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人工智能工作流程正在改变软件开发，使团队能够在从设计到部署的整个生命周期中自动执行复杂的多步骤任务。 通过集成大型语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG) 和智能文档处理 (IDP) 等工具，开发人员可以简化流程、降低效率低下并最多削减成本 98% 使用诸如此类的平台 Prompts.ai。
人工智能工作流程不再是可选的——它们对于提高生产力和保持现代软件开发的效率至关重要。从小规模开始，自动执行单元测试和文档等重复任务，然后扩展到采用 Prompts.ai 等集中式平台的企业级系统。
AI 工作流程编排架构：核心组件和数据流
可互操作的人工智能工作流程建立在开发人员设计生产系统时需要掌握的四个关键原则之上。首先， LLM 编排 将大型语言模型视为模块化微服务，使用条件逻辑对 AI 调用进行排序。第二， 基于代理的设计 引入自主代理，利用工具、API 和模型独立完成任务。第三， 多模型路由 根据成本、延迟和合规性等因素，将请求定向到不同的模型，例如 GPT 风格、代码、愿景或微调的内部模型。最后， 事件驱动的工作流程 触发 AI 操作以响应特定的系统事件，例如 Git 推送、工单创建或日志异常，将 AI 无缝集成到 CI/CD 管道、事件响应和更广泛的业务运营等流程中。
这些原则共同创建了多步管道，其中每个阶段都由专门的代理或模型在工作流引擎的协调下进行管理。以 REST API 开发为例：该过程从自然语言要求开始，然后是 LLM 代理生成服务框架。安全代理扫描漏洞，测试代理生成单元和集成测试，文档代理生成 API 文档和入门材料。这种方法减少了重复的任务，强制执行了最佳实践，并实现了连续性 人工智能驱动的自动化 贯穿整个开发生命周期。这些原则的实施依赖于精心设计的技术堆栈，概述如下。
可靠的 AI 工作流程堆栈由互连的组件构建，可确保安全性、性能和可扩展性。 API 网关 安全地公开 LLM 和代理端点，应用身份验证、速率限制和路由规则，同时记录交互以进行审计和治理。 矢量数据库 存储嵌入式并支持跨代码库、文档和日志的检索增强生成，同时严格遵守数据分类和租户边界的访问控制。 消息队列 要么 活动巴士 解耦系统组件，通过处理重试和在服务减速或速率限制期间管理背压来实现事件驱动的编排。此外， CI/CD 管道 自动测试和部署，同时保持完全的可观察性，确保无缝更新。
以下是这些组件的协作方式：用户或系统事件通过 API 网关路由到协调器或代理。这些代理通过消息队列进行通信，调用外部工具，并使用矢量数据库进行上下文检索。CI/CD 管道确保对提示、路由逻辑和工具的更新进行一致的测试、审核和部署。治理和合规性通过集中式策略嵌入到平台中，涵盖数据驻留、个人身份信息管理、经批准的模型提供商等。基于角色的访问控制、高风险操作的审批工作流程以及全面的审计跟踪进一步增强了安全性。对于总部位于美国的企业，应遵循诸如此类的标准 SOC 2 和 你好 而遵守内部人工智能使用政策对于合规性至关重要。
Prompts.ai 充当集中式服务和控制层，简化了 AI 工作流程的集成和管理。它抽象了多个 LLM 提供商和内部模型的复杂性，允许开发人员使用单个 API，而平台团队则在后台处理模型选择、路由和提供商协议。该平台集成了对超过35种领先的大型语言模型的访问权限，包括 GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -消除刀具蔓延现象，可以直接比较模型性能和成本。
Prompts.ai 还包括强大的治理功能，例如基于角色的访问控制、高风险操作的批准工作流程、严格的数据使用政策以及详细的审计日志。这些功能使合规性变得简单而安全的 AI 部署易于管理。开发人员可以专注于设计工作流程，无需处理供应商集成、身份验证复杂性或合规性障碍。通过整合 SOC 2 Type II、HIPAA 等框架的最佳实践 GDPR，加上对人工智能运营的持续监控和全面可见性，prompts.ai 将固定的人工智能成本转化为可扩展的按需解决方案。这种方法可以将成本降低多达98％，使团队能够从小规模实验顺利过渡到企业级人工智能部署，而不会出现运营麻烦。
这些工作流程建立在可互操作的人工智能理念基础上，涵盖从初始设计到质量保证的整个开发生命周期。
将非正式业务输入转化为结构化架构计划首先要利用人工智能来处理利益相关者访谈、支持票证和遗留文档。大型语言模型 (LLM) 分析这些数据以生成用户故事和技术要求。然后，开发人员提示人工智能提出针对其技术堆栈、部署环境和服务级别协议 (SLA) 量身定制的架构设计。这些设计包括对可扩展性、延迟和成本等因素的权衡分析，所有分析均通过标准化模板进行结构化，以确保全面的评估。以安全为重点的 AI 代理审查提议的架构，通过识别来执行高级威胁建模 步伐 类别、数据流程图以及身份验证、数据存储和第三方集成等领域的潜在漏洞。每个步骤的输出都以设计工件的形式进行版本控制，存储在源代码管理中，并链接到工单，从而可以通过人工监督进行迭代改进。
为了解决与美国部署相关的边缘案例和监管因素，提示指导 AI 识别故障场景、模棱两可的行为和特定区域的问题。其中包括美国时区、以美元（$）格式的货币以及对数据驻留、记录标准和访问控制等行业特定法规的遵守等注意事项。对于绩效规划，人工智能可以估算每秒查询次数、数据量和峰值流量模式等指标，同时建议监控 KPI 以进行生产验证。各团队完善提示和模型，使其符合内部标准（例如命名规范、参考架构和政策基准），确保新设计符合组织批准的模式。安全工程师审查和调整人工智能生成的威胁模型，将其视为草稿而不是最终决定。严格的护栏确保模型在预定义的、经组织批准的控制措施内运行，防止它们独立接受风险。
这种结构化方法为自动代码生成和重构奠定了坚实的基础，将设计输出无缝地连接到下一阶段的开发中。
有了可靠的设计，代码生成过程就分为不同的、相互关联的阶段。管道从分析开始，代码摘要和依赖关系图定义变更范围。接下来，AI 模型在项目特定规则的指导下生成代码。随后进行验证，结合静态分析、linters和测试来捕获潜在的回归。最后，集成将流程与 CI/CD 管道联系起来，确保 AI 生成的代码像人工编写的代码一样经过严格验证。
任务的复杂性和成本决定了使用哪些 AI 模型。更简单的任务转到具有成本效益的模型，而高级模型则处理关键或复杂的任务。Prompts.ai 通过将模型提供者抽象到统一 API 后面，从而简化了这一流程，允许团队创建可在不同提供者或模型版本上运行的可重复使用的工作流程。对于诸如框架迁移或语言转换之类的大型项目，该平台将任务分解为可管理的单元，协调存储库之间的并行工作，并维护关键工件以用于审计目的。它还跟踪测试通过率和延迟等指标，调整配置以平衡成本和质量。
这种纪律严明的方法自然延伸到测试和质量保证工作流程中。
人工智能驱动的测试工作流程首先根据代码或需求生成候选人，并通过自动化和人工审查进行完善。该过程从 AI 根据函数签名或用户故事创建单元和集成测试框架开始。然后，人工智能代理提出边界条件和边缘案例，而自动化工具则运行和重复数据删除测试，丢弃那些未能扩大覆盖范围的测试。对于静态代码审查，AI 代理会分析差异或拉取请求，标记空处理错误、并发风险或安全反模式等问题。为了清晰起见，内联评论参考了内部指南。此外，人工智能还会生成综合场景，创建真实的测试数据和工作流程，包括为美国客户量身定制的 “不愉快路径” 场景。这些情景考虑了邮政编码、时区、纳税条件和美元付款等变化。
治理是人工智能驱动的测试的核心。人工智能代理提出测试和结果，但人工审阅者保留最终批准、修改或拒绝的权限。每个 AI 生成的测试或评论都标有元数据，例如模型名称、版本、提示模板和时间戳，从而确保以后出现问题时的可追溯性。政策通常需要人工签字才能获得与安全相关的发现或影响生产数据的变更。如果 AI 标记了未解决的高严重性问题，则管道可以阻止合并。设计阶段的治理实践，例如基于角色的访问控制和审计日志，将延续到测试中，从而确保在整个开发生命周期中保持代码质量和合规性。
创建在可互操作架构中运行的安全且具有成本效益的人工智能工作流程对于企业的可靠运营至关重要。随着团队扩大人工智能的使用规模，两个挑战变得越来越紧迫：保护敏感数据以满足监管要求以及管理与优质 AI 模型相关的高昂成本。对于美国的大型组织来说，这些挑战紧密相连。人工智能工作流程通常涉及敏感信息，例如源代码、个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI) 或受监管的财务数据，这引起了人们对数据泄露给外部提供商的严重担忧。同时，一个错误配置的工作流程或过多的自动化任务会迅速累积数百万个代币，从而产生意想不到的开支。高级模型每1,000个代币以美元计费，并且可以自动扩展，这使得成本控制成为一个紧迫的问题。应对这些挑战需要将严格的安全措施、实时监控和灵活的供应商中立设计相结合。以下各节探讨了治理、成本管理和提供商抽象如何协作以创建弹性工作流程。
强有力的治理依赖于分层控制来保护 AI 工作流程。 基于角色的访问控制 (RBAC) 为 “开发人员”、“审阅者” 或 “合规官员” 等角色分配权限，确定谁可以创建、修改或执行工作流程或连接到特定的模型提供者。 基于属性的访问控制 (ABAC) 添加了上下文层，例如项目类型、数据敏感度或环境，允许工作流程在特定条件下运行，例如将联网模型限制为仅处理 “公共” 数据。通过对数据进行分类（例如，公开数据、内部数据、机密数据、受限数据），组织可以强制执行诸如 “受限数据永远不会离开 VPC 模型” 或 “机密数据在外部使用前必须屏蔽” 等规则，同时还可以启用自动审计日志以实现合规性。
不可变的审计日志是难题的另一个关键部分，它跟踪每个工作流程的输入、输出和操作，包括任何手动覆盖。Prompts.ai 通过提供组织范围的 RBAC、项目级角色和可绑定到工作流连接器的数据分类策略来支持这些治理需求。内置的策略引擎允许合规团队以可读的格式对规则进行编码，而自动审计跟踪和可导出的报告可简化审计。2025 年 6 月 19 日，Prompts.ai 启动了其 SOC 2 类型 2 审计流程，并与 万塔 用于持续的控制监控。该平台的专用信任中心 (https://trust.prompts.ai/) 提供对其安全措施、政策和合规状态的实时见解。
管理成本与保护工作流程同样重要。Finops驱动的方法将人工智能模型的使用视为托管的云资源，包括预算、实时跟踪以及财务和工程团队之间的共同责任。组织首先为不同的环境（例如开发、测试、生产）设置以美元为单位的月度预算，并估算每种工作流程类型的代币使用量。成本控制是通过诸如每个请求的代币上限、对工作流程并发性的限制以及在支出超过设定阈值时停止工作流程的 “断路器” 等措施来实施的。此外，可以通过修剪上下文、总结历史记录和使用结构化提示来优化代币的使用。
Prompts.ai 通过在组织、团队和项目层面配置预算，简化成本管理。该平台还强制执行速率限制，在预算接近耗尽时自动切换到更实惠的型号，并通过以下方式发送通知 Slack 或者在接近支出门槛时发送电子邮件。其FinOps工具包括仪表板，可按工作流程类型、环境、团队、项目、用户、模型和提供商细分成本，提供每1,000个代币的成本和每次成功结果（例如，合并后的拉取请求）成本等指标。财务团队可以使用可导出的 CSV 和 BI 工具的 API 将 AI 支出整合到更广泛的云支出报告中。Prompts.ai 声称，通过将超过 35 种不同的人工智能工具整合到一个平台中并提供实时成本分析，它可以将人工智能成本降低多达 98%。对于具有有限代币积分的即用即付模式，定价计划起价为每月90美元，问题解决计划的最高定价为每月99美元，其中包括500,000个代币积分。基础的 LLM 使用成本由模型提供商单独计费。
为避免局限于单一供应商，并随着模式、定价和法规的变化保持适应能力，组织应建立不受特定提供商限制的工作流程。这可以通过实现内部 “AI 服务层” 或网关来实现，该网关可以标准化不同提供商之间的请求、响应和元数据。组织可以定义特定领域的功能，例如 “code_review” 或 “test_generation”，而不是直接将工作流程链接到特定模型。标准化提示架构和输出格式，例如带有显式字段的 JSON，还可以确保提供商之间的平稳过渡。
Prompts.ai 通过适用于多个提供商的可插拔连接器、用于提示和响应的统一 API 以及按区域或环境基于配置的提供商选择来促进这种灵活性。该平台通过单一的安全界面集成了对超过35种领先人工智能模型的访问，允许团队并排比较模型，并为每项任务选择最合适的模型。对于不需要高精度的日常任务（例如生成内部文档），团队可以选择更小、更便宜的模型来节省成本和减少延迟。但是，对于诸如安全审查或以合规为重点的摘要之类的关键任务，可能需要更高级的模型。Prompts.ai 通过可重复使用的 “模型路由” 规则来实现这种决策，这些规则允许工作流程引用抽象的模型名称（例如，“快速通用” 或 “高精度安全”）。然后，根据成本、性能基准和延迟要求，将这些参考文献解析为特定的模型。这种方法可确保始终如一、具有成本效益的绩效，同时允许组织根据需求的变化调整工作流程。
掌握 AI 工作流程编排已成为现代工程团队的一项必备技能。在设计、编码、测试和运营各个阶段整合 AI 的组织报告说，功能交付速度提高了 40-55%，投入生产的缺陷更少。从孤立的人工智能提示过渡到完全协调的工作流程，标志着从简单地试验 AI 向扩大其对整个组织的影响力的转变。到2025年，人工智能支持的工作流程预计将从企业流程的一小部分扩展到近四分之一。如果没有强大的编排，团队就会面临工具分散、重复工作和成本螺旋式上升的风险。这些进步为简化和高效的开发生命周期铺平了道路。
人工智能长期成功的关键在于 可互操作的多模型工作流程。这些工作流程将用于编码、测试、安全和文档等任务的专业模型集成到统一的管道中，从而最大限度地发挥每个模型的价值。为了确保可扩展性，必须从一开始就嵌入治理、安全和 FinOps。这种方法有助于维持可预测的成本，保护数据并满足审计要求。此外，抽象模型提供者可确保灵活性，实现无缝的供应商过渡和面向未来的工作流程。
像这样的平台 Prompts.ai 通过提供集中式编排、监控、治理和成本管理来简化此流程。Prompts.ai 可以访问超过 35 个领先的 AI 模型、可配置的预算、基于角色的访问控制和模型路由规则，使团队能够专注于提供功能，而不是努力应对集成挑战。该平台的低入门成本很容易被其提供的生产力提升和成本降低所抵消。
首先，将现有的人工智能工具集成到简单的工作流程中。例如，每当创建功能分支时，都会为单元测试和文档设置自动触发器。逐步在此基础上再接再厉，为安全扫描或测试覆盖等任务添加专业代理，并将其整合到您的 CI 管道中。一旦这些初始工作流程被证明有效，就可以过渡到像 Prompts.ai 这样的集中式平台，在存储库之间实现模板标准化和共享。通过跟踪合并时间、逃避缺陷和人工智能相关费用等指标来衡量影响，以确保切实的收益并完善您的方法。
在当今人工智能驱动的环境中，最有效的工程师不仅擅长提示——他们在整个开发生命周期中设计、协调和验证人工智能工作流程。如前所述，集中式人工智能平台简化了集成、治理和成本控制，使工程师能够适应未来的技能。像 Prompts.ai 这样的平台可以更轻松地适应人工智能生态系统的变化，将潜在的中断转化为可管理的配置更新。确定工作流程中的高摩擦区域（无论是测试、文档还是代码审查），并创建一个精心编排的小型 AI 工作流程来解决这个问题。使用 Prompts.ai 试点工作流程，跟踪成本，并将实验性 AI 工作转化为可扩展、有影响力的实践。
人工智能工作流程有可能将软件开发成本削减多达 98%，这要归功于 自动化 并增加了 效率。通过接管代码生成、测试和调试等重复任务，这些工作流程使开发人员可以腾出时间专注于更具影响力的工作。它们还简化了部署流程并加快了原型设计，使团队能够更快地迭代并以更快的速度将新产品推向市场。
除了节省时间外，人工智能工具还有助于减少手动工作、减少错误和更好地利用资源，所有这些都有助于降低运营成本。这些进步使人工智能工作流程成为一种变革性工具，可以在控制软件开发环境中开支的同时提高生产力。
AI 工作流程架构汇集了多个 核心组件 它们可以协调一致地简化流程并支持高效开发。其中包括：
这些相互关联的组件构成了人工智能工作流程的支柱，可实现高效运营、明智的决策以及通过反馈回路进行持续改进。
Prompts.ai 将超过 35 种顶级 AI 模型整合到一个安全的平台中，从而简化了 AI 工作流程的管理。这种方法消除了兼顾多个工具的混乱局面，为开发人员提供了一个集中式中心，即使是最复杂的工作流程也可以轻松处理。
该平台还通过全面应用治理政策来确保合规性和安全性，同时保持较高的生产力水平。通过整合工具和流程，Prompts.ai 允许团队将精力投入到创新中，不受运营障碍或治理问题的干扰。
