Вашият AI стек прилича на цифровото чудовище на Франкенщайн. Модели тук, API там, потоци от данни навсякъде, и никой от тях не комуникира с другите без да прави истерични сцени.
Това, от което се нуждаете, е инструмент за AI оркестриране. Тези платформи обещават да обединят разпръснатите ви AI компоненти като добре обучен екип.
Те помагат за управлението на потока от данни между различни AI модели и оптимизират използването на ресурсите, което ви позволява да създавате по-сложни приложения, задвижвани от AI.
Така вашата AI-базирана служба за обслужване на клиенти дава полезни отговори, каналите за данни обработват терабайти без човешка намеса, а работните процеси в предприятието се изпълняват сами, докато вие спите.
Тествахме някои от най-известните инструменти, които обещават да овладеят разрастването на изкуствения интелект чрез ефективна оркестрация. Ето по-подробна информация! 👀
Най-добрите инструменти за AI оркестриране на един поглед
Нека разгледаме най-добрите AI оркестратори и техните ценови модели.
| Инструмент | Най-подходящи за | Най-добри характеристики | Цени* |
| ClickUp | Управление на задачи с интегрирана изкуствена интелигентност за физически лица, стартиращи компании, екипи от средния пазар и предприятия | Търсене с глас, премиум модели за изкуствен интелект, Autopilot Agents, автоматизация на задачи, синхронизация на чат/документи/задачи, търсене в предприятието, инструменти за продуктивност за настолни и мобилни устройства | Безплатни завинаги; налични са персонализации за предприятия. |
| Airflow | Комплексно планиране на потока от данни за инженерни екипи и големи организации за обработка на данни | Работни процеси на базата на DAG, конфигурация на Python, уеб UI, изпълнение на Celery/Kubernetes, над 200 конектора | Безплатно |
| Kubeflow | Управление на процесите на машинно обучение за ML екипи, работещи в облачна среда | Визуално + SDK-базирано изграждане на тръбопроводи, KServe внедряване, Katib за настройка, безпроблемна интеграция с Jupyter | Безплатно |
| Prefect | Автоматизация на работните процеси с Python за разработчици и хибридни екипи | Нативен Python синтаксис, хибридно изпълнение в облак, повторителни опити + възстановяване на състоянието, табла в реално време | Наличен е безплатен план; платените планове започват от 100 долара на месец. |
| Metaflow | Мащабиране на работния процес в областта на науката за данните за екипи, работещи с данни на базата на AWS | Мащабиране от локално към облачно, версиониране, кеширане на ниво стъпка, създаване на моментални снимки, поддръжка на Python клиент и бележник | Безплатно |
| LangChain | Оркестриране на LLM приложения за AI разработчици, стартиращи компании и корпоративни R&D екипи | Мултиагентно верижно свързване, извикване на функции, системи за памет, LangGraph за цикли, инструменти за бързо инженерство | Безплатен пакет за разработчици; Платените планове започват от 39 $/месец. |
| AutoGen | Координация на диалогови агенти за създатели на приложения, базирани на LLM | Оркестриране, базирано на диалог, мултиагентно сътрудничество, агентни персони, инструменти за регистриране и преглед | Безплатно |
| Workato | Автоматизация на бизнес процесите за средни и големи организации | Над 1000 конектора, визуален конструктор на рецепти, регистриране на одити, отчети за съответствие | Индивидуални цени |
| Crew AI | Екипи от агенти, базирани на роли, за структурирана оркестрация на AI задачи | Длъжности на агентите + структура на отчитане, шаблони на базата на роли, автоматични прехвърляния, проследяване на проекти | Безплатни (отворен код); Платените планове започват от 99 $/месец |
| Orby AI | Откриване и автоматизация на работни потоци за екипи с интензивни процеси | Наблюдение на работни процеси с изкуствен интелект, автоматизация на настолни компютри и уеб, непрекъснато обучение, изпълнение на различни инструменти | Индивидуални цени |
| IBM watsonx Orchestrate | Управление на работните процеси с изкуствен интелект за големи организации, използващи услугите на IBM | Подсказки на естествен език, оркестриране на модели с множество AI, инструменти за съответствие, контекстуално обучение | Безплатен пробен период; Платените планове започват от 500 $/месец. |
| ZenML | Стандартизация на ML тръбопровода за екипи за съвместна работа в областта на науката за данните | Възпроизводими пипалини, произход на артефакти, абстракция на стека, архитектура на плъгини | Безплатно; Персонализирани цени за напреднали нива |
| MLflow | Оркестриране на ML експерименти за версиониране и внедряване на модели | Проследяване на експерименти, пакетиране на модели, регистрация, етапи на внедряване, инструменти за визуално сравнение | Безплатно; Персонализирани цени за напреднали нива |
Какво представляват инструментите за AI оркестриране?
Инструментите за AI оркестриране са платформи, които автоматично свързват и управляват вашите AI работни процеси. Те се занимават с координацията между различни AI модели, API и системи за данни.
Тези инструменти автоматизират потока от данни и задачи в AI стека ви. Те превръщат хаотичната колекция от отделни AI компоненти в една гладка операция, която работи сама.
Какво да търсите в инструментите за AI оркестриране?
Някои AI приложения ще ви спестят нерви, други ще ви побъркат. Ето какво е важно, когато избирате „подходящия“ инструмент:
- Лесна интеграция: Платформата трябва да се свързва с вашите съществуващи инструменти, без да изисква три седмици инженерно време. Потърсете предварително създадени конектори и API, които действително работят.
- Реална мащабируемост: Трябва да може да обработва реалните ви обеми данни, а не само демонстрационни работни натоварвания, като същевременно прилага надеждни протоколи за сигурност. Можете да използвате клиентски отзиви от компании, които се сблъскват с подобни предизвикателства по отношение на мащаба.
- Визуален конструктор на работни процеси: Добрият интерфейс с функция „плъзгане и пускане” спестява часове на кодиране. Вашият екип трябва да може да създава сложни работни процеси, без да пише скриптове за всяка връзка.
- Мониторинг и отстраняване на грешки: Когато работните процеси се прекъснат, ви е необходима ясна представа за това какво е дало грешка и защо, с помощта на табла в реално време и проследяване на грешките.
- Гъвкавост при внедряването: Трябва да работи с настоящата ви инфраструктура, без да ви налага да преустроявате всичко, като същевременно поддържа облачни, локални или хибридни конфигурации.
🧠 Интересен факт: Първите диаграми на работните процеси датират от 1921 г., когато инженерът-механик Франк Гилбрет представи „процесни диаграми“ пред Американското дружество на инженерите-механици. Те са предшествениците на днешния модел и нотация на бизнес процесите.
Най-добрите платформи за AI оркестриране за натоварени екипи
Сега нека разгледаме нашите най-добри предложения за най-добрите инструменти за AI оркестриране. 👇
Как оценяваме софтуера в ClickUp
Нашият редакционен екип следва прозрачен, подкрепен с проучвания и независим от доставчиците процес, така че можете да сте сигурни, че нашите препоръки се основават на реалната стойност на продуктите.
Ето подробно описание на това как преглеждаме софтуера в ClickUp.
1. ClickUp (Най-добър за управление на задачи и проекти с интегрирана AI)
ClickUp, приложението за всичко, свързано с работата, комбинира управление на проекти, документи и комуникация в екип, всичко в една платформа, ускорена от AI автоматизация и търсене от ново поколение.
Нека разгледаме как работи като цялостен инструмент за оркестриране. 🔁
Намерете отговори, без да прекъсвате работата си
Ръководител на дизайна е на среща за преглед и някой пита: „Новият процес на въвеждане намали ли отпадането на втория етап?“ Обикновено този въпрос предизвиква пауза: някой трябва да прегледа таблата на Mixpanel, да сподели полуготовия доклад и да продължи по-късно.
С ClickUp Brain ръководителят може да въведе въпроса в съответната задача и да получи подробна информация: брой регистрации, къде са се оттеглили потребителите и как се сравнява това със стария поток.
📌 Примерна подсказка: „Сравнете процента на отпадане на потребители между старите и новите процеси на регистрация, по-специално на втория етап.“
Отговорът е незабавен, на същото място, където се извършва проектната работа, и екипът може да вземе решение за промени на място, вместо да отлага това за друга среща.
Това видео обяснява как ClickUp Brain ускорява работния ви процес:
Работете с множество AI модели на едно място
Екипите често тестват различни AI модели за различни предимства: Claude за разсъждения, ChatGPT за гъвкаво изготвяне на проекти и Gemini за кратки обобщения. Главоболието идва от преминаването между приложенията, загубата на контекст и копирането на текст напред-назад.
ClickUp Brain MAX премахва това триене.
Продуктов маркетинг специалист, който пише конкурентен анализ, може да генерира структурирани матрици на конкурентите с Claude и да усъвършенства тона на разказа с ChatGPT. Той също така получава готово за представяне на ръководството резюме от Gemini, всичко това в Brain MAX.
Освен това, тъй като извлича контекста от задачите и документите в ClickUp, анализът остава точен спрямо работата на екипа, без да се налага ръчно пренареждане.
Ето един поглед върху това как ClickUp Brain MAX обединява вашата работа и инструменти:
Прехвърлете повтарящите се актуализации на AI агентите
Въпреки че ClickUp Brain и Brain MAX намаляват времето за търсене, все още се полагат много усилия за ежедневни повтарящи се актуализации.
Помислете за сутрешните събрания, седмичните отчети или постоянните въпроси „Какъв е статуса?“ в чата. Някой трябва да събира информацията, да я форматира и да я споделя. Това е типът работа, която ClickUp Autopilot Agents тихо поемат.
Изберете готови агенти за автопилот, които можете да активирате за секунди, или създайте свои персонализирани AI агенти с тригери, условия и инструкции.
Например, активирайте Weekly Report Agent , за да получавате автоматично обобщение на дейността, напредъка и закъсненията на екипа.
Ясни предавания без допълнителни напомняния
Предаването на задачи често се забавя, защото актуализациите се извършват ръчно. Когато дадена сделка премине в статус „Завършена“, някой трябва да се сети да уведоми финансовия отдел, да възложи въвеждането на новия служител и да синхронизира CRM системата.
ClickUp Automation може да ви помогне в това.
Задайте персонализирани правила от типа „ако това, то онова“, за да задействате определени събития. Така, в момента, в който статуса се промени, отдел „Финанси“ вижда нова задача за фактура, създава се списък за проверка на новопостъпилите служители и Salesforce се актуализира на заден план. Търговският представител преминава към следващата сделка, уверен, че процесът на обслужване на клиента вече е в ход.
Най-добрите функции на ClickUp
- Намерете това, от което се нуждаете: Търсете сред задачи, документи и свързани приложения с помощта на ClickUp Enterprise Search, за да намерите отговорите за секунди.
- Говорете, вместо да пишете: задавайте въпроси или диктувайте бележки чрез гласово управление, за да получите структурирани резултати с ClickUp Brain MAX.
- Избягвайте ръчното водене на бележки от срещи: транскрибирайте дискусиите с ClickUp AI Notetaker, записвайте задачите за изпълнение и споделяйте ясни обобщения.
- Усъвършенствайте текстовете си: Създавайте чернови, усъвършенствайте тона и редактирайте тромавия текст в ClickUp Tasks и ClickUp Docs с помощта на ClickUp Brain за писане и редактиране.
- Превърнете записите в яснота: Записвайте актуализации чрез ClickUp Clips, докато ги транскрибирате и обобщавате с помощта на ClickUp Brain.
- Превърнете идеите си в реалност: Създавайте изображения директно в ClickUp Whiteboards с помощта на ClickUp Brain, за да превърнете грубите концепции в споделяеми визуализации по време на сесиите за мозъчна атака.
Ограничения на ClickUp
- Стръмна крива на обучение поради богатите функции и опции за персонализиране
Цени на ClickUp
Оценки и рецензии за ClickUp
- G2: 4,7/5 (над 10 400 отзива)
- Capterra: 4,6/5 (над 4000 отзива)
Какво казват реалните потребители за ClickUp?
Това ревю в G2 наистина казва всичко:
Новият Brain MAX значително подобри производителността ми. Възможността да използвам множество AI модели, включително усъвършенствани модели за разсъждение, на достъпна цена улеснява централизирането на всичко в една платформа. Функции като преобразуване на глас в текст, автоматизация на задачи и интеграция с други приложения правят работния процес много по-гладък и по-интелигентен.
Новият Brain MAX значително подобри производителността ми. Възможността да използвам множество AI модели, включително усъвършенствани модели за разсъждение, на достъпна цена улеснява централизирането на всичко в една платформа. Функции като преобразуване на глас в текст, автоматизация на задачи и интеграция с други приложения правят работния процес много по-гладък и по-интелигентен.
2. Airflow (най-подходящ за планиране на сложни потоци от данни)
Apache Airflow възниква като вътрешен проект на Airbnb, преди да се превърне в широко използвана платформа за управление на сложни работни потоци от данни. Той работи на принципа „конфигурация като код“, което означава, че цялата логика на работния поток се намира в Python файлове.
Отворената платформа процъфтява в среди, където екипите се нуждаят от прецизен контрол върху зависимостите между задачите, механизмите за повторно изпълнение и графиците за изпълнение.
DAG (Directed Acyclic Graphs) служат като чертежи на работните процеси, които Airflow преобразува в изпълними пипалини.
Най-добрите функции на Airflow
- Дефинирайте сложни работни процеси като Python код, използвайки декоратори и персонализирани оператори за различни системи.
- Наблюдавайте изпълнението на процесите чрез подробни уеб интерфейсни табла с видимост на ниво задачи и логове.
- Мащабирайте изпълнението на задачи в множество работни възли с помощта на Celery или Kubernetes executors.
- Свържете се с бази данни, облачни услуги и API чрез над 200 пакета на доставчици, включително AWS, GCP и Azure.
Ограничения на Airflow
- За AI работни натоварвания, изискващи GPU-интензивни операции, стандартните изпълнители на Airflow (например Local или Celery) може да не се справят ефективно със специализираните изчислителни изисквания.
- Настройването им изисква значителни познания в областта на инфраструктурата и постоянна поддръжка, което може да се окаже прекалено голямо бреме за по-малките екипи.
- Макар че може да допълва стрийминг системи като Apache Kafka чрез обработка на пакетни данни, той не разполага с вградена поддръжка за непрекъснати AI пипалини с ниска латентност.
Цени на Airflow
- Безплатно
Оценки и рецензии за Airflow
- G2: 4. 4/5 (над 110 рецензии)
- Capterra: Недостатъчно рецензии
Какво казват реалните потребители за Airflow?
Както е споделено в G2:
Apache Airflow предлага отлична гъвкавост при дефиниране, планиране и мониторинг на сложни работни процеси. Подходът, базиран на DAG, е интуитивен за инженерите по данни, а обширната екосистема от оператори позволява лесна интеграция с различни системи. Неговият потребителски интерфейс улеснява проследяването и отстраняването на грешки в работните процеси, а мащабируемостта му гарантира гладка работа дори при големи пипалини.
Apache Airflow предлага отлична гъвкавост при дефиниране, планиране и мониторинг на сложни работни процеси. Подходът, базиран на DAG, е интуитивен за инженерите по данни, а обширната екосистема от оператори позволява лесна интеграция с различни системи. Неговият потребителски интерфейс улеснява проследяването и отстраняването на грешки в работните процеси, а мащабируемостта му гарантира безпроблемна работа дори при големи пипалини.
3. Kubeflow (Най-добър за управление на процесите на машинно обучение)
Google разработи Kubeflow, за да преобразува Kubernetes кластърите в платформи за машинно обучение, като по този начин отговори на предизвикателството да направи работните процеси на ML преносими между различни доставчици на облачни услуги.
Рамката превръща контейнерните среди в цялостни ML платформи, като се фокусира специално върху възпроизводимостта и мащабируемостта.
Компонентът Kubeflow Pipelines служи като двигател за оркестриране, позволяващ на специалистите по данни да създават работни процеси, използвайки визуален интерфейс или SDK.
Инструментът се отличава с безпроблемната си интеграция на данни с Jupyter notebooks. Това създава позната среда за практикуващите ML, които вече са свикнали с разработката на базата на notebooks.
Най-добрите функции на Kubeflow
- Създавайте ML пипалини с помощта на визуален интерфейс с функция „плъзгане и пускане“ или Python SDK с контейнеризация на компоненти.
- Версия и проследяване на експерименти в множество пипалини с автоматично събиране на метаданни
- Разгърнете модели директно в Kubernetes клъстери от обучени артефакти чрез KServe интеграция.
- Управлявайте задачите по настройка на хиперпараметри чрез оптимизационния двигател Katib, използвайки множество алгоритми за търсене.
Ограничения на Kubeflow
- Необходима ви е стабилна настройка на Kubernetes клъстера поради дълбоката интеграция между инструментите.
- Фокусът върху ML може да ограничи неговата гъвкавост за по-широки нужди от оркестриране.
Цени на Kubeflow
- Безплатно
Оценки и рецензии за Kubeflow
- G2: 4,5/5 (над 20 рецензии)
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват реалните потребители за Kubeflow?
Според рецензия на G2:
Харесва ми неговата преносимост, която улеснява работата с всички kubernete кластери, независимо дали са на един компютър или в облака... В началото беше трудно да го настроим и трябваше да ангажираме специален екип за това.
Харесва ми неговата преносимост, която улеснява работата с всички kubernete кластери, независимо дали са на един компютър или в облака... В началото беше трудно да го настроим и трябваше да ангажираме специален екип за това.
🧠 Интересен факт: Конвейерната линия на Хенри Форд от 1913 г. често се счита за първата мащабна „автоматизация на работния процес“. Вместо софтуер, тя използваше движещи се конвейерни ленти, за да координира хората и машините.
4. Prefect (Най-добър за автоматизация на работни процеси, базирани на Python)
Съвременните Python разработчици често намират традиционните оркестратори за твърде ригидни и трудни за конфигуриране за ежедневните си работни процеси. Prefect отговаря на тези неудовлетворености, като дава приоритет на опита на разработчиците пред разходите за конфигуриране.
Платформата третира работните процеси като обикновени Python функции, украсени с декоратори на потока и задачите.
За разлика от традиционните оркестратори, Prefect отделя дефинирането на работния процес от инфраструктурата за изпълнение. Това позволява на екипите да изпълняват идентични работни процеси локално, на място или в облака, което е безценно по време на фазите на разработка и тестване.
Най-добрите функции на Prefect
- Получете хибриден модел на изпълнение, при който работните процеси се разгръщат в Prefect Cloud , докато се изпълняват на вашата собствена инфраструктура.
- Работете с динамични работни процеси, чиято структура се променя в зависимост от условията на изпълнение и условното изпълнение на задачите.
- Опитайте отново неуспешните задачи с конфигурируеми стратегии за отстъпване, персонализирана логика за повторен опит и възстановяване на базата на състоянието.
- Следете състоянието на работните процеси чрез известия в реално време, сигнали в Slack и персонализирани табла за състоянието.
Ограничения на Prefect
- По-малки интеграции на AI екосистемата в сравнение с други платформи за оркестриране на работни потоци
- Ограничена поддръжка за работни процеси, които не са на Python, и за стари системи
Идеални цени
- Хоби: Безплатно
- Стартово ниво: 100 $/месец
- Екип: 400 $/месец
- Предимство: Персонализирани цени
- Предприятие: Индивидуални цени
Префектни оценки и рецензии
- G2: 4. 2/5 (над 120 рецензии)
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват реалните потребители за Prefect?
Това, което най-много хареса на нашия екип в Prefect, е колко лесно е да се превърне всеки Python код в работещ и автоматизиран пайплайн чрез Prefect Decorators. Успяхме да мигрираме нашите работни потоци в облака към Prefect само за няколко дни. Декларативният файл за разгръщане yaml също е лесен за разбиране и когато се използва в нашите CI/CD пайплайни.
Нещото, което най-много хареса на нашия екип в Prefect, е колко лесно е да се превърне всеки Python код в работещ и автоматизиран пайплайн чрез Prefect Decorators. Успяхме да мигрираме нашите работни потоци в облака към Prefect само за няколко дни. Декларативният файл за разгръщане yaml също е лесен за разбиране и когато се използва в нашите CI/CD пайплайни.
5. Metaflow (Най-добър за мащабиране на работни процеси в областта на науката за данните)
Инженерите на Netflix създадоха Metaflow, за да помогнат на специалистите по данни да преминат от прототипи на лаптопи към производствени системи без сложността на DevOps.
В тази отворена платформа всеки изпълнен работен процес се превръща в артефакт с версия. Системата автоматично записва код, данни и снимки на средата. Този подход към версионирането улеснява възпроизвеждането на експерименти месеци след първоначалното им изпълнение.
Мащабирането се осъществява чрез декоратори, които безпроблемно се справят с прехода от локални изчисления към облачни инстанции с една единствена реда код. Освен това Metaflow се интегрира по подразбиране с AWS услугите, което го прави привлекателен за екипи, които вече са инвестирали в екосистемата на Amazon.
Можете също да изберете да ги внедрите в Azure, GCP или персонализиран Kubernetes клъстер.
Най-добрите функции на Metaflow
- Мащабирайте изчисленията от локалната машина към облачни инстанции с един-единствен декоратор @batch или @resources.
- Версия на всеки работен процес, изпълняван автоматично, включително снимки на код, артефакти от данни и проследяване на зависимости.
- Възобновявайте неуспешни работни процеси от всяка контролна точка, без да губите предишната си работа, благодарение на кеширането на ниво стъпка.
- Достъп до резултатите от работния процес чрез Python клиент, уеб-базиран интерфейс на бележника или програмно извличане на данни.
Ограничения на Metaflow
- Предназначени предимно за инфраструктурата на AWS и потребители на Python с ограничена поддръжка на мулти-клауд.
- По-малко подходящи за работни процеси в реално време или за обработка на поточни данни.
Цени на Metaflow
- Безплатно
Оценки и рецензии за Metaflow
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват реалните потребители за Metaflow?
Един потребител на G2 казва:
Това, което най-много ми харесва в Metaflow, е как прави създаването и изпълнението на пипалини за наука за данните да изглежда... нормално. Просто пишете обикновен код на Python, без да се губите в безкрайни конфигурационни файлове или да се притеснявате прекалено много за настройките на инфраструктурата. Начинът, по който се справя с версиите на данните и ви позволява да преминавате между локално и облачно изпълнение, е изключително удобен. По някакъв начин премахва „главоболието на devops“, така че можете да се съсредоточите върху действителния проблем, който се опитвате да решите.
Това, което най-много ми харесва в Metaflow, е как прави създаването и изпълнението на пипалини за наука за данните да изглежда... нормално. Просто пишете обикновен Python код, без да се губите в безкрайни конфигурационни файлове или да се притеснявате прекалено много за настройките на инфраструктурата. Начинът, по който се справя с версиите на данните и ви позволява да преминавате между локално и облачно изпълнение, е изключително удобен. По някакъв начин премахва „главоболието на devops“, така че можете да се съсредоточите върху действителния проблем, който се опитвате да решите.
🔍 Знаете ли, че... Терминът оркестриране е заимстван от музиката. По същия начин, по който диригентът координира различните инструменти в хармония, платформите за оркестриране координират множество приложения, API и AI агенти.
6. LangChain (най-добър за оркестриране на LLM приложения)
Експлозията на големи езикови модели създаде ново предизвикателство: свързване на множество AI операции в кохерентни приложения. LangChain запълва тази празнина, като предоставя абстракции, които разбиват сложните AI работни процеси на управляеми компоненти.
Модулната му архитектура позволява използването на персонализирани компоненти, като шаблони за подсказки, системи за памет и интеграция на инструменти.
LangChain предлага многоетапни AI процеси, от прости отговори на въпроси до сложни изследователски задачи. Освен това, LangGraph се разширява до циклични работни процеси, при които агентите могат да повтарят и усъвършенстват своите резултати въз основа на обратна връзка.
Най-добрите функции на LangChain
- Свържете няколко LLM повиквания заедно, използвайки последователни и паралелни модели на изпълнение с персонализирана логика на маршрутизиране.
- Управлявайте паметта и контекста на разговорите при продължителни взаимодействия с агенти с множество бекенди за съхранение.
- Създавайте персонализирани шаблони за AI подсказки, които се адаптират в зависимост от състоянието на работния процес, въведените от потребителя данни и контекстуалните променливи.
- Отстранявайте грешки в LLM приложенията с помощта на вградени функции за проследяване, записване в лог файлове и интеграция с LangSmith за мониторинг.
Ограничения на LangChain
- Бързият им темп на развитие може да повреди съществуващите приложения по време на актуализациите.
- Големи разходи за производителност при оркестриране на последователни повиквания на множество модели
Цени на LangChain
- Разработчик: Безплатно начало (след това плащане по изразходване)
- Плюс: Цена от 39 $/месец (след това плащате според потреблението)
- Предприятие: Индивидуални цени
Рейтинги и рецензии на LangChain
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно рецензии
Какво казват реалните потребители за LangChain?
Публикация в Reddit споделя:
Langchain е много подходящ за задачи, специфични за RAG, защото верижното свързване работи много добре в него. Проблемът възниква обаче, когато искате чатбот, който може да съхранява памет и да проследява, защото langchain има ограничения, тъй като трябва да правите тези неща ръчно. Това може да се направи с langgraph, защото е много гъвкав.
Langchain е много подходящ за задачи, специфични за RAG, защото верижното свързване работи много добре в него. Проблемът възниква обаче, когато искате чатбот, който може да съхранява памет и да проследява, защото langchain има ограничения, тъй като трябва да правите тези неща ръчно. Това може да се направи с langgraph, защото е много гъвкав.
📖 Прочетете също: Как да използвате изкуствен интелект за автоматизиране на задачи
7. AutoGen (Най-добър за координация на разговорни агенти)
Microsoft Research разработи тази рамка, за да гарантира, че AI агентите договарят решения и достигат консенсус чрез естествен диалог, а не чрез предварително определени последователности.
Множеството агенти в една AutoGen система могат да имат различни роли, възможности и достъп до конкретни инструменти, създавайки богати среди за сътрудничество.
Отворената платформа поддържа както режим с човешко участие, така и напълно автономен режим, което позволява на екипите да увеличават автоматизацията с нарастването на увереността. Тя също така генерира подробни записи на разговорите, които разкриват как агентите стигат до своите заключения.
Най-добрите функции на AutoGen
- Изберете между използването на предварително създадени агенти AgentChat или създаването на свои собствени персонализирани агенти.
- Дайте възможност на агентите да критикуват и подобряват работата си чрез повтарящи се дискусии и цикли на взаимна оценка.
- Подкрепете човешката намеса във всеки момент по време на разговорите на агентите с портали за одобрение и ръчно преодоляване.
- Конфигурирайте агенти с различни LLM бекенди, настройки на температурата и параметри за оптимизация на разходите.
- Генерирайте подробни регистри на разговорите за отстраняване на грешки, одит и анализ за оптимизиране на работните процеси.
Ограничения на AutoGen
- Ограничен контрол върху поведението на агентите, след като разговорите започнат да протичат
- Изисква внимателно инженерство, за да се предотврати отклоняването на агентите от темата.
Цени на AutoGen
- Безплатно
Оценки и рецензии на AutoGen
- G2: Недостатъчно отзиви
- Capterra: Недостатъчно рецензии
🧠 Интересен факт: Корените на автоматизацията на работните процеси датират от Индустриалната революция (18 век). Първоначално фирмите са използвали механични системи, като жакардови станове с перфокарти, за да автоматизират повтарящи се задачи. Те също са работели по логиката „ако това, то онова“.
8. Workato (Най-добър за автоматизация на бизнес процесите)
Workato подхожда към оркестрирането от корпоративна гледна точка, като се фокусира върху свързването на бизнес приложения. Платформата предлага визуален конструктор на рецепти, който е разбираем дори за потребители без технически познания. Но не се заблуждавайте, разработчиците все пак разполагат с разширени възможности, когато е необходимо.
Като инструмент за AI оркестриране, Workato отива отвъд простата автоматизация, за да позволи динамични процеси, като анализ на настроенията, интелигентна обработка на документи и прогнозно оценяване на потенциални клиенти. Бизнес процесите се превръщат в работни потоци, които автоматично се занимават с възстановяване на грешки, трансформация на данни и регистриране на съответствие.
Корпоративните функции, като контрол на достъпа въз основа на роли, одитни следи и съответствие със SOC 2, правят Workato подходящ за регулирани индустрии, където управлението и функционалността са от значение.
Най-добрите функции на Workato
- Свържете над 1000 бизнес приложения чрез предварително създадени конектори, REST API и уебхук интеграции.
- Преобразувайте данни между различни формати на приложения, като използвате вградени инструменти за картографиране и формулни функции.
- Наблюдавайте бизнес процесите с табла в реално време, автоматизирани предупреждения и анализи на производителността.
- Възползвайте се от голямата общност, която предлага готови рецепти, които можете да персонализирате, за да разработвате бързо нови автоматизации.
Ограничения на Workato
- Ограничена гъвкавост за обработка на сложни данни в сравнение с кодово-базираните оркестратори
- Зависимостта от предварително създадени конектори може да ограничи интеграцията с персонализирани приложения.
- Цената може да бъде важен фактор, особено за по-малките предприятия или при нарастване на обема на задачите и свързаните приложения.
Цени на Workato
- Индивидуални цени
Оценки и рецензии за Workato
- G2: 4,7/5 (над 620 рецензии)
- Capterra: 4,6/5 (над 80 отзива)
Какво казват реалните потребители за Workato?
Както е споделено в Reddit:
Като човек, който не се занимава с интеграции, много харесвам потребителския интерфейс на Workato. Мога да се присъединя към човека, който изгражда интеграциите, и доста лесно да разбера интерфейса
Като човек, който не се занимава с интеграции, много харесвам потребителския интерфейс на Workato. Мога да се присъединя към човека, който изгражда интеграциите, и доста лесно да разбера интерфейса.
📖 Прочетете също: Алтернативи на Workato за автоматизиране на работните процеси
9. CrewAI (Най-подходящ за екипи от агенти, разделени по роли)
CrewAI функционира като цифрова система за управление на проекти, в която агентите имат длъжности, умения и йерархични взаимоотношения, които отразяват реалните екипи.
Този подход, базиран на роли, прави дизайна на сложни работни процеси изненадващо интуитивен. Изследователите събират информация, анализаторите обработват данни, а писателите създават доклади, точно както човешките екипи. Вградените механизми за координация автоматично се занимават с делегирането на задачи, проследяването на напредъка и контрола на качеството.
Платформата набляга на структурираното сътрудничество пред свободното общуване, което прави резултатите по-предвидими в сравнение с чисто разговорните рамки.
Най-добрите функции на CrewAI
- Проследявайте напредъка по проекти с много агенти, като използвате вградените функции за управление на проекти и проследяване на етапите.
- Интегрирайте с облачни платформи или внедрете локално за по-голям контрол.
- Дефинирайте йерархии на агентите, които отразяват реалните организационни структури за отчитане с работни потоци за одобрение.
- Генерирайте структурирани резултати чрез специфични за ролята шаблони, указания за форматиране и проверки за качество.
- Проследявайте ефективността, възвръщаемостта на инвестициите и производителността с вградени инструменти за наблюдение.
Ограничения на CrewAI
- Строгите дефиниции на ролите могат да ограничат творческите подходи за решаване на проблеми.
- По-малка гъвкавост в сравнение с разговорните рамки за проучвателни задачи
- За напредналите случаи на употреба са необходими някои познания по Python.
Цени на CrewAI
- Оркестриране: Отворен код
- Основен: 99 $/месец
- Стандартен: 500 $/месец
- Pro: 1000 $/месец
- Предприятие: Индивидуални цени
Оценки и рецензии на CrewAI
- G2: 4. 2/5 (50+ отзива)
- Capterra: 4,8/5 (45+ отзива)
🧠 Интересен факт: Кризата с бъга Y2K предизвика глобална борба за решаване на проблемите, което доведе до мащабни ъпгрейди в областта на ИТ. Тези инвестиции създадоха по-силна технологична основа.
📮 ClickUp Insight: 32% от работниците смятат, че автоматизацията би спестила само няколко минути наведнъж, но 19% казват, че тя би могла да спести 3–5 часа на седмица. Реалността е, че дори и най-малката икономия на време се натрупва в дългосрочен план.
Например, спестяването на само 5 минути на ден от повтарящи се задачи може да доведе до над 20 часа спестено време на тримесечие, което може да бъде пренасочено към по-ценна, стратегическа работа.
С ClickUp автоматизирането на малки задачи, като определяне на крайни срокове или маркиране на колеги, отнема по-малко от минута. Разполагате с вградени AI агенти за автоматични обобщения и отчети, докато персонализираните агенти се занимават с конкретни работни процеси. Вземете си времето обратно!
💫 Реални резултати: STANLEY Security намали времето, необходимо за изготвяне на отчети, с 50% или повече благодарение на персонализираните инструменти за отчитане на ClickUp, което позволи на екипите им да се фокусират по-малко върху форматирането и повече върху прогнозирането.
10. Orby AI (Най-добър за откриване и автоматизация на работни процеси)
Orby AI използва освежаващо различен подход към оркестрирането. Той използва невро-символична изкуствена интелигентност, задвижвана от собствения си Large Action Model (LAM), за да анализира взаимодействията на потребителите в различни приложения. Това идентифицира повтарящи се задачи и модели на работни потоци, които иначе биха останали невидими.
След като работните процеси бъдат открити, платформата може да автоматизира цели последователности както в настолни приложения, така и в уеб-базирани инструменти.
Ключовите предимства включват надеждност, подкрепена от логика (без риск от халюцинации), пълна възможност за одит с постепенно разсъждение и итеративни цикли на обратна връзка за подобряване на точността.
Най-добрите функции на Orby AI
- Автоматизирайте сложни процеси с множество приложения, използвайки патентованата технология Large Action Model (LAM) на ActIO.
- Генерирайте примери за автоматизация на работните процеси въз основа на реални модели на използване, анализ на честотата и потенциал за спестяване на време.
- Изпълнявайте работни процеси, които взаимодействат с всякакви приложения чрез автоматизация на потребителския интерфейс, API повиквания и запис на екрана.
- Гарантирайте сигурността на предприятието с достъп на базата на роли, криптиране и строги контроли за съответствие.
- Нека инструментът наблюдава демонстрациите или стандартните оперативни процедури (SOP) и ги превежда в прозрачни работни процеси.
Ограничения на Orby AI
- Загриженост за поверителността при наблюдението и анализа на моделите на поведение на потребителите
- Цените са ориентирани към предприятията и не са подходящи за самообслужване.
- Ограничен контрол върху логиката на автоматизацията в сравнение с платформите за оркестриране, базирани на код
Цени на Orby AI
- Индивидуални цени
Оценки и рецензии за Orby AI
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно рецензии
11. IBM watsonx Orchestrate (Най-добър за управление на работни потоци с изкуствен интелект в предприятия)
IBM watsonx Orchestrate свързва различни AI модели, приложения и източници на данни чрез заявки на естествен език.
Той изпълнява сложни бизнес задачи, като например анализиране на настроенията на клиентите въз основа на последните заявки за поддръжка и създаване на обобщаващи отчети. С течение на времето системата подобрява контекстуалното си разбиране и се адаптира към променящите се бизнес нужди.
Зад кулисите платформата координира безпроблемно множество AI услуги, трансформации на данни и взаимодействия между приложения. Корпоративните функции, като контрол на сигурността, проследяване на съответствието и интеграция със съществуващата инфраструктура на IBM, я правят подходяща за големи организации.
Най-добрите функции на IBM watsonx Orchestrate
- Стартирайте предварително създадени AI агенти за функционални процеси или създайте свои собствени агенти за многократна употреба.
- Създайте екосистема от предварително създадени, персонализирани и външни агенти с мултиагентна оркестрация.
- Подобрете автоматизацията на бъдещи задачи и намалете времето за настройка с AI, който научава предпочитанията на потребителите и бизнес контекста.
- Изпълнявайте задачи в контекста и в правилния ред, използвайки предварително създадените умения и усъвършенстваната обработка на естествен език.
- Разгръщайте агенти по-бързо с помощта на шаблони за многократна употреба и растяща библиотека от решения, създадени от IBM и партньори.
Ограничения на IBM watsonx Orchestrate
- Ограничени възможности за персонализиране в сравнение с платформите с отворен код
- Зависимостта от екосистемата на IBM може да ограничи гъвкавостта на интеграцията.
Цени на IBM watsonx Orchestrate
- Безплатна пробна версия
- Essentials: Цена от 500 USD/месец
- Стандартно: Индивидуално ценообразуване
IBM watsonx Orchestrate – оценки и рецензии
- G2: 4. 4/5 (345+ отзива)
- Capterra: Недостатъчно отзиви
Какво казват реалните потребители за IBM watsonx Orchestrate?
Преглед в G2 споделя:
Новото, което ми харесва в IBM watsonx Orchestrate, е как опростява автоматизацията на задачите, като ви позволява да създавате „умения“ с помощта на естествен език. Той е лесен за използване и позволява на хора, които не са разработчици, да автоматизират повтарящи се задачи в инструменти като имейл, календари и бизнес приложения, без да пишат код. Интеграцията с Watson AI го прави по-интелигентен и по-чувствителен към контекста.
Новото, което ми харесва в IBM watsonx Orchestrate, е как опростява автоматизацията на задачите, като ви позволява да създавате „умения“ с помощта на естествен език. Той е лесен за използване и позволява на хора, които не са разработчици, да автоматизират повтарящи се задачи в инструменти като имейл, календари и бизнес приложения, без да пишат код. Интеграцията с Watson AI го прави по-интелигентен и по-чувствителен към контекста.
🔍 Знаете ли, че... През 60-те години на миналия век IBM представи мейнфрейми, които можеха да планират пакетни задачи. Това беше първата стъпка към цифровата оркестрация, при която ИТ екипите управляваха хиляди задачи в огромни централизирани системи.
12. ZenML (Най-добър за стандартизация на ML тръбопроводи)
ZenML предоставя стандартизирана рамка за ML работни потоци, която остава достатъчно гъвкава, за да се адаптира към различни инструменти и предпочитания. Платформата третира ML пипалините като първокласни софтуерни артефакти, допълнени с процеси за версиониране, тестване и внедряване.
Концепцията на ZenML за архив на артефакти гарантира, че всички входящи и изходящи данни, както и метаданните от процеса, се проследяват и версират автоматично. Този систематичен подход прави експериментите възпроизводими и подлежащи на одит, превръщайки ad-hoc разработката на ML в професионална софтуерна практика.
Най-добрите функции на ZenML
- Проследявайте автоматично всички артефакти в процеса, включително данни, модели и метаданни, с проследяване на произхода.
- Внедрете един и същ процес в различни среди без промени в кода, като използвате абстракция на стека.
- Генерирайте графики, показващи потока на данни и зависимостите между различните етапи на процеса.
- Интегрирайте с популярни инструменти като MLflow, Kubeflow и различни облачни платформи.
- Централизирайте проследяването, квотите и управлението в съвременните LLM и традиционните работни процеси за машинно обучение.
Ограничения на ZenML
- Допълнителният абстрактен слой може да усложни отстраняването на грешки при отказ на тръбопроводите.
- Сложността на интеграцията се увеличава при свързване на няколко инструмента за машинно обучение на трети страни.
Цени на ZenML
- Community Edition: Безплатно
- ZenML Pro: Индивидуални цени
Оценки и рецензии на ZenML
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно отзиви
13. MLflow (най-добър за оркестриране на ML експерименти)
Databricks създаде MLflow, за да се справи с разпръснатите резултати от експерименти, несъгласуваното пакетиране на модели и проблемите при внедряването. Той организира всичко около експериментите и изпълненията, като автоматично проследява параметрите, метриките и артефактите за всяка сесия на обучение на AI модел.
Интерфейсът управлява моделите от разработката до производството, като обработва безпроблемно версиите, етапите и работните процеси за одобрение на внедряването.
Неговият регистър на модели служи като централен каталог, където екипите могат да откриват, оценяват и популяризират модели в различни среди.
Най-добрите функции на MLflow
- Проследявайте автоматично параметрите, показателите и артефактите на експериментите по време на разработването на модели с инструменти за сравнение на потребителски интерфейси.
- Управлявайте жизнения цикъл на моделите чрез регистър с етапи, работни потоци за одобрение и автоматизирани тригери за внедряване.
- Сравнете резултатите от експериментите, като използвате вградените функции за визуализация, филтриране и статистически анализ.
- Дефинирайте и управлявайте множество LLM крайни точки на различни доставчици в един YAML файл.
- Разгърнете модели на различни платформи, включително облачни услуги, Kubernetes клъстери и крайни устройства, използвайки вграденото обслужване.
Ограничения на MLflow
- Ограничени възможности за оркестриране на работни процеси за сложни многоетапни ML работни процеси
- Предизвикателства при интеграцията при работа с патентовани или специализирани ML рамки
Цени на MLflow
- Отворена версия: Безплатна
- Управляем хостинг с Databricks: Персонализирани цени
Оценки и рецензии за MLflow
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно отзиви
🧠 Интересен факт: Терминът „преструктуриране на бизнес процесите (BPR)“ набира популярност през 90-те години на миналия век. Компании като Ford и General Electric започват да преосмислят работните процеси от начало до край, полагайки основите на съвременната автоматизация на работните процеси и оптимизацията, базирана на изкуствен интелект.
Предимства на инструментите за AI оркестриране
Екипите, които работят с няколко AI системи, прекарват по-голямата част от времето си в координиране, а не в иновации. AI инструментите се занимават с рутинната работа, за да могат вашите служители да се съсредоточат върху това, което е важно:
- Намалена ръчна работа: Елиминира необходимостта от ръчни прехвърляния между различни AI модели с автоматизация на AI работния поток.
- По-добър поток на данни: Предотвратява класическия (разочароващ) сценарий, при който вашите модели за машинно обучение чакат данни, докато вашите тръбопроводи обработват информация, която никога не достига до правилното местоназначение.
- По-бързо разработване на AI: Премахва пречките при внедряването чрез автоматично управление на зависимостите в сложни AI работни натоварвания.
- Икономическа ефективност: Избягва скъпите грешки, свързани с използването на незаети ресурси, докато други системи създават затруднения.
📖 Прочетете също: Как да използвате изкуствен интелект в управлението на операциите (примери за употреба и инструменти)
Как да изберете подходящия инструмент за AI оркестриране
Повечето платформи за AI оркестриране изглеждат идентични в демо версиите, но се представят много по-различно в производството.
Ето как да разграничите маркетинговите обещания от реалността:
- Оценете настоящата си AI инфраструктура: Документирайте изцяло съществуващите си AI автоматизационни агенти, канали за данни и ML работни процеси. Сложните среди се нуждаят от платформи, създадени за сложност.
- Тествайте възможностите за интеграция: Извършете тестове за проверка на концепцията с най-неподредените си източници на данни и най-старите API. Инструментите за AI интеграция, които работят с чисти, модерни връзки, могат да срещнат проблеми с по-старите системи.
- Оценете поддръжката на многоагентни системи: Тествайте какво се случва, когато различни AI модели се конкурират за ресурси по време на пиково натоварване. Много платформи се справят с последователни работни процеси, но се провалят, когато системите работят едновременно.
- Проверете функциите за предприятия: Уверете се, че AI оркестрацията за предприятия включва одитни следи, възможности за връщане назад и инструменти за съответствие, които работят под регулаторен контрол.
- Обмислете бъдещите AI работни натоварвания: Планирайте нуждите от LLM оркестриране, които се променят бързо с появата на нови модели. Трябва да заложите на гъвкавост, вместо да се обвързвате с конкретни AI платформи.
🔍 Знаете ли, че... 93% от ИТ лидерите в предприятията планират да внедрят автономни AI агенти, а почти половината от тях вече са ги приложили. Това сигнализира за масивен преход към AI оркестрация в бизнес операциите.
Бъдещето на AI оркестрирането
AI оркестрирането преминава от теорията към практиката, а проучванията показват колко бързо се развива.
Неотдавнашно проучване на съвременните платформи за оркестриране на работни процеси подчертава как се проектират рамките за свързване на множество AI агенти, управление на техните задачи и насочване към общи цели. Тази промяна позволява на системите да си сътрудничат по-естествено, без да се налага на потребителите да събират инструменти сами.
В области като здравеопазването оркестрирането вече доказва своето влияние. Изследователи, работещи върху лаборатории за автономно управление, показаха как платформите за оркестриране могат да координират едновременно лабораторни инструменти, AI модели и човешки вход. Резултатът е по-бързи експерименти, по-малко грешки и резултати, които могат да бъдат възпроизвеждани последователно.
Подобни модели се наблюдават във финансовия сектор и производството, където координираната изкуствена интелигентност помага на екипите да вземат по-бързи и по-надеждни решения.
Друга перспектива идва от идеята за оркестрирана разпределена интелигентност. Този подход предвижда мрежи от AI системи, които се адаптират и споделят контекст между задачите, работейки заедно с хората като партньори за сътрудничество, а не като изолирани инструменти.
🔍 Знаете ли, че... 95% от организациите все още се борят с проблеми, свързани с интеграцията, което ограничава ефективността на внедряването на AI. Интеграцията остава основната пречка за реализиране на пълния потенциал на AI в работните процеси на предприятията.
Обединете всичко с ClickUp
Тъй като все повече компании внедряват AI, за да повишат производителността и да получат по-добра представа за бизнеса си, те често се оказват с множество AI решения без ясна стратегия. Това нарастващо разпространение на AI затруднява управлението, оптимизацията и пълното оползотворяване на потенциала на AI технологията. Екипите се нуждаят от яснота: едно място, където да намират отговори, да следят актуализациите и да продължават да работят по проектите си.
Това е точно това, което ви предлага ClickUp. ClickUp Brain извлича информация от работата, която вече извършвате, и ви дава силата на генеративния AI точно там, където работите. ClickUp Brain MAX ви позволява да се възползвате от множество AI модели, без да губите контекста, и да работите без да използвате ръцете си. И всичко това, докато Autopilot Agents се занимават с ежедневната рутина и Automations ускоряват работата.
Регистрирайте се в ClickUp още днес и реализирайте всеки AI/ML проект! ✅
Често задавани въпроси (FAQ)
AI автоматизацията се фокусира върху изпълнението на една задача, като изпращане на уведомление или актуализиране на електронна таблица. AI оркестрацията отива по-далеч, като свързва множество автоматизирани задачи и AI системи, така че те да работят заедно като един координиран процес.
Оркестрирането на AI агенти е структурираната координация на няколко AI агенти, всеки от които е проектиран за конкретна роля. Оркестраторът управлява начина, по който те взаимодействат, споделят информация и изпълняват задачи като група, а не поотделно.
Да, AI оркестрирането може да намали разрастването на AI, като консолидира разпръснатите инструменти и системи в една единствена, организирана рамка. Това елиминира проблема с припокриването на платформи и улеснява управлението на всичко от една единствена контролна точка.
Не всички платформи изискват умения за програмиране. Много от тях предлагат лесни за използване табла, функции за плъзгане и пускане и предварително създадени работни процеси. Въпреки това, за напредналите персонализации и интеграция с комплексни системи може да се наложи техническа експертиза.