按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
跨团队管理人工智能很混乱——工具太多、成本上升、工作重复。解决方案是什么？统一 GPT-4、Claude 和 PaLM 2 等顶级 AI 模型的平台可简化工作流程并加强治理。
Here’s what you need to know:
These platforms help enterprises cut AI costs, drive team collaboration, and simplify governance. Whether you need real-time co-editing, multi-cloud setups, or unified model access, there’s a solution tailored to fit your team.
Let’s explore how they work.
Prompts.ai 专为团队打造，提供将团队合作放在首位的 AI 空间。与仅供一人使用的工具不同，它专注于团队任务，并允许许多人同时使用它。团队可以共同开展人工智能工作，立即分享想法，并构建复杂的任务而不会出现混淆。
Prompts.ai 将超过 35 种顶级 AI 类型（例如 GPT-4、Claude、LLaMA 和 Gemini）引入一个空间，使团队合作变得轻松。这样就无需处理多个帐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来制作广告文字，而支持团队可以找出回答客户问题的最佳方式。这一设置让他们可以在一个地方比较最有效的方法、成本和结果。
该平台还通过AI链接与Slack、Gmail、Trello等日常工具进行良好链接。小组可以跨这些工具设置任务，无需创建自己的链接或处理许多 API 密钥。
团结一致工作是 Prompts.ai 的关键。群组可以与白板和文档等工具一起编辑提示，形成一个像 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毫无隔阂地一起工作。
有关该项目的所有讨论都集中在一个地方，因此选择和新闻都很清晰，减少了混淆并确保一切都清晰。
Prompts.ai 通过清晰跟踪人工智能的使用情况，包括使用的代币数量、成本以及它们的工作效果，使团队更加高效。这种清晰的视图有助于技术负责人选择如何使用资源和选择模型。此外，关于谁可以看到什么内容的严格规则可以保证工作流程的安全和有序。
通过顶级安全保管和全面检查，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。这个完整的方式展示了该平台的计划，即帮助团队通过协同工作的人工智能推动新想法。
Google Cloud's Vertex AI puts a lot of AI models and tools into one clear work area. By mixing Google’s AI tools with other choices, the platform makes a space where teams can make, try out, and use AI fixes. Let's look at what sets Vertex AI apart.
Vertex AI 可与许多 AI 模型配合使用，例如 PaLM 2 和 Codey，专为编写文本、结束代码和查看图像等工作而设计。该平台还非常适合 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等已知的开源设置，让团队可以保留他们喜欢的工具并继续正常工作。
模型花园部分可让您使用 Google 和 Hugging Face 等值得信赖的朋友提供的现成模型。例如，营销团队可以尝试词语模型来规划活动词语，而帮助团队可以查看聊天机器人模型以更好地与买家交谈。
Vertex AI Workbench 让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加入其中，跟踪更改并编写笔记。
为了简化繁重的工作流程，Vertex AI Pipelines 将项目分解为小而简单的任务。通过这种方式，团队成员可以在保持联系的同时处理项目的各个部分 - 非常适合制作建议系统或通过机器制作内容。
Google Cloud 通过支持用于共享模型的 ONNX 和用于工作计划的 Kubeflow 等格式来遵循通用规则。这确保团队可以在不同地点之间移动模型或与外部朋友合作，而不会陷入封闭的系统中。
该平台还支持 REST API 和 gRPC 方式，让您可以轻松地使用 Salesforce、Slack 或您制作的应用程序等内容添加 AI 工具。
Google Cloud 为您提供了多种实施方式，从他们的全面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、多模型的系统。通过处理设置，Google Cloud 让团队专注于进行 AI 修复。
Vertex AI Feature Store 将数据控制与规则工具混合在一起。团队可以设置谁可以访问数据和模型，监视项目中的使用情况，并保存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，严格的数据规则是关键，但合作仍然是必须的。
Anthropic 的 Claude AI 是领先者，因为它建立在基于规则的宏大想法之上。它的目标是在我们已经完成的任务中安全、正确地使用。
克劳德非常适合当前的技术和工作系统。它的 API 允许团队将人工智能步骤直接添加到他们的工作中，与各种数据点和控制工具相链接。这种对轻松联合工作的推动使团队工作顺利。
Claude 允许许多用户同时协同工作，使团队可以轻松修复提示并处理制作内容或帮助客户等工作。这有助于团队在不扰乱工作流程的情况下完成更多工作。
Anthropic 让您可以选择如何使用 Claude - 从云 API 到大型办公需求。这对于需要保证数据安全并满足规则的团体来说是有好处的。该平台拥有安全检查、观看内容、谁可以看到什么以及跟踪所做的事情等工具，确保人工智能的使用良好且符合规则。
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。凭借其全套工具，AWS 允许团队创建和运行混合不同技术和数据源的 AI 流程。
AWS有很多人工智能和机器学习工具。这包括用于基本模型的 Amazon Bedrock、用于制作您自己的模型的 SageMaker 以及用于阅读文本的 Comprehend。这些工具可以很好地协同工作，让团队能够在人工智能工作的所有步骤中很好地移动数据。该系统与其他工作系统相结合，可以轻松地从多个地方获取数据，而不需要做很多新的工作。
对于需要选择的团队，AWS 允许您将云和本地设置与 AWS Outposts 等结合使用。这意味着团队可以在需要的地方运行人工智能任务，同时仍然从云端管理一切。这种组合有助于团队合作并使项目更好地进行。
AWS 帮助团队与 Amazon SageMaker Studio 等工具一起工作，这为 AI 创作提供了一个空间。数据人员和工程师可以同时处理模型、分享笔记并观看实时测试。共享点可确保轻松访问模型、数据集和代码，从而减少额外的工作并推动稳定的工作。
此外，AWS CodeCommit 和 CodePipeline 等工具可以自行执行测试、投入使用和跟踪更改等操作，从而使工作流程变得更加轻松。这可以确保人工智能工作保持良好状态，就像通常的软件制作步骤一样。
AWS 为您提供了不同的使用方法，以满足团队需求和规则需求。无论是在云端运行任务，还是同时在云端和本地运行任务，团队都可以很好地运行以实现他们的工作目标。
AWS Identity and Access Management (IAM) 的安全性和规则是第一位的，它让您可以严格控制用户、组和角色权限。 AWS CloudTrail 和 CloudWatch 等工具提供有关系统如何工作及其使用方式的实时信息，帮助团队跟踪成本并使事情运行得更好。 AWS 还遵循 HIPAA、SOC 2 和 GDPR 等规则，确保 AI 工具以安全和私密的方式运行。
Databricks 通过其 Lakehouse 平台将数据科学和人工智能结合在一起，形成一个可以混合多种数据类型和工具的单一区域。它使协作变得容易，同时保持数据安全和有序。
Databricks 连接了各种数据样式和 AI 工具。它非常适合 Apache Spark、MLflow 和 Delta Lake，涵盖从数据库和云存储到流动数据的所有内容。该阶段适合多种代码类型，例如 Python、R、Scala 和 SQL。
它还与 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud 等大型云集团紧密联系，让团队可以保留他们的设置。工程师可以从Snowflake、PostgreSQL、MongoDB等地方拉取数据，无需大动作。
对于 AI 模型制作，Databricks 支持 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等设置。团队可以使用喜欢的工具构建模型并在舞台上立即启动它们。这消除了在工具之间切换的困难步骤，使工作流程顺畅并帮助团队更好地工作。
Databricks 通过强大的团队工具促进协作。 Databricks 工作区让团队成员可以同时处理 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，确保所有人保持在同一页面上。
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、查看模型类型并共享发现，从而轻松调整和改进他们的工作。
Databricks 不仅使团队合作变得容易，还使规则变得简单。 Unity Catalog 将控制权集中在一处，让团队可以设置数据使用规则并保证信息安全。
对于规则需求严格的团体，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并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 会根据需要更改电源使用。这让团队可以专注于制作和改进人工智能设置，而无需额外担心处理事情。
SuperAGI 是一款通过使用新的 AI 帮助来改变 CRM 连接的工具。它超越了数据和设置控制，启动了 Agentic CRM 工具，该工具汇集了关键的市场功能。通过使用代理类型的设置，SuperAGI 将困难的流程分解为简单的自动作业，使步骤更好地工作。
SuperAGI 与 Salesforce、HubSpot 和 Airtable 等大型工作工具配合良好。这种结合使领导关怀和客户对话变得自动化，使销售工作量增加了 40%。它的代理类型允许在流程中构建链接公司技术设置中的工具的步骤，从而使团队工作顺利进行。
该工具的关键部分是可视化流程创建器，它允许团队跨渠道制定和更改流程中的步骤，而无需编码。对于从事广告和客户帮助等多种工作的用户来说，这个无代码部分很容易创建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人保持同步。
SuperAGI 的代理构建将困难的流程分解为简单的小任务，从而可以轻松测试、观察和更改部件，而不会干扰工作。此外，其统一的 CRM 设置将控制权集中于一处，从而实现良好的权利维护并更好地监控自动步骤。
Langflow 提供了一种创建 AI 项目的清晰方法。您可以轻松地浏览其各个部分。团队无需太多编码知识就可以制作、调整和设置人工智能系统。这为更多人加入人工智能工作打开了大门。它的构建非常适合许多其他工具和设置。
从本质上讲，Langflow 可以与其他人很好地合作。它非常适合许多语言模型设置，并且具有可与顶级工具链接的现成部件。它的逐件构建让您可以制造可以多次使用的零件，从而帮助您节省时间并更愿意改变。
团队合作工具可帮助每个人更好地合作并完成更多工作。许多成员可以同时处理一些事情，并看到发生的变化。跟踪谁更改了什么以及使用注释工具之类的事情有助于跟踪更改并让人们在工具中正确交谈。这使得整个制作过程更加顺畅、更加连贯。
Langflow 支持顶级数据类型和方式，确保它与其他系统良好配合。您可以将其设置在云端、您自己的位置或两者兼而有之，以满足不同群体的需求。此外，该工具中设置的“谁可以做什么”是为了确保事情安全但易于使用，坚持其安全且易于混合的人工智能设置的目标。
Akka 使用 actor 方法同时处理多个任务。这使得它成为需要同时做很多事情的人工智能工作的不错选择。它随着需求而成长的能力意味着它能够跟上艰苦的工作。
Akka 非常适合许多代码语言和系统。它可与 Java、Scala 和 .NET 配合使用，让团队可以使用他们熟悉的工具。它还可以很好地链接到 Apache Kafka、Apache Cassandra 等大数据设置和许多云服务。这种易于混合的方式有助于将 Akka 融入当前的技术设置中，而无需进行大量更改。
该系统让人工智能应用程序的各个部分能够很好地相互通信。例如，当一个部分完成后，它可以将数据快速发送到下一步。这非常适合包含许多步骤的人工智能工作，例如准备数据、使用模型进行猜测以及之后的微调。通过使数据流动良好，Akka 帮助人工智能系统运行良好且易于管理。
Akka 的 Actor 模型将大型人工智能工作分解为更小的部分，让团队同时处理多个部分。每个演员都各司其职，减少杂乱的工作，提高完成量。
该系统还具有用于观察和解决问题的工具，使团队能够了解他们的人工智能是如何工作的。他们可以观察消息如何移动并及早发现问题。这种清晰的视图有助于团队良好地合作并确保一切顺利进行。
Akka 允许您以多种方式进行设置，在私人服务器上、在云中或跨多个地点。其强大的设置意味着即使某个部件发生故障，它也能保持正常运行，这对于必须始终做好准备的人工智能来说至关重要。
管理资源是 Akka 的另一个强项。团队可以设置每个部分获得多少内存和功率，从而防止大型任务被接管。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。这种控制可以确保在繁重的人工智能工作中一切顺利、稳定地进行。
这种比较深入探讨了各种平台如何应对企业人工智能挑战，展示了它们独特的优势和方法。
在互操作性方面，平台差异很大。 Prompts.ai 因将超过 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，Google Cloud 专注于将 Vertex AI 与选定的第三方工具集成，而 AWS 则提供其 Bedrock 市场用于模型选择。另一方面，Anthropic 的生态系统以其专有的人工智能模型 Claude 为中心。
协作功能进一步使这些平台脱颖而出。 Prompts.ai 凭借实时共同编辑、共享资源库和详细的权限控制而大放异彩，促进了顺畅的团队合作。传统的云提供商（例如 Google Cloud）通常在这方面存在不足，仅提供基本的共享功能。
与开放标准保持一致的能力在与现有企业系统集成方面发挥着至关重要的作用。虽然大多数平台都支持 REST API 和标准身份验证协议，但有些平台还不止于此。 Databricks 擅长数据管道集成，Langflow 专注于可视化工作流标准，Akka 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 提供基于云的解决方案，旨在与现有系统无缝集成，而 Databricks 等其他解决方案则强调混合模型，而 AWS 则提倡多云兼容性。
随着人工智能成本的不断上升，FinOps 可见性已变得不可或缺。 Prompts.ai 在实时代币跟踪和成本优化方面处于领先地位，声称可以将 AI 软件费用削减高达 98%。其即用即付的 TOKN 积分使费用与实际使用情况保持一致，从而消除了经常性订阅费用。相比之下，传统云提供商通常依赖基本的计费工具，缺乏企业针对人工智能制定预算所需的详细成本控制。
最后，美国企业的准备工作（包括安全性、合规性和支持）仍然是重中之重。 Prompts.ai 提供企业级治理和完整的审计跟踪，确保透明度和监督。同样，AWS 和 Google Cloud 也因其广泛的合规性认证而受到好评。平台之间的选择通常归结为组织优先级：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，而那些大量投资于现有云基础设施的团队可能更喜欢扩展其平台以包含人工智能功能。
随着企业努力解决人工智能工具蔓延带来的日益严峻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 Google Cloud 和 AWS 等主要云提供商不断扩展其生态系统，但新一波的专业平台正在兴起。这些平台专为企业人工智能编排而设计，提供简化集成和改进运营工作流程的解决方案。
最有效的平台具有一些突出的功能：它们将多个人工智能模型整合到一个界面下，实现实时团队协作，并包含用于透明成本管理的工具。这种组合直接解决了美国企业在不同部门扩展人工智能时面临的主要障碍。
One of the most pressing needs is cost visibility. Platforms that incorporate detailed FinOps controls are changing the game by moving away from traditional software pricing models, making AI adoption more feasible for organizations of all sizes. Equally important is collaboration. Whether it’s marketing teams crafting LLM-driven campaigns, support teams fine-tuning AI assistants, or internal teams deploying shared workflows, modern platforms must support multi-user environments with proper permissions and shared resources. This collaborative approach is what sets these platforms apart from standalone APIs or single-purpose productivity tools.
最终，企业必须在允许快速、协作部署的专用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。无论选择如何，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、协作和具有成本意识的平台，这些平台使团队能够进行创新，而无需为处理互不相关的工具而烦恼。
Prompts.ai 通过提供用户可以轻松协作的集中式平台，简化了 AI 工作流程中的团队合作。团队可以共同编辑提示、监督代理并监控令牌的使用情况。借助基于角色的权限，每个人都可以安全地工作，同时清晰地了解项目活动。
Features such as real-time syncing, shared asset libraries, and governance controls break down barriers, ensuring smooth collaboration. It’s an excellent fit for marketing teams crafting AI-powered campaigns, support teams refining virtual assistants, and internal groups deploying shared workflows with ease.
实时成本跟踪可以精确控制费用，使团队能够坚持预算并避免不可预见的超支。通过提供最新的支出洞察，它使团队能够做出明智的决策，并随着项目需求的变化迅速进行调整。
事实证明，这一功能对于在动态、高压环境中运作的团队特别有用。它确保资源有效、透明地分配，促进所有利益相关者之间的无缝协作和强烈的责任感。
人工智能互操作性通过促进各种人工智能模型和系统之间的顺畅交互来增强企业工作流程。此功能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 编排并最大程度地减少 IT 障碍，互操作性可实现可扩展且具有凝聚力的工作流程。结果呢？更高效的流程、更快的决策以及营销、客户支持和内部运营等关键领域的生产力提高。
