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人工智能正在改变企业工作流程，预计到2025年底，人工智能驱动的流程将从运营的3％跃升至25％。企业现在面临着有效扩展 AI、降低成本和确保治理的挑战。以下是旨在简化 AI 工作流程编排、简化操作和强制合规性的顶级软件平台的快速指南。
这些平台在可扩展性、治理、集成能力和成本模型方面有所不同。例如， Prompts.ai 在多模型协调和成本透明度方面表现出色，而 Kubeflow 利用 Kubernetes 进行水平扩展。根据您的运营需求、预算和合规要求进行选择。
对于扩展 AI 的企业来说， Prompts.ai 提供无与伦比的成本效率和治理。开源平台，例如 Kubeflow 和 气流 提供灵活性，但可能需要更多的技术专业知识。评估您的可扩展性、合规性和预算需求，以找到合适的方案。
Prompts.ai 是一个尖端平台，旨在通过将多个 AI 模型整合到一个统一的界面来简化企业的人工智能运营。它通过提供集成的集中式解决方案来应对管理分散工具和不断上涨的成本的挑战 35 种领先的 AI 模型 -例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini。借助这个安全高效的平台，企业可以自动化工作流程并增强即时工程设计，而无需兼顾多个互不关联的工具。
该平台通过将一次性任务转变为 AI 部署 可重复、可扩展的 AI 驱动的工作流程，为企业级运营奠定了坚实的基础。
Prompts.ai 专为满足大型企业的需求而构建，支持并行即时执行的高吞吐量操作，即使工作流程的复杂性和规模不断增加，也能确保流畅可靠的性能。它的编排工具（例如版本控制、自动测试和监控）有助于保持这种可靠性，使其成为处理大规模人工智能需求的可靠选择。
该平台的 问题解决者计划 可容纳多达 99 位合作者，拥有无限的工作空间，而 商业 AI 计划 提供不受限制的访问权限，每月管理 500,000 到 1,000,000 个 TOKN 积分。与顶级 AI/ML 框架的无缝集成进一步增强了这种可扩展性，确保了跨部门的顺畅运营。
Prompts.ai 提供的不仅仅是基本的 API 连接 对顶级 AI/ML 框架和大型语言模型 (LLM) 提供商的原生支持。它与主要参与者无缝集成，例如 OpenAI， 人类和谷歌，无需定制连接。
组织还可以利用 软件开发工具包和 API 连接器 将该平台整合到其现有的工作流程和数据管道中，同时最大限度地减少干扰。它是 灵活的编排 允许在人工智能模型之间轻松切换或整合新模型，从而确保企业保持领先地位并保护其人工智能投资。
Prompts.ai 可帮助企业将人工智能成本降低多达 98%，这要归功于智能优化和 即用即付代币系统。团队套餐的起价为每月99美元，精英级别的起价为每位成员每月129美元。该平台的FinOps层提供对TOKN积分的实时跟踪，使组织能够监控支出情况。
这种即用即付模式将成本与使用量直接挂钩，提供可预测的定价结构，并帮助企业避免通常与传统 AI 订阅相关的预算超支。实时分析和报告工具进一步使团队能够 跟踪支出、设置预算提醒和优化工作流程 减少不必要的 API 调用或过多的计算使用量。
Prompts.ai 通过合规认证（例如 SOC 2 Type 2、HIPAA 和 GDPR）将企业治理和安全作为优先事项。基于角色的访问控制 (RBAC)、审计日志和批准工作流程等功能可确保 AI 交互的完全可见性和问责性，使其成为处理敏感或监管数据的行业的理想之选。
安全性得到加强 传输和静态数据加密，同时通过Vanta进行持续监控，确保持续合规。该平台对安全的承诺体现在其中 SOC 2 类型 2 审核流程，始于 2025 年 6 月 19 日。
为了增加透明度，Prompts.ai 提供了专用 信任中心 组织可以在这里审查其实时安全状况、策略和合规性进展。这种监管和安全级别使企业有信心安全、负责任地部署人工智能。
Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化 Kubernetes 上机器学习工作流程的开发、部署和管理。尽管其具体的可扩展性指标不够详细，但它为自动化工作流程提供了强大的功能。
该平台与广泛使用的人工智能和机器学习框架无缝集成，确保了各种工具的兼容性。此外，它还包括强大的访问控制和合规性功能，使其适合团队从实验过渡到安全的生产环境。
Kubeflow 是管理机器学习流程的可靠框架，尤其是在以可扩展性和安全监督为优先事项的环境中。其全面的功能为构建更专业的平台以有效处理人工智能工作流程奠定了坚实的基础。
Apache Airflow 是一款广泛使用的开源工具，旨在通过与顶级 AI 和机器学习框架无缝连接来简化 AI 工作流程的编排。
Airflow 为主要框架提供内置支持，例如 TensorFLOW， PyTorch、Scikit-learn 和 mlFlow。通过利用其基于 Python 的有向无环图 (DAG) 结构，用户可以创建模块化管道，处理从数据准备到部署的所有事情。这种适应性强的设计使得 Apache Airflow 成为有效管理和扩展 AI 工作流程的重要资源。
IBM watsonx Orchestrate 简化了大型企业的人工智能工作流程的管理。它专为处理高级 AI 流程的复杂性而打造，可确保高效的编排，同时保持当今 AI 运营所需的安全治理。该平台是为满足以下方面的严格要求而量身定制的 人工智能驱动的任务 在大型组织中，为无缝集成和管理提供可靠的基础。
该解决方案突显了 IBM 致力于为有效管理 AI 工作流程提供安全和可扩展的工具。
UiPath 使用机器人流程自动化 (RPA) 来简化人工智能工作流程，专注于自动化优先原则，将传统系统与现代 AI 解决方案联系起来。该平台可自动执行数据准备、模型部署和结果处理等关键任务，使团队能够创建高效的工作流程。借助其可视化工作流程设计器，用户可以构建自动化序列，管理从数据摄取到模型推理的所有内容，从而确保与顶级 AI 框架的顺利集成。
UiPath的人工智能中心直接与TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等广泛使用的框架集成，允许自动化和机器学习工具之间的无缝协作。
该平台的 对文档的理解 该功能通过将计算机视觉与自然语言处理相结合来展示其人工智能能力。该工具自动从文档中提取和处理数据，将干净的结构化信息输入到人工智能工作流程中以进行进一步分析。
UiPath 强大的 API 架构支持与专有 AI 工具的自定义集成。开发团队可以使用其 REST API 功能来连接专业框架，从而在各种技术环境中提供灵活性。除了集成功能外，UiPath 还强调治理，以确保安全高效的自动化。
UiPath 的 Orchestrator 提供集中控制，保留所有流程的详细审计记录，以确保透明度和问责制。
和 基于角色的访问控制，只有授权人员才能修改或执行特定的工作流程。该平台与企业身份管理系统（例如Active Directory和基于SAML的身份验证）无缝集成，确保了整个组织的一致安全。
为了满足行业合规要求，UiPath 雇佣了 数据加密 适用于传输中的数据和静态数据，使其成为医疗保健和金融等要求高安全标准的行业的合适选择。
该平台还包括 内置版本控制和回滚功能，允许团队跟踪更改，比较工作流程版本，并在需要时快速恢复到早期配置。这确保了生产部署期间的稳定性和可靠性，增强了UiPath对安全高效的人工智能工作流程管理的关注。
SuperAGI 是一个开源平台，专为大规模部署和管理自主人工智能代理而设计。通过利用基于代理的编排，它可以创建独立运行的多步骤、自动化 AI 流程。
该平台的 模块化架构 允许用户通过无缝集成各种 AI 模型来定制工作流程。这种适应性使其成为既需要精度又需要快速扩展能力的组织的绝佳选择。
SuperAGI 擅长管理分布式代理并支持横向扩展，从而可以同时在多个服务器或云环境中执行任务。例如，一家金融服务公司利用这种功能将客户入职时间从几天缩短到仅几小时，同时每月处理成千上万的注册申请。
为了确保稳定的性能，即使工作流程和代理数量不断增加，该平台也集成了负载平衡和资源池。这种分布式框架可确保活动高峰期的可靠性，这对于管理波动或季节性工作负载的企业尤其重要。
SuperAGI 与 TensorFlow、PyTorch 等主要框架无缝集成 拥抱的脸和 OpenAI，支持预训练模型和自定义模型。它还可以促进自治代理之间的通信，使它们能够自动共享信息并协调任务。
这种互操作性级别使团队无需大量开发即可将现有模型、自定义管道和第三方服务整合到其工作流程中。因此，开发团队可以快速对人工智能解决方案进行原型设计、部署和完善，从而简化从数据摄取到模型推理的所有工作。
SuperAGI 的代理能够自主沟通和协作，因此只需最少的手动输入即可协调复杂的多步骤流程。此功能支持更高级的自动化场景，将 SuperAGI 定位为 AI 工作流程生态系统的关键参与者。
SuperAGI 包括跟踪资源使用情况、代理活动和执行时间的仪表板。虽然该平台本身作为开源工具是免费的，但这些监控功能可帮助组织有效地管理其基础设施支出。
用户可以设置 使用限制和警报 以避免大规模运营期间意外的云开支。此外，SuperAGI与云成本管理工具集成，提供了对支出的详细见解，并帮助团队确定需要优化的领域。
通过提供对资源消耗的清晰可见性，该平台使组织能够发现效率低下的情况，更有效地分配资源并更好地预测运营成本。这对于运行多个 AI 代理的团队特别有用，在这些团队中，工作负载的变化可能导致资源需求的波动。
SuperAGI 通过基于角色的访问控制、详细的审计日志记录以及对企业身份提供商（如 SSO 和 LDAP）的支持等功能，将治理和安全性放在优先地位。该平台还通过传输和静态加密来确保数据安全，并包括符合合规标准的工作流批准机制。
这个 审计跟踪 由 SuperAGI 提供的代理活动、工作流程执行和系统变更的全面记录。这些日志对于合规性报告非常宝贵，可帮助组织在其人工智能驱动的流程中保持问责制，解决自动化决策系统中有关监督的问题。
Prefect 是一个现代平台，旨在使用专为 AI 和机器学习团队量身定制的新方法来协调工作流程。与传统工具不同，Prefect 采用了 代码优先的方法，使数据科学家和工程师能够直接在 Python 中定义工作流程。这使其非常适合已经沉浸在基于 Python 的环境中的团队。
它的突出特点之一是能够管理人工智能模型开发中经常出现的错综复杂的依赖关系。Prefect 自动负责任务调度、重试逻辑和错误处理，显著减少了监督复杂的人工智能管道所需的手动工作。这种简化的、对 Python 友好的设计对旨在保持敏捷和高效的人工智能团队特别有益。
Prefect 的分布式执行引擎旨在跨多台计算机或云实例动态扩展工作流程，无论是水平还是垂直扩展。这使其成为处理海量数据集或运行模型训练等资源密集型流程的组织的绝佳选择。
一个关键特点是它的 混合执行模型，这允许团队在本地开发工作流程，然后将其无缝过渡到云环境进行生产。这种灵活性非常宝贵，可以在开发过程中实现快速迭代，同时确保生产推理等任务的可扩展性。
Prefect 还支持任务并发性，允许多个任务在依赖关系允许的情况下同时运行。这种并行执行可以显著缩短复杂工作流程所需的时间，例如超参数调整或集成训练。这些扩展能力完全符合从事要求苛刻项目的人工智能/机器学习团队的需求。
Prefect可以毫不费力地与AWS、谷歌云平台和微软Azure等主要云平台集成，简化了基于云的人工智能服务和存储的整合。它还支持 Apache Spark 和 Dask 等大规模数据处理工具。
该平台包括一个强大的 任务库 带有用于数据库、文件存储系统和通知服务的预建连接器。该库减少了对自定义编码的需求，加快了工作流程开发，使团队能够专注于更高价值的任务。
此外，Prefect 还可以流畅地与 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习库配合使用。团队无需进行大量重构即可将其现有的基于 Perfect 的 AI 代码集成到 Prefect 工作流程中，从而保留先前在模型开发方面的投资。
Prefect 提供详细的执行指标和日志，让您可以查看整个工作流程的资源消耗。团队可以跟踪任务执行时间、资源使用情况和失败率，帮助他们确定需要改进的领域。
这个 flow 运行历史记录 功能保留了工作流程执行的全面记录，包括资源使用情况数据。这种历史见解对于运行重复任务（例如模型训练或批量推理）的团队特别有用，因为它突出显示了资源消耗随时间推移的趋势。
Prefect 还通过其调度功能帮助优化成本，允许团队在云成本较低的非高峰时段运行资源密集型工作负载。条件执行功能可在满足特定条件（例如未更改的输入数据）时跳过任务，从而进一步减少不必要的开支。这些工具使Prefect成为旨在平衡绩效与成本效率的团队的实际选择。
Dagster 作为旨在优化数据管道效率的数据编排平台脱颖而出。它通过简化管道流程和确保无缝集成，在管理 AI 模型工作流程中发挥着关键作用。凭借其灵活的编排功能，Dagster 支持可扩展的执行，同时优先考虑安全数据处理。对于那些希望深入研究 Dagster 如何帮助简化人工智能数据管道的人来说，官方的 Dagster 文档是进一步探索的绝佳资源。
Ray Serve 是一个旨在高效部署和管理 AI 模型的库，建立在 Ray 的分布式计算框架之上。它专注于为生产环境提供高性能和可靠性。
Ray Serve 专为处理大量的人工智能工作负载而量身定制，其分布式架构可自动在多台机器和云环境中扩展。通过根据流量动态调整资源，它可以确保最佳性能，同时控制成本。
其横向扩展能力允许在集群之间分配推理任务，轻松管理成千上万的同步请求。通过实时自动缩放，它可以持续监控指标并根据需要分配额外资源，使其成为小型初创企业和大型企业的可靠解决方案。
DataRobot mLOps 简化了从初始开发到全面生产的整个机器学习生命周期。它可以无缝部署和持续监控 AI 模型，同时确保遵守治理要求。该平台旨在适应各种操作设置，非常适合希望将人工智能高效集成到工作流程中的团队。其高级部署和监控工具增强了已经讨论的功能，使其成为实施人工智能计划的绝佳选择。
根据您的特定需求、预算和技术要求选择合适的软件。
此表可作为快速参考指南，分解了每个平台的突出功能以及它们如何与特定用例保持一致。为了更深入地了解，以下是这些平台在几个关键属性上的差异摘要：
在选择 AI 工作流程软件时，请关注三个关键因素： 可扩展性， 治理，以及 成本效率。这些要素是做出明智决策的基础。
对于管理大规模 AI 运营的企业来说， Prompts.ai 提供卓越的解决方案，可统一访问各种模型，并能够快速扩展团队。 Kubeflow 是另一个有力的竞争者，它为基于 Kubernetes 的设置提供了强大的水平扩展能力。对于预期快速增长的组织来说，支持自动扩展和分布式处理的平台值得考虑。
各行各业的治理需求差异很大。Prompts.ai 通过诸如此类的框架来满足企业级需求 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR，确保 AI 活动的完全可见性和可审计性。同样， IBM watsonx 管弦乐团 提供为大型企业量身定制的强大治理功能。对于监管需求较轻的企业，工具，例如 阿帕奇气流 和 学长 提供基本的治理控制，而不会造成压倒性的复杂性。
成本考虑同样重要。 即用即付 模型可以帮助最大限度地减少经常性开支，提供灵活性并降低运营成本。尽管开源选项可能会削减许可费用，但它们通常需要额外的资源来进行基础设施管理。另一方面，采用订阅定价的企业平台可提供可预测性，非常适合大批量使用。
要做出最佳选择，请从反映您的主要集成需求的试点工作流程开始。人工智能工作流程自动化领域优先考虑多模型支持和企业级治理。选择一个符合您当前需求的平台，同时又要足够灵活，可以随着您的未来目标而发展。
要选择最佳的人工智能工作流程软件，首先要确定企业的独特需求。考虑诸如自动化目标、软件与您当前工具的集成程度以及它是否可以随着您的运营增长而扩展等因素。这些优先事项将指导您的搜索。
接下来，仔细看看该软件的功能。专注于 用户友好度，它的力量 人工智能能力，以及它是否提供 个性化 以适应您的特定流程。这些要素应与您的目标保持一致，以确保软件符合您的期望。
预算是另一个关键因素。比较定价模型，找到平衡成本和所需功能的解决方案。许多平台都提供免费试用版或演示，这可能是在提交之前测试软件性能以及它是否符合您的需求的绝佳方式。
为了负责任地实施人工智能工作流程软件，企业必须专注于 企业级治理工具，维护 全面的审计跟踪，并建立 强大的安全系统。这些步骤对于保护数据完整性、确保透明度和遵守不断变化的监管要求至关重要。
随时了解行业法规同样重要。整合符合 GDPR 或 CCPA 等标准的软件可以简化合规工作。定期审计和持续监测在加强问责制和最大限度地降低潜在风险方面也起着关键作用。
人工智能工作流程平台架构定价的方式可以在大型企业如何管理资源和扩大运营方面发挥至关重要的作用。即用即付或基于订阅的定价等选项使企业可以灵活地将成本直接与实际使用量相匹配，这有助于在扩展能力的同时保持预算控制。
评估平台的定价模型如何支持增长也很重要。分层计划或用于提高使用量的批量折扣可以使扩展更加经济。同时，请注意潜在的隐性成本，例如集成费用或高级功能费用，随着人工智能工作流程的增长，这些成本可能会导致计划外支出。
