Ihr KI-Stack sieht aus wie ein digitales Frankenstein-Monster. Hier Modelle, dort API, überall Datenpipelines, und keine davon kommuniziert mit den anderen, ohne dabei Wutanfälle zu bekommen.
Was Sie brauchen, ist ein KI-Orchestrierungstool. Diese Plattformen versprechen, Ihre verstreuten KI-Komponenten wie ein gut eingespieltes Team zusammenzuführen.
Sie helfen dabei, den Datenfluss zwischen verschiedenen KI-Modellen zu verwalten und die Ressourcennutzung zu optimieren, sodass Sie komplexere KI-gestützte Anwendungen entwickeln können.
So liefert Ihr KI-gestützter Kundenservice hilfreiche Antworten, Datenpipelines verarbeiten Terabytes ohne menschliches Zutun und Unternehmens-Workflows laufen von selbst, während Sie schlafen.
Wir haben einige der bekanntesten tools getestet, die versprechen, die KI-Ausbreitung durch effektive KI-Orchestrierung einzudämmen. Hier ein genauerer Blick darauf! 👀
Die besten KI-Orchestrierungstools auf einen Blick
Sehen wir uns die besten KI-Orchestrierungs-Tools und ihre Preismodelle genauer an.
| tool* | Am besten geeignet für | Beste Features | Preise* |
| ClickUp | KI-integriertes Management von Aufgaben für Einzelpersonen, Start-ups, mittelständische Teams und Unternehmen | Sprachgesteuerte Suche, Premium-KI-Modelle, Autopilot-Agenten, Aufgabenautomatisierung, Synchronisierung von Chat/Dokumenten/Aufgaben, Unternehmen-Suche, Produktivität-Tools für Desktop und Mobilgeräte | Für immer kostenlos; benutzerdefinierte Anpassungen für Unternehmen verfügbar |
| Airflow | Komplexe Datenpipeline-Planung für Engineering-Teams und große Datenverarbeitungsunternehmen | DAG-basierte Workflows, Python-Konfiguration, Web-UI, Celery/Kubernetes-Ausführung, über 200 Konnektoren | Free |
| Kubeflow | Pipeline-Management für maschinelles Lernen für Cloud-native ML-Teams | Visuelle + SDK-basierte Pipeline-Erstellung, KServe-Bereitstellung, Katib für die Feinabstimmung, nahtlose Integration mit Jupyter | Free |
| Prefect | Python-basierte Workflow-Automatisierung für Entwickler und hybride Teams | Native Python-Syntax, Hybrid-Cloud-Ausführung, Wiederholungsversuche + Statuswiederherstellung, Echtzeit-Dashboards | Free-Plan verfügbar; kostenpflichtige Pläne ab 100 $/Monat |
| Metaflow | Skalierung von Data-Science-Workflows für AWS-basierte Datenteams | Skalierung von lokal zu Cloud, Version, Caching auf Schritt-Ebene, Snapshotting, Python-Client und Notebook unterstützen | Free |
| LangChain | LLM-Anwendungsorchestrierung für KI-Entwickler, Start-ups und F&E-Teams in Unternehmen | Multi-Agent-Verkettung, Funktion-Aufrufe, Speichersysteme, LangGraph-For-Schleifen, Prompt-Engineering-Tools | Kostenlose Entwicklerstufe; kostenpflichtige Pläne ab 39 $/Monat |
| AutoGen | Koordination von Unterhaltung-Agenten für LLM-basierte App-Entwickler | Dialoggesteuerte Orchestrierung, Multi-Agent-Zusammenarbeit, Agent-Personas, Protokollierungs- und Überprüfung tools | Free |
| Workato | Automatisierung von Geschäftsprozessen für mittelständische und große Unternehmen | über 1000 Konnektoren, visueller Rezept-Builder, Audit-Protokollierung, Compliance-Berichterstellung | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| Crew KI | Rollenbasierte Agententeams für eine strukturierte KI-Aufgabeorchestrierung | Agenten-Titel + Berichterstellung, rollenbasierte Vorlage, automatische Übergaben, Projekt-Nachverfolgung | Kostenlos (Open Source); kostenpflichtige Pläne ab 99 $/Monat |
| Orby KI | Workflow-Erkennung und -Automatisierung für prozessintensive Teams | KI-Workflow-Beobachtung, Desktop- und Web-Automatisierung, kontinuierliches Lernen, toolübergreifende Ausführung | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| IBM watsonx Orchestrate | Enterprise-KI-Workflow-Management für große Unternehmen mit IBM-Services | Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, Multi-KI-Modell-Orchestrierung, Compliance-Tools, kontextbezogenes Lernen | Kostenlose Testversion; kostenpflichtige Tarife ab 500 $/Monat |
| ZenML | Standardisierung der ML-Pipeline für kollaborative Data-Science-Teams | Reproduzierbare Pipelines, Artefakt-Herkunft, Stack-Abstraktion, Plugin-Architektur | Kostenlos; benutzerdefinierte Preise für erweiterte Stufen |
| MLflow | ML-Experiment-Orchestrierung für die Versionierung und -bereitstellung | Nachverfolgung, Modellpaketierung, Registrierung, Bereitstellung Phase, visuelle Vergleichstools | Kostenlos; benutzerdefinierte Preise für erweiterte Stufen |
Was sind KI-Orchestrierungstools?
KI-Orchestrierung tools sind Plattformen, die Ihre KI-Workflows automatisch verbinden und verwalten. Sie übernehmen die Koordination zwischen verschiedenen KI-Modellen, APIs und Datensystemen.
Diese tools automatisieren den Daten- und Aufgabenfluss in Ihrem gesamten KI-Stack. Sie verwandeln eine unübersichtliche Ansammlung separater KI-Komponenten in einen reibungslosen, selbstständig ablaufenden Prozess.
Worauf sollten Sie bei KI-Orchestrierungstools achten?
Einige KI-Anwendungen werden Ihnen das Leben erleichtern, andere werden Sie in den Wahnsinn treiben. Hier sind also die wichtigsten Faktoren, die Sie bei der Auswahl des „richtigen” tools berücksichtigen sollten:
- Einfache Integration: Die Plattform sollte sich ohne dreiwöchigen Entwicklungsaufwand mit Ihren bestehenden tools verbinden lassen. Achten Sie auf vorgefertigte Konnektoren und APIs, die tatsächlich Arbeit leisten
- Echte Skalierbarkeit: Das Tool sollte Ihre tatsächlichen Datenmengen verarbeiten können, nicht nur Workloads in Demo-Größe, und gleichzeitig robuste Protokolle der Sicherheit implementieren. Sie können Kundenbewertungen von Unternehmen heranziehen, die mit ähnlichen Herausforderungen in Bezug auf die Skalierbarkeit konfrontiert sind
- Visueller Workflow-Builder: Eine gute Drag-and-Drop-Oberfläche spart Stunden an Programmierzeit. Ihr Team sollte in der Lage sein, komplexe Workflows zu erstellen, ohne für jede Verbindung Skripte schreiben zu müssen
- überwachung und Fehlerbehebung: *Wenn Workflows unterbrochen werden, benötigen Sie eine klare Sichtbarkeit darüber, was fehlgeschlagen ist und warum, mit Echtzeit-Dashboards und Fehlerverfolgung
- Flexibilität bei der Bereitstellung: Es sollte mit Ihrer aktuellen Infrastruktur kompatibel sein, ohne dass Sie alles neu aufbauen müssen, und gleichzeitig Cloud-, On-Premises- oder Hybrid-Setups unterstützen
🧠 Wissenswertes: Die ersten Workflow-Diagramme stammen aus dem Jahr 1921, als der Maschinenbauingenieur Frank Gilbreth der American Society of Mechanical Engineers „Prozess-Diagramme” vorstellte. Sie waren die Vorläufer des heutigen Business Process Model and Notation.
Die besten KI-Orchestrierungsplattformen für vielbeschäftigte Teams
Sehen wir uns nun unsere Top-Auswahl der besten KI-Orchestrierungstools an. 👇
Wie wir Software bei ClickUp bewerten
Unser Redaktionsteam folgt einem transparenten, wissenschaftlich fundierten und herstellerneutralen Prozess, sodass Sie darauf vertrauen können, dass unsere Empfehlungen auf dem tatsächlichen Wert basieren.
Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht darüber , wie wir Software bei ClickUp bewerten.
1. ClickUp (Am besten geeignet für KI-integriertes Aufgaben- und Projektmanagement)
ClickUp, die Alles-App für die Arbeit, vereint Projektmanagement, Dokumente und Teamkommunikation auf einer einzigen Plattform – beschleunigt durch KI-Automatisierung und -Suche der nächsten Generation.
Sehen wir uns einmal an, wie es als komplettes Orchestrierungstool funktioniert. 🔁
Finden Sie Antworten, ohne Ihre Arbeit zu unterbrechen
Ein Design-Leiter befindet sich in einem Meeting, als jemand fragt: „Hat der neue Onboarding-Prozess die Abbruchrate in Schritt zwei reduziert?“ Normalerweise löst diese Frage einen Auslöser aus: Jemand muss die Mixpanel-Dashboards durchforsten, einen halbfertigen Bericht freigeben und später nachfassen.
Mit ClickUp Brain kann der Lead die Frage in die entsprechende Aufgabe eingeben und erhält eine Aufschlüsselung: Anmeldezahlen, wo Benutzer ausgestiegen sind und wie dies im Vergleich zum alten Ablauf aussieht.
📌 Beispiel:* „Vergleichen Sie die Abbruchraten der Benutzer zwischen dem alten und dem neuen Onboarding-Flow, insbesondere in Schritt zwei.“
Die Antwort kommt sofort, direkt dort, wo die Designarbeit stattfindet, und das Team kann Änderungen direkt vor Ort beschließen, anstatt sie auf ein anderes Meeting zu verschieben.
Dieses Video erklärt, wie ClickUp Brain Ihren Workflow beschleunigt:
Arbeit mit mehreren KI-Modellen an einem Ort
Teams testen oft verschiedene KI-Modelle mit unterschiedlichen Stärken: Claude für logisches Denken, ChatGPT für flexibles Verfassen von Entwürfen und Gemini für prägnante Zusammenfassungen. Das Problem dabei ist, dass man zwischen den Apps hin- und herspringen muss, den Kontext verliert und Text hin und her kopieren muss.
ClickUp Brain MAX beseitigt diese Reibungspunkte.
Ein Produktvermarkter, der eine Wettbewerbsanalyse verfasst, kann mit Claude strukturierte Wettbewerbs-Matrix erstellen und den Erzählton mit ChatGPT verfeinern. Außerdem erhält er von Gemini eine für Führungskräfte geeignete Zusammenfassung – alles innerhalb von Brain MAX.
Da es Kontext aus ClickUp-Aufgaben und -Dokumenten bezieht, bleibt die Analyse präzise und entspricht der Arbeit des Teams, ohne dass manuelle Anpassungen erforderlich sind.
Hier ein kurzer Einblick, wie ClickUp Brain MAX Ihre Arbeit und Ihre tools zusammenbringt:
Lagern Sie repetitive Updates an KI-Agenten aus
Selbst wenn ClickUp Brain und Brain MAX die Suchzeit verkürzen, wird immer noch viel Aufwand für die gleichen sich wiederholenden Aktualisierungen aufgewendet.
Denken Sie an morgendliche Standup-Meetings, wöchentliche Berichte oder die ständigen Fragen „Hey, wie ist der Status?“ beim Chatten. Jemand muss die Informationen sammeln, formatieren und freigeben. Das ist die Art von Arbeit, die ClickUp Autopilot Agents still und leise übernehmen.
Wählen Sie vorgefertigte Autopilot-Agenten, die Sie in Sekundenschnelle aktivieren können, oder erstellen Sie Ihre benutzerdefinierten KI-Agenten mit Auslösern, Bedingungen und Anweisungen.
Aktivieren Sie beispielsweise den Weekly Report Agent , um automatisch eine Zusammenfassung der Teamaktivitäten, Fortschritt und Verzögerungen zu erhalten.
Klare Übergaben ohne zusätzliche Erinnerungen
Übergaben verzögern sich oft, weil Aktualisierungen manuell erfolgen. Wenn ein Verkaufsgeschäft den Status „geschlossen“ erhält, muss jemand daran denken, die Finanzabteilung zu benachrichtigen, die Einarbeitung zuzuweisen und die Synchronisierung des CRM vorzunehmen.
ClickUp Automatisierung kann Ihnen dabei helfen.
Legen Sie benutzerdefinierte „Wenn-dann“-Regeln fest, um bestimmte Ereignisse als Auslöser zu verwenden. Sobald sich der Status ändert, sieht die Finanzabteilung eine neue Rechnungsaufgabe, eine Onboarding-Checkliste wird erstellt und Salesforce wird im Hintergrund aktualisiert. Der Vertriebsmitarbeiter geht zum nächsten Geschäft über, in der Gewissheit, dass die Customer Journey bereits in Gang gesetzt wurde.
Die besten Features von ClickUp
- finden Sie, was Sie brauchen: *Durchsuchen Sie Aufgaben, Dokumente und verbundene Apps mit ClickUp Enterprise Search, um Antworten in Sekundenschnelle zu finden
- sprechen statt tippen:* Stellen Sie Fragen oder diktieren Sie Notizen über die sprachgesteuerte Produktivität, um mit ClickUp Brain MAX strukturierte Ergebnisse zu erhalten
- manuelle Meeting-Notizen überflüssig:* Transkribieren Sie Diskussionen mit dem ClickUp AI Notetaker, erfassen Sie Aktionspunkte und freigeben Sie übersichtliche Zusammenfassungen
- polieren Sie Ihre Texte: *Entwerfen Sie Aktualisierungen, verfeinern Sie den Ton und führen Sie Bearbeitung an holprigen Text in ClickUp Aufgaben und ClickUp Dokumenten durch mit ClickUp Brain zum Schreiben und zur Bearbeitung
- Aufzeichnungen verständlich machen: Zeichnen Sie Aktualisierungen mit ClickUp Clips auf und transkribieren und fassen Sie sie mit ClickUp Brain zusammen
- Ideen visuell zum Leben erwecken: Erstellen Sie mit ClickUp Brain direkt in ClickUp Whiteboards Bilder, um grobe Konzepte während Brainstorming-Sitzungen in gemeinsam nutzbare Visualisierungen umzuwandeln
Limit von ClickUp
- Steile Lernkurve aufgrund der umfangreichen Features und benutzerdefinierten Anpassungsmöglichkeiten
Preise für ClickUp
Bewertungen und Rezensionen zu ClickUp
- G2: 4,7/5 (über 10.400 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 4.000 Bewertungen)
Was sagen Benutzer aus der Praxis über ClickUp?
Diese G2-Bewertung sagt wirklich alles:
Das neue Brain MAX hat meine Produktivität erheblich gesteigert. Die Möglichkeit, mehrere KI-Modelle, darunter auch fortschrittliche Schlussfolgerungsmodelle, zu einem erschwinglichen Preis zu nutzen, macht es einfach, alles auf einer Plattform zu zentralisieren. Features wie Sprach-zu-Text-Umwandlung, Aufgabe-Automatisierung und die Integration mit anderen Apps machen den Workflow viel reibungsloser und intelligenter.
Das neue Brain MAX hat meine Produktivität erheblich gesteigert. Die Möglichkeit, mehrere KI-Modelle, darunter auch fortschrittliche Schlussfolgerungsmodelle, zu einem erschwinglichen Preis zu nutzen, macht es einfach, alles auf einer Plattform zu zentralisieren. Features wie Sprach-zu-Text-Umwandlung, Aufgabe-Automatisierung und die Integration mit anderen Apps machen den Workflow viel reibungsloser und intelligenter.
2. Airflow (am besten geeignet für die Planung komplexer Datenpipelines)
Apache Airflow entstand ursprünglich als internes Projekt von Airbnb, bevor es sich zu einer weit verbreiteten Plattform für die Verwaltung komplexer Daten-Workflows entwickelte. Es basiert auf dem Prinzip „Konfiguration als Code“, was bedeutet, dass Ihre gesamte Workflow-Logik in Python-Dateien gespeichert ist.
Die Open-Source-Plattform eignet sich besonders für Umgebungen, in denen Teams eine detaillierte Kontrolle über Abhängigkeiten von Aufgaben, Wiederholungsmechanismen und Ausführungszeitpläne benötigen.
DAGs (Directed Acyclic Graphs) dienen als Workflow-Blaupausen, die Airflow in ausführbare Pipelines umwandelt.
Die besten Features von Airflow
- Definieren Sie komplexe Workflows als Python-Code unter Verwendung von Dekoratoren und anpassbaren Operatoren für verschiedene Systeme
- Überwachen Sie die Ausführung der Pipeline über detaillierte Webinterface-Dashboards mit Sichtbarkeit auf Aufgabe und Protokollen
- Skalieren Sie die Ausführung von Aufgaben über mehrere Worker-Knoten hinweg mit Celery- oder Kubernetes-Executors
- Stellen Sie sich über mehr als 200 Anbieter-Pakete, darunter AWS, GCP und Azure, in Verbindung mit Datenbanken, Cloud-Diensten und APIs
Limit-Einschränkungen von Airflow
- Bei KI-Workloads, die GPU-intensive Operationen erfordern, können die Standard-Executoren von Airflow (z. B. Local oder Celery) die speziellen Rechenanforderungen möglicherweise nicht effizient bewältigen
- Die Einstellung erfordert umfangreiche Infrastrukturkenntnisse und eine kontinuierliche Wartung, was kleinere Teams überfordern kann
- Es kann zwar Streaming-Systeme wie Apache Kafka durch die Verarbeitung von Batch-Daten ergänzen, unterstützt jedoch keine nativen kontinuierlichen KI-Pipelines mit geringer Latenz
Preise für Airflow
- Free
Bewertungen und Rezensionen zu Airflow
- G2: 4,4/5 (über 110 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über Airflow?
Wie auf G2 freigegeben:
Apache Airflow bietet hervorragende Flexibilität bei der Definition, Planung und Überwachung komplexer Workflows. Der DAG-basierte Ansatz ist für Dateningenieure intuitiv, und das umfangreiche Operator-Ökosystem ermöglicht eine einfache Integration in verschiedene Systeme. Die Benutzeroberfläche erleichtert die Nachverfolgung und Fehlerbehebung von Workflows, und die Skalierbarkeit gewährleistet einen reibungslosen Betrieb auch bei großen Pipelines.
Apache Airflow bietet hervorragende Flexibilität bei der Definition, Planung und Überwachung komplexer Workflows. Der DAG-basierte Ansatz ist für Dateningenieure intuitiv, und das umfangreiche Operator-Ökosystem ermöglicht eine einfache Integration in verschiedene Systeme. Die Benutzeroberfläche erleichtert die Nachverfolgung und Fehlerbehebung von Workflows, und die Skalierbarkeit gewährleistet einen reibungslosen Betrieb auch bei großen Pipelines.
3. Kubeflow (am besten geeignet für das Management von Machine-Learning-Pipelines)
Google hat Kubeflow entwickelt, um Kubernetes-Cluster in Machine-Learning-Plattformen umzugestalten und damit die Herausforderung zu bewältigen, ML-Workflows über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg portabel zu machen.
Das Framework verwandelt containerisierte Umgebungen in End-to-End-ML-Plattformen, wobei der Schwerpunkt speziell auf Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit liegt.
Die Komponente Kubeflow Pipelines dient als Orchestrierungs-Engine und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Workflows entweder über eine visuelle Oberfläche oder ein SDK zu erstellen.
Die nahtlose Datenintegration mit Jupyter-Notebooks macht das tool besonders attraktiv. Dadurch entsteht eine vertraute Umgebung für ML-Anwender, die bereits mit der notebookbasierten Entwicklung vertraut sind.
Die besten Features von Kubeflow
- Erstellen Sie ML-Pipelines mithilfe einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche oder eines Python-SDK mit Komponenten-Containerisierung
- Versionen und Nachverfolgung über mehrere Pipeline-Läufe hinweg mit automatischer Metadatensammlung verfolgen
- Stellen Sie Modelle direkt aus trainierten Artefakten über die KServe-Integration in Kubernetes-Clustern bereit
- Verwalten Sie Hyperparameter-Tuning-Jobs über die Katib-Optimierungs-Engine unter Verwendung mehrerer Suchalgorithmen
Limitations von Kubeflow
- Aufgrund der tiefen Integration zwischen den tools benötigen Sie eine robuste Kubernetes-Cluster-Setup
- Der Fokus auf ML kann die Vielseitigkeit für umfassendere Orchestrierungsanforderungen einschränken
Preise für Kubeflow
- Free
Kubeflow-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,5/5 (über 20 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über Kubeflow?
Mir gefällt die Portabilität, die die Arbeit mit beliebigen Kubernetes-Clustern vereinfacht, egal ob auf einem einzelnen Computer oder in der Cloud... Das Setup war anfangs schwierig, sodass wir dafür ein eigenes Team einsetzen mussten.
Mir gefällt die Portabilität, die die Arbeit mit beliebigen Kubernetes-Clustern vereinfacht, egal ob auf einem einzelnen Computer oder in der Cloud... Das Setup war anfangs schwierig, sodass wir dafür ein eigenes Team einsetzen mussten.
🧠 Wissenswertes: Henry Fords Fließband aus dem Jahr 1913 wird oft als erste groß angelegte „Workflow-Automatisierung” angesehen. Anstelle von Software wurden bewegliche Förderbänder eingesetzt, um Menschen und Maschinen zu koordinieren.
4. Prefect (am besten geeignet für Python-basierte Workflow-Automatisierung)
Moderne Python-Entwickler empfinden herkömmliche Orchestrierungswerkzeuge oft als zu starr und konfigurationsintensiv für ihren täglichen Workflow. Prefect begegnet diesen Frustrationen, indem es die Entwicklererfahrung gegenüber dem Konfigurationsaufwand priorisiert.
Die Plattform behandelt Workflows als reguläre Python-Funktionen, die mit ihren Flow- und Aufgabe-Dekoratoren versehen sind.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Orchestrierungswerkzeugen trennt Prefect die Definition von Workflows von der Ausführungsinfrastruktur. Dadurch können Teams identische Workflows lokal, vor Ort oder in der Cloud ausführen, was während der Entwicklungs- und Testphase von unschätzbarem Wert ist.
Die besten Features von Prefect
- Nutzen Sie ein hybrides Ausführungsmodell, bei dem Workflows in der Prefect Cloud bereitgestellt werden, während sie auf Ihrer eigenen Infrastruktur ausgeführt werden
- Verwalten Sie dynamische Workflows, deren Struktur sich je nach Laufzeitbedingungen und bedingter Aufgabe ändert
- Wiederholen Sie fehlgeschlagene Aufgaben mit konfigurierbaren Backoff-Strategien, benutzerdefinierter Wiederholungslogik und zustandsbasierter Wiederherstellung
- Überwachen Sie den Status Ihrer Workflows mithilfe von Echtzeit-Benachrichtigungen, Slack-Alerts und anpassbaren Status-Dashboards
Perfekte Limitierungen
- Im Vergleich zu anderen Workflow-Orchestrierungsplattformen kleinere KI-Ökosystem-Integrationen
- Limitiert unterstützen Nicht-Python-Workflows und Legacy-Systeme
Perfekte Preisgestaltung
- Hobby: Kostenlos
- Starter: 100 $/Monat
- Team: 400 $/Monat
- Pro: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- unternehmen: *Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Perfekte Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,2/5 (über 120 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über Prefect?
Basierend auf einer G2-Bewertung:
Was unserem Team an Prefect am besten gefallen hat, ist, wie einfach es ist, jeden Python-Code über die Prefect-Dekoratoren in eine funktionierende und automatisierte Pipeline umzuwandeln. Wir konnten unsere Cloud-Funktion-Workflows in nur wenigen Tagen auf Prefect migrieren. Die deklarative YAML-Datei für die Bereitstellung ist ebenfalls leicht verständlich und lässt sich gut in unseren CI/CD-Pipelines verwenden.
Was unserem Team an Prefect am besten gefallen hat, ist, wie einfach es ist, jeden Python-Code über die Prefect-Dekoratoren in eine funktionierende und automatisierte Pipeline umzuwandeln. Wir konnten unsere Cloud-Funktions-Workflows in nur wenigen Tagen auf Prefect migrieren. Die deklarative YAML-Datei für die Bereitstellung ist ebenfalls leicht verständlich und lässt sich gut in unseren CI/CD-Pipelines verwenden.
5. Metaflow (am besten geeignet für die Skalierung von Data-Science-Workflows)
Die Ingenieure von Netflix haben Metaflow entwickelt, um Datenwissenschaftlern den Übergang von Laptop-Prototypen zu Produktionssystemen ohne die Komplexität von DevOps zu erleichtern.
In dieser Open-Source-Plattform wird jeder ausgeführte Workflow zu einer Version des Artefakts. Das System erfasst automatisch Code, Daten und Umgebungssnapshots. Dieser Versionierungsansatz macht die Reproduktion von Experimenten auch Monate nach der ursprünglichen Ausführung mühelos.
Die Skalierung erfolgt über Dekoratoren, die den Übergang von lokalen Berechnungen zu Cloud-Instanzen mit einer einzigen Codezeile nahtlos bewältigen. Darüber hinaus lässt sich Metaflow nativ in AWS-Dienste integrieren, was es für Teams attraktiv macht, die bereits in das Amazon-Ökosystem investiert haben.
Sie können auch eine Bereitstellung auf Azure, GCP oder einem benutzerdefinierten Kubernetes-Cluster wählen.
Die besten Features von Metaflow
- Skalieren Sie Berechnungen vom lokalen Rechner auf Cloud-Instanzen mit einem einzigen @batch- oder @resources-Dekorator
- Versionieren Sie jeden automatisch ausgeführten Workflow, einschließlich Code-Snapshots, Datenartefakten und Nachverfolgung von Abhängigkeiten
- Setzen Sie fehlgeschlagene Workflows von jedem Checkpoint aus fort, ohne vorherige Arbeit zu verlieren, indem Sie Schritt-Level-Caching verwenden
- Greifen Sie über einen Python-Client, eine webbasierte Notebook-Schnittstelle oder programmgesteuerte Datenabfrage auf Workflow-Ergebnisse zu
Limitations von Metaflow
- In erster Linie für AWS-Infrastruktur und Python-Benutzer mit limitierter Unterstützung für Multi-Cloud konzipiert
- Weniger geeignet für Echtzeit- oder Streaming-Datenverarbeitungs-Workflows
Preise für Metaflow
- Free
Metaflow-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über Metaflow?
Ein G2-Benutzer sagt:
Was mir an Metaflow am besten gefällt, ist, dass es das Erstellen und Ausführen von Data-Science-Pipelines zu einer normalen Angelegenheit macht. Man schreibt einfach normalen Python-Code, ohne sich in endlosen Konfigurationsdateien zu verlieren oder sich zu viele Gedanken über die Infrastruktur-Setup zu machen. Die Art und Weise, wie es mit Daten-Versionen umgeht und es Ihnen ermöglicht, zwischen lokaler und Cloud-basierter Ausführung zu wechseln, ist äußerst praktisch. Es beseitigt gewissermaßen die „DevOps-Kopfschmerzen“, sodass Sie sich auf das eigentliche Problem konzentrieren können, das Sie zu lösen versuchen.
Was mir an Metaflow am besten gefällt, ist, dass es das Erstellen und Ausführen von Data-Science-Pipelines zu einer normalen Angelegenheit macht. Man schreibt einfach normalen Python-Code, ohne sich in endlosen Konfigurationsdateien zu verlieren oder sich zu viele Gedanken über die Infrastruktur-Setup zu machen. Die Art und Weise, wie es mit Daten-Versionen umgeht und es Ihnen ermöglicht, zwischen lokaler und Cloud-basierter Ausführung zu wechseln, ist super praktisch. Es beseitigt gewissermaßen die „DevOps-Kopfschmerzen“, sodass Sie sich auf das eigentliche Problem konzentrieren können, das Sie zu lösen versuchen.
🔍 Wussten Sie schon? Der Begriff Orchestrierung stammt aus der Musik. So wie ein Dirigent verschiedene Instrumente zu einem harmonischen Ganzen zusammenführt, koordinieren Orchestrierungsplattformen mehrere Anwendungen, APIs und KI-Agenten.
6. LangChain (am besten geeignet für die Orchestrierung von LLM-Anwendungen)
Die explosionsartige Zunahme großer Sprachmodelle hat eine neue Herausforderung mit sich gebracht: die Verknüpfung mehrerer KI-Operationen zu kohärenten Anwendungen. LangChain schließt diese Lücke und bietet Abstraktionen, die komplexe KI-Workflows in überschaubare Komponenten aufschlüsseln.
Die modulare Architektur ermöglicht benutzerdefinierte Komponenten wie Prompt-Vorlagen, Speichersysteme und tool-Integrationen.
LangChain bietet mehrstufige KI-Prozesse, von einfachen Frage-Antwort-Prozessen bis hin zu komplexen Forschungsaufgaben. Darüber hinaus erstreckt sich LangGraph auf zyklische Workflows, in denen Agenten ihre Ergebnisse auf der Grundlage von Feedback-Schleifen iterieren und verfeinern können.
Die besten Features von LangChain
- Verknüpfen Sie mehrere LLM-Aufrufe mithilfe sequenzieller und paralleler Ausführungsmuster mit benutzerdefinierter Routing-Logik
- Verwalten Sie Unterhaltung-Speicher und Kontext über erweiterte Agenteninteraktionen hinweg mit mehreren Speicher-Backends
- Erstellen Sie benutzerdefinierte KI-Prompt-Vorlagen, die sich je nach Workflow-Status, Benutzereingaben und Kontextvariablen anpassen
- Debuggen Sie LLM-Anwendungen mithilfe integrierter Tracing- und Logging-Funktionen sowie der LangSmith-Monitoring-Integration
Limitations von LangChain
- Ihr rasantes Entwicklungstempo kann bestehende Anwendungen während Updates beschädigen
- Hoher Performance-Overhead bei der Orchestrierung mehrerer Modellaufrufe in Folge
Preise für LangChain
- Entwickler: Start kostenlos (danach nutzungsabhängige Bezahlung)
- Plus: Ab 39 $/Monat (danach nach Verbrauch bezahlen)
- unternehmen: *Benutzerdefinierte Preisgestaltung
LangChain-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über LangChain?
Ein Reddit-Beitrag gibt frei:
Langchain eignet sich sehr gut für RAG-spezifische Aufgaben, da die Verkettung darin sehr gut funktioniert. Probleme treten jedoch auf, wenn Sie einen Chatbot wünschen, der Speicherplatz zur Verfügung hat und für die Rückverfolgung. Hier hat Langchain Einschränkungen, da Sie diese Aufgaben manuell ausführen müssen. Dies kann mit Langgraph erfolgen, da es sehr vielseitig ist.
Langchain eignet sich sehr gut für RAG-spezifische Aufgaben, da die Verkettung darin sehr gut funktioniert. Probleme treten jedoch auf, wenn Sie einen Chatbot wünschen, der Speicherplatz zur Verfügung hat und für die Rückverfolgung. Hier hat Langchain Limit, da Sie diese Aufgaben manuell ausführen müssen. Dies kann mit Langgraph erfolgen, da es sehr vielseitig ist.
📖 Lesen Sie auch: Wie man KI zur Automatisierung von Aufgaben einsetzt
7. AutoGen (am besten geeignet für die Koordination von Dialogagenten)
Microsoft Research hat dieses Framework entwickelt, um sicherzustellen, dass KI-Agenten Lösungen aushandeln und durch natürliche Dialoge statt durch vorab festgelegte Abläufe zu einem Konsens gelangen.
Mehrere Agenten in einem AutoGen-System können unterschiedliche Rollen, Fähigkeiten und Zugriffsrechte auf bestimmte tools haben, wodurch reichhaltige Kooperationsumgebungen entstehen.
Die Open-Source-Plattform unterstützt sowohl den Human-in-the-Loop-Modus als auch den vollständig autonomen Modus, sodass Teams die Automatisierung schrittweise erhöhen können, wenn das Vertrauen wächst. Außerdem werden detaillierte Gesprächsprotokolle erstellt, aus denen hervorgeht, wie die Agenten zu ihren Schlussfolgerungen gelangen.
Die besten Features von AutoGen
- Wählen Sie zwischen vorgefertigten AgentChat-Agenten oder erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Agenten
- Ermöglichen Sie es Agenten, sich gegenseitig ihre Arbeit durch iterative Diskussionen und Peer-Review-Schleifen zu kritisieren und zu verbessern
- Unterstützen Sie menschliche Eingriffe zu jedem Zeitpunkt während der Unterhaltungen mit Agenten durch Genehmigungsgates und manuelle Übersteuerung
- Konfigurieren Sie Agenten mit verschiedenen LLM-Backends, Temperatureinstellungen und Kostenoptimierungs-Parameter
- Erstellen Sie detaillierte Protokolle der Unterhaltung für Debugging, Audit-Trails und Analysen zur Workflow-Optimierung
Limit von AutoGen
- Begrenzte Kontrolle über das Verhalten der Agenten, sobald die Unterhaltungen beginnen zu fließen
- Erfordert sorgfältiges Prompt-Engineering, um zu verhindern, dass Agenten vom Thema abweichen
Preise für AutoGen
- Free
AutoGen-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
🧠 Wissenswertes: Die Wurzeln der Workflow-Automatisierung reichen bis zur industriellen Revolution (18. Jahrhundert) zurück. Unternehmen setzten zunächst mechanische Systeme wie Jacquard-Webstühle mit Karten ein, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Diese funktionierten ebenfalls nach dem Prinzip „Wenn dies, dann das“.
8. Workato (Am besten geeignet für die Automatisierung von Geschäftsprozessen)
Workato geht die Orchestrierung aus Unternehmensperspektive an und konzentriert sich dabei auf die Verbindung von Geschäftsanwendungen. Die Plattform bietet einen visuellen Rezept-Builder, der auch für technisch weniger versierte Benutzer verständlich ist. Aber keine Sorge: Entwickler erhalten bei Bedarf weiterhin erweiterte Funktionen.
Als KI-Orchestrierungstool geht Workato über die einfache Automatisierung hinaus und ermöglicht dynamische Prozesse wie Stimmungsanalysen, intelligente Dokumentenverarbeitung und prädiktives Lead-Scoring. Geschäftsprozesse werden in Workflows umgewandelt, die automatisch Fehlerbehebung, Datentransformation und Compliance-Protokollierung übernehmen.
Dank Unternehmen-Feature wie rollenbasierter Zugriffskontrolle, Prüfpfaden und SOC 2-Konformität eignet sich Workato besonders für regulierte Branchen, in denen sowohl Governance als auch Funktionalität eine wichtige Rolle spielen.
Die besten Features von Workato
- Verbinden Sie über 1000 Geschäftsanwendungen über vorgefertigte Konnektoren, REST-APIs und Webhook-Integrationen
- Transformieren Sie Daten zwischen verschiedenen Formaten mithilfe integrierter Mapping-Tools und Formel-Funktion
- Überwachen Sie Geschäftsprozesse mit Echtzeit-Dashboards, automatisierten Warnmeldungen und Leistungsanalysen
- Nutzen Sie die große Community, die vorgefertigte Rezepte anbietet, die Sie benutzerdefiniert anpassen können, um schnell neue Automatisierungen zu entwickeln
Limitations von Workato
- Begrenzte Flexibilität für komplexe Datenverarbeitung im Vergleich zu Code-basierten Orchestratoren
- Die Abhängigkeit von vorgefertigten Konnektoren kann die Integration mit benutzerdefinierten Anwendungen einschränken
- Die Kosten können ein wichtiger Faktor sein, insbesondere für kleinere Geschäfte oder wenn das Volumen der Aufgaben und der verbundenen Anwendungen wächst
Preise von Workato
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Workato
- G2: 4,7/5 (über 620 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 80 Bewertungen)
Was sagen echte Benutzer über Workato?
Als Nicht-Integrationsexperte liebe ich die Benutzeroberfläche von Workato. Ich kann mich mit der Person, die die Integrationen erstellt, zusammensetzen und die Oberfläche ziemlich leicht verstehen
Als Nicht-Integrationsexperte liebe ich die Benutzeroberfläche von Workato. Ich kann mich mit der Person, die die Integrationen erstellt, zusammensetzen und die Benutzeroberfläche ziemlich leicht verstehen
📖 Lesen Sie auch: Workato-Alternativen zur Automatisierung von Workflows
9. CrewAI (am besten geeignet für rollenbasierte Agententeams)
CrewAI funktioniert wie ein digitales Projektmanagement, in dem Agenten über Titel, Fähigkeiten und Berichterstellungsbeziehungen verfügen, die denen realer Teams entsprechen.
Dieser rollenbasierte Ansatz macht das komplexe Workflow-Design überraschend intuitiv. Forscher sammeln Informationen, Analysten verarbeiten Daten und Autoren erstellen Berichte, genau wie menschliche Teams. Integrierte Koordinationsmechanismen übernehmen automatisch die Aufgabenverteilung, die Nachverfolgung des Fortschritts und die Qualitätskontrolle.
Die Plattform legt den Schwerpunkt auf strukturierte Zusammenarbeit statt auf freie Unterhaltung, wodurch die Ergebnisse besser vorhersehbar sind als bei rein dialogorientierten Frameworks.
Die besten Features von CrewAI
- Verfolgen Sie den Fortschritt bei Multi-Agent-Projekten mithilfe integrierter Projektmanagement-Features und Nachverfolgung von Meilensteinen
- Integrieren Sie sie in Cloud-Plattformen oder stellen Sie sie lokal bereit, um mehr Kontrolle zu erhalten
- Definieren Sie Agenten-Hierarchien, die reale Unternehmens-Berichterstellung widerspiegeln, mit Genehmigungs-Workflows
- Erzeugen Sie strukturierte Ergebnisse durch role-spezifische Vorlagen, Format-Richtlinien und Qualitätsprüfungen
- Verfolgen Sie Effizienz, ROI und Leistung mit integrierten Beobachtungstools
Limit von CrewAI
- Starre Rolle-Definitionen können kreative Problemlösungsansätze einschränken
- Geringere Flexibilität im Vergleich zu Konversationsframeworks für explorative Aufgaben
- Für fortgeschrittene Anwendungsfälle sind Python-Kenntnisse erforderlich
Preise für CrewAI
- Orchestrierung: Open Source
- Basis: 99 $/Monat
- Standard: 500 $/Monat
- Pro: 1000 $/Monat
- unternehmen: *Benutzerdefinierte Preisgestaltung
CrewAI-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,2/5 (über 50 Bewertungen)
- Capterra: 4,8/5 (über 45 Bewertungen)
🧠 Wissenswertes: Die Y2K-Bug-Krise löste weltweit einen Wettlauf um die Behebung von Problemen aus, was zu massiven IT-Upgrades führte. Diese Investitionen schufen eine stärkere technologische Grundlage.
📮 ClickUp Insight: 32 % der Arbeitnehmer glauben, dass Automatisierung nur wenige Minuten pro Vorgang einsparen würde, aber 19 % sagen, dass dadurch 3 bis 5 Stunden pro Woche eingespart werden könnten. In Wirklichkeit summieren sich selbst kleinste Zeiteinsparungen auf lange Sicht.
Wenn Sie als Beispiel täglich nur 5 Minuten bei sich wiederholenden Aufgaben einsparen, können Sie pro Quartal über 20 Stunden Zeit gewinnen – ein Ergebnis, das es Ihnen ermöglicht, diese Zeit für wertvollere, strategische Arbeit zu nutzen.
Mit ClickUp dauert die Automatisierung kleiner Aufgaben – wie das Zuweisen von Fälligkeitsterminen oder das Taggen von Teamkollegen – weniger als eine Minute. Sie verfügen über integrierte KI-Agenten für automatische Zusammenfassungen und Berichte, während benutzerdefinierte Agenten bestimmte Workflows übernehmen. Gewinnen Sie Zeit zurück!
💫 Echte Ergebnisse: STANLEY Security reduzierte den Zeitaufwand für die Erstellung von Berichten mit den anpassbaren Berichterstellungstools von ClickUp um 50 % oder mehr – so konnten sich die Teams auf die Berichterstellung konzentrieren, ohne dass sie sich um die Formatierung kümmern mussten, und sich auf die Prognosen kostenlos konzentrieren.
10. Orby AI (Am besten geeignet für die Ermittlung und Automatisierung von Workflow)
Orby AI verfolgt einen erfrischend anderen Ansatz für die Orchestrierung. Es nutzt neuro-symbolische KI, die auf seinem proprietären Large Action Model (LAM) basiert, um Interaktionen von Benutzern über verschiedene Anwendungen hinweg zu analysieren. Auf diese Weise werden sich wiederholende Aufgaben und Workflow-Muster identifiziert, die sonst möglicherweise unsichtbar bleiben würden.
Sobald die Workflows ermittelt sind, kann die Plattform ganze Sequenzen sowohl in Desktop-Anwendungen als auch in webbasierten tools automatisieren.
Zu den Schlüssel-Stärken zählen logikgestützte Zuverlässigkeit (kein Risiko von Halluzinationen), vollständige Überprüfbarkeit mit schrittweiser Argumentation und iterative Feedbackschleifen zur Verbesserung der Genauigkeit.
Die besten Features von Orby KI
- Verwenden Sie die proprietäre Large Action Model (LAM) von ActIO für die Automatisierung komplexer Multi-App-Prozesse
- Generieren Sie Beispiele für die Automatisierung von Workflow auf der Grundlage tatsächlicher Nutzungsmuster, Häufigkeitsanalysen und Zeiteinsparungspotenzialen
- Führen Sie Workflows aus, die mit jeder Anwendung interagieren, durch UI-Automatisierung, API-Aufrufe und Bildschirmaufzeichnung
- Sorgen Sie für die Sicherheit des Unternehmens mit rollenbasiertem Zugriff, Verschlüsselung und strengen Compliance-Kontrollen
- Lassen Sie das tool Demos oder Standardarbeitsanweisungen (SOPs) beobachten und in transparente Workflows übersetzen
Einschränkungen von Orby KI
- Bedenken hinsichtlich der Überwachung und Analyse von Benutzerverhaltensmustern
- Die Preisgestaltung ist auf Unternehmen ausgerichtet und nicht für Selbstbedienung geeignet
- Im Vergleich zu code-basierten Orchestrierungsplattformen nur eingeschränkte Kontrolle über die Automatisierungskette
Preise für Orby KI
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Orby KI-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
11. IBM watsonx Orchestrate (Am besten geeignet für das KI-Workflow-Management in Unternehmen)
IBM watsonx Orchestrate stellt eine Verbindung zwischen verschiedenen KI-Modellen, Anwendungen und Datenquellen über Anfragen in natürlicher Sprache her.
Es führt komplexe Geschäftsaufgaben aus, wie beispielsweise die Analyse der Kundenstimmung anhand aktueller Support-Tickets und die Berichterstellung. Mit der Zeit verbessert das System sein Kontextverständnis und passt sich den sich wandelnden Geschäftsanforderungen an.
Hinter den Kulissen koordiniert die Plattform nahtlos mehrere KI-Dienste, Datentransformationen und Anwendungsinteraktionen. Dank Unternehmen-Feature wie Sicherheit, Compliance-Nachverfolgung und Integration in die bestehende IBM-Infrastruktur eignet sich die Plattform besonders gut für große Organisationen.
Die besten Features von IBM Watsonx Orchestrate
- Starten Sie vorgefertigte KI-Agenten für funktionale Prozesse oder entwickeln Sie Ihre eigenen wiederverwendbaren Agenten
- Schaffen Sie ein Ökosystem aus vorgefertigten, benutzerdefinierten und Drittanbieter-Agenten mit Multi-Agent-Orchestrierung
- Verbessern Sie die zukünftige Automatisierung der Aufgabe und reduzieren Sie die Setup-Zeit mit KI, die Benutzerpräferenzen und den Geschäftskontext lernt
- Führen Sie Aufgaben kontextbezogen und in der richtigen Reihenfolge aus, indem Sie die vorgefertigten Funktionen und die fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen
- Stellen Sie Agenten schneller bereit – mit wiederverwendbaren Vorlagen und einer wachsenden Bibliothek von Lösungen, die von IBM und Partnern entwickelt wurden
Einschränkungen von IBM Watsonx Orchestrate
- Im Vergleich zu Open-Source-Plattformen eingeschränkte benutzerdefinierte Anpassungsmöglichkeiten
- Die Abhängigkeit vom IBM-Ökosystem kann die Flexibilität der Integration Limit
Preise für IBM watsonx Orchestrate
- Kostenlose Testversion
- Essentials: Ab 500 $/Monat
- Standard: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
IBM Watsonx Orchestrate Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,4/5 (über 345 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen reale Benutzer über IBM watsonx Orchestrate?
Eine Rezension auf G2 lautet:
Was mir an IBM watsonx Orchestrate besonders gefällt, ist, dass es die Automatisierung von Aufgaben vereinfacht, indem es Ihnen ermöglicht, „Fähigkeiten” mithilfe natürlicher Sprache zu erstellen. Es ist benutzerfreundlich und ermöglicht es auch Nicht-Entwicklern, repetitive Aufgaben in tools wie E-Mail, Kalendern und Geschäftsanwendungen zu automatisieren, ohne Code schreiben zu müssen. Durch die Integration mit Watson AI wird es intelligenter und kontextsensitiver.
Was mir an IBM watsonx Orchestrate besonders gefällt, ist, dass es die Automatisierung von Aufgaben vereinfacht, indem es Ihnen ermöglicht, „Fähigkeiten” mithilfe natürlicher Sprache zu erstellen. Es ist benutzerfreundlich und ermöglicht es auch Nicht-Entwicklern, sich wiederholende Aufgaben in tools wie E-Mail, Kalendern und Geschäftsanwendungen zu automatisieren, ohne Code schreiben zu müssen. Durch die Integration mit Watson AI wird es intelligenter und kontextsensitiver.
🔍 Wussten Sie schon? In den 1960er Jahren führte IBM Mainframes ein, die Batch-Jobs planen konnten. Dies war der erste Schritt in Richtung digitaler Orchestrierung, bei der IT-Teams Tausende von Aufgaben über riesige zentralisierte Systeme hinweg verwalteten.
12. ZenML (am besten geeignet für die Standardisierung von ML-Pipelines)
ZenML bietet ein standardisiertes ML-Workflow-Framework, das flexibel genug ist, um verschiedene tools und Präferenzen zu berücksichtigen. Die Plattform behandelt ML-Pipelines als erstklassige Software-Artefakte, abgeschlossen mit Version, Test- und Bereitstellungsprozessen.
Das Artefakt-Speicher-Konzept von ZenML stellt sicher, dass alle Pipeline-Eingaben, -Ausgaben und Metadaten automatisch einer Nachverfolgung und einer Version unterzogen werden. Dieser systematische Ansatz macht Experimente reproduzierbar und überprüfbar und verwandelt die Ad-hoc-ML-Entwicklung in professionelle Softwarepraxis.
Die besten Features von ZenML
- Verfolgen Sie alle Pipeline-Artefakte, einschließlich Daten, Modelle und Metadaten, automatisch mit Lineage-Nachverfolgung
- Stellen Sie dieselbe Pipeline ohne Codeänderungen mithilfe von Stack-Abstraktion in verschiedenen Umgebungen bereit
- Erstellen Sie Lineage-Diagramme, die den Datenfluss und die Abhängigkeiten zwischen Pipeline-Läufen darstellen
- Integrieren Sie beliebte tools wie MLflow, Kubeflow und verschiedene Cloud-Plattformen
- Zentralisieren Sie die Nachverfolgung, Quoten und Governance über moderne LLM- und traditionelle Machine-Learning-Workflows hinweg
Limitations von ZenML
- Eine zusätzliche Abstraktionsschicht kann die Fehlersuche erschweren, wenn Pipelines ausfallen
- Die Komplexität der Integration steigt, wenn mehrere ML-tools von Drittanbietern in Verbindung gebracht werden
Preise für ZenML
- Community Edition: Kostenlos
- ZenML Pro: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
ZenML-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
13. MLflow (am besten geeignet für die ML-Experiment-Orchestrierung)
Databricks hat MLflow entwickelt, um verstreute Versuchsergebnisse, inkonsistente Modellpakete und Probleme bei der Bereitstellung zu lösen. Es organisiert alles rund um Experimente und Läufe und führt automatisch Nachverfolgung für Parameter, Metriken und Artefakte für jede KI-Modelltrainingssitzung.
Die Schnittstelle verwaltet Modelle von der Entwicklung bis zur Produktion und sorgt für einen reibungslosen Ablauf von Version, Phase und Freigabe-Workflows.
Die Modellregistrierung dient als zentraler Katalog, in dem Teams Modelle in verschiedenen Umgebungen entdecken, bewerten und fördern können.
Die besten Features von MLflow
- Führen Sie die Nachverfolgung von Experiment-Parameter, Metriken und Artefakten während der Modellentwicklung automatisch mit UI-Vergleichstools durch
- Verwalten Sie den Modelllebenszyklus über eine Registrierung mit Staging, Genehmigungsworkflows und automatisierten Bereitstellungsauslösern
- Vergleichen Sie Versuchsergebnisse mithilfe integrierter Visualisierungs-, Filter- und statistischer Analyse-tools
- Definieren und verwalten Sie mehrere LLM-Endpunkte verschiedener Anbieter in einer einzigen YAML-Datei
- Stellen Sie Modelle auf verschiedenen Plattformen bereit, darunter Cloud-Dienste, Kubernetes-Cluster und Edge-Geräte, mithilfe integrierter Serving-Funktionen
Limitations von MLflow
- Limitierte Workflow-Orchestrierungsfunktionen für komplexe mehrstufige ML-Workflows
- Integrationsherausforderungen bei der Arbeit mit proprietären oder spezialisierten ML-Frameworks
Preise für MLflow
- Open Source Edition: Kostenlos
- Managed Hosting mit Databricks: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
MLflow-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
🧠 Wissenswertes: Der Begriff „Business Process Reengineering (BPR)” kam in den 1990er Jahren auf. Unternehmen wie Ford und General Electric begannen, ihre Workflows von Grund auf zu überdenken und legten damit den Grundstein für die moderne Workflow-Automatisierung und KI-gestützte Optimierung.
Vorteile von KI-Orchestrierungstools
Teams, die mehrere KI-Systeme betreiben, verbringen den Großteil ihrer Zeit mit Koordination statt mit Innovation. KI-Tools übernehmen die Routinearbeit, damit sich Ihre Mitarbeiter auf das Wesentliche konzentrieren können:
- Reduzierter manueller Aufwand: Durch die Automatisierung von KI-Workflows entfällt die manuelle Übertragung zwischen verschiedenen KI-Modellen
- Besserer Datenfluss: Verhindert das klassische (frustrierende) Szenario, in dem Ihre Machine-Learning-Modelle auf Daten warten, während Ihre Pipelines Informationen verarbeiten, die nie das richtige Ziel erreichen
- Schnellere KI-Entwicklung: Beseitigt Engpässe bei der Bereitstellung durch automatische Verwaltung von Abhängigkeiten über komplexe KI-Workloads hinweg
- Kosteneffizienz: Vermeidet kostspielige Fehler durch ungenutzte Ressourcen, während andere Systeme Engpässe verursachen
📖 Lesen Sie auch: Wie man KI im Betriebsmanagement einsetzt (Anwendungsfälle und tools)
So wählen Sie das richtige KI-Orchestrierungstool aus
Die meisten KI-Orchestrierungsplattformen sehen in Demos identisch aus, weisen jedoch in der Produktion sehr unterschiedliche Leistungen auf.
So unterscheiden Sie Marketingversprechen von der Realität:
- Bewerten Sie Ihre aktuelle KI-Infrastruktur: Dokumentieren Sie Ihre vorhandenen KI-Agenten der Automatisierung, Datenpipelines und ML-Workflows vollständig. Komplexe Umgebungen erfordern Plattformen, die für Komplexität ausgelegt sind
- Testen Sie die Integrationsfähigkeiten: Führen Sie Proof-of-Concept-Tests mit Ihren unübersichtlichsten Datenquellen und ältesten APIs durch. KI-Integrationstools, die saubere, moderne Verbindungen verarbeiten, könnten Probleme mit Legacy-Systemen haben
- bewerten Sie die Multi-Agenten-Unterstützung:* Testen Sie, was passiert, wenn verschiedene KI-Modelle während der Spitzenauslastung um Ressourcen konkurrieren. Viele Plattformen bewältigen sequenzielle Workflows, versagen jedoch, wenn Systeme gleichzeitig ausgeführt werden
- Überprüfen Sie die Unternehmensfunktionen: Vergewissern Sie sich, dass die KI-Orchestrierung für Unternehmen Audit-Trails, Rollback-Funktionen und Compliance-Tools umfasst, die den gesetzlichen Anforderungen entsprechen
- Berücksichtigen Sie zukünftige KI-Workloads: Planen Sie für LLM-Orchestrierungsanforderungen, die sich mit dem Aufkommen neuer Modelle schnell ändern. Sie sollten sich für Flexibilität entscheiden, anstatt sich auf bestimmte KI-Plattformen festzulegen
🔍 Wussten Sie schon? 93 % der IT-Führungskräfte in Unternehmen planen die Implementierung autonomer KI-Agenten, und fast die Hälfte hat diese bereits eingesetzt. Dies signalisiert eine massive Verlagerung hin zur KI-Orchestrierung in allen Geschäftsbereichen.
Die Zukunft der KI-Orchestrierung
Die KI-Orchestrierung wandelt sich von der Theorie zur Praxis, und Forschungsergebnisse zeigen, wie schnell sie Form annimmt.
Eine aktuelle Studie zu modernen Workflow-Orchestrierungsplattformen zeigt, wie Frameworks entwickelt werden, um mehrere KI-Agenten in Verbindung zu bringen, ihre Aufgaben zu verwalten und sie zu gemeinsamen Zielen zu führen. Durch diese Veränderung können Systeme natürlicher zusammenarbeiten, ohne dass die Benutzer die tools selbst zusammenstellen müssen.
In Feldern wie dem Gesundheitswesen hat sich die Orchestrierung bereits bewährt. Forscher, die an selbstfahrenden Labors arbeiten, haben gezeigt, wie Orchestrierungsplattformen Laborinstrumente, KI-Modelle und menschliche Eingaben gleichzeitig koordinieren können. Das Ergebnis sind schnellere Experimente, weniger Fehler und Ergebnisse, die konsistent reproduziert werden können.
Ähnliche Muster zeigen sich im Finanzwesen und in der Fertigung, wo orchestrierte KI Teams dabei unterstützt, schnellere und zuverlässigere Entscheidungen zu treffen.
Eine weitere Perspektive ergibt sich aus dem Konzept der orchestrierten verteilten Intelligenz. Dieser Ansatz sieht Netzwerke von KI-Systemen vor, die sich anpassen und Kontextinformationen zwischen Aufgaben freigeben und als Kooperationspartner des Menschen fungieren, anstatt als isolierte tools.
🔍 Wussten Sie schon? 95 % der Unternehmen haben nach wie vor mit Integrationsproblemen zu kämpfen, was die Effektivität des KI-Einsatzes einschränkt. Die Integration bleibt das Schlüssel-Hindernis für die Ausschöpfung des vollen Potenzials von KI in Unternehmens-Workflow.
Bringen Sie alles mit ClickUp zusammen
Da immer mehr Unternehmen KI einsetzen, um ihre Produktivität zu steigern und neue Erkenntnisse zu gewinnen, verfügen sie oft über mehrere KI-Lösungen ohne klare Strategie. Diese zunehmende KI-Ausbreitung erschwert es, die KI-Technologie zu steuern, zu optimieren und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Was Teams brauchen, ist Klarheit: einen Ort, an dem sie Antworten finden, Nachverfolgung durchführen und Projekte vorantreiben können.
Genau das bietet Ihnen ClickUp. ClickUp Brain gewinnt Erkenntnisse aus Ihrer bereits geleisteten Arbeit und stellt Ihnen die Leistungsfähigkeit generativer KI direkt an Ihrem Arbeitsplatz zur Verfügung. Mit ClickUp Brain MAX können Sie mehrere KI-Modelle nutzen, ohne den Kontext zu verlieren, und freihändig arbeiten. Und das alles, während Autopilot Agents die täglichen Routineaufgaben übernehmen und Automatisierungen die Arbeit beschleunigen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Die KI-Automatisierung konzentriert sich auf die Ausführung einer einzelnen Aufgabe, wie das Versenden einer Benachrichtigung oder das Aktualisieren einer Tabelle. Die KI-Orchestrierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie mehrere automatisierte Aufgaben und KI-Systeme miteinander verknüpft, sodass sie als ein koordinierter Prozess zusammenarbeiten.
KI-Agenten-Orchestrierung ist die strukturierte Koordination mehrerer KI-Agenten, die jeweils für eine bestimmte Rolle entwickelt wurden. Der Orchestrator steuert, wie sie interagieren, Informationen freigeben und Aufgaben als Gruppe statt isoliert abschließen.
Ja, KI-Orchestrierung kann die KI-Ausbreitung reduzieren, indem verstreute tools und Systeme in einem einzigen, organisierten Framework konsolidiert werden. Dadurch wird das Problem sich überschneidender Plattformen beseitigt und die Verwaltung von allem von einem einzigen Kontrollpunkt aus vereinfacht.
Nicht alle Plattformen erfordern Programmierkenntnisse. Viele bieten benutzerfreundliche Dashboards, Drag-and-Drop-Features und vorgefertigte Workflows. Für erweiterte benutzerdefinierte Anpassungen und die Integration in komplexe Systeme sind jedoch möglicherweise weiterhin technische Fachkenntnisse erforderlich.