按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能工作流程编排将断开连接的任务转变为同步的自动化系统。与基本任务自动化不同，编排管理多个流程的顺序和交互，从而创建统一的操作。这种方法通过集成人工智能工具、数据和资源来提高效率、加速决策并减少错误。
到 2025 年，预计 50% 的企业将采用人工智能编排平台，从而在快速发展的市场中提供竞争优势。
Real-time AI workflow orchestration depends on advanced tools that enable smooth data flow, scalable processing, and intelligent coordination. These technologies turn static business operations into dynamic systems capable of adapting to changes instantly. Let’s dive into key components - like data pipelines and cloud computing - that drive this transformation.
数据管道是实时系统的支柱，可将信息快速传输到关键应用程序。通过利用消息总线架构，这些管道确保实时捕获和传输数据。
实时数据摄取的影响是惊人的，尤其是在高风险环境中。例如，金融机构使用它在交易后几毫秒内检测欺诈行为。正如 Tinybird 增长主管 Cameron Archer 所说：
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“实时数据令人上瘾。一旦你开始构建支持创收用例的实时数据管道，你就永远不会回头。”
API 连接器通过支持不同系统无缝通信来补充这些管道。作为集成层，API 允许多种工具作为一个内聚系统运行，从而无摩擦地连接各种数据源。
实际例子凸显了这些技术的价值。例如，零售商使用实时数据摄取来结合来自销售点系统、电子商务平台和供应链的见解，改善库存管理并满足不断变化的客户需求。另一方面，航空公司利用物联网传感器和实时管道来跟踪行李和资产，减少延误并提高客户满意度。
为了最大限度地提高效率，企业必须使数据管道与其目标保持一致，确保它们可扩展、组织良好且可访问。此外，实施强大的监控框架可以帮助及早发现错误并在整个过程中保持数据质量。
虽然数据管道和 API 管理信息流，但云计算提供了处理 AI 工作流程需求所需的能力。当面对人工智能的密集计算需求和不可预测的数据流量峰值时，传统基础设施往往会显得力不从心。现代云解决方案在构建时考虑了可扩展性，可以正面应对这些挑战。
到2027年，云计算中的人工智能市场预计将达到1046亿美元，年增长率为30.5%。这种增长反映了云平台如何让先进的人工智能工具变得易于使用，而无需企业在硬件上进行大量投资。分布式计算通过启用水平扩展进一步放大了这一点，从而优化了资源使用并减少了训练和推理所需的时间。
云平台提供动态资源扩展，允许工作流程自动调整以适应需求高峰。现实世界的例子展示了这种可扩展性：Netflix 使用分布式云系统为数百万用户提供个性化内容，而 OpenAI 在数千个 GPU 上并行训练大规模 GPT 模型，有效处理数十亿个参数。
这些平台还依赖基于 GPU 的基础设施来托管和扩展人工智能工作负载，确保快速、大规模的并行处理。
编排平台充当实时工作流程的控制中心，将各种工具集成到统一的系统中。它们将自然语言处理、多模式工作流程和实时协作等功能结合在一起，以简化自动化。
例如，大型语言模型 (LLM) 处理大量文本数据以生成类似人类的响应。无代码 AI 平台允许没有编码专业知识的用户构建和部署 AI 工作流程，从而实现跨组织的自动化。
Promps.ai 就是此类平台的一个例子，它结合了人工智能驱动的聊天机器人、创意内容生成和草图到图像原型制作。它还与法学硕士无缝集成，提供实时协作、自动报告和多模式工作流程。该平台甚至通过即用即付模式跟踪代币使用情况，确保成本效率。
其他技术增强了编排能力。智能文档处理 (IDP) 使用机器学习和 OCR 从文档中提取数据，而机器人流程自动化 (RPA) 则模仿人类行为来处理重复性任务。这些工具协同工作，用机器学习驱动的动态流程取代僵化的工作流程，这些流程可以在几秒钟而不是几小时内做出响应。
这些工具的采用正在迅速增长。根据麦肯锡的数据，72% 的公司已经在使用人工智能解决方案。未来两年，人工智能驱动的工作流程自动化工具的采用率预计将增长 30%，75% 的企业计划投资这些技术。据报告，利用人工智能自动化的公司生产力提高了高达 20%。
趋势表明，人工智能越来越多地被用来分析工作流程、识别低效率并提出改进建议。拖放构建器和工作流程模板使非技术用户更容易实现自动化。组织还融合工作流程自动化、RPA、人工智能和事件驱动的触发器，以消除跨操作的手动任务。
正如萨姆·奥尔特曼所说：
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“人们正在使用人工智能来创造令人惊奇的事物。”
这些工具和技术不仅增强了实时处理能力，还为解决特定业务挑战的定制人工智能解决方案铺平了道路。它们共同构成了实时工作流程自动化的基础，使企业能够更高效、更灵敏地运营。
一旦您对实时自动化背后的工具有了深入的了解，下一步就是定制 AI 工作流程来满足您业务的独特挑战。从战略上定制这些工作流程可以使 AI 功能与您的目标保持一致。它涉及了解您当前的流程、协调各种人工智能代理，并帮助您的团队在不需要深厚的技术专业知识的情况下创建解决方案。
定制人工智能工作流程的第一步是规划您当前的操作。这个过程被称为流程发现，它可以识别瓶颈并突出人工智能可以提高效率的领域。通过使用上下文感知模型，人工智能可以不断完善工作流程，而无需不断的手动更新。
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“人工智能流程优化是为了改进能够思考、适应和行动的人工智能系统。” - 弗洛·克里韦洛，首席执行官
Start by pinpointing specific operational challenges or opportunities that AI can address. For instance, many organizations have seen productivity gains of 30–50% in targeted processes after implementing customized AI workflows.
Here’s an example: A manufacturing company revamped its quality control process with a custom AI workflow, cutting defects by 45% and saving over $2 million annually in warranty claims and rework costs. Similarly, a financial services firm reduced manual data entry by 85% by integrating AI into its legacy systems and modern CRM platforms.
流程优化的一个好方法是从非关键领域的试点项目开始。随着业务的发展，设置清晰的绩效指标并完善工作流程。这些努力为可扩展和自适应工作流程奠定了基础，特别是与多代理协调相结合时。
多代理协调涉及在专门的人工智能代理之间分配复杂的任务，每个代理都专注于特定的职责。通过划分工作负载，这种方法提高了效率，同时允许代理相互学习并适应不断变化的条件。
例如，使用多智能体人工智能系统的律师事务所将合同审查时间减少了60%，同时提高了风险识别的准确性。
多代理系统特别有吸引力的地方在于它们的可扩展性。您只需添加更多专业代理即可扩展工作流程容量。然而，成功的实施始于详细的流程分析并将任务分解为可管理的组件。不要尝试一次性自动化整个工作流程，而应专注于较小的特定任务。为了补充这些策略，无代码和低代码解决方案使工作流定制变得更容易。
无代码和低代码平台是人工智能工作流程定制的游戏规则改变者。它们允许非技术用户构建和部署复杂的解决方案，加快开发速度，同时降低成本。
事实上，90% 的无代码用户表示，由于应用程序开发的简便性，公司增长更快。这些平台使团队成员能够充当“公民开发者”，促进跨部门的创新。
以prompts.ai 等平台为例。他们为人工智能驱动的聊天机器人、创意内容生成和多模式工作流程提供工具，所有这些都具有实时协作功能。 Prompts.ai 采用基于代币使用的即用即付定价模型，无需具备丰富的编码知识即可提供先进的 AI 功能。
最好的入门方法是尝试小型、简单的工作流程。使用模板和预构建的元素来加快流程，并确保建立治理和合规协议以实现长期成功。
高管们已经看到了生成式 AI 的潜力，预计预测能力、差异解释、场景生成和报告方面将提高高达 40%。随着这些工具得到更广泛的采用，技术和非技术团队之间的差距不断缩小，从而实现更快的创新和更灵敏的工作流程。
为了确保人工智能工作流程提供一致的结果并有效发展，组织需要采用保持性能、最大限度地减少故障并推动持续改进的实践。如果做得好，这些做法可以为人工智能投资带来可观的回报。
要保持人工智能工作流程顺利运行，首先需要强大的可见性和监控。实时洞察对于在问题升级之前发现并解决问题至关重要。麦肯锡的一项调查显示，78% 的组织现在至少在一项业务职能中使用人工智能，这使得有效监控成为关键优先事项。
有效的监控涉及针对当前问题的实时警报和历史分析的结合，以发现长期趋势，例如模型漂移或数据质量下降。组织可以通过以下方式实现这一目标：
人工智能工作流程中的错误处理至关重要，尤其是当错误可能导致严重后果时 - 例如 51% 的聊天机器人响应包含事实错误。强大的错误管理策略将预防与智能恢复系统相结合。这包括使用 try/catch 逻辑等机制来优雅地解决错误、立即记录事件以及尽可能自动修复。
例如，Celigo 的 AI 平台通过在达到速率限制时自动重试 API 请求或推迟请求直到带宽可用来减少停机时间。此外，上下文监控可以检测低置信度场景并触发后备措施，例如将任务重新路由给人工操作员或替代工作流程。谷歌的 People + AI 研究团队强调了这种方法：
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“一个经过精心调整的系统可以说‘我对此不确定’，而不是猜测，并为用户提供升级或澄清的途径。通过让人工智能优雅地失败，你可以避免将错误信息嵌入到直接答案中。”
自我修复功能进一步提高了错误处理能力。例如，一个电子商务平台将自我修复功能集成到其测试自动化框架中，通过在 UI 元素发生变化时自动更新测试脚本，减少了 80% 的测试维护。预测分析还可以预测潜在的故障，iPaaS 解决方案有助于将安全事件减少 42%，并将维护成本减少 57%。
Strong governance is the backbone of sustainable AI workflow orchestration. Companies with mature governance frameworks often see financial performance improvements of 21–49%. However, only 18% of business leaders report having enterprise-wide councils to oversee responsible AI governance.
为了建立有效的治理，组织应该：
GXS 银行首席数据官 Geraldine Wong 博士强调了人工智能治理中信任的重要性：
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“对于人工智能能做什么，存在很多怀疑。我们需要信任进入人工智能模型的数据。如果组织及其客户能够信任该组织用于此类模型的数据，那么我认为这是建立对人工智能治理或负责任的人工智能的信任的一个很好的起点。”
Continuous improvement is equally important. Companies that use AI for ongoing enhancements report efficiency gains of 20–30%. Tracking progress requires well-defined key performance indicators (KPIs). Some examples include:
Technology platforms can simplify governance tasks. For instance, Blackbaud’s Senior Manager of Data & AI Governance, Ren Nunes, noted that using OneTrust has sped up project approvals and embedded oversight throughout the AI lifecycle. The most successful organizations treat governance as a shared responsibility, supported by regular training and continuous monitoring of regulatory changes, ensuring they can quickly adapt to new challenges.
人工智能工作流程编排正在通过提高效率、削减成本和提高整体满意度来重塑行业的运营方式。通过协调多个人工智能系统和自动化复杂任务，它为实时决策和更智能的资源管理开辟了新的机会。
AI 编排通过无缝管理 AI 代理之间的转换，使客户服务交互更加顺畅。这消除了客户重复自己的需要，即使他们的问题跨越多个部门。例如，在电信领域，如果计费问题变成了技术问题，编排可确保传递所有相关详细信息，从而使客户无需重新开始。
使用人工智能编排的电子商务公司的客户投诉下降了 40%，工作流程自动化可以将生产力提高多达十倍。
NICE CX 部门总裁 Barry Cooper 强调了当前的挑战：
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“客户服务领导者正被人工智能和自动化工具淹没，这些工具创造了更多的复杂性，而不是提供真正的效率。”
解决方案是什么？统一编排平台。正如 NICE 营销副总裁 Elizabeth Tobey 所说：
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“CXone MPower Orchestrator 通过统一整个企业的人工智能驱动流程来解决这个问题，确保工作流程、代理和知识之间的无缝连接。”
像 Promps.ai 这样的平台更进一步，集成大型语言模型和实时协作，同时提供即用即付模式。这使得扩展人工智能驱动的客户服务变得更容易且更具成本效益。
客户服务方面的这些进步为更广泛的应用（例如预测性维护）铺平了道路。
人工智能编排通过使用历史数据和实时数据比传统方法更准确地预测设备故障，正在彻底改变预测性维护。这对于制造业和医疗保健等行业尤其重要，因为这些行业的意外停机可能会导致重大的财务损失和安全风险。
Consider these figures: Equipment failures can reduce factory capacity by 5–20%, with automotive plants losing up to $695 million annually. Globally, the largest 500 companies lose an average of 11% of their annual revenue to unplanned downtime.
人工智能驱动的预测性维护的影响已经显而易见。一家监控 10,000 多台机器的全球制造商节省了数百万美元，仅三个月就收回了投资。同样，由于提前两周发出维护警告，一家铝生产商避免了每次事件 12 小时的停机时间 [32]。在另一个案例中，一家跨国快递公司使用人工智能来预测分拣设施机器的故障，每年节省数百万美元。与此同时，一家全球汽车制造商通过分析焊接机器人的图像和视频，将检查时间减少了 70%，并将焊接质量提高了 10% [32]。
The predictive maintenance market is expected to hit $49.34 billion by 2032, growing at a compound annual growth rate of 27%. Companies using AI for predictive maintenance also report a 5–20% boost in labor productivity and up to a 15% reduction in downtime.
在医疗保健领域，人工智能支持的预测分析正在实现更加个性化的治疗计划，同时优化医院资源。这可以实现更好的调度、更短的等待时间以及更高效的人员分配。
除了维护之外，人工智能编排也在云资源管理领域掀起波澜。
AI编排通过实时动态调整资源，为云资源管理带来精准化。这可以防止过度配置并帮助组织避免超支。据 Gartner 称，70% 的组织低估了其云成本，导致大量浪费。
The numbers are staggering: RightScale found that over 30% of cloud spending is wasted due to inefficient resource use, and CloudHealth reports that 32% of organizations overspend on their cloud budgets. By leveraging AI for cloud optimization, businesses can save 20–30% on costs while improving performance, as noted in McKinsey research.
AI 编排工具可预测未来成本、自动扩展并确保遵守 GDPR 和 HIPAA 等法规。它们还可以识别未充分利用的资源，使公司能够在不影响绩效的情况下削减不必要的产能。一位专家解释道：
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“人工智能算法可以根据实时需求自动扩展或缩减资源，从而确保最佳性能，无需人工干预。”
此外，人工智能编排通过持续监控异常活动并在威胁升级之前做出响应来增强安全性。
全球云优化市场预计将从2023年的6260亿美元增长到2028年的1.266万亿美元，年增长率为15.1%。为了最大限度地提高效益，组织应该采用能够提供预测分析、自动化成本管理和针对其使用模式量身定制的可行见解的工具。将这些见解集成到现有工作流程中可确保有效的优化和成本控制。
实时人工智能编排正在朝着需要最少人工干预的完全自主系统发展。这种转变已经发生，预计到 2025 年，全球人工智能编排市场将达到 114.7 亿美元，年增长率高达 23.0%，令人印象深刻。这种快速增长正在推动基于前面讨论的功能的高级工具的创建。
一项重大飞跃是超级自动化，人工智能负责日常任务、优化，甚至自我修复过程。另一个令人兴奋的发展是自然语言工作流程创建。这样，生成式人工智能模型允许用户用简单的英语描述他们的目标，系统自动生成所需的管道代码和编排逻辑。
这些技术的早期采用者已经看到了切实的好处：效率提高了 25%，成本节省了 15%，超越竞争对手的可能性提高了 23%。例如，BluePrism 的企业人工智能已将运营成本降低了 30%，而 Super human 则报告生产力提高了 40%。
人工智能编排与边缘计算的结合是另一个游戏规则改变者。这种集成减少了延迟并加速了处理，从而实现更快的实时决策。同样，人工智能与物联网 (IoT) 的融合为各行业的预测性维护和运营效率带来了机遇。这些进步补充了早期的工具，为更智能、更快速的操作铺平了道路。
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“人工智能为自动化、数据分析和智能决策提供动力，这些都是数字化转型的关键组成部分。” - Prashanth Kancherla，Ozonetel Communications 首席运营官
然而，人工智能编排的进步伴随着责任。符合道德的人工智能实践——确保公平、透明和问责——至关重要。安全性也需要从一开始就融入到人工智能工作流程中。智能过程自动化市场反映了这一趋势，在自主、代理人工智能系统崛起的推动下，其价值预计将从 2024 年的 160.3 亿美元增长到 2025 年的 180.9 亿美元。
对于希望拥抱这一未来的企业来说，从小处着手并战略性扩展才是前进的方向。 Prompts.ai 等平台处于领先地位，提供灵活、按需付费的 AI 编排解决方案。这些平台使各种规模的企业都可以使用先进的人工智能系统，帮助他们顺利过渡到自主工作流程时代。
现在就采取行动的组织将能够获得竞争优势，生产力的潜在提升高达 25%。未来将有利于那些通过利用智能、自我管理工作流程来快速适应不断变化的市场需求的公司。
人工智能编排通过将多个自动化任务连接和管理为流畅、高效的工作流程，将自动化提升到一个新的水平。传统的自动化侧重于处理重复的、基于规则的任务，以节省时间并最大限度地减少错误，而编排则增加了一层智能。它实时管理任务，从而实现更明智的决策和更大的灵活性。
对于企业来说，这带来了一系列优势：
通过采用人工智能编排，企业不仅可以简化运营，还可以更有效地解决复杂问题，从而释放新的增长和效率机会。
数据管道在实时人工智能工作流程中至关重要，可确保数据顺利流动以进行处理和转换。这种稳定的数据流有助于减少延迟，从而实现快速决策——这是动态系统严重依赖的。
云计算作为完美的合作伙伴介入，提供处理海量数据、训练人工智能模型并有效部署它们所需的基础设施。这些工具共同使组织能够运行低延迟的人工智能操作，使实时工作流程编排不仅成为可能，而且高效且可扩展。
在深入研究人工智能工作流程之前，企业需要仔细研究其当前的流程。这有助于确定人工智能可以应对挑战或创造机会以提高效率的领域。设定明确的目标并选择合适的人工智能工具来满足这些目标是该过程中的关键步骤。
Customizing AI solutions means shaping them to fit specific needs. This might involve automating repetitive tasks, optimizing decision-making, or simplifying operations. It’s also important to regularly review how the AI is performing and tweak it as necessary to ensure it stays aligned with business goals.
使用低代码人工智能工具可以使这变得更加容易。这些工具让团队可以自行调整工作流程，从而缩短时间并减少对持续 IT 支持的需求。这种方法不仅加快了实施速度，而且使团队能够保持敏捷。
