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断开连接的系统和手动工作流程会浪费时间和资源。人工智能工作流程工具通过自动化流程和集成平台来解决这个问题，大型语言模型 (LLM) 增加了情境感知情报。2024年，企业法学硕士市场来袭 56 亿美元，采用者报告说，生产力提高了40％。本文比较了四种 AI 工作流程工具- Prompts.ai， 扎皮尔， 阿帕奇气流，以及 Tray.io -基于他们的优势、局限性和最佳用例。
根据团队的需求、技术技能和预算进行选择。从小型企业自动化到企业 AI 编排，每种工具都提供针对特定工作流程量身定制的独特优势。
在不断变化的人工智能工作流程中，Prompts.ai 正在重塑企业管理和优化其 AI 运营的方式，为处理高级模型管理提供一种更智能、更高效的方式。
Prompts.ai 用作 企业级 AI 编排平台，旨在简化运营、削减成本并确保适当的监督。它满足了对集成智能 AI 工作流程不断增长的需求。与主要专注于连接应用程序的传统工具不同，Prompts.ai 专注于 AI 模型管理和优化，使其在行业中脱颖而出。
Prompts.ai 汇集了超过 35 种领先的语言模型，包括 GPT-5， 克劳德，骆驼， 双子座、Flux Pro 和 Kling -整合到一个统一的界面中。这消除了兼顾多个订阅和工具的麻烦。
它的突出特点之一是表演能力 并排性能比较。这使用户可以在各种模型上测试相同的提示，从而帮助他们微调性能和成本。此外，该平台还提供 “节省时间”，这些是专家设计的融合了最佳实践的即时工作流程。这些工作流程使团队无需从头开始就可以开始运作。
管理人工智能采用的成本通常就像在未知领域中航行。Prompts.ai 通过内置的 FinOps 层简化了这一点，该层跟踪代币使用情况并将支出直接与业务结果联系起来。它是 即用即付 TOKN 积分系统 允许组织将成本降低多达98％，从而提供清晰且可预测的财务框架。
Prompts.ai 专为与您的组织共同成长而构建。添加模型、用户或团队只需几分钟。该平台还提供即时工程师认证计划和共享工作流程，使团队能够建立内部专业知识并无缝采用最佳实践。
数据安全是企业的关键问题，Prompts.ai 正面解决了这个问题。它提供强大的治理功能和全面的审计跟踪，确保敏感数据保留在组织内部，同时仍能利用尖端的人工智能功能。对于出于安全考虑而犹豫不决完全采用人工智能的企业来说，这使其成为理想的解决方案。
Prompts.ai 已成为寻求集中化 AI 运营的组织的强大工具。它提供成本控制、治理和可扩展性，使团队能够自信而有效地在各种用例中扩展其人工智能计划。
Zapier 通过连接 8,000 多个应用程序并执行数亿个任务来简化自动化，让没有编码专业知识的用户能够简化复杂的流程。
Zapier的突出特点是其庞大的集成生态系统。它支持8,000多个应用程序和服务，在工作流工具之间的连接方面处于领先地位。这包括访问其应用程序库中超过450种人工智能专用工具和30,000多种操作。
该平台的模型上下文协议 (MCP) 桥接了 AI 平台，例如 ChatGPT Claude拥有Zapier广泛的集成网络，使这些工具能够执行实际任务。此外，自定义 webhook 允许通过 API 连接到几乎任何服务，从而确保即使是利基应用程序或专有应用程序也可以无缝集成到工作流程中。
基于这个庞大的网络，Zapier整合了先进的技术 AI 编排能力 进一步增强自动化。
Zapier的人工智能编排工具通过将ChatGPT、Claude和Gemini等领先的人工智能模型直接集成到自动化中来简化工作流程——无需单独的API密钥。
Zapier Agents充当自主助手，管理数千个应用程序中的多步任务，访问实时公司数据，并做出明智的决策。这些代理可以嵌入到现有的 Zap 中，为自动化流程添加智能决策。
一个值得注意的例子是 远程，它使用Zapier的人工智能编排来自动对服务台工单进行分类和优先级排序。这导致在没有人为干预的情况下解决了28％的票证，每月节省了600多个小时。
“这不仅仅是做更多的事情。这是为了用更少、更少的资源把它做得更好、更快。” ——Popl首席执行官杰森·阿尔瓦雷斯-科恩
接下来，我们将探讨Zapier的可扩展性、成本结构和安全功能。
Zapier 无需定制开发即可适应不断增长的需求。其Copilot功能使用自然语言来识别自动化机会并简化工作流程创建，从而解决了Zapier产品副总裁Chris Geoghegan所说的 “人工智能工具过载” 的问题。
“各组织正在应对人工智能工具过载问题，就像十年前面临软件过载一样。Copilot 不仅可以帮助您构建自动化；它还可以帮助您找到从未有过的机会。无论你是提高工作效率的企业用户，还是为整个企业提供支持的 IT 团队，我们都能让强大的 AI 编排变得像对话一样简单。”-Chris Geoghegan，Zapier 产品副总裁
该平台还提供用于可视化工作流程的 Canvas、用于团队特定功能的自定义操作以及根据纯语言输入自动生成 JavaScript 或 Python 的代码步骤等工具。最近，Zapier将其表格数据库和界面表单构建工具纳入所有订阅等级，从而取消了之前每月20美元的附加费用。
这种灵活性延伸到其明确的定价结构。
Zapier 基于任务的定价模型可确保清晰地了解人工智能的使用成本，高级通话算作两项任务。
例如， ActiveCampaign 利用Zapier的人工智能编排来彻底改革其客户入职流程，使网络研讨会出席人数增加了440％，90天流失率减少了15％，产品采用率在前30天内翻了一番。同样，Popl通过用Zapier驱动的自动化代替昂贵的集成，每年节省了2万美元。
Zapier将安全放在首位，持有第三方审计机构颁发的SOC 2 II类和SOC 3认证。数据在传输过程中使用 TLS 1.2 进行加密，静态数据使用 AES-256 加密。
对于处理敏感数据的组织，Zapier提供基于角色的访问控制、通过SAML进行单点登录、IP许可名单和详细的审计日志。该平台符合欧盟-美国数据隐私框架、英国扩展和瑞士-美国数据隐私框架，确保安全的国际数据传输。
企业客户受益于自动退出 AI 模型训练，而其他人则可以轻松申请退出。公司和企业套餐用户也可以使用从 7 到 30 天不等的自定义数据保留期。
“客户相信我们会确保他们的数据安全无忧。我百分之百有信心 Zapier 以最大的安全性处理这些数据。”-Zonos 营销运营和自动化主管康纳·谢菲尔德
但是，请务必注意，Zapier不支持受保护健康信息（PHI）的HIPAA合规性。
Apache Airflow 是 开源平台旨在协调复杂的人工智能工作流程，包括 LLMOps。随着3,000多名开发人员的贡献以及众多财富500强公司的采用，它已成为企业人工智能运营的基石。
建立在 Python 原生框架，Airflow 可与流行的机器学习工具、大型语言模型 (LLM) 服务和矢量数据库无缝集成。它支持关键的 LLMOps 技术，例如即时工程、检索增强生成 (RAG) 和微调大型语言模型。
的推出 2025年4月的Airflow 3.0 标志着一次重大升级——这是四年来的第一个主要版本。该版本引入了事件驱动的调度系统，支持实时 AI 处理，超越了传统的批处理工作流程。这项创新支持响应式智能自动化。
“对我来说，Airflow 3 是一个新的开始，它是更多功能的基础。由企业对关键任务性能的需求推动的近乎完成的重构。”-Apache Airflow PMC成员兼天文学家首席战略官维克拉姆·科卡
Airflow 功能的一个突出例子是 天文学家的 “Ask Astro”，《检索增强生成》的公共参考资料。该系统通过嵌入和分析新闻报道中的数据来自动执行RAG管道以提供交易建议。它突显了Airflow为对话式人工智能应用程序提供支持的能力，使其与更传统的平台区分开来。
Airflow 还擅长管理 复合人工智能系统，其中多个模型协作完成复杂的任务。与代理人工智能不同，这种方法依赖于预定义的工作流程，为业务应用程序提供更高的可预测性和可靠性。
Airflow 模块化架构 依靠消息队列系统来协调工作人员，使其能够处理数百万甚至数十亿的任务。 Shopif庞大的气流环境就是一个很好的例子，它管理着超过10,000个DAG（有向无环图）、400多个并发任务和超过15万次的每日运行。
定制是另一个强项。和 编程工作流程定义 在 Python 中，用户可以创建根据其特定需求量身定制的动态管道。自定义运算符和扩展程序进一步增强了灵活性，使工作流程易于适应独特的操作环境。
Airflow 3.0 的架构引入了重大改进。通过将 DAG 处理器与调度器隔离，它可以增强安全性、性能和可扩展性。新的任务执行接口 (Task API) 增强了代码的可移植性，允许任务在 Airflow 中运行或作为独立的 Python 脚本运行。
对于人工智能驱动的工作流程， 以资产为中心的设计 简化了管道的创建。这个 @asset decorator 支持自动生成 DAG 和任务，而 Asset Watchers 则通过基于外部事件（例如来自 AWS 服务的事件）触发工作流程来支持事件驱动的调度。
“我们期待升级到Airflow 3及其对事件驱动调度、可观测性和数据沿袭的增强。由于我们已经依赖Airflow来管理我们的关键人工智能/机器学习管道，因此Airflow 3提高的效率和可靠性将有助于提高这些数据产品在整个组织中的信任和灵活性。”-德州游骑兵棒球俱乐部全栈数据工程师奥利弗·戴克斯特拉
作为一个 开源解决方案，Apache Airflow取消了许可费，提供了完全的成本透明度。组织只需为其使用的基础设施付费，这使其成为大规模 AI 工作流程中非常经济的选择。
对于那些喜欢托管选项的人， 亚马逊 Apache Airflow 管理工作流程 （妈妈） 提供即用即付模式，无需预付费用。这种灵活性允许成本直接随着使用量而扩展。
企业采用的一个显著例子是德州游骑兵棒球俱乐部，该俱乐部使用Astronomer的Astro平台上的Airflow作为球员发展、合同、分析和比赛数据的中心中心。他们计划升级到Airflow 3凸显了其对任务关键型AI/ML工作流程的价值。
气流 3.0 推出 增强的安全措施 通过将任务执行与其他系统组件分离。这样可以确保任务与 API 服务器通信以进行状态更新，而不是直接写入元数据数据库，从而减少攻击面并改善数据治理。
该平台还支持 远程执行，这可确保在本地执行任务时敏感数据保持在安全的环境中。该设计符合 HIPAA、SOC 2 和 GDPR 等法规，采用零信任架构，消除了敏感工作负载的入站连接。
“Airflow 3 将任务执行与其他气流系统组件分离，显著减少了攻击面并改善了数据治理。”-天文学家
托管服务，例如 天文 通过客户管理的工作负载身份、加密密钥管理、虚拟私有云 (VPC) 以及通过实时威胁检测进行持续监控等功能，进一步增强安全性。Astro 的认证，包括 SOC 2 和 ISO 27001，可验证其对行业标准的遵守情况。
对于处理高度敏感数据的组织， 远程执行代理 提供安全的编排解决方案。这些代理确保敏感数据永远不会离开本地基础架构，只维护出站的加密连接。每项任务都使用强身份进行身份验证，从而提供强大的合规性和安全性。接下来，我们将探讨 Tray.io 如何实现可扩展的 AI 工作流程编排。
在评估顶级人工智能工作流程工具时，Tray.io以其强大的集成和人工智能编排功能脱颖而出。Tray.io 设计为人工智能就绪集成平台即服务 (iPaaS)，支持企业级自动化和工作流程管理。其通用自动化云和梅林情报为其强大的功能提供了动力。
Tray.io 擅长将基于云的、本地的和跨生态系统的环境与数百个预建的连接器和配方连接起来。这些工具简化了数据同步和转换，为数据丰富、查询、非规范化和聚合等任务提供低代码可视化辅助工具。它还支持高级 CSV 处理，用于导入、导出、加入、排序和更新文件。对于传统系统，Tray.io通过FTP/SFTP确保安全的双向集成。
例如， GitHub 使用 Tray.io 同步客户数据以提高参与度和归因，同时 是的文字 通过内置监控和实时仪表板简化了其集成流程。该平台还可以无缝连接到主要的云数据仓库，例如 亚马逊 Redshift， 雪花， 谷歌BigQuery，以及 Databricks，并与分析工具集成，例如 Power BI 和 舞台造型。与诸如此类平台的热门连接 销售部队， Slack， 网络套件， 吉拉， Zendesk， HubSpot，以及 OpenAI 进一步展示了其多功能性。一位客户分享了：
“我们的集成交付速度提高了三倍。更多的集成意味着更快乐的客户，可以更快地响应网络安全漏洞”。
这种广泛的连接为 Tray.io 的高级人工智能编排功能奠定了坚实的基础。
Tray.io 通过其 Merlin Agent Builder 为人工智能驱动的运营引入了一种变革性方法。该平台利用检索增强生成 (RAG) 框架，确保大型语言模型 (LLM) 以其知识库为基础，保持输出准确和最新。一个突出的功能是其自带LLM（BYOLLM）方法，该方法支持来自OpenAI（GPT-4）等提供商的多个LLM， 人类 （克劳德）、谷歌（双子座）、 基岩，以及 天蓝色。
Merlin 代理生成器支持快速创建人工智能驱动的工作流程，例如自动工单响应。它还包括智能数据源，允许一键同步结构化和非结构化数据，自动对其进行准备和矢量化以供人工智能使用。该平台的存储系统将短期和长期功能与滑动上下文窗口相结合，确保代理可以在复杂的多步骤交互中维护情境。
这些 AI 功能与 Tray.io 的可扩展基础设施无缝集成。
Tray.io 专为处理企业级需求而打造，以亚秒级的速度处理太字节的数据和数十亿个任务。其可组合开发框架允许团队创建可重复使用的组件，可通过 JavaScript 或 Python 进行扩展，而预建的模板则有助于快速跟踪自动化项目。该平台还包括企业治理工具，使业务用户和开发人员能够在扩展运营时保持控制权。Tray.io赢得了客户的高度赞誉，用户对其总体评分为4.9/5，并强调了其从简单的点对点集成扩展到使用条件逻辑的复杂工作流程的能力。
Tray.io采用基于订阅的定价模式，起价为每月500美元，并根据使用量进行扩展以提高灵活性。对于企业而言，它提供了根据其需求量身定制的基于容量的定价模型。尽管这种方法允许定制，但与固定费用替代方案相比，它可能导致成本的可预测性降低。用户对Tray.io的价值进行了4.7/5的评分，尤其是在自动化要求很高的大型企业和中型企业中 [50,51]。
Tray.io在2025年Gartner® iPaaS魔力象限™ 中被认定为远见者，并在Gartner的2025年5月关键能力评估中获得了人工智能实施支持方面的最高分。该平台的企业核心包括全面的治理框架和实时监控仪表板，可清晰地了解性能和安全性。正如Tray.io联合创始人兼首席执行官里奇·沃尔德隆所强调的那样：
“在考虑在组织内部部署 AI 时，核心实际上是你的 iPaaS 供应商”。
在上述平台分析的基础上，这里仔细研究了每种工具的优势和局限性。
Prompts.ai 通过在安全、统一的界面中集中访问超过 35 个领先模型，简化了 AI 工作流程。其即用即付的TOKN信用体系可以将成本削减多达98％，而并排模型比较可以简化工程师和创意团队的决策。但是，它主要关注人工智能编排，这意味着它可能无法为传统的业务自动化任务提供同样的深度。
扎皮尔 通过用户友好的无代码拖放界面连接超过 8,000 个应用程序，使其成为非技术用户的最爱。尽管它在可访问性方面表现出色，但随着使用量的增加，其基于任务的定价可能会变得不可预测，并且多步自动化偶尔可能会遇到延迟。
阿帕奇气流 提供无与伦比的定制和可扩展性，让开发团队通过 Python 完全控制工作流程逻辑。得益于分布式任务执行和丰富的插件生态系统，它是企业级数据处理的理想之选。但是，它的技术复杂性和缺乏可视化界面可能会成为非技术用户的障碍，通常需要依赖社区支持而不是专门的客户服务。
Tray.io 通过其 Merlin 代理生成器提供企业级性能和高级 AI 功能。虽然它功能强大，但其基于使用量的定价可能是不可预测的，而且其高级功能通常需要技术专业知识。
下表总结了这些优势和局限性，便于比较：
到2032年，工作流程自动化市场预计将增长到约877亿美元，将近75％的开发人员已经使用或计划将人工智能工具集成到他们的项目中。这些权衡凸显了将工具功能与特定业务需求相匹配的重要性。
选择正确的工具取决于您的业务优先事项、技术专业知识和预算。根据之前分享的平台见解，以下是量身定制的建议，可帮助您的需求与最合适的解决方案相匹配。
适用于以人工智能为中心且注重成本效益的团队
Prompts.ai 是旨在简化 AI 模型编排同时控制成本的团队的杰出之作。它拥有超过35种领先的模型和灵活的即用即付TOKN信用体系，对于希望在不影响安全性的情况下整合其工具的创意机构、研究实验室和企业来说，这是一个明智的选择。
适用于技术知识有限的小型企业
小型企业应倾向于使用提供无代码接口和丰厚免费套餐的工具。这些功能使实现自动化变得更加容易，并快速获得投资回报。Zapier具有拖放式工作流程构建器和广泛的集成功能，是旨在简化流程的非技术团队的理想之选。
适用于寻求完全控制权的技术团队
Apache Airflow 非常适合开发团队管理错综复杂的人工智能管道和数据工作流程。其基于 Python 的框架允许深度定制和可扩展性。由于是开源的，它消除了许可费，为需要最大灵活性的企业级运营提供了具有成本效益的解决方案。
适用于大型企业
企业应关注总拥有成本，而不仅仅是订阅费。人工智能投资通常会产生可观的回报，许多大型组织报告三年内的投资回报率在300％至600％之间。Tray.io 专为企业级部署而构建，但其复杂性可能需要专门的技术专业知识才能释放其全部潜力。
经济实惠的选项
对于预算紧张的团队，Apache Airflow等自托管工具或具有强大免费套餐的平台可以提供基本的自动化功能，而不会产生高昂的月度成本。
战略选择和实施
首先，确定最耗时的任务，然后选择可与现有软件无缝集成的工具。在试点项目中测试 2—3 个解决方案，以了解其影响。选择不仅可以实现流程自动化，还可以增强整个 AI 生态系统的平台。跟踪投资回报率对于确保每次集成都能带来可衡量的收益至关重要。将近80％的小企业计划到2025年采用人工智能，因此抢占先机可以带来显著的竞争优势。
诸如 Prompts.ai 之类的 AI 工作流程工具正在改变企业的运营方式 自动执行重复任务，简化了复杂的工作流程，并实现了更快的数据驱动型决策。这不仅减少了手动工作，还使团队能够将更多时间用于战略性、高影响力的活动，从而显著提高生产力。
在成本管理方面，这些工具被证明可以改变游戏规则。通过优化流程和解决效率低下问题，公司可以显著降低运营开支。实际上，许多组织报告说，由于自动化可以减少错误并确保更好地利用资源，从而节省了20％至30％。通过简化运营和提高整体效率，Prompts.ai 帮助企业在使用更少资源的同时取得更多成就。
在选择 AI 工作流程工具时，必须权衡诸如此类的因素 集成选项， 用户友好度， 可扩展性，以及该工具与您的工作流程需求的匹配程度。例如，Apache Airflow之类的工具由于其灵活性而非常适合处理复杂的自定义工作流程，而像Zapier这样的平台则是为SaaS应用程序直接、快速的自动化而量身定制的。
考虑一下你的团队 技术专长 以及所需的自动化程度。企业级工具通常具有高级功能和扩展能力，而像 Prompts.ai 这样的平台则专注于通过流畅的集成和自动化功能来简化人工智能驱动的工作流程。无论是管理大规模数据管道还是高效自动化日常流程，您的决定都应反映您的具体目标。
人工智能工作流程工具的安全性和合规性是不可谈判的，特别是对于管理敏感信息的企业而言。主要功能通常包括 加密， 访问控制， 审计日志，以及遵守法规，例如 GDPR， 你好，以及 ISO 标准。这些措施不仅可以保护数据，还可以确保监管的一致性，增强人们对人工智能驱动型运营的信心。
也就是说，不同平台的安全性和合规性功能的稳健性可能存在显著差异。一些高级工具通过提供更进一步 实时监控， 自动合规性报告，以及 可扩展的、基于云的安全解决方案。对于企业而言，这些能力对于保护其工作流程，同时确保其保持合规性和运营效率至关重要。
