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管理 AI 工作流程可能会让人不知所措。 工具蔓延、成本上涨和监管不一致是采用 AI 的企业面临的常见挑战。解决方案？ AI 编排平台。这些工具可集中工作流程、优化支出和执行治理，帮助企业高效扩展人工智能。
以下是顶级平台的简要介绍：
每个平台在模型支持、自动化、合规性、可扩展性和成本管理方面都具有独特的优势。以下是详细对比，以帮助您选择适合自己需求的工具。
Prompts.ai 是一个先进的人工智能编排平台，可将超过 35 个顶级 AI 模型整合到一个简化的界面中，无需兼顾多个工具。
该平台提供对领先语言模型的无缝访问，例如 GPT-5、Claude、 美洲驼，以及 双子座。它还可以毫不费力地连接到企业系统，例如 销售部队， SAP，以及 ServiceNo 通过 API 集成，实现跨CRM、ERP和数据仓库的自动化工作流程。
例如，一家财富 500 强金融服务公司利用 Prompts.ai 来彻底改革其客户入职和欺诈检测流程。通过将该平台与现有的CRM和合规系统集成，他们设法做到了 将手动审查时间缩短了60％，欺诈检测准确性提高了30％。
凭借其可视化工作流程生成器和低代码工具，Prompts.ai 使团队无需深入的技术技能即可设计和部署人工智能驱动的流程。
该平台的编排引擎可处理复杂的多步骤工作流程，自动执行重复任务，触发操作并同步系统，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello。这种协调涵盖人和机器代理，确保了平稳运行。
“Gráce aux LoRa 和 Prompts.ai 的工作流程，他们在一天之内就实现了 Desormais les redus 和 les propositions。更需要等待，而压力则在于物资水平的提高。”
— 史蒂芬·西蒙斯，首席执行官兼创始人
Prompts.ai 还允许创建 人工智能代理 能够自行管理错综复杂的多步骤流程。这些代理最大限度地减少了手动工作，同时加快了运营，为下文讨论的治理和可扩展性功能铺平了道路。
Prompts.ai 通过遵守 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 等严格标准来确保 AI 工作流程的安全。它包括基于角色的访问控制、加密数据、详细的审计记录以及监控模型使用情况和执行道德准则的策略管理工具。
专门的信任中心使安全性和合规性完全透明，使组织能够在其 AI 项目中维护一致的协议和详细的审计记录。
Prompts.ai 采用云原生架构设计，可轻松扩展以适应不断增加的工作负载，同时通过自动化资源管理保持较低的开支。
用户可以使用灵活的即用即付代币积分访问顶级人工智能模型，核心计划起价为每位会员每月99美元，专业版起价为119美元，精英计划为129美元。这些定价选项使成本与实际使用量保持一致。
此外，内置的FinOps工具可提供有关代币使用情况的详细见解，优化支出，并将人工智能支出与业务成果直接挂钩。这种方法可以帮助组织将软件成本降低多达98％。
Domo 是基于云的 商业智能平台 旨在帮助组织简化其数据工作流程并整合各种数据源。通过专注于高效的数据管理和自动化，它为旨在提取切实可行的见解和推动人工智能计划的企业提供了坚实的基础。让我们来探索其支持 AI 工作流程的突出功能。
Domo 通过一个易于使用的界面汇集了多个数据源。这种集成使企业能够更有效地管理和准备数据。借助其可视化工具，用户可以构建和 自动化数据管道，使分析和人工智能预测过程更加顺畅。
由 自动执行重复的数据任务，Domo 使企业能够轻松创建多步工作流程。这些自动化流程可保持数据处理的一致性，从而实现更快、更明智的决策。
Domo 通过基于角色的访问控制和审计日志等功能，优先考虑安全和合规的数据管理。其云基础架构是按规模构建的，可确保它能够在不影响性能或可靠性的情况下处理不断增长的数据需求。
Apache Airflow，一个最初由... 开发的开源平台 爱彼迎，通过有向无环图 (DAG) 简化了复杂的人工智能管道的管理。这些 DAG 可视化地绘制了任务依赖关系和执行顺序，确保了清晰度和效率。
Apache Airflow 通过提供，彻底改变了 AI 工作流程管理 代码优先的方法 到自动化。团队可以使用 Python 定义管道，Python 支持版本控制、测试和简化维护。它的调度器会根据特定条件（例如时间间隔、数据可用性或外部事件）自动触发任务。这可确保 AI 模型持续更新最新数据并按时执行预测。
该平台擅长 任务依赖关系管理，支持对数据预处理、模型训练、验证和部署等流程进行精确排序。如果任务失败，Airflow 会重试并提醒团队，防止错误在管道中层出现。这种强大的框架还有助于将模型无缝集成到工作流程中。
Airflow 丰富的运算符和挂钩库 允许它毫不费力地与大多数 AI 框架和云服务集成。是否与 TensorFLOW， PyTorch，或 scikit-learn，Airflow 可以管理不同环境中的模型训练和部署。它还与主要的云提供商建立联系，例如 AWS， 谷歌云平台，以及 微软天蓝色。
该平台的 XCom 功能 支持任务之间的数据共享，允许一个阶段的输出直接输入到下一个阶段。此功能支持创建跨数据库、数据湖和外部 API 的复杂的人工智能管道。Airflow 的适应性可确保系统之间的顺畅协调，使其成为构建端到端 AI 解决方案的绝佳选择。
Airflow 的分布式架构，可以在上面运行 Kubernetes，旨在根据您的需求进行扩展。通过随着计算需求的增长添加工作节点，它可以优化资源使用并最大限度地降低基础架构成本。作为一种开源工具，Airflow 免除了许可费，支持灵活部署，无论是在本地、云端还是混合部署中。这使其成为管理大规模 AI 工作流程的企业的实用选择。
Airflow 优惠 详细的记录和监控工具 对于企业级 AI 治理至关重要。每项任务都会记录执行细节，便于审计和故障排除。其基于 Web 的界面提供对工作流程状态、执行历史记录和性能指标的实时见解。
该平台支持 基于角色的访问控制，允许组织管理谁可以修改或执行工作流程。此功能对于需要严格监督人工智能模型变更的受监管行业至关重要。与 LDAP 和 OAuth 等外部身份验证系统的集成可确保工作流程访问与现有安全协议保持一致，从而提供对企业合规性至关重要的集中控制。
IBM watsonx 是 IBM 的人工智能和数据平台，旨在简化大规模构建、部署和管理 AI 模型的流程。由 集中化 AI 运营，它可以帮助企业在单一、凝聚力的环境中应对工具蔓延和治理的挑战。
watsonx 的核心是通过三个主要组件运行： watsonx.ai 用于开发 AI 模型， watsonx.data 用于管理数据，以及 沃森治理 用于监督 AI 合规性。该平台使用API轻松与现有企业系统集成，并支持跨平台的混合云设置 IBM 云、AWS、微软 Azure 和本地系统。凭借其工作流程自动化功能，团队可以创建全面的人工智能管道，涵盖从数据准备到模型训练、验证和部署的所有内容，所有这些都无需兼顾多个工具。
Watsonx 通过整合加密、基于角色的访问控制和符合以下法规的详细审计记录，将企业安全放在优先地位： GDPR 和 HIPAA。其治理工具集中管理策略并提供强大的模型监控，确保所有人工智能项目都符合合规标准。此外，内置的成本管理功能可跟踪资源使用情况并提供支出见解，使组织能够在控制开支的同时扩大运营规模。
正如即将发布的比较表所示，这些功能使watsonx成为人工智能编排领域的强大解决方案。
UiPath 已发展成为一个将自动化工作流程与高级人工智能功能相结合的强大平台。通过将传统的机器人过程自动化 (RPA) 与机器学习、自然语言处理和计算机视觉技术相结合，它使企业能够创建全面的自动化解决方案。
UiPath 业务自动化平台充当管理企业系统中人工智能驱动的工作流程的中央枢纽。UiPath Orchestrator 等关键组件负责自动化流程的扩展和监控，而 UiPath Studio 则为设计工作流程提供了可视化界面，可将人工智能模型与业务运营无缝集成。它支持有人值守和无人值守的自动化，使人工智能驱动的机器人能够与人类员工一起工作或独立操作。
该平台的 AI 中心简化了工作流程中 AI 模型的部署和管理。它支持 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行的机器学习框架，并为文档理解、情感分析和数据提取等任务提供内置模型。其文档理解功能利用光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理来高效处理各种文档类型。
UiPath 提供了丰富的连接器库，用于与 SAP、Salesforce 等平台集成 办公室 365，以及 神谕。它支持基于云和本地 AI 模型，使组织能够最大限度地利用其现有的机器学习基础架构。
借助其应用程序功能，UiPath使企业能够创建自定义应用程序，将自动化工作流程与用户友好的界面融为一体，即使是非技术用户也可以使用人工智能工具。该平台的 API 优先设计可确保与第三方 AI 服务和自定义机器学习模型轻松集成，为不同的企业需求提供灵活性。
治理是 UiPath 的关键优势，它提供详细的审计跟踪，跟踪自动化流程和 AI 模型执行的操作。管理员可通过 UiPath Insights 受益于实时分析和报告，这提供了对自动化性能、合规性和资源使用情况的可见性。
该平台通过基于角色的访问控制确保数据安全，保护敏感的工作流程。其合规框架支持 SOX、GDPR 和 HIPAA 等主要法规。此外，人工智能决策和数据处理活动的详细日志简化了监管合规审计。
UiPath 建立在云原生架构之上，支持水平扩展以满足不断增长的业务需求。其灵活的定价选项——RPA的每台机器人许可和基于消费的人工智能服务定价——可帮助组织有效地管理成本。
UiPath 自动化中心充当共享和重复使用自动化组件的集中存储库。这减少了开发时间和维护成本，使团队能够在现有工作流程的基础上进行构建，而不是从头开始。这种方法加快了新自动化计划的部署，提供了更快的结果和更高的效率。接下来，比较表将说明这些功能如何与行业基准相提并论。
以下比较进一步阐述了分散的人工智能工作流程所面临的挑战，可以清楚地了解不同的平台如何满足基本的企业需求。它对模型支持、工作流程自动化、治理、可扩展性和成本结构等因素进行评估，并简要说明其能力。
这种比较凸显了每个平台的独特优势，帮助企业根据其特定需求和优先事项选择正确的工具。
选择正确的 AI 编排平台取决于您组织的特定需求、技能和目标。每个平台都有针对不同运营要求量身定制的独特优势。 Prompts.ai 以其具有成本效益的方法和广泛的模型选择而脱颖而出，其特点是其即用即付的代币信用体系以及包括GPT-5 和Claude在内的超过35个领先的LLM的访问权限。 阿帕奇气流 非常适合寻求通过代码驱动的工作流程实现最大灵活性的技术团队。 Domo 迎合重视简便性的用户，为无缝采用 AI 提供直观的视觉界面。 IBM watsonx 在企业级功能方面表现出色，与 Watson 模型紧密集成，而 UiPath 将 AI 功能与其值得信赖的机器人流程自动化功能相结合。
成本是一个关键的考虑因素。借助 Prompts.ai 的即用即付代币系统，组织可以将经常性成本降低多达 98%，使其成为在不增加预算的情况下管理可变工作负载的绝佳选择。
治理起着至关重要的作用，尤其是在监管严格的行业中。具有强大审计记录、基于角色的访问权限和合规工具的平台是必不可少的。另一方面，优先考虑创新的组织可能倾向于使用提供多样化模型和简化自动化的平台。
技术专业知识也决定了决策。具有编程专业知识的团队可能会倾向于使用Apache Airflow的代码优先方法，而业务用户则可以受益于Domo和UiPath提供的用户友好型可视化生成器。
要做出明智的选择，请评估组织的人工智能成熟度、使用模式、预算限制和合规性要求。试点项目可以帮助确定哪种平台最能统一工作流程、确保合规性并支持企业级增长。
在选择人工智能编排平台时，企业需要权衡几个关键因素，以确保其与目标保持一致。 可扩展性和灵活性 应该位居榜首——选择适合你首选设置的平台，无论是基于云的、本地的还是混合模式的。它应该有效地管理大型工作负载，并随时准备好随着您的需求而增长。
同样重要的是 自动化能力。该平台应简化人工智能工作流程，与现有系统顺利集成，并提供监控和增强模型性能的工具。这可确保您的流程保持高效和高效。
另一个关键考虑因素是 安全性与合规性。保护敏感数据和满足监管标准是不可谈判的。该平台还应推广 互操作性，允许与您当前的基础设施和第三方工具无缝集成。
最后，评估 可用性和成本效益 的解决方案。它应该对您的团队友好，同时为您的人工智能投资提供可衡量的回报。
Prompts.ai 提供强大的支持工具 治理 和 合规 在 AI 工作流程中。其中包括合规性监控、治理管理和使用情况分析，所有这些都旨在帮助企业密切关注人工智能流程，执行必要的政策，并确保整个运营过程的透明度。
有了这些功能，企业可以放心地满足监管标准，同时促进负责任和可扩展地采用人工智能技术。
使用 云原生架构 对于 Prompts.ai 等人工智能编排平台，带来了一系列满足现代企业需求的优势：
这种功能组合使云原生平台成为旨在简化人工智能实施同时保持效率和响应能力的企业的明智选择。
