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人工智能工作流程是将人工智能从实验扩展到现实世界应用的支柱。然而， 85% 的人工智能项目无法扩展 这是由于工具分散、治理薄弱和基础设施薄弱。本指南通过重点介绍三大支柱来分解如何克服这些挑战： 数据集成， 模型编排，以及 治理。
关键见解：
实用的解决方案：
像这样的平台 Prompts.ai 通过统一 35 多个 AI 模型、提供成本可见性并确保合规性来简化这些流程。像这样的公司 丰田 和 露营世界 已经取得了可衡量的结果，例如 停机时间减少了 50% 还有一个 客户参与度提高了40％。
外卖： 扩展 AI 工作流程需要智能编排、成本管理和强有力的治理。使用 Prompts.ai 等工具，您距离将 AI 项目转变为可扩展的高效系统仅一步之遥。
AI 工作流程实施：关键统计数据和成功指标
构建可扩展的人工智能工作流程取决于三个主要支柱：数据集成、模型编排和治理。这些元素通过克服技术、运营和监管障碍，将实验性人工智能模型转变为可投入生产的系统。
为了使人工智能工作流程有效运行，干净且结构良好的数据是不可谈判的。 数据运营实践 -例如数据版本控制、字段标准化和自动摄取-有助于维持 AI 模型的一致和可靠的输入。没有这些，即使是最先进的系统也会产生有缺陷的结果。
“即使是最好的人工智能也无法解释它会走出混乱的数据集。字段不匹配和命名不一致会破坏下游模型的上下文。” — Nicole Replogle，Zapier 职员撰稿人
这方面的一个实际例子来自2025年8月，当时 Popl 使用 Zapier 实现了数据丰富过程的自动化。通过验证Google表格中的潜在客户详细信息并实时自动对数据进行分类，该公司每年节省了20,000美元，并允许其销售团队专注于战略举措。
适用于基于以下内容的工作流程 检索增强生成 (RAG)，预处理包括将大型文档分成有意义的块并保持搜索索引处于最新状态。这包括定期重建索引以处理数据删除请求并确保相关性。
建立数据完整性后，集中式编排层将接管，将任务定向到最合适的人工智能模型。
一个 集中式编排层 构成高效 AI 工作流程的支柱。它将任务分配给最适合特定功能的模型。例如，Claude 擅长分析冗长的文档和代码，而 ChatGPT 则擅长自然语言处理。这种智能路由可确保任务与提供最佳性能和成本效益的模型相匹配。
Zapier 已经处理了超过 3 亿个 AI 任务，展示了编排平台可以运行的巨大规模。该系统通常作为 API 端点或网关实现，提供负载平衡和性能监控等功能。这种架构允许企业在不中断正在进行的工作流程的情况下逐步推出新的模型版本。
一个真实的例子是 UltraCamp，夏令营管理软件提供商。2025 年，他们开发了精心编排的人工智能系统，以简化客户入职流程。通过将网络解析器与人工智能驱动的数据清理和丰富相结合，UltraCamp 为每位新客户节省了大约一小时的手动工作 同时保持沟通中的个人风格。
有了数据和模型编排，难题的最后一部分是治理，以确保合规性和问责制。
AI 工作流程必须符合严格的监管标准，包括 你好， SOC 2， ISO 27001，以及 GDPR。这包括实现基于角色的访问控制 (RBAC)、单点登录 (SSO)、加密秘密存储以及记录每个模型执行和数据访问的审计跟踪等功能。
例如， 送货英雄 通过治理控制实现其 ITOps 自动化，每月可节省 200 小时。丹尼斯·扎尔特指出了通过以下方式实现的效率提高 n8n的用户管理功能。
在法律或金融服务等敏感领域, 人类在循环 (HITL) 步骤至关重要。这些检查点可确保合格的个人在与客户共享或成为官方记录的一部分之前对人工智能生成的输出进行审查。这种方法可以减轻人工智能幻觉或不可预测行为等风险。此外，为负责任的人工智能设定明确的关键绩效指标（例如公平性、透明度和准确性指标）有助于使人工智能系统与道德标准和业务目标保持一致。
有效的互操作性在应对集成人工智能系统的挑战方面起着至关重要的作用。如果没有人工智能模型和工具之间的无缝通信，团队通常被迫为每个新系统创建自定义集成，从而导致重复工作和部署延迟。通过使人工智能系统能够通过共享标准和连接方法进行协作，互操作性消除了这些障碍。
挑战是巨大的。许多 AI 框架在封闭的生态系统中运行，阻止了来自不同平台的代理协同工作。这些代理无法访问彼此的内存或工具实现，并且不兼容的数据格式要求开发人员为每次集成编写自定义代码。这种缺乏连接限制了人工智能工作流程的潜力，并减缓了组织的进度。
规范数据模型是一种共享语言，工作流程中的 AI 系统可以普遍理解。通过使用协议缓冲区等格式定义核心数据结构，团队可以确保一致的信息交换，无论是通过 JSON-RPC、gRPC 还是 REST API。
这种标准化支持不透明的执行，其中 AI 代理仅根据声明的功能进行交互，而无需访问彼此的内部操作。例如，一个建立在上面的代理 LangChain 可以与内置的 JSON 消息无缝地交换结构化 JSON 消息 CrewAI，前提是它们遵循相同的架构。这还有助于代理发现，使多供应商环境中的系统能够动态识别和了解其他代理的功能。
标准化架构有助于防止规格偏差，并为扩展复杂的人工智能生态系统创建可靠的框架。它们还使工作流程能够通过统一的交互模型处理各种数据类型——文本、音频、视频和结构化数据。
API 将 AI 模型从孤立的、以推理为中心的工具转变为能够执行可操作任务的系统感知组件，例如更新 CRM、查询数据库或发送电子邮件。这个过程通常被称为函数调用或工具使用，允许模型将自然语言输入转换为执行实际操作的结构化 API 调用。
使用标准化 API 可简化大规模任务处理。例如， 模型上下文协议 (MCP) 正在成为一种取代自定义 API 包装器的统一客户端-服务器架构。MCP 没有为每个数据源创建独特的连接器，而是提供可重复使用的集成，兼容各种 AI 模型和平台。诸如此类的工具 Azure API 管理 通过集中身份验证、配额和路由，进一步简化此流程。
安全性和弹性是成功集成 API 的关键。使用具有时间限制、范围有限的凭据的服务帐号可确保代理仅访问他们需要的数据。断路器可以在反复失败后暂停请求，从而防止级联问题。对于诸如向客户发送电子邮件之类的敏感任务，整合人工在环审批可增加额外的安全层。
并非每项任务都需要最先进或最昂贵的人工智能模型。多模型路由根据速度、成本和能力等因素将任务动态分配给最合适的模型。这种方法被称为 “LLM 路由”，可确保简单任务由更快、更具成本效益的模型处理，同时将复杂的任务定向到功能更强的系统。
集中式编排层通常管理这种路由逻辑，评估传入的请求并确定工作的最佳模型。例如，轻量级模型可用于汇总文档，而像克劳德这样以细致推理而闻名的更高级的模型可以处理详细的法律合同分析。
备用机制可确保即使主模型不可用或遇到错误，工作流程也能保持正常运行。在这种情况下，系统会将请求重定向到具有类似功能的备份模型。此外，性能监控跟踪响应时间和错误率等指标，使团队能够根据实际性能数据微调路由规则。
为了减少多模型工作流程的延迟，在从多个来源提取数据时采用了数据库连接池和并行异步任务等技术。目标是将每项任务与提供速度、准确性和成本的最佳组合的模型相匹配，从而简化操作，无需持续的人工监督。
这种人工智能模型的编排加强了工作流程，为更好的治理和可扩展的生产环境铺平了道路。
AI 工作流程模式是旨在应对特定业务挑战的结构化方法。这些框架整合了模型、数据源和人工监督，以创建可靠的生产系统。
RAG 工作流程将生成式 AI 模型与公司的内部知识库联系起来，从而减少了不准确之处并提高了基于知识的任务的可靠性。与仅依赖模型的训练数据不同，RAG 在生成响应之前会从矢量数据库、文档存储或 API 等来源检索相关信息。
这些工作流程涉及摄取、分段、嵌入和存储数据以便快速检索，从而提高事实准确性。进行查询时，系统会检索相关的数据块并将其提供给语言模型以获得更准确的响应。
“RAG 通过向 LLM 提供相关的事实信息来降低出现幻觉的可能性。”-Hayden Wolff，NVIDIA 技术营销工程师
RAG 对于处理专有信息（例如人力资源政策、技术手册或销售记录）特别有用。它也是微调的一种经济实惠的替代方案，因为它可以提高输出质量，而无需支付调整模型权重的计算开销。为了保持准确性，团队应定期使用新数据更新向量数据库，并使用将语义相似性与关键字匹配相结合的混合搜索技术。
基于这些检索技术，多步骤内容生成提供了一种通过顺序处理来完善 AI 输出的方法。
创建复杂的内容通常需要将任务分成不同的阶段，例如起草、审查、完善和定稿。使用多步工作流程 即时链接，其中多个 AI 调用关联在一起，每个步骤都在之前的输出基础上有所改进。例如，一个模型可能会起草内容，另一个模型可能会审查其语气和准确性，第三个模型可能处理格式。
这些工作流程可以包括暂停以进行手动审核或批准，从而在进入下一步之前确保质量。通过将提示作为模块化、版本控制的组件进行管理并使用确定性缓存，团队可以减少代币使用量和延迟。此外，如果主模型遇到延迟或代币限制等问题，可以实施备用策略，切换到更简单或更具成本效益的模型。
同样，文档理解工作流程使用顺序流程将非结构化内容转换为可操作的数据。
组织经常处理大量需要分析、分类和转换为结构化格式的非结构化文档。文档理解工作流程可自动执行此过程，从而更轻松地从各种文档类型中提取切实可行的见解。
这些工作流程通常结合用于扫描文档的光学字符识别 (OCR)、用于保留结构上下文的布局分析以及用于提取特定字段或对文档类别进行分类的语言模型。例如，发票处理系统可能会提取供应商名称、日期、行项目和总额，然后将结构化数据转发到会计系统进行付款审批。
这个 计划并执行 模式将计划阶段与执行分开。“规划者” 人工智能概述了分步流程，而 “执行者” 则执行任务，提高了可靠性并简化了调试。对于涉及敏感信息的工作流程，错误处理过滤器对于防止多步骤流程出现级联故障至关重要。
管理成本、确保可靠性和遵守治理原则对于有效扩展 AI 工作流程至关重要。扩展不仅需要可预测的费用，还需要稳定的正常运行时间和明确的合规措施。人工智能项目经常会遇到 “之字形” 成本模式 -数据准备期间的初始费用较高，概念验证阶段的成本会波动，推理工作负载稳定后支出会更稳定。如果没有适当的监督，团队就有可能在工作流程投入生产之前耗尽预算。
控制人工智能支出需要实时代币和请求监控、预算警报和部门特定成本标签等工具。提示长度、响应大小和矢量维度等监控因素可以帮助降低代币的使用和存储成本。诸如此类的策略 提示缓存 对于常用查询，可以减少冗余开支，而确定性缓存可以在不影响准确性的情况下减少延迟。
硬件选择在成本效率方面起着关键作用。例如，使用 AWS Trainium 等专用 AI 硬件进行培训和 AWS Inferentia 用于推理可以显著降低计算成本。决定是微调现有基础模型还是从头开始训练新模型是避免不必要的初始培训费用的另一个重要步骤。此外，形成一个 跨职能管理委员会 这包括法律、人力资源、IT和采购，确保了合乎道德的部署，同时保持整个组织的成本可预测。
除成本管理外，建立能够从中断中快速恢复的工作流程同样至关重要。
AI 工作流程可能会遇到意外故障，例如 API 超时、模型幻觉或速率限制，从而中断运营。雇用 自动重试 指数级回退可以解决临时的网络问题，而主动运行状况检查可以监控系统性能，并在出现问题时触发恢复操作。采用模块化设计和单一责任方法有助于限制故障点并简化故障排除。
透明度至关重要，尤其是在受监管的行业。审计日志必须捕获模型决策、数据访问和策略操作。分配唯一身份（例如 Microsoft Entra 代理标识）可以跟踪代理所有权和版本历史记录。集中式可观测性平台，例如 Azure 日志分析 提供实时仪表板以监控分布式系统中的代理行为、性能和合规性。
为了满足 GDPR 或 HIPAA 等数据法规，请强制执行 数据主权 通过确定数据源和运行时的位置。基于角色的访问控制 (RBAC) 和范围内的服务帐户确保代理继承用户权限，防止未经授权的访问。在投入生产之前，进行对抗性的 “红队合作” 测试，以发现即时注入或数据泄露等漏洞。维护 “模型卡”，记录模型的意图、训练数据和决策流程，以支持审计准备。
Prompts.ai 使组织能够在整个运营中扩展工作流程，从而在 AI 集成方面迈出了下一步。通过整合超过 35 种顶级型号，包括 GPT-5，克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -该平台采用一个简化的界面，可简化工具的使用，同时确保符合企业标准。这种统一的设置开辟了一条从初始原型到全面部署的有效途径，同时保持了治理、成本监督和运营弹性。
如果没有适当的监控和治理，从概念到生产的过渡往往会步履蹒跚。Prompts.ai 通过提供全面的工具包来弥合这一差距，该工具包包括并排模型比较、实时跟踪和详细的审计跟踪。团队可以使用即用即付的TOKN积分来尝试工作流程，从而避免定期订阅的承诺，同时保持对成本的完全可见性。一旦工作流程证明了其价值，该平台便可以轻松扩展到生产中，并配有基于角色的访问控制和自动运行状况检查，以确保企业级别的合规性和稳定性。
高效的入职培训是组织内部广泛采用的关键。Prompts.ai 通过诸如此类的资源来加速这个过程 Gumloop 大学的自定进度课程、为期一周的学习群组以及帮助团队使用自然语言创建工作流程的 Gummie AI 助手。其他工具，例如现成模板库、支持性的 Slack 社区和实时网络研讨会，可确保团队拥有启动所需的一切。
对于总部位于美国的公司而言，工作流程必须符合当地标准和期望。Prompts.ai 通过自动将输出本地化为日期的 MM/DD/YYYY、测量的英制单位和成本报告的美元（例如 1,234.56 美元）等格式来确保这一点。这样就无需手动调整合规报告、财务仪表板或面向客户的材料。跨职能管理委员会一次性配置这些本地化设置，所有相关工作流程都将无缝继承它们，从而节省时间并确保一致性。
正在创建 高效的 AI 工作流程 需要以下几种组合 集中监督， 平稳集成，以及 可衡量的结果。通过将 AI 模型整合到一个平台下，组织可以即时了解成本、性能和合规性，从而结束因互不关联的工具和手动流程而造成的混乱。92% 的高管预计，到2025年，他们的工作流程将实现数字化和人工智能，因此迅速采取行动对于在竞争中保持领先地位至关重要。
Prompts.ai 提供了基于这些原则的全面解决方案。通过将超过35种领先的人工智能模型集成到一个界面中，该平台在嵌入时简化了操作 FinOps 成本控制 实时监控支出。监管检查是自动进行的，以确保合规性，而即用即付的TOKN积分系统使支出与实际使用量保持一致。模型比较和完整审计跟踪等功能使企业可以更轻松地从实验过渡到全面生产。对于美国企业，该平台包括本地化支持，可确保跨团队的一致实施。
这种统一方法的好处在丰田和露营世界等公司取得的成果中显而易见。 丰田 报告了一个 停机时间减少了 50% 还有一个 设备故障减少了 80% 在采用了人工智能驱动的预测性维护工作流程之后。同时， 露营世界 看见了 客户参与度提高了40％ 并将等待时间缩短到正常 33 秒 通过 人工智能驱动的任务自动化。这些成功与软件高级副总裁兼首席商务官罗布·托马斯的观点相呼应 IBM 公司，他指出：
“[人工智能] 不会像某些人所担心的那样抢走所有人的工作，而是通过提高每个人的工作效率来提高工作质量。”
有效扩展 AI 工作流程需要智能编排。Prompts.ai 将分散的实验转变为结构化、可重复且合规的流程，以提供真实的结果。由于80％的组织已经在追求端到端自动化，因此集治理、成本透明度和性能优化于一体的平台将塑造企业生产力的未来。通过统一这些元素，Prompts.ai 使企业能够超越孤立的努力，将人工智能作为其运营战略的基石。
通过将不同的数据源整合到一个单一、干净且格式一致的系统中，整合数据在 AI 项目的成功中起着至关重要的作用。这种方法消除了数据孤岛并最大限度地减少了错误，使人工智能模型能够更有效地处理信息。有了统一的数据管道，就可以进行可重复使用的转换，从而减少了手动脚本编写，节省了宝贵的时间，同时确保了结果的一致性。
自动化是数据集成的关键优势。清理、丰富和特征提取等任务被转换为能够处理大量数据集的可扩展工作流程。这保证了高质量的数据始终可用于训练 AI 模型，从而减少错误并提高整体性能。此外，组织可以实时了解数据质量，使他们能够及早发现和解决问题，这有助于避免流程后期出现复杂情况。
与编排工具结合使用时，数据集成支持无缝的端到端自动化。这可以优化资源使用、扩展工作负载并确保平稳运行，最终缩短迭代时间并削减成本。通过采用这种综合方法，组织可以更好地提供高效、可随时投入生产的人工智能解决方案。
通过确保多个模型无缝协作，模型编排在简化 AI 工作流程方面发挥着核心作用。它处理执行顺序、数据移动和资源分配，确保每个模型在正确的时间高效运行。这不仅消除了不必要的延迟，而且降低了运营复杂性，从而显著降低了成本。
除了削减成本外，协调还提高了可扩展性和可靠性。团队可以利用可重复使用的模块化工作流程组件，无需从头开始即可加速新的人工智能流程的开发。通过自动执行错误处理、进度跟踪和数据流管理等任务，Orchestration 可保持 AI 系统的响应性、安全性，并随时准备适应不断变化的业务需求。
治理在金融、医疗保健和能源等监管严格的行业中扩展人工智能方面起着关键作用。它确保遵守严格的法规，同时维护信任和安全。通过实施明确的治理框架，组织可以为如何使用数据设置已定义的政策，跟踪模型性能并保持可审计性。这样可以将决策追溯到经批准的来源，并确保所有变更都得到正确记录。随着人工智能系统的扩展，此类措施不仅可以保护敏感信息，还有助于避免监管处罚并增强利益相关者的信心。
在风险特别高的行业中，扩展 AI 会使组织面临更大的漏洞。有效的治理通过持续监控、自动合规性检查和基于角色的访问控制来防止未经授权的更改或违规行为，帮助应对这些风险。将安全和道德标准整合到整个 AI 生命周期中，使公司能够放心地部署和更新模型，同时遵守 HIPAA、GDPR 或其他行业特定规则等法规。这使治理成为安全高效地扩展人工智能能力的基石。
