13 เครื่องมือการจัดการระบบ AI ชั้นนำสำหรับกระบวนการทำงานทางธุรกิจ

ระบบ AI ของคุณดูเหมือนกับสัตว์ประหลาดดิจิทัลของแฟรงเกนสไตน์ โมเดลอยู่ที่นี่, API อยู่ที่นั่น, ท่อข้อมูลอยู่ทุกที่, และไม่มีอะไรคุยกันได้เลยหากไม่เกิดปัญหา

สิ่งที่คุณต้องการคือเครื่องมือประสานงาน AI แพลตฟอร์มเหล่านี้สัญญาว่าจะทำให้ส่วนประกอบ AI ที่กระจัดกระจายของคุณมารวมกันเป็นทีมที่ฝึกฝนมาอย่างดี

พวกเขาช่วยจัดการการไหลของข้อมูลระหว่างโมเดล AI ต่าง ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร ทำให้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

ดังนั้น บริการลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของคุณจึงให้คำตอบที่เป็นประโยชน์ ท่อข้อมูลประมวลผลข้อมูลขนาดหลายเทราไบต์โดยไม่ต้องใช้มนุษย์ และกระบวนการทำงานขององค์กรดำเนินไปเองโดยอัตโนมัติในขณะที่คุณหลับ

เราได้ทดสอบเครื่องมือที่มีชื่อเสียงที่สุดบางตัวที่สัญญาว่าจะควบคุมการขยายตัวของ AIได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการจัดการ AI อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือรายละเอียดเพิ่มเติม! 👀

เครื่องมือการประสานงาน AI ชั้นนำในภาพรวม

มาดูรายละเอียดของเครื่องมือควบคุม AI ที่ดีที่สุดและรูปแบบการกำหนดราคาของแต่ละแบบกัน

เครื่องมือการประสานงาน AI คืออะไร?

เครื่องมือเหล่านี้ทำให้การไหลของข้อมูลและงานต่าง ๆ ในระบบ AI ของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติ พวกมันเปลี่ยนการรวบรวมส่วนประกอบ AI ที่แยกจากกันให้กลายเป็นระบบการทำงานที่ราบรื่นซึ่งสามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง

คุณควรค้นหาอะไรในเครื่องมือการประสานงาน AI?

แอปพลิเคชัน AI บางตัวจะช่วยรักษาสติของคุณไว้ได้ ในขณะที่บางตัวอาจทำให้คุณแทบคลั่ง ดังนั้น สิ่งสำคัญที่คุณควรพิจารณาเมื่อเลือกเครื่องมือที่ 'เหมาะสม' คือ:

แพลตฟอร์มการจัดการ AI ที่ดีที่สุดสำหรับทีมที่ยุ่ง

ตอนนี้ มาดูตัวเลือกอันดับต้น ๆ ของเราสำหรับเครื่องมือการจัดการ AI ที่ดีที่สุดกัน 👇

1. ClickUp (ดีที่สุดสำหรับการจัดการงานและโครงการที่ผสานรวมกับ AI)

เชื่อมโยงความรู้กับบริบทด้วย ClickUp Brain

ClickUp แอปเดียวสำหรับทุกงาน รวมการจัดการโครงการ เอกสาร และการสื่อสารทีมไว้ในแพลตฟอร์มเดียว—ขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติและการค้นหาด้วย AI รุ่นใหม่

เรามาดูกันว่ามันทำงานอย่างไรในฐานะเครื่องมือการจัดการแบบครบวงจร 🔁

ค้นหาคำตอบโดยไม่ทำให้งานของคุณเสียทิศทาง

ผู้นำด้านการออกแบบกำลังอยู่ในประชุมทบทวน และมีคนถามว่า 'กระบวนการแนะนำผู้ใช้ใหม่ช่วยลดอัตราการหลุดออกในขั้นตอนที่สองหรือไม่?' ปกติแล้ว คำถามนี้จะทำให้ต้องหยุดชะงัก: ต้องมีใครสักคนค้นหาข้อมูลจากแดชบอร์ด Mixpanel แบ่งปันรายงานที่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ และต้องติดตามผลในภายหลัง

ด้วยClickUp Brain ผู้สามารถพิมพ์คำถามในภารกิจที่เกี่ยวข้องและได้รับข้อมูลแยกย่อย: จำนวนผู้ลงทะเบียน, จุดที่ผู้ใช้หลุดออกไป, และการเปรียบเทียบกับกระบวนการเดิม

คำตอบนั้นเกิดขึ้นทันที ในที่เดียวกับที่งานออกแบบอยู่ และทีมสามารถตัดสินใจเปลี่ยนแปลงได้ทันทีโดยไม่ต้องส่งต่อไปยังการประชุมอื่น

วิดีโอนี้อธิบายว่า ClickUp Brain ช่วยเร่งความเร็วในการทำงานของคุณได้อย่างไร:

ทำงานกับโมเดล AI หลายตัวในที่เดียว

ทีมมักจะทดสอบโมเดล AI ที่แตกต่างกันเพื่อจุดแข็งที่แตกต่างกัน: Claude สำหรับการให้เหตุผล, ChatGPT สำหรับการร่างที่ยืดหยุ่น, และ Gemini สำหรับการสรุปที่กระชับ. ปัญหาใหญ่คือการสลับไปมาระหว่างแอป, การสูญเสียบริบท, และการคัดลอกข้อความไปมา.

ClickUp Brain MAXกำจัดความขัดแย้งนั้น

นักการตลาดผลิตภัณฑ์ที่เขียนการวิเคราะห์การแข่งขันสามารถสร้างเมทริกซ์คู่แข่งที่มีโครงสร้างโดยใช้ Claude และปรับแต่งโทนการเล่าเรื่องให้เหมาะสมด้วย ChatGPT นอกจากนี้ยังได้รับสรุปที่พร้อมนำเสนอผู้บริหารจาก Gemini ทั้งหมดนี้ภายใน Brain MAX

นอกจากนี้ เนื่องจากมัน ดึงบริบทจากงานและเอกสารใน ClickUp การวิเคราะห์จึงยังคงแม่นยำกับงานของทีมโดยไม่ต้องจัดเรียงใหม่ด้วยตนเอง

นี่คือภาพรวมของวิธีที่ ClickUp Brain MAX รวมงานและเครื่องมือของคุณเข้าด้วยกัน:

ถ่ายโอนการอัปเดตซ้ำๆ ไปยังตัวแทน AI

แม้จะมี ClickUp Brain และ Brain MAX ช่วยลดเวลาค้นหา แต่ความพยายามในแต่ละวันก็ยังคงต้องทุ่มเทไปกับการอัปเดตซ้ำๆ เดิมๆ อยู่มาก

ลองนึกถึงการประชุมเช้าแบบสแตนด์อัพ รายงานประจำสัปดาห์ หรือคำถามในแชทที่ถามซ้ำๆ ว่า "เฮ้ สถานะเป็นอย่างไรบ้าง" มีคนต้องรวบรวมข้อมูล จัดรูปแบบ และแชร์ข้อมูลเหล่านั้น นั่นคือประเภทงานที่ClickUp Autopilot Agentsจะเข้ามาจัดการอย่างเงียบๆ

เลือก ตัวแทนอัตโนมัติที่สร้างไว้ล่วงหน้า ที่คุณสามารถเปิดใช้งานได้ในไม่กี่วินาทีหรือสร้างตัวแทน AI ที่คุณกำหนดเองด้วยทริกเกอร์ เงื่อนไข และคำแนะนำ

ตัวอย่างเช่น เปิดใช้งาน ตัวแทนรายงานประจำสัปดาห์ เพื่อรับสรุปกิจกรรม ความคืบหน้า และความล่าช้าของทีมโดยอัตโนมัติ

การส่งต่องานที่ชัดเจนโดยไม่ต้องเตือนซ้ำ

การส่งต่องานมักหยุดชะงักเพราะการอัปเดตเป็นแบบแมนนวล เมื่อดีลการขายย้ายไปยังสถานะ 'ปิด' ต้องมีใครสักคนคอยแจ้งเตือนฝ่ายการเงิน มอบหมายการปฐมนิเทศ และซิงค์ข้อมูลใน CRM

ClickUp Automationสามารถช่วยคุณได้ที่นี่

ตั้งค่ากฎกำหนดเองแบบ 'ถ้าสิ่งนี้เกิดขึ้น, แล้วสิ่งนั้นเกิดขึ้น' เพื่อกระตุ้นเหตุการณ์บางอย่าง. ดังนั้น, ทันทีที่สถานะเปลี่ยนแปลง, ฝ่ายการเงินจะเห็นงานใบแจ้งหนี้ใหม่, รายการตรวจสอบการเริ่มต้นใช้งานจะถูกสร้างขึ้น, และ Salesforce จะอัปเดตในพื้นหลัง. ตัวแทนขายสามารถดำเนินการไปยังดีลต่อไปได้, มั่นใจว่าเส้นทางของลูกค้าได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว.

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp

ข้อจำกัดของ ClickUp

ราคาของ ClickUp

คะแนนและรีวิว ClickUp

ผู้ใช้จริงพูดถึง ClickUp อย่างไรบ้าง?

รีวิว G2นี้พูดทุกอย่างไว้หมดแล้ว:

Brain MAX ใหม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของฉันอย่างมาก ความสามารถในการใช้โมเดล AI หลายตัว รวมถึงโมเดลการให้เหตุผลขั้นสูง ในราคาที่จับต้องได้ ทำให้การรวมทุกอย่างไว้ในแพลตฟอร์มเดียวเป็นเรื่องง่าย คุณสมบัติต่างๆ เช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ การทำงานอัตโนมัติของงาน และการผสานรวมกับแอปอื่นๆ ทำให้การทำงานราบรื่นและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

2. การไหลเวียนของอากาศ (เหมาะที่สุดสำหรับการจัดตารางงานในสายงานข้อมูลที่ซับซ้อน)

Apache Airflow มีต้นกำเนิดจากโครงการภายในของ Airbnb ก่อนที่จะพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่ซับซ้อน มันทำงานบนปรัชญา 'การกำหนดค่าเป็นโค้ด' ซึ่งหมายความว่าตรรกะของเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดของคุณจะอยู่ในไฟล์ Python

แพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส เติบโตได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ทีมต้องการการควบคุมอย่างละเอียดเกี่ยวกับความเชื่อมโยงของงาน, กลไกการลองทำใหม่, และตารางการดำเนินการ

DAGs (กราฟแบบมีทิศทางและไม่มีวงจร) ทำหน้าที่เป็นแบบแผนของกระบวนการทำงาน ซึ่ง Airflow จะแปลงให้เป็นไปป์ไลน์ที่สามารถดำเนินการได้

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของการไหลเวียนของอากาศ

ข้อจำกัดของการไหลของอากาศ

การกำหนดราคาการไหลของอากาศ

การจัดอันดับและรีวิวการไหลของอากาศ

ผู้ใช้ในชีวิตจริงพูดถึง Airflow อย่างไรบ้าง?

ตามที่แชร์บน G2:

Apache Airflow มอบความยืดหยุ่นที่ยอดเยี่ยมในการกำหนด, กำหนดเวลา, และติดตามการทำงานของเวิร์กโฟลที่ซับซ้อน. แนวทางที่ใช้ DAG เป็นมิตรกับวิศวกรข้อมูล, และระบบนิเวศของผู้ให้บริการที่หลากหลายช่วยให้การผสานรวมกับระบบต่าง ๆ เป็นไปอย่างง่ายดาย. ระบบ UI ของมันทำให้การติดตามและแก้ไขข้อผิดพลาดของเวิร์กโฟลเป็นเรื่องง่าย, และความสามารถในการปรับขนาดของมันช่วยให้การทำงานราบรื่นแม้กับระบบขนาดใหญ่.

3. Kubeflow (เหมาะที่สุดสำหรับการจัดการกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง)

Google ได้พัฒนา Kubeflow เพื่อปรับเปลี่ยนคลัสเตอร์ Kubernetes ให้กลายเป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) โดยแก้ไขปัญหาการทำให้เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องสามารถย้ายไปใช้ได้กับผู้ให้บริการคลาวด์ต่าง ๆ

กรอบการทำงานนี้เปลี่ยนสภาพแวดล้อมแบบคอนเทนเนอร์ให้เป็นแพลตฟอร์ม ML แบบครบวงจร โดยเน้นเฉพาะ ความสามารถในการทำซ้ำได้และขยายขนาดได้

Kubeflow Pipelines เป็นองค์ประกอบที่ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือจัดการการทำงาน ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ได้โดยใช้ทั้งส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกหรือ SDK

การผสานข้อมูลอย่างไร้รอยต่อกับ Jupyter notebooks ทำให้เครื่องมือนี้โดดเด่นเหนือใคร สิ่งนี้สร้างสภาพแวดล้อมที่คุ้นเคยสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน ML ที่คุ้นเคยกับการพัฒนาแบบ notebook อยู่แล้ว

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Kubeflow

ข้อจำกัดของ Kubeflow

ราคาของ Kubeflow

คะแนนและรีวิว Kubeflow

ผู้ใช้ในชีวิตจริงพูดถึง Kubeflow อย่างไรบ้าง?

ตามการรีวิวของG2:

ฉันชอบความสะดวกในการพกพาของมัน ซึ่งทำให้ง่ายต่อการใช้งานกับคลัสเตอร์ kubernete ใด ๆ ไม่ว่าจะเป็นบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวหรือในระบบคลาวด์...ตอนแรกการตั้งค่าค่อนข้างยาก เราต้องใช้สมาชิกทีมเฉพาะเพื่อตั้งค่ามัน

4. Prefect (เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ที่เน้น Python เป็นหลัก)

นักพัฒนา Python สมัยใหม่มักพบว่าตัวจัดการแบบดั้งเดิมนั้นมีความยืดหยุ่นน้อยและต้องใช้การกำหนดค่ามากเกินไปสำหรับกระบวนการทำงานประจำวันของพวกเขา Prefect แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยให้ความสำคัญกับประสบการณ์ของนักพัฒนามากกว่าภาระในการกำหนดค่า

แพลตฟอร์มนี้จัดการเวิร์กโฟลว์เสมือนเป็นฟังก์ชัน Python ทั่วไปที่ตกแต่งด้วยตัวตกแต่งโฟลว์และตัวตกแต่งงานของแพลตฟอร์ม

ต่างจากผู้ประสานงานแบบดั้งเดิม Prefect แยกการกำหนดเวิร์กโฟลว์ออกจากโครงสร้างพื้นฐานการดำเนินการ ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถ รันเวิร์กโฟลว์เดียวกัน ได้ทั้งในเครื่อง ท้องถิ่น หรือบนคลาวด์ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในระหว่างการพัฒนาและการทดสอบ

คุณสมบัติเด่นของหัวหน้าเขต

ข้อจำกัดของผู้ว่าราชการ

การกำหนดราคาที่เหมาะสม

คะแนนและรีวิวของผู้ดูแล

ผู้ใช้จริงพูดถึง Prefect อย่างไรบ้าง?

อ้างอิงจากการรีวิว G2:

สิ่งที่ทีมของเราชื่นชอบมากที่สุดเกี่ยวกับ Prefect คือความง่ายในการแปลงโค้ด Python ให้กลายเป็นกระบวนการทำงานอัตโนมัติที่ใช้งานได้จริงผ่าน Prefect decorators เราสามารถย้ายเวิร์กโฟลว์ฟังก์ชันบนคลาวด์ของเราไปยัง Prefect ได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วัน ไฟล์ yaml สำหรับการปรับใช้แบบ declarative ก็เข้าใจง่าย และเมื่อนำไปใช้กับ CI/CD pipeline ของเราก็ทำงานได้อย่างราบรื่น

5. Metaflow (เหมาะที่สุดสำหรับการปรับขนาดเวิร์กโฟลว์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล)

วิศวกรของ Netflix สร้าง Metaflow ขึ้นมาเพื่อช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเปลี่ยนจากต้นแบบบนแล็ปท็อปไปสู่ระบบที่ใช้งานจริงได้โดยไม่ต้องมีความซับซ้อนของ DevOps

ใน แพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส นี้ ทุกการรันเวิร์กโฟลว์จะกลายเป็นอาร์ติแฟกต์ที่มีการจัดเวอร์ชัน ระบบจะบันทึกโค้ด ข้อมูล และภาพรวมของสภาพแวดล้อมโดยอัตโนมัติ วิธีการจัดเวอร์ชันนี้ทำให้การทดลองซ้ำเป็นเรื่องง่าย แม้จะผ่านไปหลายเดือนหลังจากการรันครั้งแรก

การปรับขนาดเกิดขึ้นผ่านตัวตกแต่ง (decorators) ที่จัดการการเปลี่ยนผ่านจากการประมวลผลในเครื่องไปยังอินสแตนซ์บนคลาวด์ได้อย่างราบรื่นด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว นอกจากนี้ Metaflow ยังผสานการทำงานกับบริการของ AWS ได้โดยตรง ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับทีมที่ลงทุนในระบบนิเวศของ Amazon อยู่แล้ว

คุณยังสามารถเลือกที่จะปรับใช้บน Azure, GCP หรือคลัสเตอร์ Kubernetes ที่กำหนดเองได้

คุณสมบัติเด่นของ Metaflow

ข้อจำกัดของ Metaflow

ราคาเมตาโฟลว์

Metaflow คะแนนและรีวิว

ผู้ใช้จริงพูดถึง Metaflow อย่างไรบ้าง?

ผู้ใช้ G2กล่าวว่า:

สิ่งที่ฉันชอบที่สุดเกี่ยวกับ Metaflow คือวิธีที่มันทำให้การสร้างและรัน data science pipelines รู้สึก... เอ่อ ปกติ คุณแค่เขียนโค้ด python ธรรมดาโดยไม่ต้องหลงอยู่ในไฟล์คอนฟิกที่ไม่มีที่สิ้นสุดหรือกังวลเกี่ยวกับการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานมากเกินไป วิธีที่มันจัดการกับการเวอร์ชันข้อมูลและให้คุณสลับไปมาระหว่างการทำงานในเครื่องและบนคลาวด์ได้สะดวกมาก มันเหมือนกับเอา "ความปวดหัวของ devops" ออกไป ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาจริง ๆ ที่คุณพยายามจะแก้ไขได้

6. LangChain (เหมาะที่สุดสำหรับการประสานงานการใช้งาน LLM)

การระเบิดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้สร้างปัญหาใหม่ขึ้นมา: การเชื่อมต่อการดำเนินการของ AI หลายอย่างเข้าด้วยกันเป็นแอปพลิเคชันที่มีความสอดคล้องกัน LangChain ช่วยเติมเต็มช่องว่างนี้ โดยให้การนามธรรมที่แยกกระบวนการทำงานของ AI ที่ซับซ้อนออกเป็นองค์ประกอบที่สามารถจัดการได้

สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ ช่วยให้สามารถปรับแต่งส่วนประกอบต่างๆ ได้ เช่น แม่แบบคำสั่ง ระบบหน่วยความจำ และการผสานรวมเครื่องมือ

LangChain นำเสนอขั้นตอนการทำงานของ AI แบบหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตอบคำถามอย่างง่ายไปจนถึงงานวิจัยที่ซับซ้อน นอกจากนี้ LangGraph ยังขยายไปสู่กระบวนการทำงานแบบวนซ้ำ ซึ่งตัวแทนสามารถทำงานซ้ำและปรับปรุงผลลัพธ์ตามข้อมูลย้อนกลับได้

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ LangChain

ข้อจำกัดของ LangChain

ราคาของ LangChain

คะแนนและรีวิวของ LangChain

ผู้ใช้ในชีวิตจริงพูดถึง LangChain อย่างไรบ้าง?

โพสต์ในRedditระบุว่า:

Langchain เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับงานเฉพาะทาง RAG เพราะการเชื่อมต่อแบบ chaining ทำงานได้ดีมาก อย่างไรก็ตาม ปัญหาจะเกิดขึ้นเมื่อคุณต้องการแชทบอทที่สามารถเก็บข้อมูลความจำได้ และสำหรับการติดตามข้อมูลในกรณีนี้ langchain มีข้อจำกัด เพราะคุณต้องทำสิ่งเหล่านี้ด้วยตนเอง ซึ่งสามารถแก้ไขได้โดยใช้ langgraph เพราะมีความยืดหยุ่นสูงมาก

7. AutoGen (เหมาะที่สุดสำหรับการประสานงานตัวแทนสนทนา)

Microsoft Research ได้พัฒนาเฟรมเวิร์กนี้ขึ้นเพื่อให้มั่นใจว่าตัวแทน AIสามารถเจรจาหาทางออกและบรรลุฉันทามติผ่านการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ แทนที่จะเป็นลำดับขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวแทนหลายตัวในระบบ AutoGen สามารถมีบุคลิก ความสามารถ และการเข้าถึงเครื่องมือเฉพาะที่แตกต่างกัน สร้างสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่หลากหลาย

แพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส รองรับทั้งโหมดที่มีมนุษย์ควบคุมและโหมดอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ช่วยให้ทีมสามารถเพิ่มระดับการทำงานอัตโนมัติได้ตามความมั่นใจที่เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังสร้างบันทึกการสนทนาโดยละเอียดที่แสดงวิธีที่ตัวแทนตัดสินใจในแต่ละประเด็น

คุณสมบัติเด่นของ AutoGen

ข้อจำกัดของ AutoGen

ราคาของ AutoGen

คะแนนและรีวิว AutoGen

8. Workato (เหมาะที่สุดสำหรับการอัตโนมัติกระบวนการทางธุรกิจ)

Workato จัดการกับการประสานงานจากมุมมองขององค์กร โดยเน้นที่การเชื่อมต่อแอปพลิเคชันทางธุรกิจ แพลตฟอร์มนี้มี เครื่องมือสร้างสูตรแบบภาพ ที่แม้แต่ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคก็สามารถเข้าใจได้ แต่อย่าเข้าใจผิด นักพัฒนายังคงได้รับความสามารถขั้นสูงเมื่อจำเป็น

ในฐานะเครื่องมือการประสานงานของระบบปัญญาประดิษฐ์ Workato ไม่เพียงแต่ทำหน้าที่อัตโนมัติอย่างง่าย ๆ แต่ยังช่วยให้กระบวนการทำงานเป็นไปอย่างไดนามิก เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การประมวลผลเอกสารอย่างชาญฉลาด และการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ล่วงหน้า กระบวนการทำงานทางธุรกิจจะถูกเปลี่ยนเป็นระบบการทำงานอัตโนมัติที่สามารถจัดการการกู้คืนข้อผิดพลาด การเปลี่ยนแปลงข้อมูล และการบันทึกการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้โดยอัตโนมัติ

คุณสมบัติระดับองค์กร เช่น การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การติดตามการตรวจสอบ และการปฏิบัติตามมาตรฐาน SOC 2 ทำให้ Workato เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลซึ่งทั้งการกำกับดูแลและการทำงานมีความสำคัญ

คุณสมบัติเด่นของ Workato

ข้อจำกัดของ Workato

ราคาของ Workato

คะแนนและรีวิวของ Workato

ผู้ใช้จริงพูดถึง Workato อย่างไรบ้าง?

ตามที่แชร์บน Reddit:

ในฐานะที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านการผสานระบบ ฉันชอบ UI ของ Workato มาก ฉันสามารถเข้าร่วมกับคนที่กำลังสร้างการผสานระบบและเข้าใจอินเทอร์เฟซได้อย่างง่ายดาย

9. CrewAI (เหมาะที่สุดสำหรับทีมตัวแทนตามบทบาท)

CrewAI ทำงานเหมือนระบบบริหารโครงการดิจิทัลที่ตัวแทนมีตำแหน่งงาน, ทักษะ, และความสัมพันธ์ในการรายงานที่สะท้อนถึงทีมในโลกจริง

แนวทางตามบทบาท นี้ทำให้การออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่ายอย่างน่าประหลาดใจ นักวิจัยรวบรวมข้อมูล นักวิเคราะห์ประมวลผลข้อมูล และนักเขียนจัดทำรายงาน เช่นเดียวกับทีมมนุษย์ กลไกการประสานงานในตัวจะจัดการการมอบหมายงานการติดตามความคืบหน้า และการควบคุมคุณภาพโดยอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มนี้เน้นความร่วมมือที่มีโครงสร้างมากกว่าการสนทนาแบบอิสระ ทำให้ผลลัพธ์มีความคาดการณ์ได้มากกว่าการใช้กรอบการทำงานที่เน้นการสนทนาเพียงอย่างเดียว

คุณสมบัติเด่นของ CrewAI

ข้อจำกัดของ CrewAI

ราคา CrewAI

คะแนนและรีวิว CrewAI

10. Orby AI (เหมาะที่สุดสำหรับการค้นพบและอัตโนมัติการทำงาน)

Orby AI นำเสนอวิธีการจัดการงานประสานงานที่แตกต่างอย่างสดใหม่ โดยใช้ ปัญญาประดิษฐ์เชิงประสาทสัญลักษณ์ ซึ่งขับเคลื่อนด้วย Large Action Model (LAM) ที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะของตนเอง เพื่อวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ สิ่งนี้ช่วยระบุงานที่ทำซ้ำและรูปแบบของกระบวนการทำงานที่อาจถูกมองข้ามไปได้

เมื่อมีการค้นพบเวิร์กโฟลว์แล้ว แพลตฟอร์มสามารถทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นอัตโนมัติได้ทั้งในแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อปและเครื่องมือบนเว็บ

จุดแข็งหลัก ได้แก่ ความน่าเชื่อถือที่สนับสนุนด้วยตรรกะ (ไม่มีความเสี่ยงต่อการเกิดภาพหลอน) ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างสมบูรณ์พร้อมเหตุผลในแต่ละขั้นตอน และวงจรการให้ข้อเสนอแนะแบบวนซ้ำเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Orby AI

ข้อจำกัดของ Orby AI

ราคาของ Orby AI

คะแนนและรีวิวของ Orby AI

11. IBM watsonx Orchestrate (เหมาะที่สุดสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์ AI ในองค์กร)

IBM watsonx Orchestrate เชื่อมต่อโมเดล AI แอปพลิเคชัน และแหล่งข้อมูลต่างๆ ผ่านการร้องขอด้วยภาษาธรรมชาติ

มันสามารถทำภารกิจทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากตั๋วการสนับสนุนล่าสุด และการสร้างรายงานสรุป. เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะ ปรับปรุงความเข้าใจในบริบท และปรับตัวให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป.

เบื้องหลังการทำงาน แพลตฟอร์มนี้จัดการบริการ AI หลายประเภท การแปลงข้อมูล และการโต้ตอบของแอปพลิเคชันอย่างราบรื่น คุณสมบัติสำหรับองค์กร เช่น การควบคุมความปลอดภัย การติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานของ IBM ที่มีอยู่ ทำให้แพลตฟอร์มนี้ทำงานได้ดีสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ IBM watsonx Orchestrate

ข้อจำกัดของ IBM watsonx Orchestrate

IBM watsonx Orchestrate ราคา

IBM watsonx Orchestrate คะแนนและรีวิว

ผู้ใช้จริงพูดถึง IBM watsonx Orchestrate อย่างไรบ้าง?

บทวิจารณ์เกี่ยวกับหุ้น G2:

สิ่งใหม่ที่ฉันชอบเกี่ยวกับ IBM watsonx Orchestrate คือวิธีที่มันทำให้การอัตโนมัติของงานง่ายขึ้นโดยการให้คุณสร้าง "ทักษะ" ผ่านการใช้ภาษาธรรมชาติ มันเป็นมิตรกับผู้ใช้และอนุญาตให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้พัฒนาสามารถอัตโนมัติงานที่ทำซ้ำ ๆ ได้ข้ามเครื่องมือเช่นอีเมล, ปฏิทิน, และแอปพลิเคชันทางธุรกิจโดยไม่ต้องเขียนโค้ด การผสานรวมกับ Watson AI ทำให้มันฉลาดขึ้นและเข้าใจบริบทได้ดีขึ้น

12. ZenML (เหมาะที่สุดสำหรับการมาตรฐานของกระบวนการ ML)

ZenML มอบ กรอบการทำงานมาตรฐานสำหรับกระบวนการ ML ที่ยังคงความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรองรับเครื่องมือและความต้องการที่หลากหลาย แพลตฟอร์มนี้จัดการกับ ML pipelines เป็นซอฟต์แวร์ที่สำคัญ พร้อมด้วยกระบวนการควบคุมเวอร์ชัน การทดสอบ และการปรับใช้

แนวคิดของคลังเก็บอาร์ติแฟกต์ ของ ZenML ช่วยให้มั่นใจว่าอินพุต เอาต์พุต และเมตาดาต้าทั้งหมดของทุกขั้นตอนในไปป์ไลน์จะถูกติดตามและจัดเวอร์ชันโดยอัตโนมัติ วิธีการที่เป็นระบบนี้ทำให้การทดลองสามารถทำซ้ำได้และตรวจสอบย้อนกลับได้ เปลี่ยนการพัฒนา ML แบบเฉพาะกิจให้กลายเป็นแนวปฏิบัติซอฟต์แวร์ระดับมืออาชีพ

คุณสมบัติเด่นของ ZenML

ข้อจำกัดของ ZenML

ราคา ZenML

คะแนนและรีวิว ZenML

13. MLflow (เหมาะที่สุดสำหรับการจัดการการทดลอง ML)

Databricks สร้าง MLflow ขึ้นมาเพื่อจัดการกับผลลัพธ์การทดลองที่กระจัดกระจาย การบรรจุโมเดลที่ไม่สอดคล้องกัน และปัญหาในการปรับใช้ระบบ MLflow จัดระเบียบทุกอย่างให้อยู่รอบการทดลองและการรัน โดยติดตามพารามิเตอร์ เมตริก และอาร์ติแฟกต์โดยอัตโนมัติสำหรับทุกเซสชันการฝึกโมเดล AI

อินเทอร์เฟซจัดการโมเดลตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการผลิต โดยจัดการการควบคุมเวอร์ชัน การจัดเตรียม และการอนุมัติการปรับใช้ได้อย่างราบรื่น

ทะเบียนแบบจำลอง ทำหน้าที่เป็นแคตตาล็อกกลางที่ทีมสามารถค้นหา ประเมินผล และส่งเสริมแบบจำลองต่างๆ ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ MLflow

ข้อจำกัดของ MLflow

ราคาของ MLflow

MLflow คะแนนและรีวิว

ประโยชน์ของเครื่องมือการประสานงานด้วยปัญญาประดิษฐ์

ทีมที่ใช้งานระบบ AI หลายระบบใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการประสานงานมากกว่าการสร้างนวัตกรรม เครื่องมือ AI จัดการงานพื้นฐานเพื่อให้บุคลากรของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญ:

วิธีเลือกเครื่องมือการจัดการ AI ที่เหมาะสม

แพลตฟอร์มการจัดการระบบ AIส่วนใหญ่ดูเหมือนกันในตัวอย่างการสาธิต แต่ทำงานแตกต่างกันอย่างมากในสภาพแวดล้อมการผลิต

นี่คือวิธีแยกแยะคำสัญญาทางการตลาดออกจากความเป็นจริง:

อนาคตของการประสานงานด้วยปัญญาประดิษฐ์

การประสานงานด้วย AI กำลังก้าวจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ และการวิจัยแสดงให้เห็นว่ามันกำลังก่อตัวขึ้นอย่างรวดเร็วเพียงใด

การศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับแพลตฟอร์มการจัดการกระบวนการทำงานสมัยใหม่ชี้ให้เห็นว่าเฟรมเวิร์กถูกออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อตัวแทน AI หลายตัว จัดการงานของพวกเขา และนำทางพวกเขาไปสู่เป้าหมายร่วมกัน การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ระบบสามารถร่วมมือกันอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้ต้องรวบรวมเครื่องมือต่าง ๆ ด้วยตัวเอง

ในสาขาต่าง ๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การประสานงานกำลังพิสูจน์ให้เห็นถึงผลกระทบของมันแล้ว นักวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับห้องปฏิบัติการอัตโนมัติได้แสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มการประสานงานสามารถประสานเครื่องมือในห้องปฏิบัติการ แบบจำลอง AI และการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ได้ในเวลาเดียวกัน ผลลัพธ์คือการทดลองที่เร็วขึ้น ข้อผิดพลาดน้อยลง และผลลัพธ์ที่สามารถทำซ้ำได้อย่างสม่ำเสมอ

รูปแบบที่คล้ายกันกำลังปรากฏในด้านการเงินและการผลิต ซึ่งการใช้ AI ที่มีการประสานงานกำลังช่วยให้ทีมตัดสินใจได้รวดเร็วและน่าเชื่อถือมากขึ้น

มุมมองอีกประการหนึ่งมาจากแนวคิดเรื่องOrchestrated Distributed Intelligence แนวทางนี้จินตนาการถึงเครือข่ายของระบบ AI ที่สามารถปรับตัวและแบ่งปันบริบทระหว่างงานต่างๆ โดยทำงานร่วมกับมนุษย์ในฐานะพันธมิตรที่ร่วมมือกัน แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่แยกจากกัน

รวมทุกอย่างเข้าด้วยกันด้วย ClickUp

เมื่อธุรกิจต่างๆ นำ AI มาใช้มากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและรับข้อมูลเชิงลึก พวกเขามักจะลงเอยด้วยโซลูชัน AI หลายตัวโดยไม่มีกลยุทธ์ที่ชัดเจน การขยายตัวของ AI ที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้ยากต่อการควบคุม ปรับปรุง และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้อย่างเต็มที่ สิ่งที่ทีมต้องการคือความชัดเจน: สถานที่เดียวที่จะค้นหาคำตอบ ติดตามการอัปเดต และทำให้โครงการดำเนินต่อไปได้

นั่นคือสิ่งที่ ClickUp มอบให้คุณ ClickUp Brain ดึงข้อมูลเชิงลึกจากงานที่คุณกำลังทำอยู่แล้ว และมอบพลังของ AI สร้างสรรค์ให้คุณในที่ทำงานของคุณ ClickUp Brain MAX ช่วยให้คุณเข้าถึงโมเดล AI หลายตัวโดยไม่สูญเสียบริบท และทำงานโดยไม่ต้องใช้มือ และทั้งหมดนี้ในขณะที่ Autopilot Agents จัดการงานประจำวันและ Automations เร่งการทำงาน

สมัครใช้ ClickUpวันนี้และทำให้ทุกโปรเจกต์ AI/ML ของคุณลงตัวได้อย่างสมบูรณ์แบบ! ✅

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ระบบอัตโนมัติด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การดำเนินการงานเดียว เช่น การส่งการแจ้งเตือนหรือการอัปเดตสเปรดชีต การประสานงานด้วย AI ก้าวไปไกลกว่านั้นโดยเชื่อมโยงงานอัตโนมัติหลายงานและระบบ AI เข้าด้วยกันเพื่อให้ทำงานร่วมกันเป็นกระบวนการที่ประสานงานกัน

การประสานงานของตัวแทน AI คือการประสานงานอย่างเป็นระบบของตัวแทน AI หลายตัว ซึ่งแต่ละตัวถูกออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่เฉพาะ ตัวประสานงานจะจัดการวิธีที่ตัวแทนเหล่านี้โต้ตอบกัน แบ่งปันข้อมูล และทำงานให้สำเร็จเป็นกลุ่ม แทนที่จะทำงานแยกกัน

ใช่ การประสานงานของ AI สามารถลดการขยายตัวของ AI ที่ไม่จำเป็นได้โดยการรวมเครื่องมือและระบบที่กระจัดกระจายไว้ในกรอบการทำงานที่จัดระเบียบไว้เพียงหนึ่งเดียว ซึ่งช่วยแก้ปัญหาการทับซ้อนของแพลตฟอร์ม และทำให้การจัดการทุกอย่างจากจุดควบคุมเดียวเป็นเรื่องง่ายขึ้น

ไม่ใช่ทุกแพลตฟอร์มที่ต้องการทักษะการเขียนโปรแกรม. หลายแพลตฟอร์มมีแดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย, ฟีเจอร์ลากแล้วปล่อย, และเวิร์กโฟลว์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า. อย่างไรก็ตาม, การปรับแต่งขั้นสูงและการผสานรวมกับระบบที่ซับซ้อนอาจยังต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิค.