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AI 工作流程编排 是现代人工智能系统的支柱，可确保模型、数据源和流程之间的无缝集成。与严格的传统工作流程不同，AI 编排可以动态调整，自动执行任务，连接系统并优化决策。以下是 9 个领先平台 用于 AI 工作流程编排，每种都提供独特的功能以满足特定的组织需求：
这些平台满足了从成本节约和治理到可扩展性和集成等各种需求。根据贵组织的目标、技术专业知识和现有基础架构进行选择。
Prompts.ai 将包括 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini 在内的超过 35 种顶级大型语言模型汇集到一个安全和统一的界面中。通过应对工具蔓延的挑战，该平台确保简化人工智能工作流程，同时优先考虑治理和成本效率。
Prompts.ai 的突出特点之一是它能够 整合不同的 AI 模型 整合到单一平台中。组织无需兼顾多个订阅和接口，而可以在一个地方访问 GPT-4、Claude 和 Gemini 等模型。这消除了在工具之间切换的麻烦，并确保了更顺畅的工作流程。
该平台还支持 并排性能测试，团队可以在多个模型上同时运行相同的提示。此功能对于确定哪种模型最适合特定任务而无需管理单独平台的负担非常宝贵。这种统一设置简化了自动化，为轻松扩展人工智能运营奠定了基础。
Prompts.ai 将实验性的 AI 工作转变为 一致、标准化的工作流程。团队可以创建可重复的工作流程，从而实现项目和部门的统一性。随着组织将其人工智能计划从小规模试验扩展到企业级部署，这种一致性变得至关重要。
该平台的设计支持快速扩展，允许组织在短短几分钟内添加新的模型、用户或团队。用它的 即用即付代币积分 系统，Prompts.ai 消除了固定订阅费的需求，使企业可以将成本与实际使用量保持一致。这种灵活性使您可以轻松地根据不断变化的需求向上或向下扩展，从而避免不必要的开支。
治理是 Prompts.ai 框架的核心。该平台提供 完全的可见性和可控性 涵盖所有 AI 交互，提供详细的审计跟踪，跟踪模型、团队和应用程序的使用情况。这种透明度对于大规模满足合规要求至关重要。
为了解决安全问题，该平台确保 敏感数据仍在组织的控制范围内。借助内置的安全功能和合规工具，企业可以放心地部署人工智能工作流程，同时遵守其安全协议和监管标准。
Prompts.ai 用它来解决隐性的人工智能成本 集成的 FinOps 层，它可以跟踪每个代币，提供实时成本监控，并将支出与业务结果联系起来。这种透明度可以帮助组织了解其人工智能支出并在需要时调整支出。
通过将多个 AI 工具整合到一个以使用量为基础的定价的单一平台中，Prompts.ai 可以 将人工智能软件成本降低多达 98%。这种方法不仅可以节省资金，还可以确保访问各种领先的人工智能模型，而无需管理单独订阅的复杂性。
Prompts.ai 支持蓬勃发展 即时工程师社区 并提供大量的培训资源。团队可以利用预建的 “节省时间”，它们是旨在提高效率的即用型工具。
该平台的 即时工程师认证计划 帮助组织培养内部 AI 专家，他们可以指导团队采用最佳实践。这种以社区为导向的方法结合实际操作和培训，可确保企业在不断改进工作流程的同时，充分利用其人工智能投资。
Kubeflow 是一个开源平台，旨在利用 Kubernetes 的强大功能简化和扩展机器学习 (ML) 工作流程。它使用 Kubernetes 的容器编排功能，简化了生产环境中机器学习管道的部署和管理。
Kubeflow 可与现有的 Kubernetes 基础设施和云原生工具无缝集成，为各种机器学习框架提供支持，例如 TensorFLOW， PyTorch、XGBoost 和 scikit-learn。这消除了对供应商锁定的担忧，让团队可以自由地使用他们喜欢的工具。
借助 Kubeflow Pipelines，组织可以创建可在云和本地环境中移植的机器学习工作流程。这种灵活性对于在多云环境中运营或计划基础设施迁移的企业特别有用。团队只需定义一次工作流程，即可在开发、暂存和生产环境中一致地部署工作流程，从而确保统一性和可靠性。
该平台的笔记本电脑服务器可轻松使用诸如此类的工具 Jupyter，为数据科学家提供直观的界面。这些服务器利用 Kubernetes 的资源管理功能，允许用户在不改变开发工作流程的情况下进行本地原型设计和扩大实验规模。这种紧密集成为自动化和可扩展的机器学习流程奠定了基础。
Kubeflow 将机器学习工作流程转变为可重复的自动化管道。使用特定领域的语言，团队可以定义包括依赖关系、条件逻辑和并行处理的工作流程，从而更容易管理复杂的任务。
Kubernetes 的原生水平扩展确保训练作业可以在需要时动态访问额外的计算资源。Kubeflow 可以跨节点部署额外的 Pod，高效地分配工作负载，同时优化资源使用和控制成本。
Katib 组件通过自动超参数调整进一步提高了效率。通过同时运行多个实验，Katib 最大限度地减少了手动优化所花费的时间，使团队能够专注于改进模型架构和特征工程。
Kubeflow 优先考虑安全和受管控的工作流程，这对于生产环境至关重要。通过利用 Kubernetes 的基于角色的访问控制 (RBAC)，该平台提供了详细的权限设置，使组织能够定义谁可以访问特定的命名空间、创建管道或修改实验。这可确保对机器学习工作流程进行适当的管理。
此外，Kubeflow 还为管道执行、模型训练运行和数据访问模式提供审计跟踪。这些功能可帮助组织满足监管要求并简化故障排除。 多租户支持 允许不同的团队或项目在隔离的命名空间内运行，每个命名空间都有自己的资源和访问控制，从而确保安全性和效率。
Kubeflow 包含有效管理和控制成本的工具。命名空间级别的资源配额有助于限制计算支出，而使用来自主要云提供商的竞价型实例或抢占式计算资源可以降低可以容忍中断的非关键任务的训练成本。
管道缓存是另一项节省成本的功能，因为当输入保持不变时，它会重复使用先前生成的输出，从而减少了执行时间和资源消耗。
Kubeflow 通过共享的笔记本环境和集中式管道存储库促进团队合作。这些功能允许团队共享实验和重现结果，从而促进协作。经验丰富的数据科学家可以创建模板，经验不足的团队成员可以根据特定需求进行调整，从而全面提高工作效率。
该平台受益于蓬勃发展的开源社区，以及谷歌、IBM和微软等主要组织的贡献。定期的社区会议、特殊兴趣小组和详细的文档可确保为所有经验水平的用户提供持续支持。
Kubeflow 还集成了诸如此类的工具 MLFLOW，使团队能够维护其现有工作流程，同时利用 Kubeflow 的编排功能。这使组织可以在不中断流程的情况下更轻松地从其他机器学习平台过渡。
Kubeflow 的全面功能（从集成到治理）突显了它如何简化和简化 AI 工作流程，使其成为现代机器学习操作的强大工具。
Apache Airflow 是一个开源平台，专为使用有向无环图 (DAG) 构建、调度和监控工作流程而设计。随着时间的推移，它已成为管理各种环境中复杂的人工智能和机器学习管道的首选解决方案。
Airflow 因其无缝连接不同系统的能力而脱颖而出。它拥有丰富的运算符和挂钩，可以毫不费力地与AWS，谷歌云平台，Azure等流行服务集成， 雪花，以及 Databricks。这种兼容性对于依赖多个云提供商和不同数据源的人工智能工作流程特别有价值。
该平台的基于 Python 的框架允许用户将工作流程定义为 Python 代码。这种灵活性支持动态流水线创建和包含复杂的条件逻辑，非常适合需要根据特定数据特征进行调整的 AI 模型训练管道。
Airflow 的 XCom（交叉通信）系统可以轻松地在任务之间传递数据，从而在数据预处理、模型训练、验证和部署等步骤之间实现平稳过渡。团队还可以开发自定义运算符以适应特定的人工智能框架，例如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn，使其成为适用于各种人工智能项目的高度适应性工具。
Airflow 的调度器可以精确地自动化工作流程，管理标准和复杂的时间和依赖性要求。这使其成为常规模型重新训练或批量推理等任务的绝佳选择。
为了实现可扩展性，Airflow提供了诸如CeleryExecutor和KubernetesExecutor之类的选项，它们将工作负载分配到多个工作节点上。这种设置允许计算资源根据任务需求动态扩展，从而无需人工监督即可同时处理多个实验。
并行任务执行是另一个关键功能，对于涉及独立操作的人工智能工作流程特别有用。特征工程、超参数调整和模型验证等任务可以并行运行，从而显著缩短流水线的总体执行时间。
为了增强可靠性，用户可以使用指数退避、自定义重试逻辑和失败通知等功能配置任务，从而确保即使出现基础设施问题，工作流程也能保持稳健运行。
Airflow 提供详细的任务记录、基于角色的访问控制 (RBAC) 以实现精细权限，以及与机密管理系统的集成以保护敏感数据。这些功能不仅可以增强安全性，还可以帮助团队跟踪模型训练过程的起源，确保遵守监管标准。
该平台支持加密连接，并与诸如此类的工具集成 HashiCorp 保管库 或云原生密钥存储以保护关键信息，例如数据库凭据和 API 密钥。此外，其数据沿袭跟踪功能使组织能够跟踪数据如何通过人工智能管道移动，从而为调试工作和合规性审计提供帮助。
Airflow 的资源感知调度通过在可用基础设施中高效地分配任务来帮助优化计算成本。它支持使用具有成本效益的选项，例如竞价型和抢占式实例，使其成为密集型 AI 工作流程的经济选择。
任务池化通过限制资源密集型操作的并发执行次数，进一步增强了资源管理。这在运行需要大量 GPU 或内存资源的多个 AI 训练任务时尤其有用。
该平台的监控和警报功能提供了对资源使用情况的可见性，帮助团队确定需要优化的领域。任务持续时间、资源消耗和队列深度等指标为微调工作流程提供了宝贵的见解。
Airflow 鼓励在代码中定义工作流程，使团队能够利用版本控制和代码审查等实践，从而促进协作。这种方法可确保工作流程开发的透明度和一致性。
该平台得到了蓬勃发展的贡献者社区的支持。定期的社区会议、详细的文档和大量的示例存储库使组织可以更轻松地采用和实施 Airflow 的人工智能工作流程编排。
开发人员可以共享常见 AI 用例的模板，例如模型训练、验证和部署，推广可重复使用的最佳实践。此外，插件架构允许团队创建自定义扩展，同时保持与Airflow核心功能的兼容性，从而为这个强大的工具增加了更大的灵活性。
猎户座省长遵循责任共担模式。在此设置中，Prefect 负责编排控制平面，包括管理元数据存储、调度、API 服务、身份验证和用户管理。这种方法可确保持续的高可用性、自动扩展和可靠的服务交付。通过与前面提到的高级自动化功能保持一致，该治理框架提高了平台的运营效率。
Flyte 是一个完全开源的平台，专为协调工作流程而设计，特别适用于机器学习和数据科学项目。它由开源基金会管理，确保它仍然是一个以社区为中心的工具。
Flyte 的治理结构由其开源基金会维护，提供透明的监督和原生版本控制等功能，以实现可靠的审计跟踪。其强类型接口可保护数据完整性并自动记录数据来源，使其成为优先考虑安全和问责制的组织的可靠选择。这些功能还增强了平台有效自动化流程的能力。
该平台的类型安全架构旨在在工作流程运行之前发现类型不匹配和数据格式错误。这种先发制人 错误检测 确保复杂的人工智能管道更顺畅地执行，减少手动修复的需求并提高整体可靠性。这种技术可靠性使团队更容易 有效地扩展其运营。
Flyte 在其开源基金会治理下蓬勃发展，该治理培育了一个由来自不同组织的贡献者组成的活跃而多元化的社区。它注重可重复性，可确保工作流程的一致性，简化团队协作并简化新成员的入职流程。
CreWAI 是一个独立的 Python 框架，旨在协调多个 AI 代理，为复杂的工作流程提供更快的执行和可靠的结果。
CrewaI 的架构确保了各种人工智能生态系统的平稳集成。它适用于任何大型语言模型或云平台，还通过诸如此类的工具支持本地模型 Ollama 和 LM 工作室。这种灵活性使组织能够坚持自己的首选模式。其 RESTful 接口和 webhook 配置通过自动管理身份验证、速率限制和错误恢复来简化外部系统连接。CrewaI Flows 通过连接数据库、API 和用户界面进一步增强了集成。它们结合了不同的 AI 交互模式，例如协作代理团队、直接 LLM 调用和程序逻辑。
例如， Latenode 已成功与 CreWai 集成，通过其可视化工作流程生成器和 300 多个预建集成将代理与 CRM、数据库和通信工具等企业系统连接起来。此设置启用了诸如将输出同步到 Google 表格或根据工作流程事件触发 Slack 通知之类的任务。这种无缝集成为高效的自动化和可扩展的解决方案铺平了道路。
CreWAI 利用其互操作性功能，将自动化和可扩展性提升到一个新的水平。其简化的架构和优化的代码库使 QA 任务的执行速度提高了 1.76 倍。该平台还包括用于网页抓取、文件处理和API交互的内置工具，从而减少了对额外依赖关系的需求并简化了工作流程管理。团队可以使用 YAML 配置文件或 Python 脚本定义复杂的业务流程，从而能够创建详细的代理交互、数据流和决策树。这种方法使组织无需高级编程技能即可管理可扩展的工作流程。
Crewai社区继续扩大，赢得了行业领导者的认可。Ben's Bites 创始人本·托塞尔对该框架表示赞赏，他说：
“这是目前最好的代理框架，而且改进之处是我从未见过的！”
开发人员可以通过创建自定义 Python 代理或设计结构化的 Crews 和 Flows 来增强 CrewAI，从而更轻松地大规模管理代理交互。
IBM watsonx Orchestrate 是一款强大的企业工具，旨在简化和自动化复杂的人工智能工作流程，无缝连接各种业务应用程序。
使用 REST API 和自定义连接器，IBM watsonx Orchestrate 弥合了旧系统和现代平台之间的差距。它支持本地和基于云的部署，可灵活地满足不同的运营需求。
该平台提供了直观的界面，可简化自动化工作流程的创建和部署，即使对于技术技能有限的用户也是如此。它专为处理波动的工作负载而设计，可确保高峰时段的可靠性能。
IBM watsonx Orchestrate 通过高级访问控制、强大的数据保护措施和全面的监控，优先考虑企业级安全。这些功能可确保合规性并保持所有操作的透明度。
借助实时资源跟踪和成本优化工具，该平台允许企业对工作流程进行明智的调整。这些功能可轻松与企业系统集成，帮助企业保持高效和可扩展的人工智能运营。
Workato 提供了一个强大的平台，可以连接各种系统并简化 AI 工作流程自动化。它是企业应用程序和人工智能驱动流程之间的重要纽带，可确保无缝集成和可靠性能，同时支持不断增长的需求所需的可扩展性。
Workato 之所以脱颖而出，是因为它能够使用包含 1,000 多个预建连接器的庞大库来连接不同的系统，并支持 REST API、网络挂钩和自定义集成。它促进了传统系统、云应用程序和现代人工智能工具之间的顺畅数据交换，有效打破了经常干扰人工智能工作流程的数据孤岛。借助其通用连接器框架，企业几乎可以集成任何系统，包括CRM工具，例如 销售部队 到数据仓库和 AI 模型端点，实现一致的数据管道，高效地支持 AI 流程。
Workato 使用其可视化配方生成器简化了高级 AI 工作流程的创建，使用户无需深入的编码专业知识即可设计复杂的编排逻辑。该平台处理 AI 工作流程各个阶段的依赖关系，例如数据预处理、模型训练和部署，同时动态扩展资源以满足工作负载需求。其企业级基础架构支持大量数据处理并管理数千个同时运行的工作流程，使其成为跨部门和用例管理多个人工智能项目的组织的绝佳选择。
来自 AWS、Azure 和 Google 等主要提供商的云原生编排工具提供针对其生态系统量身定制的无缝、可扩展的工作流程。这些平台简化了从数据准备到模型部署的整个机器学习生命周期，使其对于寻求集成解决方案的企业来说无价之宝。
每个平台在连接其更广泛的生态系统和支持不同的机器学习框架方面都表现出色：
这些集成不仅可以简化流程，还可以实现动态扩展，确保处理不同工作负载的灵活性和效率。
自动化和可扩展性是这些平台的核心，使组织能够轻松处理复杂的人工智能工作流程：
本节深入探讨了每个平台的独特优势和局限性，让人们清楚地了解它们是如何相互竞争的。通过研究这些差异，组织可以根据特定的目标、技术需求和预算调整自己的选择。以下概述为主要功能的详细并排比较提供了背景信息。
Prompts.ai 为管理多个 AI 工具的挑战提供了简化的解决方案。它通过统一的界面访问超过35种语言模型，因此无需兼顾大量订阅。其内置的FinOps功能可实现实时成本跟踪和优化，有可能将人工智能软件支出削减多达98％。但是，对于在特定云环境上投入大量资金的组织，云原生解决方案可以提供与现有系统的更顺畅的集成。
Kubeflow 在 Kubernetes 原生设置中大放异彩，提供强大的 mLOps 功能，并受益于强大的社区支持。其模块化设计允许团队根据需要挑选和选择组件。不利的一面是，Kubeflow 需要先进的 Kubernetes 专业知识，这可能会成为缺乏专用 DevOps 资源的小型团队的障碍。
阿帕奇气流 是工作流程管理领域值得信赖的名字，以其广泛的插件生态系统和各行各业久经考验的可靠性而闻名。其基于 Python 的框架吸引了数据科学家和工程师。也就是说，它可能难以进行实时处理，并且随着工作流程的扩大可能会变得资源密集，需要仔细的资源规划。
猎户座省长 解决了 Airflow 的一些局限性，尤其是在混合云部署中。其现代架构、用户友好的界面和改进的错误处理使其更易于使用。但是，作为一个较新的平台，与更成熟的选项相比，它提供的第三方集成更少，社区也更小。
Flyte 凭借强大的数据谱系跟踪和可重复性功能脱颖而出，使其成为以研究为重点的组织的绝佳选择。其类型安全方法最大限度地减少了运行时错误并提高了工作流程的可靠性。但是，它的学习曲线更陡峭，特别是对于不熟悉其独特范式的团队而言。
CrewAI 简化了多代理 AI 工作流程，为协调各种 AI 代理提供了直观的框架。尽管它在涉及代理协作的特定用例中表现良好，但可能缺乏更复杂的企业工作流程所需的协调深度。
IBM watsonx 管弦乐团 与 IBM 的 AI 生态系统无缝集成，提供针对企业需求量身定制的强大治理功能。但是，对于尚未投资IBM技术堆栈的组织，其吸引力可能有限，尤其是与供应商中立的替代方案相比。
Workato 擅长自动化业务流程，提供 1,000 多个预建连接器。尽管它对传统工作流程非常有效，但其功能可能无法扩展到管理复杂的人工智能模型。
以下是总结关键差异化因素的比较表：
在成本方面，云原生平台通常以即用即付定价运行，并随使用量扩展。相比之下，像IBM watsonx Orchestrate这样的企业平台通常涉及巨额的预付许可费用。
选择正确的平台通常意味着在治理需求和实施复杂性之间取得平衡。优先考虑多个模型的成本效率和灵活性的团队可能会倾向于 Prompts.ai，而那些深度融入特定云生态系统的人可能会发现云原生平台更实用，尽管长期支出可能会更高。
有效编排 AI 工作流程是同步复杂流程和取得有意义结果的关键。选择正确的平台取决于贵组织的特定需求、技术专长和长期目标。当前市场提供了多种选择，从全面的企业平台到云原生服务，每种选择都能满足独特的需求。
对于兼顾多种人工智能工具和不断上涨的成本的企业来说， Prompts.ai 作为集中管理和成本效益的解决方案脱颖而出。如果你的团队精通 Kubernetes， Kubeflow 提供专为 MLOPS 密集型工作流程量身定制的模块化框架。但是，没有专用 DevOps 资源的小型团队可能会发现其复杂性具有挑战性。另一方面， 阿帕奇气流 尽管使用Airflow扩展工作流程需要谨慎的资源分配，但由于其可靠性和广泛的插件生态系统，仍然是成熟数据团队的首选。对于专注于现代建筑的组织， 猎户座省长 提供了一种用户友好的替代方案，可解决Airflow的某些局限性。同时，研究驱动的团队可能会受益于 Flyte，它在专业能力方面表现出色，但需要时间才能掌握其独特的方法。
在处理 AI 工作流程编排时，考虑治理、易于实施和成本结构至关重要。Prompts.ai 等统一平台非常适合需要灵活使用各种 AI 模型同时控制开支的团队。相反，已经嵌入特定云生态系统的组织可能倾向于云原生选项，即使它们的长期成本更高。
归根结底，人工智能编排的成功在于使平台功能与组织的目标和技术准备情况保持一致。首先确定您的痛点并评估团队的能力，然后选择一个可以与您的 AI 计划一起发展的平台。
在选择 AI 工作流程编排平台时，权衡几个重要因素至关重要。首先评估平台的 可扩展性，确保它可以随着您的需求而增长。看看这个 兼容性 使用您当前的工具和系统，因为无缝集成可以最大限度地减少中断。此外，请寻找适合您的功能 行业特定要求，这可以在应对独特挑战方面发挥重大作用。
另一个关键方面是平台的处理能力 数据集成， 模型管理，以及 治理。这些能力可确保平稳运营、更好的监督和对必要法规的遵守。不要忘记根据组织的技术资源和未来的扩张计划做出选择。一个全面的平台应简化工作流程，提高运营效率并支持长期增长。通过关注这些因素，您可以选择一种可加强 AI 工作流程并与您的战略目标保持一致的解决方案。
Prompts.ai 将 AI 软件支出削减了 自动化工作流程 和 整合对 AI 模型的访问权限，帮助企业大幅降低运营成本。通过减少对人工干预的需求和简化流程，组织可以提高效率并节省多达98％的费用。
这种简化的方法不仅可以降低成本，还可以优化人工智能项目预算，从而实现更明智的资源分配。有了这些节省，团队可以更具成本效益地扩展其人工智能工作，同时确保一流的性能和可靠性。
得益于弹性资源分配、自动扩展和无状态服务等功能，云原生解决方案在可扩展性方面表现出色。这些工具使系统能够有效处理不断增加的工作负载，同时保持弹性。此外，它们可以与云服务和微服务顺利集成，从而实现更快的部署和更好的跨平台兼容性。
相比之下，传统平台通常依赖于 垂直缩放，这涉及增加现有服务器上的资源。这种方法在物理和灵活性方面都有其局限性，在与现代分布式系统集成时，通常会导致过度配置和挑战。对于希望简化人工智能工作流程的企业而言，云原生解决方案提供了更灵活和更具前瞻性的基础。
