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AI 编排平台通过集成工具、确保安全性和优化成本来简化复杂的人工智能工作流程的管理。它们帮助企业减少效率低下，加强治理，并节省高达 支出为98％。以下是简要概述 十大平台 旨在满足从初创公司到财富500强公司的各种需求：
每个平台在集成、可扩展性、部署灵活性和成本透明度等领域都表现出色。以下是一个 快速比较表 总结其功能和用例。
无论是统一 AI 工具、自动化工作流程还是扩展运营，都要选择与您的目标相一致的平台。每种解决方案都解决了特定的业务挑战，使人工智能编排更加高效和更具成本效益。
Prompts.ai 汇集了超过 35 个 AI 模型，包括 GPT-5、Claude、 美洲驼，以及 双子座，在安全和统一的平台上。通过整合这些领先的语言模型，它可以帮助美国企业解决管理多个分散的人工智能工具的复杂性。
Prompts.ai 通过单一界面提供对顶级 AI 语言模型的无缝访问，使用户能够并排比较性能。除此之外，该平台还集成了Slack等工具， 微软 365，以及 谷歌工作空间，可以轻松实现多步骤工作流程的自动化。
该平台的多功能性在现实用例中显而易见。例如，2025 年 5 月，自由职业者的人工智能总监 Johannes V. 使用 Prompts.ai 制作宣传视频，将各种用于图像生成和动画的人工智能工具相结合。他指出：
视频的每一步都是用 Prompts.ai 组装的。
Prompts.ai 支持可互操作的工作流程、LoRa 模型的微调和自定义 AI 代理的创建，同时保持集中监督。这些功能由强大的安全性与合规性基础提供支持。
Prompts.ai 以企业级治理为核心进行设计，采用 SOC 2 第二类和 GDPR 标准的最佳实践来保护用户数据。通过与之合作 万塔，该平台确保对控制措施的持续监控，并于2025年6月19日开始了其SOC 2 II类审计流程。用户可以通过该平台获得有关安全性和合规性的详细、实时的见解 信任中心 (https://trust.prompts.ai/)。
Prompts.ai 的 “大规模治理” 方法为所有 AI 活动提供了全面的可见性和可审计性。企业计划包括合规监控和治理工具等高级功能，可以更轻松地大规模管理运营。
Prompts.ai 的架构旨在轻松处理企业范围的 AI 工作流程管理。其横向扩展功能使组织能够同时执行数千个 AI 工作流程，而不会出现性能问题。部署选项包括具有自动扩展功能的完全托管的云服务，以及混合和本地设置，可满足具有严格数据驻留需求的企业。
例如，一家总部位于美国的金融服务公司成功使用 Prompts.ai 来实现客户入职自动化。通过将使用 LLM、身份验证 API 和 CRM 更新的文档分类集成到一个工作流程中，他们将手动处理时间减少了 80%，每年节省了超过 100,000 美元的运营成本。
Prompts.ai 解决了企业采用人工智能面临的主要挑战：成本管理。其详细的成本分析仪表板可深入了解工作流程、用户和人工智能模型的使用情况，帮助企业优化其人工智能支出。FinOps 的主要功能包括预算提醒、使用上限和实时成本跟踪。Prompts.ai 采用基于使用量的定价模型，按工作流程执行或 API 调用收费，简化了成本控制。该平台承诺在不到10分钟的时间内取代超过35种断开连接的工具，并将成本降低95％。
Domo 是一款商业智能平台，采用云原生架构设计，可无缝整合 AI 编排。它擅长连接各种数据源，包括云服务、本地数据库和第三方应用程序，从而实现高效的数据驱动工作流程。这种相互关联的框架增强了其处理复杂数据集成任务的能力。
Domo 将来自多个来源的信息汇集到一个环境中，从而简化了统一数据的过程。这种整合为更简化和更具可操作性的人工智能见解铺平了道路。
除了整合优势外，Domo 还优先考虑治理和数据安全。该平台包括可扩展的治理工具、内置安全协议和合规性监控系统。主动警报可确保在整个 AI 工作流程中保持数据完整性。这些功能符合Domo的基于云的部署策略，使用户对数据操作的安全性和可靠性充满信心。
作为一个完全基于云的平台，Domo 旨在通过动态资源分配来适应不断变化的工作负载需求。这确保了计算能力可根据需要高效扩展。虽然 Domo 不提供本地或混合部署选项，但它通过加密连接器安全地连接到本地数据源来进行补偿。
IBM watsonx Orchestrate 提供强大的 AI 编排平台，专为企业需求而设计，重点是自动化、治理和灵活部署。它特别适合金融等行业，在这些行业中，合规性和精度至关重要。
借助 IBM watsonx Orchestrate，员工只需用日常语言描述自己的需求即可激活 AI 工作流程，无需任何技术命令。该平台桥接多个后端系统，可轻松完成诸如处理贷款申请或管理服务请求之类的任务。
它的集成能力扩展到主要的云提供商，例如 AWS 通过专用连接器和 Azure。这些功能不仅可以提高运营效率，还可以确保平台满足受监管行业的合规性和可扩展性需求。
该平台整合了全面的治理框架，并配有合规工具，可确保工作流程与监管和组织标准保持一致。例如，一家领先的金融机构实施了 IBM watsonx Orchestrate 来实现客户支持和后台操作的自动化，从而缩短了处理时间、减少了错误并提高了客户满意度。
IBM watsonx Orchestrate 可适应各种企业环境，支持云、本地和混合部署模式。其动态可扩展性使企业得以发展，同时满足不同地区的监管需求。组织可以将自动化扩展到新的用例，并随着时间的推移完善人工智能模型，确保持续改进。这种适应性使其成为大型企业应对复杂和不断变化的运营环境的理想选择。
UiPath Agentic 自动化平台将高级自动化与 UiPath 强大的自动化基础相结合，将人工智能编排提升到一个新的水平。这种组合使组织能够构建能够推理、决策和独立处理复杂任务的人工智能代理。
该平台通过统一的编排层集成了各种大型语言模型，包括专有和开源语言模型。这种设置可确保在简化的工作流程中为每项特定任务选择最合适的人工智能模型。
用它的 AI 代理框架，用户可以通过自然语言与自动化流程进行交互，从而使与这些代理的通信变得直观且具有对话性。这些 AI 代理可以无缝访问和操作企业系统（从 CRM 平台到财务数据库）中的数据，同时在错综复杂的多步骤操作中保持上下文。此外，该平台支持流行的人工智能开发框架，使数据科学家和开发人员能够将自定义模型直接部署到 UiPath 工作流程中。这些功能为安全和管理良好的自动化奠定了坚实的基础。
UiPath 将全面的企业安全放在首位 审计追踪和监控工具 这为自动化决策过程提供了全面的可见性。这对于医疗保健和金融等行业尤其重要，在这些行业中，合规性是不可谈判的。AI 代理采取的每项操作都会被记录，从而确保可追溯性。
该平台包括基于角色的访问控制和批准工作流程，确保仅在满足内部标准后才部署 AI 代理。通过数据加密和安全的 API 连接保护敏感信息，在整个 AI 编排过程中让您高枕无忧。
该平台支持灵活的部署选项，包括云、本地和混合环境。其容器化架构使扩展变得毫不费力，可自动调整计算资源以满足工作流程需求。
用 多租户架构，大型企业可以管理各个业务部门的人工智能编排，同时保持严格的数据隔离和安全性。这对于在多个地区运营且数据驻留要求不同的组织尤其有利。该平台的部署适应性可确保其与现有IT基础架构无缝集成，无需进行昂贵的系统大修。除了可扩展性外，该平台还强调财务监督。
UiPath 提供了用于跟踪和优化成本的详细工具。其分析仪表板按人工智能代理、工作流程和资源使用情况对支出进行了细分，从而实现了跨成本中心的准确预算管理和问责制。
该平台的成本优化功能建议了切实可行的改进，例如整合工作流程或选择平衡性能与成本效率的人工智能模型。这种财务透明度对于企业管理跨多个部门和用例的大量 AI 部署至关重要。
Kubiya AI 使开发人员能够直接在 Slack 中使用自然语言命令预置设置，从而简化了云基础设施的管理。通过将互操作性从人工智能模型扩展到云基础设施编排，Kubiya AI 有助于消除因漫长的批准流程而造成的延迟。
Kubiya AI 采用多代理编排将自然语言命令转换为可操作的基础设施任务。该平台集成了诸如此类的工具 Terraform 用于基础设施即代码部署，使团队无需大量脚本编写专业知识即可更轻松地管理复杂的云环境。通过与 AWS 等提供商的安全 API 连接，Kubiya 促进了基础设施的实时配置。例如，当开发者通过 Slack 提交请求时，AI 代理会分析请求，应用组织策略，并协调各种云服务的部署步骤。Kubiya 还跟踪多步骤操作的上下文，确保无缝执行全面的基础设施部署。这些功能支持合规性和可扩展性，使其成为现代云管理的强大工具。
Kubiya AI 在设计时考虑了企业级安全性，可自动执行策略并维护详细的审计记录。每个基础设施请求都由策略引擎进行评估，以确保其在部署前符合公司标准。该平台生成所有基础设施变更的完整日志，确保可追溯性和问责性。通过确保所有部署都符合既定规则，自动批准工作流程进一步增强了安全性。这种对合规性的关注使得 Kubiya AI 能够有效、安全地扩展，即使在要求苛刻的企业环境中也是如此。
专为 Kubernetes-本机可扩展性，Kubiya AI 非常适合管理复杂云基础架构的企业。它可以通过与现有云帐户的安全连接进行部署，以及 Kubernetes 设置，无论是通过 Kubiya 仪表板还是命令行界面访问。
“Kubiya AI允许开发人员在Slack等平台中使用自然语言命令来请求复杂的基础架构设置，从而将设置时间从几天大幅缩短到几小时，同时确保自动执行安全与合规性规则，并具有全面的可审计性，从而应对基础设施的挑战。”
Kubiya AI 灵活的部署选项使组织可以轻松地将平台集成到其现有的 DevOps 工作流程中，而无需对其基础设施进行重大更改。其无缝扩展和集成的能力证明了其作为关键简化工具的价值 人工智能驱动的工作流程。
SuperAGI 是一个开源框架，旨在帮助开发人员创建、部署和管理能够处理复杂工作流程的自主 AI 代理。它使这些代理能够推理、计划和维护长期运营背景的能力。
SuperAGI 可与顶级大型语言模型无缝集成，包括 GPT-4，同时也支持开源替代方案。这种灵活性使开发人员能够根据自己的特定需求选择模型，平衡性能和成本效益。
该框架的插件架构通过将代理连接到数据库、文件系统、Web 浏览器等外部工具来扩展其功能。此功能使其对于自动化软件开发任务（例如编码或管理重复操作）特别有用。这些集成为构建多样的人工智能驱动工作流程奠定了坚实的基础。
SuperAGI 还包括内存管理系统，确保代理可以在漫长的多会话任务中保留上下文。此功能对于处理更复杂的工作流程至关重要。
尽管SuperAGI专为灵活性和快速开发而设计，但它整合了基本的监控和记录工具来跟踪代理活动。作为一个开源平台，它还为开发人员提供了自定义治理、合规和安全措施以满足其特定需求的自由。
SuperAGI 提供多种部署选项，支持云、混合和本地环境。开发人员可以使用以下方式部署平台 搬运工人 容器 或者运行它 Kubernetes 集群 与主要的云提供商合作，例如 AWS， 谷歌云，或 微软天蓝色。这种适应性使其易于随着工作负载的增长而扩展。
其分布式架构允许部署多个代理，共同处理复杂的任务。对于更大规模的操作，SuperAGI 可以无缝集成到 CI/CD 管道中，从而实现代理实例的动态扩展以最大限度地提高资源效率。
Anyscale 由开源提供支持 射线框架，旨在协调和扩展企业环境中的分布式 AI 工作负载。它支持跨集群和各种计算设置的训练、推理和部署。
Anyscale 可以毫不费力地与机器学习框架集成，无缝融入现有工具链。它可以 在多个 GPU 上分配训练任务，使其非常适合开发和微调大型语言模型。
一个突出的功能是 射线服务器，Ray 框架的关键组件。该工具管理高性能、分布式模型的服务和部署，从而实现快速、可扩展的人工智能部署。它对于需要快速响应时间的延迟敏感型应用程序特别有用。
该平台的能力 动态缩放推断 确保组织可以根据需求变化调整计算资源。这种适应性支持灵活部署，同时保持扩展成本的有效性。
Anyscale 优惠 混合部署选项，支持基于云的环境和本地环境。这种灵活性使组织能够将敏感数据保留在现场，同时在需要时利用云资源获得额外的计算能力。
该平台专为处理分布式 AI 部署而构建，具有以下功能 自动缩放 和企业级模型管理。Ray Serve 简化了同时部署多个模型的过程，确保每个模型根据需求获得所需的资源。
无论是在任何云提供商上部署还是集成到现有的本地基础架构中，Anyscale 的分布式架构都支持同时运行多个训练和推理作业。它的动态扩展会随着需求的变化调整资源，自然而然地优化了成本。这些功能使Anyscale成为满足企业人工智能工作负载复杂且不断变化的需求的绝佳选择。
Kore.ai 提供了企业级对话式 AI 平台，旨在简化和自动化工作流程。双方都认可 Gartner 和 Forrester 作为该领域的领导者，Kore.ai 为旨在在错综复杂的运营流程中部署 AI 代理的企业提供了可靠的解决方案。
Kore.ai 的平台旨在与各种 AI 模型无缝协作，无论是商用、开源还是自定义。它支持自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS) 和自然语言理解 (NLU) 等基本功能，确保不同模型类型的兼容性。
该平台具有超过100个预建的搜索连接器，并支持代理RAG（检索增强代），简化了与企业数据源的集成。企业可以链接核心应用程序，例如 销售部队， SAP，以及 史诗般，同时还可以利用来自诸如此类工具的非结构化数据 分享点，Slack， 汇合和谷歌云端硬盘。
为了帮助开发人员和工程师，Kore.ai 提供了一套人工智能工具，包括模型中心、Prompt Studio和评估工作室，用于管理和优化人工智能模型。开发人员友好型 API 和 SDK 进一步支持自定义和扩展 AI 代理功能。
战略合作伙伴关系增强了平台的多功能性，可集成以下服务 亚马逊基岩， 亚马逊 Q， 亚马逊连接， 天蓝人工智能铸造厂， 微软团队、微软 365 Copilot 和 微软 Copilot 工作室。
“我们与 Kore.ai 的战略合作伙伴关系标志着我们加速企业人工智能转型的使命中的一个重要里程碑。通过将 Kore.ai 的高级对话和 GenAI 功能与微软强大的云和人工智能服务相结合，我们使企业能够大规模采用具有企业级安全性的人工智能。” ——微软印度和南亚总裁 Puneet Chandok
这种广泛的集成框架确保企业可以在保持强有力的治理的同时扩大其人工智能计划。
Kore.ai 通过全面的治理框架优先考虑企业安全，该框架旨在执行政策、满足监管要求并支持大规模负责任地使用 AI。
该平台包括用于监管人工智能行为的企业护栏，以及用于管理用户权限的基于角色的访问控制 (RBAC)。详细的审计日志使系统活动完全透明，有助于问责制和合规工作。
通过跟踪、实时分析和事件监控等功能，组织受益于对人工智能代理性能的深入见解。版本控制系统可确保部署期间性能的一致性，同时允许受控更新。
Kore.ai 建立在 AWS 基础设施之上，提供高可靠性和安全性。它与微软环境的集成利用了Azure的云和人工智能服务，增加了另一层安全性。这个坚实的基础确保该平台能够满足企业客户的多样化和苛刻的需求。
Kore.ai 提供灵活的部署选项，支持云、混合和本地环境。它与AWS、微软Azure和谷歌云等主要云提供商集成，同时还可容纳现有的本地设置。
该平台的可扩展性已在现实应用中得到证实。例如， 辉瑞公司 2025 年在全球部署了 60 个 AI 代理，涵盖研究、医疗、商业和制造业务。
“自从我们开始使用 Kore.ai 以来，我们已经在企业中部署了 60 个 AI 代理，涵盖全球市场和多种语言的研究、开发、医疗、商业和制造。我们需要一个可扩展的平台，而这些代理只会继续变得更加智能。” ——辉瑞GenAI平台与产品负责人维克·卡普尔
德意志银行 将其对 Kore.ai 的使用从 2020 年的区域常见问题聊天机器人扩展到到 2025 年的多区域自动化战略，展示了该平台的增长潜力。同样， Eli Lilly的 Tech @Lilly 服务台实现了70％的请求自动化，显著提高了员工的工作效率。
Kore.ai 的架构专为处理企业级操作而构建，可实现复杂的工作流程和高效的 AI 代理编排。战略合作伙伴，例如 重点 强调该平台的 AWS 基础，它确保了大规模部署的可靠性和可扩展性。
Microsoft AutoGen 是一个开源编排框架，旨在通过集成大型语言模型和其他人工智能工具来简化人工智能驱动的工作流程。它解决了管理复杂人工智能环境的挑战，专注于平稳集成和高效的工作流程运营。
AutoGen 的突出功能之一是它能够启用多代理对话，其中多个 AI 代理共同处理复杂的任务。这些代理可以在扩展的交互中执行代码、访问API和维护上下文，这使得该平台在解决问题方面特别有效。AutoGen 支持各种大型语言模型，包括 GPT-4、Claude 和开源选项，允许组织在单个工作流程中利用多种模型的优势。
该框架的架构提供了灵活性，支持在云、混合和本地环境中部署。借助容器化扩展选项，它可以根据不同的计算需求进行调整。内置的日志记录和监控工具可提供对代理交互和工作流程性能的可见性，企业通常会添加额外的治理措施以满足合规标准。
为了管理成本，AutoGen包括跟踪使用情况和优化资源分配的功能。这可以帮助组织监控工作流程中的 API 调用和计算资源。一个值得注意的用例涉及自动化软件开发，其中编码代理与审查代理合作编写、测试和完善代码。这种方法缩短了开发周期，同时保持了高质量的结果。
Microsoft AutoGen的功能与协调平台的更广泛目标一致，为比较该领域的不同解决方案提供了坚实的基础。
Botpress 是一个开源 AI 平台，旨在通过将脚本对话流与生成式 AI 支持的响应无缝结合来管理对话。
“Botpress是一个开源对话平台，它将脚本流程与生成式LLM调用混合在一起，专为需要透明度和可扩展性的开发人员而设计。”-AI Acquisition
该平台旨在通过协调各种 AI 组件来处理复杂的对话。例如，电子商务公司可能会使用Botpress助手通过语言模型回答与产品相关的查询，通过API检查实时库存，并在后端系统中处理订单，所有这些都可以无缝协作。
Botpress 以其模块化、API 优先的结构脱颖而出，这使它能够将脚本对话流程与生成式 AI 融为一体。这种混合方法在例行查询的确定性、基于规则的响应与语言模型的灵活性之间取得了平衡，从而实现了更细致的交互。
API 优先的设计可确保与外部工具和服务的顺利集成。公司可以将 Botpress 代理连接到 CRM 平台、数据库、支付系统和其他业务应用程序。随着组织需求的增长，开发人员可以通过添加集成或自定义功能轻松扩展其功能。
此外，Botpress 支持动态 API 调用，使对话代理能够根据用户意图和上下文采取实际行动。例如，代理可以更新客户记录或处理付款，同时保持自然的对话语气。此功能不仅可以增强用户体验，还可以确保运营效率，使其成为可扩展和适应性强的部署的强大工具。
Botpress 提供部署灵活性，支持云、本地和混合环境，以满足不同的安全性和合规性要求。
“Botpress 通过支持企业快速开发、管理和部署可自定义聊天机器人体验，提供专为对话式 AI 量身定制的简化编排。”-Akka
该平台的可视化路由工具可以轻松设计复杂的对话流程，包括自动响应和人工支持之间的平稳过渡。通过活跃的社区贡献工具和扩展，组织可以从持续的进步中受益，同时保持对对话式人工智能系统的完全控制。这种可扩展性、定制和社区驱动创新的结合使得 Botpress 成为企业级聊天机器人解决方案的可靠选择。
以下是平台的详细比较，重点介绍了功能、集成、部署选项、安全措施、定价和理想用例。此表提供了并排视图，可帮助您快速评估哪个平台符合您的需求。
选择正确的平台取决于贵组织的优先事项——无论是统一的人工智能管理、自动化、量身定制的开发还是对话式 AI 功能。每个平台都是为满足特定需求而设计的，因此在做出决定之前，了解您的目标至关重要。
AI 编排平台可简化复杂的工作流程，并确保技术与业务目标保持一致。在评估这些平台时，必须权衡安全性、成本管理、可扩展性、部署选项和集成功能等因素。
安全性和合规性占据中心位置，尤其是对于管理敏感数据的企业而言。选择提供强大安全措施和详细审计记录的平台，以保持信任和问责制。
成本管理是另一个关键考虑因素。具有实时FinOps工具和透明定价模式（例如即用即付）的平台可以帮助避免在未使用的许可证或资源上超支。
随着业务的发展，可扩展性是关键。开源平台可以高度自定义，但通常需要高级技术专业知识，而商业平台通常提供更快的部署和专门的支持。
部署灵活性也起着至关重要的作用。云原生解决方案允许快速扩展和最少的维护，而混合设置则具有在本地托管敏感工作负载的优势。选择正确的方法取决于您组织的技术能力和运营需求。
集成能力同样重要。预建的连接器可以加快实施速度并减少对自定义开发的依赖，从而确保平台无缝融入您现有的技术生态系统。
在做出决定之前，请仔细研究您当前的人工智能能力、增长目标和技术限制，以确保该平台与您的长期愿景保持一致。
人工智能编排平台正在通过削减成本和提高效率来改变企业的运营方式。通过自动执行部署和扩展等重复任务，他们最大限度地减少了对持续手动工作的需求。这不仅简化了日常运营，还使团队腾出时间专注于更高层次的战略计划。
除了自动化之外，这些平台还擅长管理资源。他们动态调整计算能力以满足工作负载需求，确保关键任务获得所需的关注，而不会在基础设施上超支。此外，它们允许团队重用组件并建立一致的工作流程，从而加快开发和部署。这种简化的方法可以帮助公司更快、更精确地推出人工智能解决方案。
在选择 AI 编排平台时，专注于以下几点至关重要 强有力的安全措施 确保敏感信息的安全。选择提供服务的平台 基于角色的访问控制，这限制了授权用户访问工作流程，以及 加密 在传输和存储期间保护数据。带有以下功能的平台 合规认证 例如SOC 2或GDPR，表明它们符合重要的监管标准。
同样重要的是监督工具，例如 实时仪表板 和 审计跟踪，这使您可以监控绩效、发现潜在问题并保持问责制。这些功能共同创建了一个安全透明的框架，用于有效管理 AI 工作流程。
要为您的业务选择最佳的人工智能编排平台，必须权衡几个关键因素，以确保其满足您的特定需求和目标。从... 开始 集成能力 -选择可轻松连接您当前的工具、API 以及混合或多云设置的平台，而不会造成不必要的复杂性。
接下来，寻找 自动化功能 这简化了部署、扩展和版本控制等流程。这些工具可以显著提高效率并减少花费在手动任务上的时间。
不要忽视 治理和安全 要么。可靠的平台应提供强大的访问控制、加密和对行业法规的合规性，以确保您的数据安全。平台提供 模块化和可扩展性 也值得考虑，因为它们使您可以随着业务的发展调整和扩展AI解决方案。
最后，专注于 易用性。包含无代码工具的平台可以增强非技术团队成员的能力，而开发人员友好的选项可确保技术人员的灵活性。通过专注于这些因素，你将更有能力选择一个增强和支持你的 AI 计划的平台。
