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跨团队管理 AI 很混乱——工具太多，成本上升，工作重复。解决方案？统一的平台 顶级 AI 模型 像 GPT-4、Claude 和 PalM 2 一样，可以简化工作流程并执行治理。
以下是你需要知道的：
这些平台帮助企业削减人工智能成本、推动团队协作并简化治理。你是否需要 实时共同编辑， 多云设置，或 统一模型访问权限，有适合您的团队的解决方案。
让我们来探索它们是如何工作的。
Prompts.ai 专为团体打造，提供一个将团队合作放在首位的人工智能空间。与仅供一个人使用的工具不同，它专注于小组任务，可以让许多人同时使用。小组可以合作完成 AI 工作，立即分享想法，并毫不混淆地构建复杂的任务。
Prompts.ai 将超过 35 种顶级 AI 类型（例如 GPT-4、Claude、lLaMa 和 Gemini）整合到一个空间中，从而简化了团队合作。这样就无需兼顾多个账户或使用不同的屏幕。该领域的一个关键部分是并排比较模型，让小组测试和检查不同的人工智能类型。例如，广告团队可以尝试不同的方式制作广告文字，而支持团队可以找出回答客户问题的最佳方法。这种设置可以让他们一站式比较最有效的方法、成本和结果。
该平台还通过人工智能链接与Slack、Gmail和Trello等日常工具建立了良好的链接。群组可以通过这些工具设置任务，无需创建自己的链接或处理许多 API 密钥。
齐心协力是 Prompts.ai 的关键。群组可以与白板和文档等工具一起编辑提示，从而创建像 Google 文档一样的空间。这使得广告人员、作家、计划人员和老板可以不受限制地协同工作。
所有关于该项目的讨论都集中在一处，因此选择和新闻都很明确，减少了混淆，确保一切都清晰可见。
Prompts.ai 通过清晰地跟踪人工智能的使用情况，包括使用了多少代币、成本及其运作情况，从而提高了群组的效率。这种清晰的视图可以帮助技术负责人选择如何使用资源和选择模型。此外，关于谁能看到什么内容的严格规定可以确保工作流程的安全和有序。
通过顶级安全保护和全面检查，团队可以使用人工智能工具，并确保保持数据安全和遵守规则是每一步的关键。这完整地展示了该平台的计划，即帮助团体利用协同工作的人工智能推动新创意。
谷歌云的Vertex AI将许多人工智能模型和工具整合到一个明确的工作区域中。通过将谷歌的人工智能工具与其他选择相结合，该平台为团队提供了一个可以制定、尝试和使用人工智能修复的空间。让我们来看看是什么让 Vertex AI 与众不同。
Vertex AI 适用于许多 AI 模型，例如 PalM 2 和 Codey，专为制作文本、结束代码和查看图像等工作而设计。该平台还非常适合已知的开源设置，例如 TensorFLOW， PyTorch，以及 scikit-learn，让团队保留自己喜欢的工具，继续正常工作。
这个 模型花园 part 允许你使用来自 Google 和值得信赖的朋友的现成模型，比如 拥抱的脸。例如，营销团队可以尝试使用文字模型来规划广告词汇，而帮助团队可以研究聊天机器人模型以更好地与买家交谈。
Vertex AI 工作台 允许人们通过共享笔记本实时协作，数据人员、技术人员和业务人员都可以在其中加入、跟踪更改和写笔记。
为了简化艰苦的工作流程， 顶点 AI 管道 将项目分解成小而简单的任务。这种方式可以让团队成员在保持联系的同时处理项目的某些部分——非常适合制作建议系统或通过机器制作内容。
谷歌云通过支持以下格式来遵守常见规则 ONNX 用于共享模型和 Kubeflow 用于工作计划。这确保了团队可以在不同地点之间移动模型或与外部朋友合作，而不会被困在封闭的系统中。
该平台还支持 REST API 和 gRPC 方法，可以轻松添加带有诸如此类内容的 AI 工具 销售部队， Slack，或您开发的应用程序。
Google Cloud 为你提供了多种方法来实现目标，从他们的全力帮助到自定义容器设置。团队可以从简单的 API 调用开始，然后根据需要发展到大型多模型系统。通过做好设置，Google Cloud 可以让团队专注于修复 AI 问题。
这个 Vertex AI 功能商店 将数据控制与规则工具混合在一起。团队可以设置谁可以获取数据和模型，观察项目中的使用情况，并保留日志以确保遵守规则。这些部分对于金钱或医疗保健等领域至关重要，在这些领域，严格的数据规则是关键，但合作仍然是必须的。
Anthropic的Claude AI之所以处于领先地位，是因为它建立在基于规则的重大想法之上。它的目标是在我们已经完成的任务中安全和正确地使用。
克劳德非常适合当前的技术和工作体系。它的 API 允许小组在工作中直接添加 AI 步骤，与各种数据点和控制工具相关联。这种对轻松联合工作的推动使团队合作顺利进行。
Claude 允许许多用户同时协作，这使群组可以轻松修改提示并处理制作内容或帮助客户等工作。这可以帮助团队在不混乱工作流程的情况下做更多的事情。
Anthropic 可以让你选择如何使用 Claude ——从云端 API 到大型办公需求。这对于需要保持数据安全和遵守规则的团体来说是件好事。该平台拥有安全检查、观看内容、谁能看到什么、跟踪已完成的工作等工具，确保人工智能的使用良好，符合规则。
亚马逊网络服务（AWS）使用其大型云设置来帮助许多人工智能应用程序。借助其全套工具，AWS 允许团队制定和运行混合不同技术和数据源的 AI 流程。
AWS 有很多 AI 和机器学习工具。这包括 亚马逊基岩 对于基本型号， SageMaker 用于制作自己的模型，以及 理解 用于阅读文本。这些工具可以很好地协同工作，让团队在人工智能工作的所有步骤中都能很好地移动数据。该系统是为与其他工作系统连接而设计的，因此无需进行大量新工作即可轻松地从许多地方获取数据。
对于需要选择的团队，AWS 允许您同时使用云和本地设置，例如 AWS 前哨。这意味着团队可以在需要的地方运行 AI 任务，同时仍然可以从云端管理所有内容。这种组合有助于团队协同工作，使项目流程更顺畅。
AWS 使用诸如此类的工具帮助团队协作 亚马逊 SageMaker 工作室，这为 AI 制造提供了一个空间。数据人员和工程师可以同时处理模型、共享笔记并实时观看测试。共享空间可确保轻松访问模型、数据集和代码，从而减少额外的工作量并推动稳定的工作。
另外，诸如此类的工具 AWS CodeCommit 和 代码管道 通过自行进行测试、投入使用和跟踪更改等操作，简化工作流程。这可以确保 AI 工作能够像通常的软件制作步骤一样顺利完成。
AWS 为您提供了不同的使用方式，以满足团队需求和规则需求。无论是在云端还是在云端和本地环境中运行任务，团队都可以很好地运行工作以实现其工作目标。
安全和规则是第一位的 AWS 身份和访问管理 (IAM)，这使您可以严格控制用户、群组和角色权限。像这样的工具 AWS 云轨迹 和 云观察 提供有关系统工作原理和使用方式的实时信息，帮助团队跟踪成本并改善运行状况。AWS 还遵循诸如此类的规则 你好， SOC 2，以及 GDPR，确保 AI 工具以安全和私密的方式运行。
Databricks 将其加入数据科学和人工智能 湖屋平台，形成一个区域来混合多种数据类型和工具。它使协作变得容易，同时保持数据安全和排序。
Databricks 链接了各种数据样式和 AI 工具。它非常适合 阿帕奇火花， MLFLOW，以及 三角洲湖，涵盖了从数据库和云存储到流动数据的所有内容。这个阶段适合很多代码类型，比如 巨蟒蛇， R， 斯卡拉，以及 SQL。
它还与大型云群建立了良好的联系，例如 微软天蓝色， AWS，以及 谷歌云，让团队保留他们的设置。工程师可以从以下地方提取数据 雪花， PostgreSQL的，以及 MongoDB 没有大动作。
对于 AI 模型制作，Databricks 支持诸如此类的设置 TensorFLOW， PyTorch，以及 scikit-learn。团队可以使用喜欢的工具构建模型，然后在舞台上直接启动它们。这省去了在工具之间切换的艰难步骤，使工作流程顺畅并帮助团队更好地工作。
Databricks 与强大的团队工具协同工作。这个 Databricks 工作空间 让小组成员同时处理 AI 任务。数据人员、工程师和分析师可以共享笔记、讨论代码并实时查看更改，从而确保所有内容保持一致。
MLFLOW 通过处理 AI 模型的整个生命周期来帮助团队合作。团队可以跟踪尝试、查看模型类型和共享发现，从而可以轻松调整和改进工作。
Databricks不仅使团队合作变得容易，还使规则变得简单。这个 Unity 目录 将控制权放在一个地方，让团队制定数据使用规则并确保信息安全。
对于有严格规则需求的群组，Databricks提供了跟踪数据启动和检查模型行为的工具。团队可以跟踪数据的来源，了解人工智能模型的思维方式。这种清晰的视图有助于满足规则需求并很好地解决问题。
该阶段还使资源更改变得容易。当需求增长时，Databricks会根据需要更改用电量。这让团队可以专注于制作和改进 AI 设置，而不必额外担心处理东西。
SuperAGI是一款通过使用新的人工智能帮助来更改CRM加入的工具。它超越了数据和设置控制，启动了其Agentic CRM工具，该工具汇集了关键的市场功能。通过使用代理式设置，SuperAGI可以将艰难的流程分解为简单的自动任务，从而使步骤更好地发挥作用。
SuperAGI 可以很好地与 Salesforce 等大型工作工具配合使用， HubSpot和 Airtable。此次加入使领导关怀和客户对话自动化，从而提供 销售工作量增长了40％。它的代理类型允许在流程中建立步骤，将公司的技术设置中的工具联系起来，从而使分组工作顺利进行。
关键部分是该工具的可视化流程生成器，它使小组无需编写代码即可跨渠道制定和更改流程中的步骤。这个无代码部分可以让从事许多工作（例如广告和客户帮助）的用户轻松制定和改进人工智能驱动的流程。此外，实时更新可确保团队中的所有成员保持同步。
SuperAGI 的代理版本将艰难的流程分解为简单的小任务，使其可以轻松测试、观察和更换部件，而不会干扰工作。此外，其统一的CRM设置将控制权集中在一个地方，可以让良好的权限管理并更好地监视自动步进。
Langflow 为制作人工智能项目提供了一种清晰的方法。你可以轻松地在它的各个部分之间移动。团队无需太多编程知识即可制作、调整和设置 AI 系统。这为更多的人进入人工智能工作打开了大门。它的构造非常适合许多其他工具和设置。
从本质上讲，Langflow 可以很好地与其他人合作。它非常适合许多语言模型设置，并且有现成的零件可以与顶级工具链接。它的逐件构造使您可以制作可以多次使用的零件，从而节省时间并更愿意接受更改。
团队合作工具可以帮助每个人更好地合作，做更多的事情。许多成员可以同时处理一些东西，并在发生变化时看到变化。诸如跟踪谁更改了内容和使用笔记工具之类的东西有助于跟踪更改，并让人们在工具中直接交谈。这使整个制作过程更顺畅，更紧密地结合在一起。
Langflow 支持顶级数据类型和方式，确保它与其他系统配合良好。你可以将其设置在云端、自己的位置或两者兼而有之，以满足不同群体的需求。此外，谁能做该工具中设置的既安全又易于使用的操作，同时坚持其安全且易于混合的人工智能设置的目标。
Akka 使用演员方法同时处理许多任务。这使其成为需要同时做很多事情的人工智能工作的好选择。它能够随着需求而成长，这意味着它可以跟上艰苦的工作。
Akka 非常适合许多代码语言和系统。它可与 Java、Scala 和 .NET 一起使用，让团队使用他们熟悉的工具。它还与大数据设置（例如Apache Kafka、Apache Cassandra和许多云服务）很好地联系在一起。这种易于混合的方法有助于将Akka纳入当前的技术设置，而无需进行大量更改。
该系统允许人工智能应用程序的各个部分相互通信。例如，当一个零件完成时，它可以将数据快速发送到下一步。这非常适合需要许多步骤的人工智能作业，例如准备数据、猜测模型以及之后进行微调。通过保持良好的数据流，Akka 有助于使 AI 系统运行良好且易于管理。
Akka 的演员模型将大型 AI 工作分解成更小的部分，让团队同时处理各个部分。每个演员都尽自己的一份力量，减少混杂的工作，提高完成的工作量。
该系统还具有用于观察和修复问题的工具，使团队可以了解他们的人工智能是如何工作的。他们可以观察消息的移动情况并尽早发现问题。这种清晰的视图可以帮助团队很好地合作，并确保一切顺利进行。
Akka 允许您通过多种方式进行设置，可以在私有服务器上、云端或跨多个位置进行设置。它的强大设置意味着即使零件出现故障，它也能保持正常运行，这对于必须时刻准备就绪的人工智能至关重要。
管理资源是 Akka 的另一个强项。团队可以设置每个部分获得的内存和权力，从而防止大型任务接管。还可以制定规则，规定出现问题时如何采取行动，从而在困难时期保持系统稳定。在繁重的人工智能工作中，这种控制可以确保一切正常运行。
该比较深入探讨了各种平台如何应对企业人工智能挑战，展示了其独特的优势和方法。
当涉及到 互操作性，平台差异很大。 Prompts.ai 通过将超过 35 个模型整合到一个界面中而脱颖而出，从而简化了访问和管理。相比之下， 谷歌云 专注于将 Vertex AI 与部分第三方工具集成，而 AWS 提供其基岩市场供模型选择。 人类另一方面，其生态系统以其专有的人工智能模型Claude为中心。
协作功能 进一步区分这些平台。 Prompts.ai 凭借实时共同编辑、共享资产库和详细的权限控制而大放异彩，从而促进了顺畅的团队合作。传统的云提供商，例如谷歌云，在这里往往存在不足之处，只提供基本的共享功能。
与之对齐的能力 开放标准 在与现有企业系统集成方面起着至关重要的作用。虽然大多数平台都支持 REST API 和标准身份验证协议，但有些平台还不支持。 Databricks 在数据管道集成方面表现出色， 朗弗洛 侧重于视觉工作流程标准，以及 阿卡 与其参与者模型带来了强大的互操作性，支持 Java、Scala 和 .NET 环境。
部署灵活性 是另一个关键因素。 Prompts.ai 提供了 基于云的解决方案 旨在与现有系统无缝集成，而其他系统（例如Databricks）则强调混合模型，而AWS则促进多云兼容性。
随着人工智能成本的上涨， FinOps 可见 已经变得不可或缺。 Prompts.ai 在实时代币跟踪和成本优化方面处于领先地位，声称可将人工智能软件费用削减多达98％。它是按使用量付费 代币积分 使支出与实际使用量保持一致，取消经常性订阅费。相比之下，传统云提供商通常依赖基本的计费工具，缺乏企业对人工智能特定预算所需的详细成本控制。
最后， 美国企业准备就绪 -涵盖安全性、合规性和支持-仍然是重中之重。 Prompts.ai 提供企业级治理和全面的审计跟踪，确保透明度和监督。同样， AWS 和 谷歌云 因其广泛的合规认证而备受赞誉。平台之间的选择通常归结为组织的优先事项：寻求快速部署和协作的团队可能倾向于 Prompts.ai 等专业解决方案，而那些在现有云基础架构上投入大量资金的团队可能更愿意扩展其平台以包括人工智能功能。
随着企业努力应对人工智能工具扩展带来的日益严重的挑战并改善团队协作，可互操作的人工智能世界正在快速发展。虽然谷歌云和AWS等主要云提供商继续扩展其生态系统，但新一轮的专业平台正在兴起。这些平台是专门为以下目的而设计的 企业 AI 编排，提供简化集成和改善运营工作流程的解决方案。
最有效的平台有一些突出的功能： 汇集多个 AI 模型 在一个接口下，启用 实时团队协作，并包括 透明成本管理工具。这种组合直接解决了美国企业在跨不同部门扩展人工智能时面临的主要障碍。
最紧迫的需求之一是 成本可见性。整合了详细的FinOps控制的平台正在改变游戏规则，摆脱了传统的软件定价模式，使各种规模的组织都更有可能采用人工智能。同样重要的是 合作。无论是营销团队制作 LLM 驱动的活动、支持团队微调 AI 助手，还是内部团队部署共享工作流程，现代平台都必须支持具有适当权限和共享资源的多用户环境。这种协作方法使这些平台与独立的API或单一用途的生产力工具区分开来。
最终，企业必须在允许快速协作部署的专业平台和基于现有基础设施的更广泛的云解决方案之间做出选择。无论选择什么，这里重点介绍的公司都说明了一个明显的趋势：企业人工智能的未来取决于 统一、协作和成本意识 平台使团队能够进行创新，而不必为处理互不关联的工具而头疼。
Prompts.ai 通过提供一个用户可以轻松协作的集中式平台来简化人工智能工作流程中的团队合作。团队可以共同编辑提示、监督代理并监控代币的使用情况。和 基于角色的权限，每个人都能安全地工作，同时保持对项目活动的清晰视图。
诸如此类的功能 实时同步， 共享资产库，以及 治理控制 打破壁垒，确保顺畅的协作。它非常适合营销团队制作人工智能驱动的活动、支持团队完善虚拟助手以及内部团队轻松部署共享工作流程。
实时成本追踪优惠 精确控制开支，使团队能够坚持预算，避开不可预见的超支。通过提供最新的支出见解，它使团队能够 明智的决定 并随着项目需求的变化迅速进行调整。
事实证明，这种能力对于在动态、高压环境中工作的团队特别有用。它确保资源的有效和透明分配，促进所有利益相关者之间的无缝协作和强烈的问责感。
AI 互操作性通过促进各种 AI 模型和系统之间的顺畅交互来增强企业工作流程。这种能力使团队能够为特定任务选择最合适的工具，从而提高精度、效率和成本管理。
通过简化 AI 编排并最大限度地减少 IT 障碍，互操作性使工作流程既可扩展又具有凝聚力。结果？在营销、客户支持和内部运营等关键领域，更高效的流程、更快的决策和更高的生产力。
