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AI 工作流程平台正在改变企业管理任务、集成工具和扩展运营的方式。到2026年，企业将优先考虑简化流程、连接多个系统并确保严格合规的平台。以下是推动这一转变的顶级平台的简要概述：
这些平台重新定义了企业人工智能工作流程，帮助企业削减成本、提高效率并满足合规标准。
这些平台使企业能够统一工具、自动执行任务并安全高效地扩展工作流程。
AI 工作流程平台比较：2026 年企业功能、定价和最佳用例
Prompts.ai 用作 AI 编排的中央中心，简化了企业管理和集成其 AI 工具的方式。企业无需兼顾大量订阅和接口，而可以在一个统一的工作空间中访问超过35种顶级人工智能模型，包括 GPT-5、Claude、LLaMa和Gemini。这种简化的设置解决了美国企业面临的主要挑战： 工具蔓延，这会中断工作流程并推高软件成本。通过整合工具，Prompts.ai 可以实现更顺畅的集成和高效的模型管理。
该平台提供 即时 AI 集成，允许团队通过无缝连接Salesforce等工具来自动化工作流程， Slack， Gmail的，以及 Trello 直接使用 AI 模型。例行任务可以转化为自动化流程，从而节省时间和资源。借助 API 和预建的连接器，Prompts.ai 将现有系统与 AI 功能连接起来，无需进行重大检修即可增强当前的技术堆栈。
Prompts.ai 使用户能够 即时比较多个 LLM，帮助团队为特定任务选择最准确、最具成本效益的模型。这种灵活性消除了供应商的束缚，使工作流程能够利用最佳的人工智能完成工作。该平台还支持LoRA（低等级适应）的培训和微调，使组织无需从头开始即可根据其独特需求量身定制模型。
Prompts.ai 已经启动了它的 SOC 2 类型 2 审核流程，与 万塔 确保对控制措施的持续监控。该平台遵循SOC 2 II类、HIPAA和GDPR的最佳实践来保护数据。通过信任中心，用户可以实时监控其安全状况，跟踪政策和控制的进展。全面的审计日志可让您全面了解人工智能交互，从而实现强大的治理和合规性，尤其是在受监管的行业。
Prompts.ai 专为处理高要求的工作流程而设计，采用了 即用即付代币系统，仅为实际使用充电。这种灵活的模型可以毫不费力地进行扩展，以满足不断增长的团队或季节性激增的需求，从而确保企业仅为使用的计算付费。通过集中模型访问和提供实时的FinOps控制，该平台可以帮助组织监控使用情况、管理成本并保持可靠性，即使在高峰时段也是如此。
微软 Power Automate 是一个低代码平台，旨在与 Office 365 无缝集成， 动力学和 Azure。对于已经在使用微软工具的企业来说，该平台通过连接他们每天所依赖的系统来简化工作流程。它的集成功能创建了统一的环境，支持各种连接器和自定义 人工智能驱动的解决方案。
Power Automate 提供对 400 多个预建连接器的访问权限，将 Jira、Slack、GitHub 和 ServiceNow 等流行的 SaaS 工具连接起来，以简化企业运营。对于独特的业务需求，自定义连接器允许与专有系统集成。借助微软Copilot Studio，团队可以更进一步，构建量身定制的人工智能代理，直接与微软365、Teams和Dynamics集成。此外，它的 “计算机使用” 功能可自动执行缺少API的旧系统中的流程，从而确保较旧的应用程序仍然可以成为现代工作流程的一部分。
Power Automate 提供企业级可靠性，以 99.9% 的正常运行时间服务级别协议和强大的微软支持计划为后盾。360 度实时监控、高级异常处理以及通过自动化中心进行的集中管理等功能确保企业能够大规模监督和管理自动化。自动化中心提供深入的可视化见解，以确定趋势和问题，而 “使用 Copilot 进行修复” 功能可解决 RPA 场景中的用户界面控制挑战，减少停机时间并提高效率。
该平台的托管基础设施可自动扩展以满足需求，动态平衡工作负载以应对峰值，无需手动调整。这种可扩展性为企业带来了令人印象深刻的成果：优步每年节省了3400小时和3000万美元，而怡安取消了20,000个冗余流程，成本降低了8％。高级计划起价为每位用户每月15美元，其他选项约为每个机器人150美元，是大规模运营的经济选择。根据Forrester Consulting2024年7月的一项研究，采用Power Automate在三年内实现了248％的投资回报率，每年为员工节省200小时执行高影响力的RPA任务。
谷歌云的Vertex AI Agent Builder提供了一个低代码工具包，旨在简化谷歌云生态系统内的人工智能集成。它使团队能够高效地连接云数据和模型，从而减少外部障碍并简化运营。
Vertex AI Agent Builder的突出功能之一是它与谷歌的人工智能工具和GCP服务的无缝连接。通过将您的数据和模型保留在 Google 生态系统中，它可以减少数据传输造成的延迟，并支持各种自定义模型。但是，这种深度集成可能会导致您的运营更加依赖谷歌云。
该平台包括内置的治理功能，无需进行重大调整即可确保基准安全级别。但是，要获得更高级的功能，团队需要更深入地了解 GCP 的工具和配置。
Vertex AI Agent Builder 提供基于使用量的定价，仅按实际用量收费，从而具有成本效益。它还支持在 Google Cloud 基础架构内自动扩展，但服务级别协议 (SLA) 的具体内容取决于您选择的 GCP 设置。
AWS Bedrock AgentCore 是 AWS 生态系统中强大的编排层，旨在帮助团队无缝构建和部署 AI 代理。通过利用与 AWS 服务的原生集成，它简化了将 AI 嵌入企业工作流程的过程。
Bedrock AgentCore的每项功能都是为应对企业面临的关键挑战而精心设计的。
Bedrock AgentCore 与 AWS 服务紧密集成，使 AI 代理能够直接连接到您现有的 AWS 基础设施。但是，这种与 AWS 的紧密合作意味着向其他云平台的可移植性可能具有挑战性，可能会增加使用非 AWS 环境的团队的复杂性。
该平台支持各种基础模型，使企业能够灵活地为自然语言处理、数据分析和决策自动化等任务自定义 AI 功能。
安全性和合规性是 Bedrock AgentCore 的核心。用于隔离环境的虚拟私有云 (VPC)、用于安全连接的PrivateLink、用于基础设施管理的CloudFormation以及详细的标记选项等功能确保了企业运营的强大治理和安全性。
AWS Bedrock AgentCore 采用基于使用量的定价模式，专为处理要求苛刻的工作流程而打造。它可以轻松扩展以适应高数据量和多个 AI 代理，使其成为具有广泛处理需求的企业的可靠解决方案。
Workato 推动各个部门的自动化，以满足企业级运营的需求。它与1,200多个应用程序无缝连接，涵盖了广泛的SaaS平台和企业数据源。作为专有解决方案，它提供了强大的预建连接器库。但是，其内联代码自定义受到一定限制，并且不提供源代码可用许可。
Workato 通过 SOC 2 II 类合规性、详细的基于角色的访问控制 (RBAC) 和集中式治理仪表板等功能确保企业级安全性。这些工具使管理员可以完全了解工作流程操作。该平台还遵守严格的正常运行时间和支持服务级别协议 (SLA)，并提供包括监控和升级协议在内的全天候企业支持。这些元素共同创建了一个为大型组织量身定制的安全且可扩展的环境 [2、6]。
Workato 专为处理高容量工作流程而设计，支持无限配方、并行任务执行以及跨云和本地设置的混合部署选项。其架构旨在满足大型企业的需求。定价由任务量、高级连接器使用情况和用户数量决定。有关具体详情，您需要联系他们的销售团队。凭借其坚实的运营框架，Workato 为人工智能驱动的工作流程协调的进步奠定了基础。
Tray.io 脱颖而出 AI 就绪集成平台即服务 (iPaaS)，无缝连接企业整个技术堆栈中的 AI 代理。它拥有超过621个集成和超过100万个客户，连接了各种应用程序，以简化工作流程并提高效率。它是 梅林代理生成器 将 AI 代理部署到 API、Web 应用程序和 Slack，确保它们在完整的企业数据环境下运行。该集成框架支持互操作性、实施监管并提供可扩展的性能。
Tray.io 的低代码构建器简化了集成交付，可满足业务技术专家和开发团队的需求。它是 代理加速器 包括流行的 SaaS 工具的预建连接，例如 工作日 和 BambooHR，实现人力资源自动化以及 ITSM 和客户支持系统的集成。通过将来自内部文档和企业来源的数据引导到代理和工作流程，Tray.io确保在整个技术堆栈中安全高效地使用数据。
这个 托盘代理网关 使 IT 团队能够在整个企业中管理和部署多云策略 (MCP)。该平台的 企业核心 确保所有解决方案的管理和可扩展性，同时 梅林卫报 保护人工智能驱动的流程中的敏感数据。这些工具执行监管政策，确保代理在扩展时保持安全和可管理，从而实现可靠和可信的人工智能数据集成。
Tray.io 通过提高运营效率 数据交付和报告改善了 84%。例如，Apollo 利用 Tray 代理来处理高容量操作，减少了 40% 的 IT 门票 首先是IT代理，然后扩展到销售和支持职能。该平台的可组合设计确保其能够扩展以满足大型用户群的需求，同时管理不同的集成需求，使其成为人工智能、集成和自动化工作的可靠解决方案。
Salesforce Agentforce 通过结合 Salesforce CRM、数据云和低代码构建器来简化工作流程。它利用CRM数据和低代码工具来设置客户自动化，支持MCP功能，并使用内置的人工智能语音功能协调多个代理。
Agentforce旨在在Salesforce环境中无缝运行，因此可以非常有效地进行内部集成。像Salesforce Flow这样的工具凸显了其在Salesforce生态系统中的自动化优势。但是，作为一个封闭的系统，它为外部集成提供的灵活性有限。
Agentforce 采用名为 Flex Credits 的按操作付费模式运营，起价为 500 美元可获得 100,000 和 每次对话 2 美元。这种定价结构强调人工智能驱动的工作流程的可负担性和可扩展性。但是，一项由Salesforce领导的研究发现，多步骤代理在复杂的任务中可能会面临挑战。企业在计划大规模运营时应仔细评估Agentforce的可靠性。
IBM Watsonx Orchestrate 使用预建代理来处理复杂的流程，从而简化了企业工作流程。这对于在 IBM Cloud 或混合云设置上运营的组织特别有利。
该平台的编排框架可无缝协调 AI 代理以处理企业任务。通过集成多种语言模型 (LLM)，它使企业能够高效地自动化复杂的运营，简化各个部门的流程。
Watsonx Orchestrate 非常注重监管和合规性，可确保自动化工作流程保持安全并遵守组织和监管标准。这种结构化监督有助于维持人工智能驱动流程中的控制和问责制。
Watsonx Orchestrate 专为在 IBM 云和混合环境中运行而打造，可为大型企业提供可靠的可扩展性。其强大的架构可确保对人工智能代理进行一致和可靠的管理，即使在苛刻的操作环境中也是如此。
在选择人工智能平台时，必须权衡互操作性、协调能力、安全性、可扩展性、目标受众和定价等因素。以下是2026年为美国企业量身定制的八个领先平台的详细比较。
Prompts.ai 凭借其即用即付的代币积分脱颖而出，从而消除了经常性费用。相比之下，微软和谷歌的云原生解决方案提供了紧密的生态系统集成，而Salesforce Agentforce则专注于CRM工作流程，而IBM Watsonx Orchestrate则优先考虑强有力的治理。
定价结构差异很大。一些平台按用户收费，其他平台则按API调用收费，许多平台需要自定义合同。对于美国企业而言，随着人工智能的普及，提前了解这些模型对于避免不可预见的开支至关重要。
这种比较突显了不同的平台如何满足企业需求。微软、谷歌和 AWS 的云原生解决方案在其生态系统中蓬勃发展，而 Prompts.ai 则在与模型无关的编排和灵活的基于使用量的定价方面表现出色。同时，Workato和Tray.io凭借其丰富的连接器库和处理复杂集成的能力大放异彩。
在选择人工智能工作流程平台时，至关重要的是要选择一个不仅能随着业务增长而增长而且还要符合严格的治理和安全要求的平台。这里讨论的平台都有自己的优势，从微软Power Automate和谷歌Cloud Vertex AI等基于云的解决方案，到Salesforce Agentforce等以CRM为中心的工具，以及 Prompts.ai 提供的与模型无关的编排功能。
统计数据显示 79% 的高级管理人员 已经采用了人工智能代理，首席财务官专心致志 25% 的人工智能预算 转到这些技术。这种转变表明人工智能已不再处于实验阶段。企业正在转向标准化基础架构，这些基础设施可以连接到现实世界的数据，执行有意义的行动，并满足最高的安全性、合规性和可靠性标准。这些数字突出表明，与孤立的试点计划相比，企业范围的人工智能解决方案越来越受到重视。
在评估平台时，优先考虑互操作性、适应性和透明定价等因素。预计生成式人工智能将在两者之间做出贡献 2.6 美元和 4.4 万亿美元 就年度经济价值而言，您选择的平台将直接影响您保持竞争力的能力。考虑您是否需要在特定生态系统中进行无缝集成，还是需要灵活地进行协调 35 多个型号 不受单一供应商的束缚。
人工智能工作流程平台的演变也改变了企业实现自动化的方式。问题不再是 “我们可以自动化什么？”而是 “默认情况下，人工智能应该管理哪些任务？”随着自主代理开始处理端到端操作，融合了无代码工具、多模型编排和企业级控制的平台正在为未来的数字化劳动力设定标准。
在决定 AI 工作流程平台时，企业应优先考虑三个关键方面：
通过将这些考虑因素与您的业务目标相结合，您可以选择一个可以增强工作流程和支持可持续增长的平台。
AI 工作流程平台通过采用以下方法优先考虑数据安全性和合规性 基于角色的访问控制，它规范用户权限并阻止未经授权的访问。为了确保透明度和问责制，他们还保持全面性 审计跟踪 它记录用户活动。
这些平台遵循严格要求 治理政策，涉及数据驻留、隐私法和合乎道德的人工智能实践等关键领域。通过与行业法规和法律标准保持一致，它们为企业工作流程提供了安全的基础，确保了安全性和合规性。
基于使用量的定价模型为使用人工智能平台的企业带来了一系列优势。一个突出的好处是 成本效率。在这种模式下，企业只需为实际使用的资源付费，这有助于减少不必要的开支并使支出与实际运营需求保持一致。这种方法对于处理工作量波动或需求季节性变化的组织特别有用。
另一个显著的优势是 可扩展性。这种模式允许公司根据需要扩大或减少其人工智能业务，而不受严格的定价结构的束缚。这种灵活性可确保企业在控制预算的同时，快速应对不断变化的需求。
最后，基于使用量的定价促进 公平和透明。通过明确概述如何根据使用指标计算成本，该模型建立了信任，使组织能够就如何分配资源和使用平台做出明智的决策。
