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使用正确的工具，人工智能工作流程可以简化、安全且具有成本效益。 本指南重点介绍了十个旨在优化 AI 模型工作流程（从编排到部署）的平台。每种工具都解决了工具分散、成本上涨和安全风险等挑战，为旨在高效扩展人工智能系统的团队提供解决方案。
无论您是要扩展工作流程、管理成本还是确保合规性，都可以探索这些平台，找到最适合您团队需求的平台。
AI 工作流程平台比较：功能、定价和集成能力
Prompts.ai 是一个强大的人工智能编排平台，将超过 35 种顶级大型语言模型 (LLM) ——包括 GPT‑5、Claude、LLama、Gemini、Grok‑4、Flux Pro 和 Kling ——整合到一个安全的界面中。通过整合对这些模型的访问权限，该平台可以帮助组织消除兼顾多个工具的混乱局面，并简化人工智能工作流程以提高效率。这种一体化解决方案还为各种系统的无缝集成打开了大门。
Prompts.ai 通过其统一的领先 LLM 套件连接了从《财富》500 强公司到创意机构和研究机构的各种用户。该平台的界面允许团队并排比较模型的性能，从而更容易评估和选择最适合其需求的模型。此外，Prompts.ai 通过其 Prompt 工程师认证计划促进协作，该计划共享经过测试的即时工作流程，以帮助团队着手开展工作。这些集成专为在不同环境中快速部署而设计。
Prompts.ai 作为基于云的 SaaS 平台提供，可确保以最低的基础设施要求实现快速实施。借助全面的入职支持和量身定制的企业培训，团队可以将平台无缝集成到现有的工作流程中。其云原生设计可确保自动更新，因此用户无需额外努力即可随时访问最新的型号和功能。
该平台提供了一系列定价选项以满足不同的需求。计划从免费0美元开始，其次是个人计划，每月29美元，家庭计划每月99美元，商业计划从每位会员每月99美元到129美元不等。内置的FinOps层可实时跟踪代币使用情况，使组织能够将其支出直接与可衡量的结果联系起来。这种方法使企业能够显著削减人工智能软件支出。
Prompts.ai 提供企业级治理功能，以确保数据安全性和合规性。集中式访问控制、详细的审计跟踪和强大的合规框架可保护敏感信息。基于角色的权限限制了对特定模型或工作流程的访问，而实时仪表板可让团队全面了解其运营。这种安全的集中式结构使监管严格的行业更容易自信地扩展其人工智能计划。
Zapier 将超过 8,000 个应用程序整合到一个无缝的自动化平台中，包括 500 个特定于人工智能的集成。这些联系延伸到ChatGPT、Claude、Gemini和Perplexity等工具。凭借其内置的 “AI by Zapier” 功能，用户可以直接在工作流程中利用大型语言模型，无需管理 API 密钥。迄今为止，Zapier已经为其130万用户处理了超过3.5亿个人工智能任务，每月有2300万个人工智能驱动的任务在运行。
Zapier的模型上下文协议允许诸如Claude之类的人工智能平台在其生态系统中执行超过30,000项特定操作。 Zapier 帆布 提供可视化布局以查明工作流程瓶颈，而 Zapier 桌子 将数据整合到 AI 模型的中央中心。对于更动态的需求， Zapier 特工 自主搜索网络并适应不断变化的输入。Human-in-the-Loop 选项，例如基于 Slack 的批准，确保团队可以在向前迈进之前审查人工智能生成的输出。
2025年4月，Vendasta的营销运营专家雅各布·西尔斯使用Zapier创建了一个由人工智能驱动的铅浓缩系统。该系统从表单中捕获线索，使用阿波罗和克莱对其进行丰富，并使用人工智能汇总了CRM的数据。结果？潜在收入增加100万美元，销售团队每年可节省282个工作日。正如先生们分享的那样：
由于自动化，我们已经看到潜在收入增加了约100万美元。现在，我们的代表可以完全专注于完成交易，而不是管理员。
这些强大的集成功能与清晰的、基于任务的定价相结合，可确保用户确切知道他们要支付的费用。
Zapier的定价模型基于任务——每个成功的操作都算作一项任务。更高级别的计划降低了每项任务的成本，当接近任务限制时，用户会收到自动通知。如果超过限制，工作流程将继续采用按任务付费的模式，基本成本为基本成本的1.25倍，从而避免中断。值得注意的是，表格、表单、筛选器和格式化程序等内置工具不计入每月任务津贴。每月100个任务的起价为0美元，专业计划为每月19.99美元，团队计划（最多25个用户）为每月69美元，自定义企业定价适用于高需求时期。
除了成本效益外，Zapier还优先考虑安全和治理，以实现顺畅和合规的运营。
Zapier 提供企业级控制，允许管理员完全限制或禁用第三方 AI 集成。企业客户会自动选择退出模型训练。该平台遵守 SOC 2 Type II、SOC 3、GDPR 和 CCPA 标准，使用 AES-256 加密和 TLS 1.2 进行数据保护。审计日志、精细权限和集中访问管理等功能可确保全面的运营可见性。
Remote.com信息技术和人工智能自动化主管马库斯·斋藤通过Zapier实施了由人工智能驱动的服务台，该服务台现在可以自主解决28％的IT工单，每年节省50万美元的招聘成本。正如斋藤所说：
Zapier 让我们的三人团队看起来像一支由十人组成的团队。
在优化 AI 工作流程方面， n8n 通过集成、可扩展性和速度脱颖而出。结束了 500 个预建集成 和 1,700 多个工作流程模板，它无缝连接业务应用程序和人工智能工具。该平台包括专业的 AI 代理 和 集群节点，使用户能够创建基于LangChain的模块化人工智能应用程序。它还为OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Google Gemini、Groq和Azure等领先的LLM提供原生支持。对于其他服务，用户可以利用 HTTP 请求节点，甚至可以导入 cURL 命令。令人印象深刻的是，n8n 最多可以执行 每秒 220 个工作流程 在单个实例上赚了钱 GitHub 上有 17万颗星，使其跻身全球前50个项目之列。
n8n 允许用户超越标准节点，从而可以灵活地为高级数据转换注入自定义 JavaScript 或 Python 代码。它使用 MCP 服务器触发器与矢量存储、MCP 服务器和外部 AI 系统无缝集成。像SanctiFai和StepStone这样的公司已经从n8n的能力中受益。例如，SanctiFai的首席执行官纳撒尼尔·盖茨分享说，他们在短短两个小时内为400多名员工建立了第一个工作流程，实现了 开发速度加快 3 倍。同样，StepStone的市场技术主管卢卡·皮利奇将两周的手动编码缩短到仅两个小时，从而加快了市场数据的整合 25X。这些示例重点介绍了 n8n 的集成功能如何为灵活高效的部署提供坚实的基础。
n8n 提供三种部署选项以满足不同的需求： 云（托管） 为了快速启动， 自托管 （通过 Docker、npm 或 Kubernetes）实现完全控制，以及 嵌入 用于贴有白标的集成。自托管社区版完全免费，可在 GitHub 上使用，提供无限次执行以及对基础设施和数据流的完全控制。
n8n 的定价模型非常简单，按整个工作流程的执行收费。这意味着用户可以无限制地处理复杂的工作流程，而不必担心不可预测的成本。所有付费计划都有无限的用户和活跃的工作流程。定价等级包括：
即使超过配额，工作流程仍能继续运行，商业计划额外执行300,000次的超额费用为4,000美元。员工少于 20 人的初创公司可以申请 创业计划，它在商务级别上提供50％的折扣。
n8n 将安全性与合规性放在首位，会议 SOC 2 标准 以及通过 AWS Secrets Manager 或 HashiCorp Vault 提供的 SSO（SAML/LDAP）、RBAC 和加密凭证存储等支持功能。这个 见解仪表板 提供详细的执行跟踪，而商业计划用户在接近年度配额的80％时会收到每周使用情况报告和主动通知。
事实证明，在 Delivery Hero，n8n 可以改变游戏规则。全球 IT 服务交付总监 Dennis Zahrt 分享说，为用户管理和信息技术运营实施 n8n 拯救了公司 每月 200 小时。在回顾这次经历时，他说：
自从我们开始使用 n8n 进行用户管理以来，我们已经看到了效率的显著提高。它非常强大，但也易于使用。——Delivery Hero 全球 IT 服务交付总监 Dennis Zahrt
在快速发展的人工智能工作流程自动化世界中， 制作 以其令人印象深刻的产品脱颖而出 3,000 个应用程序集成 和 30,000 次操作。它通过以下方式进一步增强了其能力 400 多个特定于 AI 的应用程序集成，将用户连接到OpenAI（ChatGPT、Sora、DALL-E、Whisper）、Anthropic Claude、谷歌顶点人工智能（Gemini）、Azure OpenAI、Perplexity AI、DeepSeek AI、Mistral AI、ElevenLabs、Synthesia和Hugging Face等主要服务。使用这些工具，用户可以创建 人工智能代理 将现有工作流程重新用于数据检索和执行等任务。对于专有系统，该平台提供了自定义应用程序生成器和用于连接公共 API 的 HTTP/WebHook 模块。
Make 的集成功能与用于设计工作流程的高级工具相辅相成。它的可视化生成器支持多分支路由、迭代器和聚合器等功能，因此可以更轻松地处理复杂的数据任务。该平台还包括 玛雅，一款 AI 助手，可帮助用户使用自然语言命令构建工作流程并对其进行故障排除，以及 制作网格，它提供了自动化性能的可视化表示。
Teleclinic运营主管菲利普·魏登巴赫强调了该平台的影响：
Make 确实帮助我们扩大了运营规模，消除了流程中的摩擦，降低了成本，并减轻了支持团队的负担。
同样，Shop Accelerator Martech首席运营官凯登·菲普斯将效率提升描述为变革性的：
以我们从未想象过的方式，在业务中制造驱动器前所未有的效率。它需要额外的员工（或10人），而成本只是其中的一小部分。
这些功能使该平台成为寻求优化和扩展运营的企业的有力选择。
Make 作为基于云的平台运行，使用户无需编码专业知识即可扩展工作流程。它的 AI 代理以目标为导向，依靠自然语言来解释任务，并从 Make 庞大的库中动态选择最佳工具。这些代理可在工作流程中重复使用，从而减少冗余并简化管理。
提出报价 免费套餐，付费计划起价为 每月 9 美元。对于需要高级管理和支持的大型组织，可以提供企业定价。所有计划中均包含 AI 代理，确保所有用户均可访问。该平台为庞大的用户群提供服务 350,000 名客户 并获得了很好的反馈，评分如下 在 Capterra 上为 4.8/5 （404 条评论）， G2 上的 4.7/5 （238 条评论），以及 GetApp 上的 4.8/5 （404 条评论）。
将安全性和合规性列为优先事项，维护 SOC 2 类型 II 和 GDPR 合规性。它提供强大的加密、单点登录 (SSO) 和基于角色的访问控制 (RBAC)，以管理跨团队的工作流程操作。尽管该平台在构建复杂自动化方面的灵活性受到广泛赞赏，但一些用户指出，该界面对于更简单的任务可能具有挑战性，需要一点学习曲线。
Workato 通过 1,200 多个连接器推动 AI 工作流程，无缝连接 SaaS 平台、本地系统和数据库。它与领先的LLM提供商（例如OpenAI、Anthropic、谷歌双子座、亚马逊基石、Azure OpenAI、Mistral AI和Perplexity）的原生集成使其成为人工智能模型工作流程的绝佳选择。此外，该平台支持Pinecone和Qdrant等向量数据库，并与包括模型上下文协议（MCP）在内的Langchain兼容协议一起使用。在 Gartner 集成平台即服务 (iPaaS) 魔力象限中被公认为领导者 连续 7 年，Workato 深受信任 财富 500 强企业的 50%。
Workato提供三个级别的集成：预建的连接器、通用协议（HTTP、OpenAPI、GraphQL、SOAP）和社区提供的选项。它是 “Workato 的 AI” 连接器利用 Anthropic 和 OpenAI 的模型简化了文本分析、电子邮件起草、翻译和分类等任务。通过管理多个 LLM 提供商的 API 密钥，它消除了手动配置的麻烦。对于没有现有连接器的系统，通用连接器支持使用标准协议与专有的人工智能模型或较旧的基础架构进行无缝集成。这种多层方法确保了管理复杂的人工智能工作流程的灵活性和效率。
Workato 在可扩展的无服务器架构上运行，该架构可确保自动扩展和零停机升级， 99.9% 正常运行时间保证。对于需要混合解决方案的企业，本地代理（OPA）允许在本地数据库或传统系统与基于云的人工智能模型之间建立安全连接，而不会将敏感数据暴露给公共互联网。该架构可确保每项自动化的隔离执行，从而保持高性能和安全标准。
Workato 通过诸如 SOC 2 II 类、ISO 27001、PCI DSS 和 GDPR 合规性等认证将安全放在首位。BYOK（自带密钥）等具有每小时密钥轮换和不可变审计跟踪功能的功能可增强数据保护。这个 企业 MCP 层 确保 AI 代理的治理、身份验证和可审计性，从而在企业系统中实现一致的执行。 Workato Aegis 为 IT 团队提供对用户活动、使用模式和集成工作流程的可见性，使他们能够实施降低 “影子人工智能” 等风险的策略。无论是在美国、欧洲、中东和非洲还是亚太地区，“AI by Workato” 连接器中的基于角色的访问控制 (RBAC) 和数据驻留强制执行都可确保数据处理保持本地化。这些强有力的措施有助于最大限度地减少中断，同时保持对运营成本的控制。
“企业用户已经有机地开始使用Workato。一旦我们确定了这些业务用户，我们就会将他们提升为支持者，以增强其他团队或其他人的能力，并利用他们来实现下一波规模浪潮。”-Mohit Rao，智能自动化负责人
Workato 采用基于使用量的定价模式，分为四个等级：标准、商业、企业和 Workato one，后者专为人工智能驱动的编排量身定制。定价由 “任务”（每个配方步骤或已处理记录）、配方和连接器决定，典型的企业部署起价为 每年 50,000 美元。集中式仪表板提供实时账单见解、任务日志和预算提醒，帮助企业在扩展过程中避免意外支出。AI 功能需要签署 AI 功能附录，并包含在精选定价计划中。通过将先进的人工智能工作流程功能与强大的安全性和可扩展性相结合，Workato确保了管理复杂集成的简化体验。
Agentforce 是Salesforce的人工智能平台，旨在自主检索数据、分析数据和执行任务。它与 Salesforce CRM 完全集成，利用了 阿特拉斯推理引擎 以可靠的企业数据为基础响应，显著减少不准确之处。Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫称其为 “第三波人工智能浪潮”，这标志着从简单的副驾驶向专注于提供精确、可操作的结果以提高客户成功率的智能代理的转变。Salesforce 设定了雄心勃勃的部署目标 十亿代理商 在2025年底之前通过Agentforce，旨在重新定义其生态系统内的运营效率。
Agentforce 深深地嵌入在 Salesforce 生态系统中，可与诸如此类的工具连接 数据云， MuleSoft，以及 Salesforce 流程。通过 MuleSoft API 连接器，即使在复杂的企业设置中，该平台也可以与旧系统和外部应用程序进行交互。这个 Agentforce 合作伙伴网络 通过与AWS、谷歌、IBM、Workday和Box等主要参与者进行整合，扩展了其功能。一项突出的功能， “零复制” 集成，允许代理实时分析 Snowflake 等外部数据湖，而无需复制数据。这种方法可确保准确性，同时最大限度地降低存储成本。
Agentforce 是独家提供的 云端 SaaS 解决方案 在 Salesforce 的基础架构中，确保可扩展性以及与人工团队的无缝协作。例如，在2024年9月的返校高峰期，出版巨头威利实施了Agentforce，以简化账户访问、注册和付款问题。在持续改进高级经理凯文·奎格利的监督下，无代码设置与威利现有的Salesforce知识库集成在一起。结果？一个 案例解决率提高了40％ 与他们之前的机器人相比，可以腾出人工代理来处理更复杂的客户需求。
Agentforce 通过 Salesforce 确保合规性和安全性 信任层，它强制执行用户权限，保护敏感数据并标记不当输出。这个 阿特拉斯推理引擎 验证响应以确保其准确性并以可信数据为基础，避免出现幻觉。其他保障措施包括 即时注入保护，这可以在作出回应之前降低风险，以及 条件过滤，它可以阻止未经授权的操作，例如在用户通过验证之前阻止付款处理。审计追踪记录代理行为以确保合规性，同时 数据 360 集成 为 Salesforce 环境中的安全检索增强生成 (RAG) 提供支持。
Agentforce 的起价为 每次对话 2 美元 用于标准用途。对于企业级部署， 弹性积分 可用，起始于 500 美元可获得 100,000，为更高的销量提供折扣。其他功能，例如用于索引和分析的 Data 360 功能，通过数字钱包系统进行管理。这种设置可以清晰地了解资源使用情况和相关成本，确保企业能够有效地跟踪和管理支出。
Vellum AI 用作多功能编排平台，支持无缝使用多个 LLM，而不会将用户锁定在单一供应商中。它通过将无代码编辑与 CLI 代码同步，创建统一的工作流程，弥合了产品经理和工程师之间的差距。这种集成为Vellum的先进技术能力奠定了基础。
Vellum 支持多种节点类型，例如 API， 代码执行 （Python /打字稿）， 搜寻 (RAG)，以及 代理节点 -允许用户构建复杂的人工智能系统。该平台还支持 人类在循环 工作流程，暂停执行以适应外部输入或手动批准，然后继续。此外， 子工作流节点 通过使团队能够创建可重复使用的组件来简化项目管理，确保各种应用程序的一致性。正如Woflow联合创始人兼首席技术官乔丹·内姆罗所强调的那样：
我们使用Vellum将人工智能开发速度加快了50％，并将更新与发布的版本分开。
Vellum 提供了一系列部署方法以满足不同的运营需求，包括 托管云， 私有 VPC， 混合动力，以及 本地 环境。对于具有严格数据驻留要求的组织，也可以使用气隙设置。自托管选项使公司能够在自己的基础架构中运行工作流程，从而确保对数据的完全控制。技术与设计副总裁 Max Bryan 分享道：
我们将9个月的时间表减半，同时显著提高了虚拟助手的准确性。
Vellum 提供直观的定价，首先是 免费套餐 非常适合测试或小型项目。付费计划起始于 每月 25 美元，而企业计划为大规模需求提供量身定制的价格。该平台包括对代币使用情况和模型调用的详细跟踪，以及内置的预算护栏和自动节流以防止超支。值得注意的是，牛皮纸会收费 没有托管费 用于在其平台上运行的工作流程，帮助团队避免意外的基础设施成本。
安全性和合规性是Vellum设计的核心。诸如此类的功能 RBAC， SSO/SCIM， 审计日志，以及 受 HMAC 保护的 API 确保安全运营。综合版本审查和 护栏节点 帮助审计变更并举报不合规的输出。牛皮纸符合 SOC 2， GDPR，以及 你好 标准，让受监管的行业高枕无忧。高级跟踪视图和 Datadog 集成提供了端到端的可观察性，使团队能够在不影响效率的情况下实时调试问题和监控生产趋势。
活性作品 是专为 AI 工作流程量身定制的开源自动化平台。它拥有一个图书馆 611 个预建连接器，被称为 “pieces”，可与Gmail、Slack和Salesforce等热门应用程序无缝集成。这些作品，写成 打字稿 并作为 npm 包分发，为开发人员提供了修改或创建连接器的灵活性。此外，该平台支持 模型上下文协议 (MCP)，使其组件可以用作 Claude 或 Cursor 等外部 AI 代理的工具，将其功能扩展到原生构建器之外。
Activepieces 提供各种原生操作，包括分析、图像生成、汇总和分类。它在从非结构化来源（例如电子邮件、发票和扫描的文档）中提取结构化数据方面大放异彩。对于更复杂的工作流程， 运行代理 操作处理多步推理和工具的使用，而 AI SDK 授权团队开发自定义代理。该平台还包括 桌子，一个连接代理和工作流程的集中式数据存储，用作自动化过程的内存中心。令人印象深刻的是，大约 平台作品的60％ 来自其活跃的开源社区，展示了蓬勃发展的贡献者生态系统。
Activepieces 提供部署灵活性，两者兼而有之 托管云服务 还有一个 自托管选项 使用 Docker。对于需要严格数据控制的组织，它支持 网络缺口的环境。此外，软件公司可以利用 活性物品嵌入，这使他们能够将自动化生成器直接集成到他们的 SaaS 产品中，为用户提供贴有白标的工作流程功能。
Activepieces 采用清晰直截了当的方式 基于流量的定价模型。与按任务或执行收费的平台不同，Activepieces 收费 每月每个活跃流量 5 美元 在其中 标准云层，前10个流量包括免费和 无限次运行。这种定价结构对于涉及频繁轮询或复杂的多步骤流程的人工智能工作流程特别有利。对于那些喜欢自托管的人， 社区版 根据麻省理工学院的许可免费提供，但它确实需要技术专业知识才能管理。寻求高级功能（如 SSO、RBAC 和审核日志）的企业客户可以选择 终极等级，可通过年度合同获得，价格自定义。
Activepieces 是 符合 SOC 2 II 类 并提供企业级管理工具。管理员可以控制用户或客户的作品可见性，并使用白标品牌自定义生成器。主要功能包括 版本历史 用于恢复流量， 自动重试 用于失败的步骤，以及用于分析运行历史的强大调试工具。对于需要手动干预的工作流程，该平台包括 人类在循环 功能，允许流程暂停以获得批准或反馈，然后再继续。这样可以确保对关键决策进行谨慎和精确的审查。
学长 是一个 Python 原生编排平台，旨在将任何 Python 函数转化为仅需一个工作流程 @flow 装饰者。凭借每月680万次的下载量和超过21,400名GitHub明星，它在开发人员中获得了极大的关注。与依赖严格的 DAG 结构的传统编排器不同，Prefect 采用 Python 的原生控制流程、类型提示和异步/等待模式。这种灵活性使其成为需要实时调整的动态 AI 模型工作流程的绝佳选择。
Prefect 提供了一个名为的托管平台 完美地平线，专为 AI 基础设施量身定制。它包括 MCP（模型上下文协议）网关和服务器注册表等功能，使人工智能助手能够轻松监控部署、调试运行和查询基础架构。该平台与主要云提供商、Snowflake、Databricks、dbt和Fivetran等数据工具以及Ray、Dask和Kubernetes等计算框架无缝集成。Prefect 还通过以下软件包支持 AI 特定的用例 完全十六进制。工作流程可以由外部事件、网络挂钩或云事件触发，从而允许 AI 系统动态响应实时数据变化。
“使用 Prefect，我们将吞吐量提高了 20 倍。它是我们异步处理的主力军 —— 一把瑞士军刀。”-Snorkel AI 工程总监 Smit Shah
这些集成为高度灵活的部署模式提供了基础。
Prefect 提供三种部署路径以满足不同的需求：
省长的 工作池 功能将工作流程代码与执行环境分开。这使工作流程无需更改代码即可在本地开发、Docker、Kubernetes、AWS ECS、谷歌云运行和Azure ACI之间无缝移动。例如，Snorkel AI 在 Kubernetes 上使用 Prefect OSS 每小时管理 1,000 多个流量。
Prefect OSS 对于自托管部署完全免费。Prefect Cloud 包括适用于个人和小型团队的免费套餐，企业级付费套餐提供高级管理功能。Prefect Horizon针对企业级人工智能基础架构，通常需要直接咨询定价。该平台的效率是一个主要吸引力——与早期版本相比，2024年发布的Prefect 3.0将运行时开销减少了惊人的90％。
Prefect Cloud 和 Horizon 是 符合 SOC 2 II 类，提供企业级安全功能，例如单点登录 (SSO) 和基于角色的访问控制 (RBAC)。Prefect Horizon 还通过其 MCP 网关和服务器注册表管理 AI 代理对业务系统的访问。对于需要人工监督的工作流程，Prefect 支持 人类在循环 暂停，允许在任务继续之前进行手动审核或批准。自动状态跟踪、实时监控和永久日志等其他功能可确保为每项任务提供完整的审计跟踪。对于具有严格安全要求的组织，OSS 版本在其私有 VPC 内提供完全控制权。
“Horizon 是我们在组织内部署 MCP 的最佳途径。开箱即用，拿出我的 GitHub 存储库，启动它，它对我们有用。”-Nitorum Capital首席交易员詹姆斯·布林克
亚马逊基岩 作为AWS基础模型的托管API网关，提供对AI21实验室、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和亚马逊本身等提供商的尖端工具的访问。Bedrock 拥有超过 100,000 个组织依赖其服务，包括创新功能，例如 基岩流，一款用于创建多步生成式 AI 工作流程的无代码可视化生成器，以及 AgentCore，一个灵活的平台，用于使用LangGraph或Crewai等框架构建和管理人工智能代理。
Bedrock 以其无缝集成功能脱颖而出。它是 AgentCore 网关 将 API 和 Lambda 函数转换为与 MCP 兼容的工具，从而简化与 Salesforce、Slack 和 Jira 等企业系统的连接。该平台还支持多代理协作，使专业代理能够在监管代理下共同处理复杂的业务流程。
在 2023 年到 2024 年之间， 罗宾汉 使用Bedrock大幅扩大了其运营规模，将代币的使用量从每天的5亿增加到50亿。此次扩张使人工智能成本降低了80％，开发时间缩短了50％，这要归功于Robinhood人工智能负责人Dev Tagare的领导。
“AgentCore的关键服务——用于安全部署的运行时间、用于监控的可观察性以及用于身份验证的身份——使我们的团队能够在我们在企业范围内扩展人工智能的同时高效地开发和测试这些代理。” — Cox Automotive执行副总裁兼首席产品官玛丽安·约翰逊
另一个成功故事来自 亚马逊设备 运营与供应链团队，该团队使用AgentCore自动进行机器人视觉模型训练。这项创新将微调时间从几天缩短到2024年的不到一小时。
Bedrock 提供完全托管的无服务器基础架构，从而消除了基础设施管理的负担。它通过以下方式支持私有连接 AWS 私有链接 和 亚马逊 VPC，确保敏感数据永远不会通过公共互联网。使用以下方法对所有客户数据进行加密，无论是在静态还是在传输中 AWS 密钥管理服务 (KMS)。此外，AWS 保证客户数据永远不会与第三方模型提供商共享或用于训练基础模型。
Bedrock 采用即用即付定价模式，取消了前期承诺。成本因型号而异；例如，使用Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2的费用为每1,000个输入代币0.006美元，每1,000个输出代币的费用为0.03美元。Bedrock 提供三个定价等级：
其他节省成本的功能包括：
在 2024 年， 艾普西隆 利用这些功能将活动设置时间缩短了 30%，每周为团队节省了大约 8 个小时。
Bedrock 以安全性和合规性为核心，符合 ISO、SOC、CSA STAR 2 级、GDPR、FedRAMP 高级和 HIPAA 资格等标准。主要功能包括：
该平台无缝集成 AWS 我是， 云之轨迹，以及 云观察 用于监控。此外， AgentCore 通过会话隔离和身份管理增强安全性，通过 Cedar 策略支持 OIDC/SAML 兼容性。
“Amazon Bedrock 的模型多样性、安全性和合规性功能是专为受监管行业打造的。” — Robinhood 人工智能主管 Dev Tagare
在削减运营成本和提高工作流程安全性方面，选择正确的平台可以使一切变得不同。以下是一些关键平台及其突出功能的比较。
Prompts.ai 将包括 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini 在内的超过 35 款顶级模型汇集到一个简化的界面中。它提供实时的FinOps跟踪，从而显著减少了与人工智能相关的费用。凭借其即用即付的TOKN积分，用户可以避免经常性的订阅费，同时享受模型的集中访问权限，而不受单一供应商的束缚。
Kubeflow另一方面，它是一个专为分布式训练而设计的Kubernetes原生平台。它高度模块化，受益于强大的社区支持。同时， 学长 在动态工作流程管理中大放异彩，特别是对于 Python 原生工作流程。它的人工智能代理可以做出运行时决策，从而提供灵活性和效率。例如，从《天文学家》切换到 Prefect 导致 Endpoint 的发票成本下降了73.78％。
亚马逊基岩 通过提供基于云的托管基础模型访问权限而脱颖而出。对于想要扩展生成式 AI 应用程序而不必担心管理基础设施的组织来说，这是一个绝佳的选择。
无论是统一模型访问、动态编排还是基于云的可扩展管理，每个平台都有自己的重点。大多数平台还提供自托管的开源版本（免费但需要内部资源）和具有企业级功能（例如单点登录（SSO）和基于角色的访问控制（RBAC）等企业级功能的托管云解决方案。该行业也在向动态 AI 编排转变，从静态有向无环图 (DAG) 转向自适应状态机，后者允许人工在环审批和实时逻辑调整。
选择正确的人工智能工作流程平台需要使其功能与组织的独特需求保持一致。无论是提供对模型的统一访问、实现灵活的编排还是确保企业级安全性，此处讨论的每个平台都有不同的优势。这种协调为评估集成、定价、安全性和可扩展性奠定了基础。
集成能力 是将 AI 工作流程与现有技术堆栈连接起来的关键。正如尼古拉斯·泽布所强调的那样：
低代码 AI 工作流程自动化并不能取代您的现有堆栈。
平稳集成可确保 AI 举措增强更广泛的业务运营，而不是保持脱节状态。否则，人工智能就有可能变得孤立——46％的产品团队认为这一挑战是他们采用的主要障碍。
定价清晰度 是另一个关键因素，尤其是在使用量增加的情况下。虽然一些平台提供有吸引力的入门级价格，但随着使用量的增加，成本可能会激增。与每步 “积分” 系统相比，基于执行的定价模型通常提供更高的可预测性，后者每个 AI 操作消耗的积分数量不等。在做出承诺之前，估算大批量场景（例如每月 100,000 多次操作）的成本至关重要。
坚固 安全控制 对于生产环境是必不可少的。查找 SOC 2 Type II 合规性、基于角色的访问控制 (RBAC) 和详细的审计日志等功能。对于监管严格的行业，请确保该平台符合 HIPAA 要求并提供专用的租户加密。当 AI 代理处理敏感的业务数据时，强有力的治理是不可谈判的。
最后，考虑平台的支持能力 长期增长。这不仅包括技术性能，还包括支持组织可扩展性的功能。该平台应在不影响性能的情况下管理日益增加的复杂性，并提供版本控制和并行测试等治理工具。外部 AI 工作流程平台通常比内部构建的解决方案提供更好的生产成果，但前提是它们能够根据您的目标进行有效扩展。
在选择 AI 工作流程平台时，需要评估一些关键方面，以确保其符合您的要求。从... 开始 模型兼容性 -确认该平台支持广泛的人工智能模型，并允许顺利集成到您的现有系统中。这种灵活性确保您可以利用最佳工具来完成特定任务。
接下来，评估平台的 自动化和协调功能。寻找可以管理复杂工作流程的功能，包括条件逻辑或人工在环流程的功能。这些功能对于简化操作和提高效率至关重要。
数据安全性与合规性 也应该是重中之重，尤其是在处理敏感数据或需要满足严格的监管标准时。具有强大安全措施和合规选项的平台可以帮助保护您的运营并保持信任。
最后，考虑该平台的 可扩展性 以及等级 社区支持 可用。可扩展的解决方案可确保它可以随着您的需求而增长，而强大的支持社区可以提供宝贵的资源和故障排除帮助。评估这些因素将帮助您选择一个可以增强人工智能工作流程和支持长期目标的平台。
人工智能平台中基于执行的定价意味着您的成本由您的实际使用量决定——无论是模型调用次数、处理的数据量还是已完成的任务。这种方法不会将自己锁定在固定的订阅或预购容量中，而是将费用直接与您的使用量保持一致。
这种定价模型对于希望扩展 AI 工作流程的企业特别有用。它使您可以根据当前需求实时调整支出，从而帮助您避免为未使用的资源支付费用或超支。无论是扩大规模还是缩小规模，您都只需按实际用量付费，从而消除了前期成本或容量浪费的负担。
在选择 AI 工作流程平台时， 安全 应始终站在保护敏感信息、保护专有算法和满足监管要求的最前沿。以下是一些需要考虑的基本安全功能：
这些功能共同确保您的数据安全，维护其完整性和机密性，并符合金融和医疗保健等行业要求的严格安全标准。
