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轻松克服 AI 的复杂性。 有效管理人工智能工作流程不再只是一项挑战，而是旨在保持竞争力的企业的必要条件。从集成工具到扩展运营， 正确的平台 可以节省时间、降低成本并确保合规性。本文回顾了十个擅长的平台 AI 编排，突出他们在以下方面的优势 互操作性， 可扩展性， 成本管理， 治理，以及 合作。
选择正确的平台取决于组织的需求，无论是 成本效率、合规性或可扩展性。首先评估您当前的工具和挑战，然后将它们与可提供可衡量结果的平台相匹配。
Prompts.ai 将超过 35 种领先的语言模型整合到一个安全的集中式平台中。通过解决日益严重的人工智能工具蔓延问题，它提供企业级治理，并帮助组织最多削减成本 98% 将多个 AI 订阅合并为一个解决方案时。
该平台通过强大的API集成和标准数据格式轻松连接各种企业系统。它原生支持 JSON、CSV 和 RESTful API，可实现跨多个系统的流畅工作流程。例如，一家零售公司使用 Prompts.ai 来简化客户支持。通过集成他们的 CRM、由 LLM 驱动的聊天机器人和订单管理系统，他们实现了 实时查询解析 和自动票务路由。
Prompts.ai 的连接器架构支持 AWS 等主要云提供商， 天蓝色和 GCP，同时还支持本地设置。这种灵活性确保组织可以利用其当前的基础架构，同时逐步扩展混合环境中的 AI 编排能力。这种适应性可以实现动态可扩展性。
Prompts.ai 专为水平扩展而构建，通过容器化和自动资源分配来管理大量请求。它的架构旨在与企业一起发展，使他们能够在几分钟内添加模型、用户和团队，而不是花费数月的设置时间。
该平台的即用即付TOKN积分系统消除了传统订阅的限制。组织可以根据实际需求扩展使用量，使其成为人工智能工作负载波动的企业的理想之选。这种灵活性可确保在不预留资源的情况下高效分配资源。
Prompts.ai 通过 AES-256 加密、审计日志记录和基于角色的访问控制 (RBAC) 符合 HIPAA 和 GDPR 等严格标准。它还跟踪工作流程版本和变化，提供受监管行业所需的透明度。
实时监控仪表板可清晰地查看每次 AI 交互，帮助合规团队跟踪工作流程中的数据使用情况、模型性能和用户活动。这可确保组织在保持运营效率的同时保持合规性。
该平台包括一个FinOps层，用于跟踪代币级别的支出，提供详细的使用情况分析。预算提醒和资源优化建议等功能可帮助组织使人工智能支出与业务目标保持一致。
用户可以实时监控工作流程执行成本，为特定部门或项目设置支出限额，并收到根据性能成本比率选择模型的自动建议。这种控制水平有助于防止预算超支，同时实现人工智能能力的可持续增长。
Prompts.ai 通过共享工作空间和实时协作编辑促进团队合作。团队可以共同设计编排流程，在提示逻辑上留下上下文评论，并为敏感流程设置批准工作流程。
该平台还提供了 即时工程师认证计划 并访问专家设计的 “省时” 模板。这些资源创建了一个协作式知识共享环境，可提高团队生产力。借助版本控制和活动跟踪等功能，多个团队成员可以在保持问责制的同时为复杂的工作流程做出贡献。
LlaMaindex 将大型语言模型 (LLM) 与外部数据连接起来，简化了检索增强生成，将专有数据库集成到流畅的工作流程中。
LlaMaindex 通过其广泛的连接器简化了与各种数据源的连接。它可以与数据库、云存储平台和企业应用程序无缝协作，使团队无需自定义编码即可创建统一的数据管道。由于其模块化结构，它可以轻松地与流行的机器学习库和矢量数据库集成。此外，它对多模态处理的支持意味着它可以在单个工作流程中处理文本、图像和结构化数据。
利用 LlaMaindex 的分层索引和分布式处理，可以高效处理大规模数据。通过将工作负载分成跨多个节点的较小任务，它可以确保快速查询和实时更新。它的流媒体功能还允许持续的数据处理和知识库的定期更新，从而使信息保持最新状态。
Llamaindex旨在通过有效管理代币使用来优化成本。智能分块和语义缓存等功能减少了不必要的 API 调用，而查询路由可确保根据每个查询的复杂性选择最具成本效益的模型。对于希望最大限度地减少开支的企业，该框架还支持本地部署选项，从而减少了对基于云的模型的依赖。
该平台支持共享索引管理和版本控制，确保团队之间持续更新。它通过启用预建工作流程模板的共享来促进协作。内置的调试和监控工具可清晰地洞察查询执行和系统性能，帮助团队识别和解决效率低下的问题。这些功能突显了Llamaindex在创建有效且可扩展的人工智能工作流程中的作用。
微软AutoGen推出了一种独特的多代理系统，用于管理人工智能工作流程。通过协调具有定义角色的自主人工智能代理并无缝集成各种人工智能工具，AutoGen 简化了不同生态系统中复杂工作流程的执行。
AutoGen 专为跨平台工作而设计，可与广泛使用的 AI 工具集成，例如 LangChain、llamaIndex 和 OpenAI 助理。这种灵活性使团队无需彻底改革其基础架构即可使用现有工具。其模块化设计支持多种大型语言模型，包括来自 Azure 的语言模型 OpenAI 和 OpenAI，以及其他提供商，通过提供可配置的端点和参数。开发人员还可以通过将外部工具注册为代理定义中的函数来扩展其功能。
这种设置使代理能够调用第三方 API、处理和解释结果，并将这些输出包含在响应中，所有这些都无需自定义代码。此外，AutoGen支持Python和.NET，并计划扩展到其他编程语言。
该平台的扩展模块进一步增强了其功能，允许访问模型客户、代理、多代理团队和社区提供的工具。这种结构允许团队在现有组件的基础上进行构建，同时保留完全的自定义控制权。这些功能使AutoGen成为管理可扩展人工智能运营的强大工具，可满足企业对效率和适应性的需求。
AutoGen 以代理为中心的框架针对企业级部署进行了优化。它的设计简化了代理之间的通信，并将任务分解为可管理的组件。规划人员-工作人员委派系统动态分配任务，确保资源的有效利用。这种方法可以跨多个 AI 代理进行并行处理和实时决策。
AutoGen非常重视治理和合规性，整合了可观察性和监控工具以满足监管要求。正如其文档中指出的那样：
“可观察性不仅是开发的便利，也是合规的必要条件，尤其是在受监管的行业中。”
该平台提供了对人工智能决策过程的详细见解，从而增强了对自动化系统的信任。日志记录选项包括SQLite和文件记录器，另外还支持AgentOps等合作伙伴工具，用于跟踪多代理操作和监控性能指标。
这些治理功能可帮助组织快速检测和解决异常或意外行为，降低风险并确保遵守数据隐私标准。例如，一家跨国金融机构与人工智能咨询公司Agency合作，实施了AutoGen进行风险管理。该系统通过自动报告和记录，识别传统方法遗漏的风险，提高了监管合规性。这导致 风险预测准确度提高了40％。
AutoGen 旨在通过定义明确的角色以及启用上下文共享和内存管理来支持 AI 代理之间的有效协作。这确保了代理可以无缝协作，同时保持工作流程的连续性。
该平台满足了企业对安全性、可扩展性和集成的需求。正如机构人工智能所解释的那样：
“该机构采用全面的安全与合规性方法来满足数据保护、访问控制、审计跟踪和监管要求。我们的实施符合行业标准，可以进行定制以满足特定的合规需求。”
AutoGen 还包括调试和监控工具，可提供对代理交互和系统性能的可见性。这可以帮助团队识别瓶颈并优化工作流程，确保协作 AI 环境中的效率。
Orby AI 作为一个平台脱颖而出，旨在使用其独特的应用程序无关方法和专有的大型行动模型 (LAM) Actio 来简化复杂的工作流程。通过利用神经符号人工智能，它以非凡的精度自动化 API、GUI 和文档的多步骤流程。
Orby AI 最令人印象深刻的功能之一是它能够轻松地在不同的软件界面和 API 上工作，无需量身定制的集成。这种灵活性由多域功能、符号备用系统和可无缝适应任何 UI、API 或文档界面的可重复使用的专家代理提供支持。例如，它与Guidewire等平台集成， 销售部队，还有 Duck Creek 来处理诸如时间报告和工作日志之类的任务。
此外，Orby AI 提供广泛的 API 访问权限，使用户能够扩展其功能并将其与其他应用程序连接。它在Uniphore Business AI Cloud中的基础增强了其适应性，提供了可与任何AI数据源、模型或应用程序集成的组合架构，从而确保用户避免供应商锁定。通过其模型层，Orby AI 协调了封闭和开源的大型语言模型的组合，提供灵活和可互操作的支持。
Orby AI 旨在轻松应对增长和复杂性。其代理驱动的工作流程可顺利集成到各种系统中，并通过机器学习不断改进。该平台的神经符号人工智能方法通过采用备用机制来有效管理日益增加的复杂性，确保性能稳定。此外，其可重复使用的专家代理使特定任务的学习可以应用于类似的场景，从而提高整个组织的效率。
SuperAGI 作为管理自主人工智能代理的可靠开源框架脱颖而出。它专为处理复杂的多步骤工作流程而设计，支持创建 智能代理 这可以推理、计划和执行各个领域的任务，同时确保稳定的性能和可扩展性。
SuperAGI 通过预建的连接器和可自定义的集成轻松地与广泛使用的开发工具、云服务和企业应用程序集成。其代理框架只需最少的配置即可与数据库、Web 服务、文件系统和第三方 API 进行交互。
该平台的 工具生态系统 使代理能够利用外部资源，例如 Web 浏览器、编码环境和数据处理工具。这种适应性使企业无需彻底改革基础设施即可将SuperAGI整合到其现有技术设置中。它支持多种编程语言，可以与基于云和本地的系统无缝协作。
多亏了它 事件驱动架构，SuperAGI 可确保各种组件之间的顺畅通信，使其成为混合环境的理想之选。它协调跨越 CRM 系统和数据仓库等应用程序的工作流程，创建统一的自动化流程。这种集成为可扩展、安全和高效的人工智能运营铺平了道路。
SuperAGI 分布式代理架构 专为跨服务器和云实例横向扩展而构建。该平台的资源管理系统根据工作负载需求动态分配计算资源，即使使用量增长也能保持稳定的性能。
和 代理并行化，任务可以同时执行，从而显著提高组织同时处理大型工作负载或多个工作流程的吞吐量。
为了进一步提高性能，SuperAGI 采用了 内存管理系统 这样可以有效地跟踪代理状态和上下文信息。这使该平台能够支持数千个活跃代理，同时保留其个人学习和执行环境，使其成为企业级部署的绝佳选择。
SuperAGI 优先考虑其透明度和控制力 监控和记录 功能，用于记录代理人的行动和决策。对于监管行业中需要详细审计记录和合规记录的组织而言，这尤其重要。
该平台强制执行 基于角色的访问控制，确保只有授权用户才能部署、修改或监视特定的代理。此外， 代理行为限制 可以配置为使自主代理在道德和监管范围内运作，防止可能违反公司政策或合规标准的行为。
SuperAGI 的资源优化引擎根据使用情况动态调整资源分配，帮助在不影响性能的情况下降低成本。它的开源性质消除了许可费，模块化设计允许企业仅扩展所需的组件，从而控制基础设施成本。
实时使用情况分析和高效的日程安排工具使组织能够准确了解其与人工智能相关的支出。这些功能可帮助企业有效地管理预算并更准确地预测成本，从而确保运营效率和财务控制之间的平衡。
Kubeflow 是一个基于 Kubernetes 的机器学习平台，旨在管理云和本地环境中的人工智能工作流程。它支持从数据准备和模型训练到部署和监控的整个机器学习生命周期，使其成为旨在简化人工智能操作的企业的关键工具。
Kubeflow 可以轻松地在 AWS、谷歌云、Azure 和本地 Kubernetes 集群等平台上运行。它集成了流行的机器学习框架，例如 TensorFLOW， PyTorch，以及使用标准化管道组件的 XGBoost。
该平台提供与 Jupyter 兼容的笔记本服务器，为数据科学家提供了熟悉的实验工作空间，同时确保了对共享数据集和资源的一致访问。其 KFServing 组件可与现有的模型服务基础设施无缝连接，并与包括数据库、数据湖和流媒体平台在内的企业系统集成。
Kubeflow 的流水线 SDK 允许开发人员使用 Python 定义工作流程，这使得已经熟悉该语言的团队可以轻松使用 Python 来定义工作流程。REST API 扩展了与外部系统的集成功能，同时其元数据存储可跟踪实验、模型和数据集，确保工具和环境之间的一致性。
使用 Kubernetes 的水平 pod 自动缩放，Kubeflow 根据工作负载需求动态调整计算资源。它支持从单节点实验扩展到分布式多节点训练课程，适用于 TensorFlow、PyTorch 和 MPI 等框架，同时还能高效 管理资源和日程安排。
该平台可以跨团队处理多个并行训练作业，利用 Kubernetes 的资源配额和优先级调度来有效共享集群资源。对于推理任务，KFServing 会自动扩展模型服务端点以应对请求量的激增，从而保持稳定的响应时间。它的流水线引擎可以执行许多并行步骤，使其成为大规模批处理和超参数调整的理想之选。
Kubeflow 使用 Kubernetes 的原生 RBAC（基于角色的访问控制）来强制执行详细的用户和命名空间权限。它保留用户操作、模型部署和系统变更的审计日志，这对于监管行业的合规性至关重要。
元数据跟踪系统可捕获数据集、实验和模型的谱系信息，从而创建清晰的审计跟踪。对于需要可解释的人工智能和监管文件的组织来说，这是非常宝贵的。多租户功能可确保团队和项目之间的安全隔离，在命名空间级别强制执行资源限制、访问控制和数据治理政策。
Kubeflow 通过自动关闭闲置资源和优化计算实例大小来帮助控制成本。它与 Kubernetes 的集群自动扩展集成可确保基础设施在低活动时期缩小规模。
通过支持竞价型实例，Kubeflow 允许组织利用打折的云资源来完成非关键培训任务，从而减少开支。它的管道缓存功能通过在输入数据和参数保持不变的情况下重复使用先前的结果来避免冗余计算。
资源配额和监控工具可详细了解各团队和项目的资源使用情况，从而实现准确的成本跟踪和预算管理。高效的资源共享允许在同一个基础架构上运行多个实验，从而最大限度地提高硬件使用率。
Kubeflow 通过提供共享工作空间来促进团队合作，让数据科学团队可以共同访问数据集、模型和计算资源。团队成员可以在维护自己的开发环境的同时共享笔记本会话和实验结果。
该平台支持管道共享，使团队能够重复使用工作流程，这有助于标准化流程并缩短开发时间。它还跟踪经过训练的模型的版本和性能，使团队能够比较结果，共享见解，并在彼此工作的基础上再接再厉。与版本控制系统的集成可确保正确跟踪代码、数据和模型变更，从而使工作流程可重现。
这种协作环境增强了Kubeflow交付可靠、企业就绪的人工智能工作流程的能力，与其对互操作性和可扩展性的关注相一致。
Metaflow 作为一款旨在简化数据科学工作流程的 Python 库脱颖而出，符合创建可靠的人工智能编排流程的目标。最初开发者 Netflix公司 为了增强推荐算法和 A/B 测试，它可以帮助数据科学家专注于解决问题，而不是管理复杂的工作流程。
Metaflow 与 Python 数据科学生态系统无缝集成，可与流行的库一起使用，例如 大熊猫， scikit-learn， TensorFLOW，以及 PyTorch。通过使用装饰器，它将本地 Python 脚本转换为分布式工作流程，处理数据序列化和工件存储等细节。这在不中断现有工具的情况下补充了现有的数据湖和仓库。
该库还提供了客户端 API，允许外部系统以编程方式触发工作流程和检索结果。它与 Jupyter 笔记本电脑的兼容性使交互式开发变得简单。此外，Metaflow 通过记录来自源代码控制系统的信息来跟踪版本历史记录，确保清晰的更改记录。其设计确保工作流程可以高效扩展以满足不断增长的需求。
Metaflow 专为使用云执行后端轻松扩展而构建。它可以动态配置资源并同时运行任务，确保工作流程保持高效。检查点和恢复功能等功能可为漫长的工作流程提供平稳恢复，使其可靠地进行大规模操作。
为了保持运营成本效益，Metaflow 选择了负担得起的计算资源，例如 AWS 竞价型实例，适用于工作流程的每个步骤。它的工件缓存机制重复使用了先前的结果，减少了冗余计算，而自动清理可以防止因资源浪费而产生不必要的开支。
Metaflow 通过捕获元数据、参数和结果来增强协作，支持实验跟踪并确保可重复性。通过记录数据沿袭和版本历史记录，它可以提高项目的透明度、问责制和团队合作。
Prefect 通过审计记录和沿袭跟踪等功能满足治理和合规性要求，这些功能记录了输入参数、执行路径和结果。它还采用基于角色的访问控制来有效限制敏感操作。该平台在确保安全操作的同时自动对工作流程输入和输出进行版本控制，从而创建不可更改的活动记录。这种方法不仅可以满足监管要求，还可以提高运营效率。这些治理工具增强了工作流程的可靠性，使人工智能编排流程既可追溯又合规。凭借这些优势，Prefect 随时准备与其他顶级工作流程协调平台进行比较。
Ray Serve 是一款强大的分布式解决方案，旨在无缝部署和管理 AI 模型，同时满足批处理和实时推断的需求。通过将这些任务统一到单一基础架构中，它可以简化人工智能操作，即使在最复杂的部署中也是如此。其设计侧重于四个关键方面：可扩展性、集成、成本效率和治理。
Ray Serve 动态调整资源以满足工作负载需求，从而确保高效性能。它支持同时部署多个模型，并确保副本之间的流畅流量分配，使其高度适应不同的使用场景。
该平台旨在轻松地与流行的机器学习框架配合使用，并包括用于处理模型推理请求的 REST API。这种灵活性使其能够整齐地适应现有的应用程序和容器编排系统，从而增强其在不同环境中的可用性。
Ray Serve 通过智能地汇集资源来优化硬件使用量，并利用打折的云选项来处理对时间不敏感的工作负载。此外，它采用技术来减少内存使用量，进一步削减运营开支。
为确保安全和合规的运营，Ray Serve 保留了详细的日志，用于审计和可追溯性。它还支持模型版本控制和访问控制，为放心地管理部署提供了一个安全的框架。
SynapseML 是企业应对大规模人工智能工作流程挑战的强大工具。该分布式机器学习库基于 Apache Spark 构建，将传统的大数据处理与尖端的机器学习技术相结合。它旨在帮助企业高效管理海量数据集并简化复杂的编排需求。
SynapseML的优势之一是它能够在单个生态系统中连接不同的人工智能框架和数据源。它与Azure Synapse Analytics和Apache Spark等平台无缝集成，使组织能够最大限度地发挥其现有基础架构的价值。它支持一系列已建立的库，简化了模型的集成过程。此外，它与外部模型的兼容性使其成为混合人工智能架构的理想之选，可确保灵活性和适应性，以满足不断变化的企业需求。
SynapseML 专为处理企业级工作负载的需求而构建。利用 Apache Spark 的分布式计算能力，它可以在不影响性能的情况下跨多个节点处理大型数据集。在支持自动扩展的环境中，它会根据工作负载要求动态调整计算资源。这样可以确保在高峰处理时间内的高效性能，同时优化资源使用。
对于基于云的部署，SynapseML提供了大幅节省成本的机会。通过利用 Azure Spot 实例等功能，组织可以在非高峰时段安排非关键任务并有效地汇集资源。这些策略有助于在不牺牲性能的情况下减少运营开支。
SynapseML 还支持在基于笔记本的开发环境中进行协作，使数据科学家、机器学习工程师和业务分析师更容易合作。团队可以毫不费力地共享代码、可视化和见解。当与版本控制系统和实验跟踪工具结合使用时，它使组织能够监控模型性能，管理代码变更，并随着时间的推移保持透明、可审计的工作流程。
Prompts.ai 是一个强大的企业级 AI 编排平台，旨在简化和扩展 AI 运营。它将对超过 35 种顶级大型语言模型（例如 GPT-4、Claude、lLaMa 和 Gemini）的访问汇总到一个安全和统一的界面中，简化了企业的多模型管理。
Prompts.ai 的主要优势包括：
另一方面，该平台的 云优先架构 可能会给具有高度特殊本地需求的企业带来挑战。此外，规模较小的团队可能需要额外的时间和精力才能充分利用其广泛功能。
尽管这些优势巩固了 Prompts.ai 作为强大的编排工具的地位，但其局限性凸显了根据特定组织需求和更广泛的市场格局可能需要考虑的领域。
对人工智能编排格局的评估凸显了不同的平台如何满足不同的企业需求。 Prompts.ai 因其统一多模式管理和提供清晰的成本见解的能力而脱颖而出，使其成为企业团队的最爱。相比之下， Kubeflow 和 射线服务器 因其在机器学习管道中的可扩展性而受到数据科学团队的首选。研究组织经常求助 llaMaindex 因为其文件处理能力，而 AutoGen 由于其与现有基础架构的无缝兼容性，因此吸引了以微软为中心的企业。
选择正确的人工智能工作流程需要使组织的技术专业知识、合规要求和预算与平台能力保持一致。对于刚接触 AI 的团队来说，拥有强大入门资源和积极社区支持的平台提供了更顺畅的切入点。受监管的行业应优先考虑提供严格治理和审计功能的解决方案。同时，使用模式可变的团队受益于灵活的定价结构。
首先，评估您当前的人工智能工具并确定集成挑战。然后，根据平台在为未来扩展留出空间的同时简化工作流程的能力对其进行评估。最佳选择将满足您当前的技术需求，同时与您的长期战略目标保持一致。
Prompts.ai 的 即用即付 TOKN 积分系统 让企业通过仅为其消费的代币计费来控制其人工智能支出。这消除了昂贵的订阅和经常性费用，为公司提供了将人工智能成本削减多达98％的机会。
这种适应性强的模型允许企业根据需求调整其AI使用量，从而避免额外支出。这是一种智能、高效的解决方案，适用于任何规模的组织。
Prompts.ai 为管理错综复杂的人工智能工作流程的企业提供了卓越的优势。通过将各种 AI 工具整合到一个统一的平台上，它可以简化操作并提高效率。支持结束了 35 个模型，它确保顺利整合和全面监督，特别注重合规性和简化流程。
主要亮点包括 节省 98% 的成本 通过智能资源管理、增强可扩展性的实时自动化以及旨在最大限度地降低风险同时改善决策的高级监控工具。这些功能使 Prompts.ai 成为希望提高 AI 系统性能的组织的首选解决方案。
Prompts.ai 将安全性和合规性放在首位，遵守既定的行业标准，例如 你好 和 GDPR。该平台具有实时威胁检测、数据泄露预防和详细审计跟踪等功能，旨在保护敏感信息，同时维护监管要求。
该平台还拥有诸如此类的认证 SOC 2 类型 II 和 ISO 27001，将强大的隐私和安全措施整合到其框架中。这些协议使组织能够安全地管理人工智能工作流程，同时确保数据保护和合规性。
