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及时的工程设计是2025年释放人工智能潜力的关键。 企业正在通过精心设计的提示削减成本、提高可靠性并扩展 AI 运营。从最多降低成本到 每次通话 76% 为了确保复杂监管环境中的合规性，这些工具正在改变企业的人工智能工作流程。
以下是推动这一转型的主要解决方案的简要介绍：
从成本透明度到多型号兼容性，每个平台都具有独特的优势。无论您是开发人员、研究人员还是企业团队，选择正确的工具都能确保您的 AI 系统提供可衡量的结果。
Prompts.ai 是一个先进的人工智能编排平台，旨在简化和扩展美国组织的人工智能运营。它没有将工具整合到一个系统中，而是通过安全界面提供对超过35种顶级大型语言模型的访问。这种方法可以防止工具蔓延，同时保持治理和运营控制。
凭借其统一的模式访问和即用即付的TOKN信用体系，组织可以将成本削减多达98％，将支出直接与使用量保持一致。这种设置是平台关键功能的支柱。
Prompts.ai 的架构旨在使用标准化 API 和连接器轻松地与专有和开源的大型语言模型集成。该平台支持多种模型，可根据特定任务灵活地在它们之间切换或组合它们。这种多模型策略允许企业在测试现有模型的同时测试新模型，比较它们的实时性能。这样，企业可以微调其工作流程，并根据其需求选择最有效和最具成本效益的模型。
团队可以使用 “省时” 工作流程（专家为常见用例量身定制的模板）快速创建、测试和部署一致的提示模板。该平台自动跟踪性能和成本指标，提供切实可行的见解，以微调提示和改善结果。这种自动化加快了部署，同时确保了数据驱动的决策。
对于面临严格监管要求的美国企业，Prompts.ai 将治理控制直接纳入其工作流程。该平台生成详细的审计记录，记录每一次模型交互、即时调整和用户操作。这确保了合规报告和风险管理得到充分支持。此外，其强大的数据安全框架在人工智能处理期间将敏感信息安全地置于组织的控制之下。基于角色的访问控制通过限制对特定模型或数据集的访问来进一步增强合规性，从而确保监管标准得到一致遵守。
Prompts.ai 包含一个内置的 FinOps 层提供对 AI 支出的实时见解。成本追踪到单个代币，直接与业务成果挂钩，提供无与伦比的透明度。这使财务团队能够有效地评估人工智能的投资回报率，而技术团队可以优化模型的使用以提高效率。该平台的支出可见性可确保预算在不影响运营灵活性的情况下保持正轨，为组织提供了信心十足地管理成本的工具。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化大型语言模型 (LLM) 应用程序的开发。无论您是构建基本的聊天机器人还是能够进行高级推理的系统，LangChain 都提供预先构建的组件，以减少对大量自定义编码的需求。
该框架通过组合提示、内存模块和外部数据集成等元素来简化人工智能工作流程的创建。它确保应用程序可以在交互过程中保持上下文并访问实时信息，从而加快量身定制解决方案的开发。LangChain 还允许无缝集成各种模型，使其成为构建可靠的人工智能系统的多功能选择。
LangChain 专为处理来自提供商的各种语言模型而构建，例如 OpenAI， 人类、谷歌，然后选择开源选项。其标准化界面使模型之间的切换变得简单。该平台可处理 API 连接、身份验证和请求格式等复杂问题，为开发人员节省时间和精力。它还支持混合部署，将基于云的模型和本地模型相结合，以平衡成本、速度和准确性。
LangChain的突出功能之一是其 “链”，它可以自动执行多步提示工作流程。这些链使用条件逻辑、提示模板和内存管理来高效地处理任务。例如，研究链可以在一个自动化流程中生成搜索查询、检索和汇总文档以及编制报告。
该框架支持提示模板中的变量替换，即使输入发生变化也能确保一致性。它的内存管理工具允许应用程序存储和引用对话历史记录，从而实现更丰富、更具情境感知的互动。
LangChain 包括一个回调系统，用于监控执行并确保遵守审计要求。其灵活的设计还支持集成自定义验证器以筛选输出并维护安全性和一致性标准。这些功能使LangChain成为创建高效、安全的人工智能系统的可靠选择，以满足不断变化的行业期望。
PromptLayer 被设计为专为即时工程工作流程量身定制的可观测性平台。其主要目标是通过提供日志、版本控制和分析等功能，为团队提供监控、完善和优化人工智能应用程序所需的工具。
PromptLayer 作为中间件层，位于您的应用程序和语言模型之间，无需进行大量代码更改即可捕获每一次即时交互。这种设置使团队能够跟踪即时绩效、管理成本并确保其 AI 系统的问责制。通过分析实际使用数据，PromptLayer 提供切实可行的见解，帮助完善提示以获得更好的结果。该平台不仅简化了集成，而且还增强了监控和成本可见性。
PromptLayer 与 OpenAI、Anthropic 等主要语言模型提供商兼容 Cohere，以及 天蓝OpenAI。它使用了 嵌入式替代方法，允许开发人员将平台集成到现有应用程序中，只需进行最少的修改。API 调用通过 PromptLayer 的日志层路由，然后该层将其转发给选定的提供商。
该平台旨在与各种模型版本无缝协作，并根据提供商的API更新自动进行调整，从而确保功能不间断。此外，PromptLayer 支持 自定义模型端点，使团队能够在其监控工作流程中加入专有或经过微调的模型。这些集成功能可确保不同的人工智能系统保持一致的可见性和性能优化，即使在多模型环境中也是如此。
PromptLayer 在构建时考虑了企业合规性，提供强大的治理工具，例如审计跟踪和访问控制。每次即时互动都会记录详细的元数据，包括时间戳、用户标识符和响应信息，从而为合规性审查创建了全面的记录。
该平台采用 基于角色的访问控制 保护敏感数据，允许管理员限制对机密信息或系统设置的访问。它还包括自动数据保留政策，可根据组织要求归档或删除日志。团队可以设置 异常活动警报，例如安全风险或合规违规行为，并以标准格式导出数据以便与其他合规系统集成。
PromptLayer的突出功能之一是它能够详细跟踪和分析成本。通过根据代币使用情况和提供商定价计算费用，该平台可以帮助团队识别高成本提示并优化代币效率。
仪表板提供 实时成本监控，并在支出超过预定义限额时发出警报。团队可以审查成本趋势，比较不同即时策略的效率，并发现削减不必要开支的机会。该平台还包括 预算分配工具，使组织能够为特定团队、项目或工作流程分配支出限额。
除了基本的成本报告外，PromptLayer还提供每美元绩效指标，让团队更清楚地了解如何平衡成本与输出质量。这可以帮助组织根据手头的任务决定何时使用高级模型而不是更经济的选项。这些见解支持简化人工智能工作流程和提高企业运营效率的目标。
OpenPrompt 通过其开源框架推动即时工程领域的发展，成为人们关注的焦点。它旨在支持研究和开发，为在这个新兴领域尝试和制定自定义策略提供了一个灵活的平台。虽然OpenPrompt建立在优先考虑运营跟踪和治理的平台上，但它将其重点转移到了基础研究上。目前，有关集成方法、工作流程自动化和模板管理等功能的详细信息仍然有限。要获得最准确和最新的见解，请查阅官方文档。
通过将实验与生产部署无缝连接，Agenta 继续推进集成即时工程。它为开发人员和人工智能团队提供了可扩展的工具，用于构建、测试和部署 AI 应用程序，同时保持性能可见性。这个统一的框架构成了Agenta能力的支柱，概述如下。
Agenta的 模型中心 简化了各种 AI 模型的集成，简化了涉及多个提供商的工作流程。该功能于 2025 年 4 月推出，解决了管理多模型 AI 设置日益复杂的问题。
“连接任何模型：Azure OpenAI、AWS Bedrock、自托管模型、微调模型——任何具有兼容 OpenAI 的 API 的模型。”-Agenta Blog 作者 Mahmoud Mabrouk
模型中心连接了来自Azure OpenAI和AWS Bedrock等主要提供商的模型，以及自托管和微调的解决方案。通过集中这些集成，开发人员不再需要兼顾多个连接点，从而节省了时间并减少了错误。
Agenta还通过支持流行的人工智能代理框架来扩大其覆盖范围。2025 年 7 月，它引入了可观测性集成 OpenAI 代理开发工具包， PydanticAI， LangGrap，以及 llaMaindex，并计划在未来进行更多集成。
Agenta 的 Playground 为通过 JSON 架构定义工具、测试基于提示的工具调用以及支持视觉模型的图像工作流程提供了一个多功能的环境。该环境在其操场、测试集和评估工具中实现了统一，从而实现了无缝的工作流程。
团队可以在操场上尝试各种模型，使用测试集系统地评估其性能，并以最少的设置将配置部署到生产环境中。这种简化的流程确保了整个开发生命周期的一致性和效率。
Agenta 通过为团队配备可观察性工具来有效监控和管理 AI 部署，从而加强治理。集中式模型中心用作管理模型访问和配置的控制中心，使团队能够一致地执行策略。这降低了配置偏移或未经授权访问的风险，确保部署保持安全和合规。
选择正确的即时工程平台取决于您的目标、预算和技术需求。每种解决方案都有其针对特定用例量身定制的优势。
这种比较突显了成本、兼容性和易于部署方面的主要差异。对于人工智能使用量波动的组织， Prompts.ai的TOKN信用系统取消了订阅费，提供了灵活性。 LangChain 为熟悉开源工具的开发人员提供了最经济实惠的切入点，而 PromptLayer 和 Agenta 遵循传统的 SaaS 定价模式，提供针对特定需求量身定制的功能。
在模型兼容性方面， Prompts.ai 支持超过 35 种尖端型号，非常适合各种用例。另一方面， LangChain 与最广泛的提供商集成，支持 100 多个平台。同时， 打开提示符 专注于基于变形金刚的模型，提供深度专业化但范围较窄。
企业功能也差异很大。 Prompts.ai 以强大的企业部署能力领先，而 Agenta 尽管可能需要更具技术性的设置，但在以生产为中心的工作流程中表现出色。 LangChain 和 打开提示符 主要面向开发人员，通常需要额外的基础设施才能扩展到企业级别。
学习曲线是另一个关键因素。 Prompts.ai 通过指导性培训和认证计划简化入职流程，使非技术团队可以使用。 PromptLayer 为即时管理提供用户友好的界面，同时 LangChain 和 打开提示符 需要编程知识，使他们更适合技术熟练的团队。
就速度而言， Prompts.ai 和 PromptLayer 允许团队几乎立即开始优化提示，确保快速部署。 Agenta 通过其统一的游乐场简化了从开发到生产的过渡，同时 LangChain 和 打开提示符 可能需要更长的设置时间，但可以为特殊需求提供更多的自定义。这些区别凸显了每个平台的独特优势，帮助用户根据其特定要求进行选择。
即时工程已成为组织利用人工智能技术的基石。此处重点介绍的五种解决方案展示了高级即时工程、成本管理和工作流程自动化中的结构化方法如何显著提高团队绩效。
Prompts.ai 通过为旨在简化人工智能运营的企业提供对多种模型的无缝访问和卓越的成本效益而脱颖而出。 LangChain 因其广泛的框架和积极的社区支持而受到开发人员的最爱。同时， PromptLayer 它非常注重即时版本控制和 A/B 测试工具，因此大放异彩。为了进行学术研究， 打开提示符 提供了丰富的资源，以及 Agenta 简化了从实验过渡到生产部署的过程。
即时工程的重要性跨越多个学科，因此它对于优化大型语言模型 (LLM) 性能和确保输出可靠、安全和实用的至关重要。当今优先构建强大的即时工程系统的公司将在未来获得持久的竞争优势。
要完善您的 AI 工作流程，请采取战略方法：评估组织在模型多样性、成本管理和合规性等领域的特定要求。评估团队的技术能力，以确定您是否需要用户友好的工具或是否可以使用以开发人员为中心的平台。此外，还可利用这些解决方案提供的免费套餐和试用期。例如， LangChain 和 打开提示符 为测试提供即时访问权限，同时 Prompts.ai， PromptLayer，以及 Agenta 提供试用期以探索企业级功能。有针对性的战略将帮助您的组织在不断变化的人工智能领域保持领先地位。
光是经济利益就使之成为当务之急。随着人工智能软件成本消耗了越来越多的技术预算，优化使用跟踪和资源分配的平台可以节省大量资金。通过专注于成本效率、互操作性和治理，这些工具提供了明确的投资回报。今天投资快速工程是确保组织未来成功的决定性一步。
即时工程允许企业通过精心制作需要更少代币的提示来显著降低人工智能运营成本。这种方法减少了处理时间和计算需求，从而降低了运行 AI 模型的费用。
除了节省成本外，精心设计的提示还通过减少无关的输出和降低能耗来提高效率。这使企业能够扩展其人工智能系统 经济实惠的方式，同时保持高性能。通过战略即时工程，公司可以简化运营，节省资金并同时提高生产力。
Prompts.ai 优惠 强大的治理和合规工具 专为必须满足严格监管要求的企业量身定制。这些功能包括安全的API管理、详细的审计记录和灵活的权限控制，所有这些功能都旨在保护数据并与内部政策保持一致。
通过将治理直接嵌入到人工智能工作流程中，该平台可以 实时跟踪、风险评估和政策实施。这种方法促进了透明度、问责制和合乎道德的人工智能实践，使其成为优先考虑合规性和运营可信度的组织的明智选择。
LangChain 提供了一个开源框架，旨在使构建具有大型语言模型的应用程序更加简单。其模块化和灵活的结构使开发人员能够以最少的编码工作量集成多个 LLM 和外部数据源，从而加快了人工智能驱动工具的开发和完善。
该平台的用户友好型工具和API非常适合创建聊天机器人、问答系统和人工智能驱动的代理等应用程序。通过简化工作流程和降低复杂性，LangChain使开发人员能够将精力投入到创新中，并快速推出先进的人工智能解决方案。
