟踪。它是按使用量付费 代币积分 系统允许在无需长期订阅承诺的情况下进行扩展。
对于旨在实现基础设施自动化的团队， Kubiya AI 凭借其简化云操作的多代理框架表现出色。它与Slack等主要云提供商和工具无缝集成，而其零信任安全模型和基于角色的访问控制可满足具有严格合规标准的企业的需求。
如果你的团队精通 Python 和开源工具， 阿帕奇气流 提供可扩展且灵活的编排解决方案。尽管它通常需要专门的资源进行基础设施管理，但它对于管理复杂的管道特别有效。
运营大规模机器学习管道的组织可能会发现 Kubeflow 非常适合。其 Kubernetes 原生设计支持版本跟踪和可重复性，这对于治理至关重要。但是，部署 Kubeflow 需要高级的 Kubernetes 专业知识和现有的容器编排设置。
对于希望跨部门使用 AI 的商业智能团队来说， Domo 提供无代码接口和丰富的连接器库。虽然它主要被称为商业智能工具而不是编排平台，但其可视化功能使非技术用户能够生成切实可行的见解。
在金融和医疗等高度监管的行业中， IBM watsonx 管弦乐团 通过基于角色的访问控制和详细的审计日志等功能提供企业级治理，确保符合严格的行业标准。
研究表明 75% 的企业优先考虑整合，报告了收入、客户满意度和效率的改善。此外，根据平均数据泄露成本 435 万美元，投资强有力的安全措施不是可选的——这是至关重要的。
在承诺解决方案之前，明智的做法是对前两个选项进行概念验证。评估总成本，包括设置、维护和扩展，并建立明确的 KPI 来衡量影响。
正确的协调工具可以将实验性人工智能计划转变为可扩展、合规和可重复的流程。这是将分散的人工智能工作统一为支持长期成功的凝聚力运营的关键一步。
像 Prompts.ai 这样的人工智能编排平台使企业能够高效地管理和集成多个 AI 模型。通过自动化工作流程和确保系统之间的顺畅通信，这些工具消除了处理各种技术的复杂性，使流程更加简化和有效。
Prompts.ai 通过以下方式增强人工智能驱动的运营：
通过这些功能，Prompts.ai 简化了操作，减少了错误，并帮助企业从其 AI 投资中获得最大收益。
在为受监管行业选择人工智能编排平台时，必须专注于提供以下功能的解决方案 强大的安全、治理和合规性功能。需要考虑的关键要素包括加密、基于角色的访问控制和全面的审计跟踪，以保护敏感数据并保持可追溯性。
同样重要的是确保平台支持 顺畅的数据集成 并符合 HIPAA、GDPR 或 SOC 2 等行业特定法规。这些功能对于满足监管要求以及高效简化和自动化人工智能工作流程至关重要。
这个 即用即付 TOKN 积分系统 在 Prompts.ai 中为组织提供了一种明智的方式，仅对实际使用的资源收费，从而控制开支。这消除了前期投资或具有约束力的长期合同的压力，帮助企业保持财务灵活性并在预算范围内。
更重要的是，该系统在构建时考虑了可扩展性。无论是扩张还是转移重点，企业都可以根据需求的变化轻松调整其使用量。这可确保 AI 工作流程可以高效增长，而不会出现超支或未使用资源的风险。
