Hệ thống AI của bạn trông giống như một con quái vật Frankenstein kỹ thuật số. Các mô hình ở đây, API ở đó, đường ống dữ liệu khắp nơi, và không cái nào trong số chúng có thể giao tiếp với nhau mà không gây ra rắc rối.
Điều bạn cần là một công cụ quản lý AI. Các nền tảng này hứa hẹn sẽ giúp các thành phần AI phân tán của bạn hoạt động như một nhóm được đào tạo bài bản.
Các công cụ này giúp quản lý luồng dữ liệu giữa các mô hình AI khác nhau và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng AI phức tạp hơn.
Nhờ đó, dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI của bạn có thể cung cấp các câu trả lời hữu ích, các đường ống dữ liệu xử lý terabyte mà không cần can thiệp của con người, và các quy trình làm việc của doanh nghiệp tự động vận hành ngay cả khi bạn đang ngủ.
Chúng tôi đã thử nghiệm một số công cụ nổi tiếng nhất hứa hẹn kiểm soát sự phát triển không kiểm soát của AI thông qua quản lý AI hiệu quả. Hãy cùng xem chi tiết! 👀
Các công cụ quản lý quy trình AI hàng đầu trong nháy mắt
Hãy cùng phân tích các công cụ điều phối AI hàng đầu và mô hình định giá của chúng.
| Công cụ | Phù hợp nhất cho | Tính năng nổi bật | Giá cả* |
| ClickUp | Quản lý công việc tích hợp AI dành cho cá nhân, startup, nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ, và các tập đoàn lớn | Tìm kiếm bằng giọng nói, mô hình AI cao cấp, Trợ lý Autopilot, tự động hóa công việc, đồng bộ hóa trò chuyện/tài liệu/công việc, tìm kiếm doanh nghiệp, công cụ năng suất cho máy tính để bàn và thiết bị di động | Miễn phí vĩnh viễn; tùy chỉnh có sẵn cho doanh nghiệp |
| Airflow | Lập lịch cho các đường ống dữ liệu phức tạp dành cho các nhóm kỹ thuật và tổ chức vận hành dữ liệu quy mô lớn | Quy trình làm việc dựa trên DAG, cấu hình Python, giao diện người dùng web, thực thi bằng Celery/Kubernetes, hơn 200 kết nối | Miễn phí |
| Kubeflow | Quản lý quy trình học máy cho các nhóm học máy bản địa đám mây | Xây dựng đường ống dựa trên giao diện trực quan và SDK, triển khai KServe, Katib để tối ưu hóa, tích hợp mượt mà với Jupyter | Miễn phí |
| Prefect | Tự động hóa quy trình làm việc dựa trên Python dành cho nhà phát triển và các nhóm hỗn hợp | Cú pháp Python gốc, thực thi trên đám mây lai, thử lại + khôi phục trạng thái, bảng điều khiển thời gian thực | Kế hoạch miễn phí có sẵn; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $100/tháng |
| Metaflow | Mở rộng quy trình làm việc khoa học dữ liệu cho các nhóm dữ liệu dựa trên AWS | Mở rộng từ môi trường cục bộ lên đám mây, quản lý phiên bản, bộ nhớ đệm theo bước, tạo bản sao lưu, hỗ trợ khách hàng Python và sổ tay | Miễn phí |
| LangChain | Quản lý ứng dụng LLM cho các nhà phát triển AI, startup và các nhóm R&D của doanh nghiệp | Kết nối chuỗi đa tác nhân, gọi hàm, hệ thống bộ nhớ, vòng lặp LangGraph, công cụ thiết kế prompt | Kế hoạch miễn phí cho nhà phát triển; Các kế hoạch trả phí bắt đầu từ $39/tháng |
| AutoGen | Tích hợp các trợ lý cuộc hội thoại cho các nhà phát triển ứng dụng được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) | Tự động hóa dựa trên đối thoại, hợp tác đa tác nhân, nhân cách tác nhân, công cụ ghi nhật ký và kiểm tra | Miễn phí |
| Workato | Tự động hóa quy trình kinh doanh cho các tổ chức vừa và doanh nghiệp | hơn 1.000 kết nối, trình tạo công thức trực quan, ghi nhật ký kiểm tra, báo cáo tuân thủ | Giá cả tùy chỉnh |
| Crew AI | Nhóm đại lý dựa trên vai trò cho việc quản lý công việc AI có cấu trúc | Chức danh công việc của nhân viên + cấu trúc báo cáo, mẫu dựa trên vai trò, chuyển giao tự động, đang theo dõi dự án | Miễn phí (mã nguồn mở); Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $99/tháng |
| Orby AI | Phát hiện và tự động hóa quy trình làm việc cho các nhóm có nhiều quy trình phức tạp | Theo dõi quy trình làm việc AI, tự động hóa trên desktop và web, học tập liên tục, thực thi đa công cụ | Giá cả tùy chỉnh |
| IBM watsonx Orchestrate | Quản lý quy trình làm việc AI cho các doanh nghiệp lớn sử dụng dịch vụ của IBM | Các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, quản lý nhiều mô hình AI, công cụ tuân thủ, học tập theo ngữ cảnh | Dùng thử miễn phí; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $500/tháng |
| ZenML | Tiêu chuẩn hóa quy trình ML cho các nhóm khoa học dữ liệu hợp tác | Quy trình làm việc có thể tái tạo, theo dõi nguồn gốc tài liệu, trừu tượng hóa nền tảng, kiến trúc plugin | Miễn phí; Giá tùy chỉnh cho các gói cao cấp |
| MLflow | Quản lý thí nghiệm ML cho việc phiên bản hóa mô hình và triển khai mô hình | Đang theo dõi thí nghiệm, đóng gói mô hình, đăng ký, triển khai theo giai đoạn, công cụ so sánh trực quan | Miễn phí; Giá tùy chỉnh cho các gói cao cấp |
Công cụ điều phối AI là gì?
Công cụ quản lý quy trình AI là các nền tảng kết nối và quản lý quy trình AI của bạn một cách tự động. Chúng đảm nhận việc phối hợp giữa các mô hình AI, API và hệ thống dữ liệu khác nhau.
Các công cụ này tự động hóa luồng dữ liệu và công việc trong hệ thống AI của bạn. Chúng biến một tập hợp lộn xộn các thành phần AI riêng lẻ thành một quy trình hoạt động trơn tru và tự động.
Những yếu tố nào bạn nên xem xét khi chọn công cụ quản lý quy trình AI?
Một số ứng dụng AI sẽ giúp bạn giữ được sự bình tĩnh, trong khi những ứng dụng khác có thể khiến bạn phát điên. Vì vậy, đây là những yếu tố quan trọng khi lựa chọn công cụ 'phù hợp':
- Tích hợp dễ dàng: Nền tảng nên kết nối với các công cụ hiện có của bạn mà không cần đến ba tuần thời gian phát triển. Hãy tìm các kết nối và API đã được xây dựng sẵn và thực sự là công việc
- Khả năng mở rộng thực sự: Công cụ này phải có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu thực tế của bạn, không chỉ các khối lượng công việc demo, đồng thời áp dụng các giao thức bảo mật mạnh mẽ. Bạn có thể tham khảo đánh giá của khách hàng từ các công ty đang đối mặt với thách thức quy mô tương tự
- Trình tạo quy trình làm việc trực quan: Giao diện kéo và thả tốt giúp tiết kiệm hàng giờ lập trình mã. Nhóm của bạn có thể xây dựng các quy trình làm việc phức tạp mà không cần viết kịch bản cho từng kết nối
- Theo dõi và gỡ lỗi: Khi quy trình làm việc gặp sự cố, bạn cần có hiển thị rõ ràng về nguyên nhân và lý do gây ra lỗi, thông qua các bảng điều khiển thời gian thực và đang theo dõi lỗi
- tính linh hoạt trong triển khai: *Nó nên tương thích với hạ tầng hiện tại của bạn, không bắt buộc bạn phải xây dựng lại mọi thứ, đồng thời hỗ trợ các thiết lập đám mây, tại chỗ hoặc kết hợp
🧠 Thú vị: Các sơ đồ quy trình làm việc đầu tiên xuất hiện từ năm 1921, khi kỹ sư cơ khí Frank Gilbreth trình bày ‘biểu đồ quy trình’ cho Hiệp hội Kỹ sư Cơ khí Hoa Kỳ. Chúng là tiền thân của Ngôn ngữ Mô hình và Biểu diễn Quy trình Kinh doanh (BPMN) ngày nay.
Các nền tảng quản lý quy trình AI tốt nhất cho các nhóm bận rộn
Bây giờ, hãy cùng điểm qua những lựa chọn hàng đầu của chúng tôi về các công cụ điều phối AI tốt nhất. 👇
Cách chúng tôi đánh giá phần mềm tại ClickUp
Nhóm biên tập của chúng tôi tuân thủ quy trình minh bạch, dựa trên nghiên cứu và không thiên vị nhà cung cấp, vì vậy bạn có thể tin tưởng rằng các đề xuất của chúng tôi dựa trên giá trị thực sự của sản phẩm.
Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách chúng tôi đánh giá phần mềm tại ClickUp.
1. ClickUp (Tốt nhất cho quản lý công việc và dự án tích hợp AI)
ClickUp, ứng dụng toàn diện cho công việc, kết hợp quản lý dự án, tài liệu và giao tiếp nhóm trên một nền tảng duy nhất — được thúc đẩy bởi tự động hóa và tìm kiếm AI thế hệ mới.
Hãy cùng tìm hiểu cách nó hoàn thành công việc như một công cụ quản lý quy trình hoàn thành. 🔁
Tìm câu trả lời mà không làm gián đoạn công việc của bạn
Một trưởng nhóm thiết kế đang tham gia cuộc họp đánh giá và ai đó hỏi: ‘Luồng onboarding mới có giảm tỷ lệ bỏ cuộc ở bước hai không?’ Thông thường, câu hỏi này kích hoạt một tạm dừng: ai đó phải đào sâu vào bảng điều khiển Mixpanel, chia sẻ một báo cáo chưa hoàn chỉnh và theo dõi sau đó.
Với ClickUp Brain, người quản lý có thể nhập câu hỏi vào công việc liên quan và nhận phân tích chi tiết: số đăng ký, điểm mà người dùng bỏ cuộc và so sánh với luồng cũ.
📌 Ví dụ về yêu cầu: ‘So sánh tỷ lệ người dùng bỏ cuộc giữa luồng onboarding cũ và mới, cụ thể tại bước hai. ’
Câu trả lời được cung cấp ngay lập tức, tại chính nơi công việc thiết kế diễn ra, và nhóm có thể quyết định các thay đổi ngay tại đó thay vì phải đưa ra cuộc họp khác.
Video này giải thích cách ClickUp Brain giúp tăng tốc quy trình làm việc của bạn:
Công việc với nhiều mô hình AI khác nhau trong một nền tảng duy nhất
Các nhóm thường thử nghiệm các mô hình AI khác nhau cho các mục đích khác nhau: Claude cho khả năng suy luận, ChatGPT cho việc soạn thảo linh hoạt và Gemini cho tóm tắt ngắn gọn. Vấn đề phát sinh khi phải chuyển đổi giữa các ứng dụng, mất bối cảnh và sao chép văn bản qua lại.
ClickUp Brain MAX loại bỏ những rào cản đó.
Một nhà tiếp thị sản phẩm khi viết phân tích cạnh tranh có thể tạo ra các ma trận đối thủ cạnh tranh có cấu trúc bằng Claude và tinh chỉnh giọng điệu câu chuyện bằng ChatGPT. Họ cũng nhận được bản tóm tắt sẵn sàng cho cấp lãnh đạo từ Gemini, tất cả đều được thực hiện trong Brain MAX.
Ngoài ra, vì nó lấy thông tin từ các nhiệm vụ và tài liệu ClickUp, phân tích vẫn chính xác với công việc của nhóm mà không cần thao tác thủ công.
Dưới đây là cái nhìn tổng quan về cách ClickUp Brain MAX kết nối công việc và công cụ của bạn:
Giao phó các cập nhật lặp đi lặp lại cho các tác nhân AI
Mặc dù ClickUp Brain và Brain MAX đã giúp giảm thời gian tìm kiếm, nhưng vẫn còn rất nhiều nỗ lực hàng ngày được dành cho các cập nhật lặp đi lặp lại.
Hãy nghĩ đến các cuộc họp sáng, báo cáo hàng tuần hoặc những câu hỏi liên tục như ‘Hey, trạng thái thế nào?’ trong trò chuyện. Ai đó phải thu thập thông tin, định dạng nó và chia sẻ. Đó chính là loại công việc mà ClickUp Autopilot Agents âm thầm đảm nhận.
Chọn các Prebuilt Autopilot Agents có thể kích hoạt trong vài giây, hoặc tạo các tác nhân AI tùy chỉnh của riêng bạn với các điều kiện, quy tắc và hướng dẫn.
Ví dụ, kích hoạt Weekly Report Agent để tự động nhận bản tóm tắt về hoạt động, tiến độ và các trễ hẹn của nhóm.
Chuyển giao công việc một cách rõ ràng mà không cần nhắc nhở thêm
Việc chuyển giao công việc thường bị trì hoãn vì các cập nhật được thực hiện thủ công. Khi một giao dịch bán hàng chuyển sang trạng thái ‘Đã đóng’, ai đó phải nhớ thông báo cho bộ phận tài chính, phân công quá trình onboarding và đồng bộ CRM.
ClickUp Tự động hóa có thể hỗ trợ bạn trong việc này.
Đặt các quy tắc tùy chỉnh "nếu điều này xảy ra, thì làm điều kia" để kích hoạt các sự kiện cụ thể. Vì vậy, ngay khi trạng thái thay đổi, bộ phận Tài chính sẽ nhận được công việc hóa đơn mới, danh sách kiểm tra onboarding được tạo ra và Salesforce được cập nhật tự động. Nhân viên bán hàng có thể chuyển sang giao dịch tiếp theo, tự tin rằng hành trình của khách hàng đã được khởi động.
Các tính năng nổi bật của ClickUp
- tìm kiếm những gì bạn cần: *Sử dụng ClickUp Enterprise Search để tìm kiếm qua các công việc, tài liệu và ứng dụng kết nối, giúp bạn tìm thấy câu trả lời chỉ trong vài giây
- Nói thay vì gõ: Hỏi câu hỏi hoặc ghi chú bằng giọng nói thông qua công nghệ năng suất dựa trên giọng nói để nhận kết quả có cấu trúc với ClickUp Brain MAX
- bỏ qua việc ghi chép cuộc họp thủ công:* Sử dụng ClickUp AI Notetaker để ghi lại cuộc thảo luận, ghi chú các nhiệm vụ cần thực hiện và chia sẻ tóm tắt rõ ràng
- hoàn thiện nội dung: *Soạn thảo bản nháp, điều chỉnh giọng điệu và chỉnh sửa văn bản rườm rà trong nhiệm vụ ClickUp và tài liệu ClickUp bằng ClickUp Brain cho việc viết và chỉnh sửa
- Chuyển đổi bản ghi thành nội dung rõ ràng: Ghi lại các cập nhật thông qua ClickUp Clips đồng thời chuyển đổi và tóm tắt chúng bằng ClickUp Brain
- Biến ý tưởng thành hình ảnh trực quan: Tạo hình ảnh trực tiếp trên ClickUp Bảng trắng bằng ClickUp Brain để biến các ý tưởng sơ bộ thành hình ảnh chia sẻ được trong các phiên brainstorming
Giới hạn của ClickUp
- Đường cong học tập dốc do có nhiều tính năng và tùy chọn tùy chỉnh phong phú
Giá cả của ClickUp
Đánh giá và nhận xét về ClickUp
- G2: 4.7/5 (hơn 10.400 đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (hơn 4.000 đánh giá)
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về ClickUp?
Đánh giá của G2 thực sự nói lên tất cả:
Brain MAX mới đã nâng cao đáng kể năng suất làm việc của tôi. Khả năng sử dụng nhiều mô hình AI, bao gồm cả các mô hình suy luận nâng cao, với mức giá hợp lý giúp việc tập trung mọi thứ vào một nền tảng duy nhất trở nên dễ dàng. Các tính năng như chuyển đổi giọng nói thành văn bản, tự động hóa công việc và tích hợp với các ứng dụng khác giúp quy trình làm việc trở nên mượt mà và thông minh hơn.
Brain MAX mới đã nâng cao đáng kể năng suất làm việc của tôi. Khả năng sử dụng nhiều mô hình AI, bao gồm cả mô hình suy luận nâng cao, với mức giá hợp lý giúp việc tập trung mọi thứ vào một nền tảng duy nhất trở nên dễ dàng. Các tính năng như chuyển đổi giọng nói thành văn bản, tự động hóa công việc và tích hợp với các ứng dụng khác giúp quy trình làm việc trở nên mượt mà và thông minh hơn.
2. Airflow (Phù hợp nhất cho việc lập lịch cho các đường ống dữ liệu phức tạp)
Apache Airflow ban đầu là một dự án nội bộ của Airbnb trước khi phát triển thành một nền tảng được sử dụng rộng rãi để quản lý các quy trình làm việc dữ liệu phức tạp. Nó hoạt động dựa trên triết lý "cấu hình như mã nguồn", nghĩa là toàn bộ logic quy trình làm việc của bạn được lưu trữ trong các tệp Python.
Nền tảng mã nguồn mở này phát huy hiệu quả trong các môi trường mà các nhóm cần kiểm soát chi tiết về các phụ thuộc công việc, cơ chế thử lại và lịch trình thực thi.
DAGs (Đồ thị có hướng không chu trình)* đóng vai trò như bản thiết kế quy trình làm việc mà Airflow chuyển đổi thành các đường ống thực thi.
Các tính năng nổi bật của Airflow
- Định nghĩa các quy trình làm việc phức tạp dưới dạng mã Python bằng cách sử dụng các decorator và các toán tử tùy chỉnh cho các hệ thống khác nhau
- Theo dõi quá trình thực thi pipeline thông qua các bảng điều khiển giao diện web chi tiết với khả năng hiển thị chi tiết từng công việc và nhật ký
- Mở rộng việc thực thi công việc trên nhiều nút làm việc bằng cách sử dụng các trình thực thi Celery hoặc Kubernetes
- Kết nối với cơ sở dữ liệu, dịch vụ đám mây và API thông qua hơn 200 gói nhà cung cấp, bao gồm AWS, GCP và Azure
Giới hạn của Airflow
- Đối với các khối lượng công việc AI yêu cầu các hoạt động đòi hỏi nhiều tài nguyên GPU, các trình thực thi mặc định của Airflow (ví dụ: Local hoặc Celery) có thể không xử lý hiệu quả các yêu cầu tính toán chuyên biệt
- Việc cài đặt yêu cầu kiến thức chuyên sâu về hạ tầng và bảo trì liên tục, điều này có thể gây quá tải cho các nhóm nhỏ
- Mặc dù nó có thể bổ sung cho các hệ thống streaming như Apache Kafka bằng cách xử lý dữ liệu theo lô, nhưng nó thiếu hỗ trợ gốc cho các đường ống AI liên tục và có độ trễ thấp
Giá cả của Airflow
- Miễn phí
Đánh giá và nhận xét về Airflow
- G2: 4.4/5 (110+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Airflow?
Như đã chia sẻ trên G2:
Apache Airflow cung cấp tính linh hoạt xuất sắc trong việc định nghĩa, lên lịch và theo dõi các quy trình làm việc phức tạp. Phương pháp dựa trên DAG (Directed Acyclic Graph) rất trực quan đối với các kỹ sư dữ liệu, và hệ sinh thái các trình điều khiển phong phú cho phép tích hợp dễ dàng với nhiều hệ thống khác nhau. Giao diện người dùng (UI) của nó giúp theo dõi quy trình làm việc đang theo dõi một cách đơn giản, và khả năng mở rộng đảm bảo hoạt động trơn tru ngay cả với các đường ống dữ liệu lớn.
Apache Airflow cung cấp tính linh hoạt xuất sắc trong việc định nghĩa, lên lịch và theo dõi các quy trình làm việc phức tạp. Phương pháp dựa trên DAG (Directed Acyclic Graph) rất trực quan đối với các kỹ sư dữ liệu, và hệ sinh thái các nhà điều hành phong phú cho phép tích hợp dễ dàng với nhiều hệ thống khác nhau. Giao diện người dùng (UI) của nó giúp theo dõi các quy trình làm việc đang được theo dõi một cách đơn giản, và khả năng mở rộng đảm bảo hoạt động trơn tru ngay cả với các đường ống lớn.
3. Kubeflow (Tốt nhất cho quản lý quy trình học máy)
Google đã phát triển Kubeflow để chuyển đổi các cụm Kubernetes thành nền tảng học máy, giải quyết thách thức về việc di chuyển các quy trình làm việc học máy giữa các nhà cung cấp đám mây khác nhau.
Khung nền tảng này biến các môi trường container thành các nền tảng ML toàn diện, tập trung đặc biệt vào khả năng tái tạo và khả năng mở rộng.
Thành phần Kubeflow Pipelines đóng vai trò là động cơ quản lý quy trình, cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng quy trình làm việc thông qua giao diện trực quan hoặc SDK.
Khả năng tích hợp dữ liệu mượt mà với Jupyter notebooks là điểm nổi bật của công cụ này. Điều này tạo ra một môi trường quen thuộc cho các chuyên gia machine learning đã quen với phát triển dựa trên notebook.
Các tính năng nổi bật của Kubeflow
- Xây dựng các đường ống ML bằng giao diện kéo và thả trực quan hoặc SDK Python với khả năng container hóa thành phần
- Theo dõi phiên bản và thí nghiệm trên nhiều lần chạy pipeline với việc thu thập metadata tự động
- Triển khai mô hình trực tiếp vào cụm Kubernetes từ các tài liệu đã được đào tạo thông qua tích hợp KServe
- Quản lý các tác vụ điều chỉnh siêu tham số thông qua động cơ tối ưu hóa Katib bằng cách sử dụng nhiều thuật toán tìm kiếm
Giới hạn của Kubeflow
- Bạn cần một thiết lập cụm Kubernetes mạnh mẽ do sự tích hợp sâu giữa các công cụ
- Sự tập trung vào ML có thể giới hạn tính linh hoạt của nó cho các nhu cầu quản lý quy trình rộng hơn
Giá cả của Kubeflow
- Miễn phí
Đánh giá và nhận xét về Kubeflow
- G2: 4.5/5 (20+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Kubeflow?
Tôi thích tính linh hoạt của nó, giúp dễ dàng công việc với bất kỳ cụm Kubernetes nào, dù là trên máy tính đơn lẻ hay trên đám mây… Ban đầu việc thiết lập khá phức tạp, chúng tôi phải duy trì một nhóm thành viên chuyên trách để thiết lập nó.
Tôi thích tính linh hoạt của nó, giúp dễ dàng công việc với bất kỳ cụm Kubernetes nào, dù là trên máy tính đơn lẻ hay trên đám mây… Ban đầu việc thiết lập khá phức tạp, chúng tôi phải duy trì một nhóm thành viên chuyên trách để thiết lập nó.
🧠 Thú vị: Dây chuyền lắp ráp của Henry Ford vào năm 1913 thường được coi là hệ thống tự động hóa quy trình làm việc quy mô lớn đầu tiên. Thay vì phần mềm, nó sử dụng băng chuyền di động để điều phối con người và máy móc.
4. Prefect (Phù hợp nhất cho quy trình làm việc dựa trên Python)
Các nhà phát triển Python hiện đại thường cho rằng các công cụ điều phối truyền thống quá cứng nhắc và phức tạp về cấu hình cho các quy trình làm việc hàng ngày của họ. Prefect giải quyết những vấn đề này bằng cách ưu tiên trải nghiệm của nhà phát triển hơn là gánh nặng cấu hình.
Nền tảng này xem các quy trình làm việc như các hàm Python thông thường được trang bị các trình trang trí luồng và công việc của nó.
Khác với các công cụ quản lý quy trình truyền thống, Prefect tách biệt định nghĩa quy trình làm việc khỏi hạ tầng thực thi. Điều này cho phép các nhóm chạy các quy trình làm việc giống hệt nhau trên môi trường cục bộ, tại chỗ hoặc trên đám mây, điều này vô cùng hữu ích trong các giai đoạn phát triển và kiểm thử.
Các tính năng nổi bật của Prefect
- Sử dụng mô hình thực thi kết hợp, trong đó quy trình làm việc được triển khai lên Prefect Cloud trong khi vẫn chạy trên hạ tầng của chính bạn
- Quản lý các quy trình làm việc động thay đổi cấu trúc dựa trên điều kiện thời gian thực và thực thi công việc có điều kiện
- Thử lại các công việc thất bại với các chiến lược lùi lại có thể tùy chỉnh, logic thử lại tùy chỉnh và khôi phục dựa trên trạng thái
- Theo dõi tình trạng quy trình làm việc thông qua thông báo thời gian thực, cảnh báo Slack và bảng điều khiển trạng thái tùy chỉnh
Giới hạn của Prefect
- Các tích hợp hệ sinh thái AI nhỏ hơn so với các nền tảng quản lý quy trình làm việc khác
- Hỗ trợ giới hạn cho các quy trình làm việc không sử dụng Python và các hệ thống cũ
Giá cả hợp lý
- Hobby: Miễn phí
- Gói cơ bản: $100/tháng
- Nhóm: $400/tháng
- Ưu điểm: Giá cả tùy chỉnh
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét xuất sắc
- G2: 4.2/5 (120+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Prefect?
Điều mà nhóm của chúng tôi thích nhất về Prefect là việc chuyển đổi bất kỳ mã Python nào thành một quy trình công việc làm việc tự động và hoạt động thông qua các decorator của Prefect. Chúng tôi đã có thể chuyển đổi các quy trình công việc của hàm đám mây sang Prefect chỉ trong vài ngày. Tệp YAML triển khai khai báo cũng dễ hiểu và khi sử dụng trong các quy trình CI/CD của chúng tôi.
Điều mà nhóm của chúng tôi thích nhất về Prefect là việc chuyển đổi bất kỳ mã Python nào thành một quy trình công việc hoạt động và tự động hóa thông qua các decorator của Prefect. Chúng tôi đã có thể chuyển đổi các quy trình công việc của hàm đám mây sang Prefect chỉ trong vài ngày. Tệp YAML triển khai theo cách khai báo cũng dễ hiểu và khi sử dụng trong các quy trình CI/CD của chúng tôi.
5. Metaflow (Phù hợp nhất cho việc mở rộng quy trình làm việc trong khoa học dữ liệu)
Các kỹ sư của Netflix đã phát triển Metaflow để giúp các nhà khoa học dữ liệu chuyển đổi từ các bản mẫu trên laptop sang hệ thống sản xuất mà không gặp phải sự phức tạp của DevOps.
Trên nền tảng mã nguồn mở này, mỗi lần chạy quy trình làm việc đều trở thành một bản sao có phiên bản. Hệ thống tự động ghi lại mã, dữ liệu và bản sao môi trường. Phương pháp phiên bản hóa này giúp việc tái tạo thí nghiệm trở nên dễ dàng, ngay cả sau nhiều tháng kể từ lần chạy ban đầu.
Việc mở rộng quy mô được thực hiện thông qua các decorator, cho phép chuyển đổi mượt mà từ tính toán cục bộ sang các đối tượng/kỳ/phiên bản đám mây chỉ với một dòng mã. Hơn nữa, Metaflow tích hợp sẵn với các dịch vụ AWS, làm cho nó trở nên hấp dẫn đối với các nhóm đã đầu tư vào hệ sinh thái của Amazon.
Bạn cũng có thể chọn triển khai trên Azure, GCP hoặc cụm Kubernetes tùy chỉnh.
Các tính năng nổi bật của Metaflow
- Mở rộng tính toán từ máy cục bộ sang các đối tượng/kỳ/phiên bản đám mây chỉ với một decorator @batch hoặc @resources
- Phiên bản tự động hóa mọi quy trình làm việc, bao gồm bản sao mã nguồn, dữ liệu và đang theo dõi phụ thuộc
- Tiếp tục các quy trình làm việc bị gián đoạn từ bất kỳ điểm kiểm tra nào mà không mất công việc đã làm trước đó nhờ tính năng bộ nhớ đệm cấp độ bước
- Tra cứu kết quả quy trình làm việc thông qua khách hàng Python, giao diện sổ tay dựa trên web hoặc truy xuất dữ liệu theo cách lập trình
Giới hạn của Metaflow
- Được thiết kế chủ yếu cho hạ tầng AWS và người dùng Python với hỗ trợ đa đám mây giới hạn
- Không phù hợp cho các quy trình xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc dữ liệu truyền trực tiếp
Giá cả của Metaflow
- Miễn phí
Đánh giá và nhận xét về Metaflow
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Metaflow?
Một người dùng G2 cho biết:
Điều tôi thích nhất ở Metaflow là cách nó giúp việc xây dựng và vận hành các đường ống dữ liệu khoa học trở nên… ừm, bình thường. Bạn chỉ cần viết mã Python thông thường mà không bị lạc trong vô số tệp cấu hình hay lo lắng quá nhiều về việc thiết lập hạ tầng. Cách nó xử lý phiên bản dữ liệu và cho phép bạn chuyển đổi giữa việc chạy trên máy cục bộ và trên đám mây thật sự tiện lợi. Nó gần như loại bỏ cái “đau đầu DevOps” đó, giúp bạn tập trung vào vấn đề thực sự cần giải quyết.
Điều tôi thích nhất ở Metaflow là cách nó giúp việc xây dựng và vận hành các đường ống dữ liệu khoa học trở nên… ừm, bình thường. Bạn chỉ cần viết mã Python thông thường mà không bị lạc trong vô số tệp cấu hình hay lo lắng quá nhiều về việc thiết lập hạ tầng. Cách nó xử lý phiên bản dữ liệu và cho phép bạn chuyển đổi giữa việc chạy trên máy cục bộ và trên đám mây thật sự tiện lợi. Nó gần như loại bỏ cái “đau đầu DevOps” đó, giúp bạn tập trung vào vấn đề thực sự cần giải quyết.
🔍 Bạn có biết? Thuật ngữ orchestration được mượn từ âm nhạc. Giống như một nhạc trưởng điều phối các nhạc cụ khác nhau để tạo nên sự hài hòa, các nền tảng orchestration điều phối nhiều ứng dụng, API và các tác nhân AI.
6. LangChain (Phù hợp nhất cho việc quản lý ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn)
Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn đã tạo ra một thách thức mới: kết hợp nhiều tác vụ AI lại với nhau thành các ứng dụng thống nhất. LangChain giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các trừu tượng hóa giúp phân chia các quy trình làm việc AI phức tạp thành các thành phần dễ quản lý.
Kiến trúc mô-đun của nó cho phép các thành phần tùy chỉnh, chẳng hạn như mẫu nhắc nhở, hệ thống bộ nhớ và tích hợp công cụ.
LangChain cung cấp các quy trình AI đa bước, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến các công việc nghiên cứu phức tạp. Ngoài ra, LangGraph mở rộng sang các quy trình làm việc tuần hoàn, nơi các tác nhân có thể lặp lại và tinh chỉnh đầu ra của mình dựa trên các vòng phản hồi.
Các tính năng nổi bật của LangChain
- Kết hợp nhiều cuộc gọi LLM với nhau bằng cách sử dụng các mẫu thực thi tuần tự và song song cùng với logic định tuyến tùy chỉnh
- Quản lý bộ nhớ và ngữ cảnh cuộc hội thoại trong các tương tác kéo dài của đại lý với nhiều hệ thống lưu trữ nền tảng
- Tạo các mẫu lệnh AI tùy chỉnh có khả năng điều chỉnh dựa trên trạng thái quy trình làm việc, đầu vào của người dùng và các biến số ngữ cảnh
- Gỡ lỗi ứng dụng LLM bằng cách sử dụng khả năng theo dõi và ghi nhật ký tích hợp sẵn, cùng với tích hợp giám sát LangSmith
Giới hạn của LangChain
- Tốc độ phát triển nhanh chóng của chúng có thể gây gián đoạn cho các ứng dụng hiện có trong quá trình cập nhật
- Tải trọng hiệu suất cao khi điều phối nhiều cuộc gọi mô hình theo thứ tự
Giá cả của LangChain
- Nhà phát triển: Bắt đầu miễn phí (sau đó thanh toán theo nhu cầu)
- Thêm: Bắt đầu từ $39/tháng (sau đó thanh toán theo nhu cầu)
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về LangChain
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về LangChain?
Một bài đăng trên Reddit chia sẻ:
Langchain rất phù hợp cho các tác vụ RAG cụ thể vì cơ chế kết nối chuỗi hoạt động rất hiệu quả trong nền tảng này. Tuy nhiên, vấn đề nảy sinh khi bạn muốn tạo một chatbot có khả năng lưu trữ bộ nhớ và theo dõi, vì Langchain có giới hạn trong việc này do bạn phải hoàn thành thủ công các thao tác này. Điều này có thể được thực hiện bằng Langgraph vì nó rất linh hoạt.
Langchain rất phù hợp cho các tác vụ RAG cụ thể vì cơ chế kết nối chuỗi hoạt động rất hiệu quả trong nó. Tuy nhiên, vấn đề nảy sinh khi bạn muốn tạo một chatbot có khả năng lưu trữ bộ nhớ và theo dõi, vì Langchain có giới hạn ở điểm này do bạn phải thực hiện thủ công các việc cần làm này. Điều này có thể được thực hiện bằng Langgraph vì nó rất linh hoạt.
📖 Xem thêm: Cách sử dụng AI để tự động hóa các công việc
7. AutoGen (Phù hợp nhất cho việc phối hợp trợ lý cuộc hội thoại)
Microsoft Research đã phát triển khung này để đảm bảo rằng các tác nhân AI đàm phán giải pháp và đạt được sự đồng thuận thông qua đối thoại tự nhiên thay vì các chuỗi lệnh đã được xác định trước.
Các tác nhân trong hệ thống AutoGen có thể có các vai trò, khả năng và quyền truy cập vào các công cụ cụ thể khác nhau, tạo ra môi trường hợp tác phong phú.
Nền tảng mã nguồn mở này hỗ trợ cả chế độ có sự tham gia của con người (human-in-the-loop) và chế độ tự động hoàn toàn, cho phép các nhóm tăng cường tự động hóa theo từng bước khi mức độ tin cậy dần được nâng cao. Nó cũng tạo ra các bản ghi cuộc hội thoại chi tiết, cho thấy cách các tác nhân đưa ra kết luận của mình.
Các tính năng nổi bật của AutoGen
- Lựa chọn giữa việc sử dụng các đại lý AgentChat có sẵn hoặc tự xây dựng các đại lý tùy chỉnh của riêng bạn
- Cho phép các nhân viên đánh giá và cải thiện công việc của nhau thông qua các cuộc thảo luận lặp đi lặp lại và quy trình đánh giá đồng nghiệp
- Hỗ trợ can thiệp của con người tại bất kỳ điểm nào trong cuộc hội thoại với đại lý thông qua cổng phê duyệt và chế độ can thiệp thủ công
- Cấu hình các agent với các nền tảng LLM khác nhau, cài đặt nhiệt độ và các tham số tối ưu hóa chi phí
- Tạo nhật ký cuộc hội thoại chi tiết cho việc gỡ lỗi, theo dõi kiểm toán và phân tích tối ưu hóa quy trình làm việc
Giới hạn của AutoGen
- Khả năng kiểm soát giới hạn đối với hành vi của nhân viên hỗ trợ sau khi cuộc hội thoại bắt đầu luồng
- Yêu cầu kỹ thuật tạo prompt cẩn thận để ngăn các agent đi lệch chủ đề
Giá cả của AutoGen
- Miễn phí
Đánh giá và nhận xét của AutoGen
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
🧠 Thú vị: Nguồn gốc của tự động hóa quy trình công việc có thể truy溯 về Cách mạng Công nghiệp (thế kỷ 18). Các doanh nghiệp lần đầu tiên sử dụng các hệ thống cơ khí, như máy dệt Jacquard với thẻ đục lỗ, để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại. Những hệ thống này cũng hoạt động dựa trên logic ‘nếu điều này xảy ra, thì làm điều kia’.
8. Workato (Phù hợp nhất cho tự động hóa quy trình kinh doanh)
Workato tiếp cận việc tự động hóa từ góc độ doanh nghiệp, tập trung vào việc kết nối các ứng dụng kinh doanh. Nền tảng này cung cấp một trình tạo công thức trực quan mà ngay cả người dùng không có kiến thức kỹ thuật cũng có thể hiểu. Tuy nhiên, đừng nhầm lẫn, các nhà phát triển vẫn có thể truy cập các tính năng nâng cao khi cần thiết.
Với tư cách là một công cụ quản lý quy trình AI, Workato vượt xa tự động hóa cơ bản để hỗ trợ các quy trình động, như phân tích cảm xúc, xử lý tài liệu thông minh và đánh giá điểm tiềm năng khách hàng dự đoán. Các quy trình kinh doanh được chuyển đổi thành quy trình làm việc tự động xử lý khôi phục lỗi, chuyển đổi dữ liệu và ghi nhật ký tuân thủ.
Các tính năng doanh nghiệp như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, nhật ký kiểm tra và tuân thủ SOC 2 khiến Workato phù hợp với các ngành công nghiệp được quy định, nơi cả quản trị và chức năng đều quan trọng.
Các tính năng nổi bật của Workato
- Kết nối hơn 1.000 ứng dụng kinh doanh thông qua các kết nối sẵn có, REST APIs và tích hợp webhook
- Chuyển đổi dữ liệu giữa các định dạng ứng dụng khác nhau bằng cách sử dụng các công cụ ánh xạ tích hợp và hàm công thức
- Theo dõi quy trình kinh doanh với bảng điều khiển thời gian thực, cảnh báo tự động và phân tích hiệu suất
- Sử dụng cộng đồng lớn của nó cung cấp các mẫu sẵn có mà bạn có thể tùy chỉnh để nhanh chóng phát triển các quy trình tự động hóa mới
Giới hạn của Workato
- Khả năng linh hoạt giới hạn trong xử lý dữ liệu phức tạp so với các công cụ quản lý dựa trên mã nguồn
- Sự phụ thuộc vào các kết nối có sẵn có thể giới hạn khả năng tích hợp với các ứng dụng tùy chỉnh
- Chi phí có thể là yếu tố quan trọng, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc khi khối lượng công việc và số lượng ứng dụng kết nối tăng lên
Giá cả của Workato
- Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Workato
- G2: 4.7/5 (620+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (80+ đánh giá)
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Workato?
Là một người không chuyên về tích hợp, tôi rất thích giao diện người dùng (UI) của Workato. Tôi có thể tham gia cùng người đang xây dựng các tích hợp và dễ dàng hiểu được giao diện
Là một người không chuyên về tích hợp, tôi rất thích giao diện người dùng (UI) của Workato. Tôi có thể tham gia cùng người đang xây dựng các tích hợp và dễ dàng hiểu được giao diện
9. CrewAI (Phù hợp nhất cho các nhóm đại lý dựa trên vai trò)
CrewAI hoạt động như một hệ thống quản lý dự án kỹ thuật số, trong đó các nhân viên có tiêu đề công việc, kỹ năng và mối quan hệ báo cáo tương tự như các nhóm thực tế.
Cách tiếp cận dựa trên vai trò này khiến việc thiết kế quy trình làm việc phức tạp trở nên直观 một cách đáng ngạc nhiên. Các nhà nghiên cứu thu thập thông tin, các nhà phân tích xử lý dữ liệu và các nhà văn tạo báo cáo, giống như các nhóm con người. Các cơ chế phối hợp tích hợp tự động xử lý việc phân công công việc, đang theo dõi tiến độ và kiểm soát chất lượng.
Nền tảng này nhấn mạnh vào hợp tác có cấu trúc thay vì cuộc hội thoại miễn phí, giúp kết quả trở nên dự đoán được hơn so với các khung làm việc chỉ dựa trên cuộc hội thoại.
Các tính năng nổi bật của CrewAI
- Theo dõi tiến độ trên các dự án đa tác nhân bằng các tính năng quản lý dự án tích hợp sẵn và đang theo dõi cột mốc
- Tích hợp với các nền tảng đám mây hoặc triển khai tại chỗ để có quyền kiểm soát cao hơn
- Xác định cấu trúc phân cấp đại lý phản ánh cấu trúc báo cáo tổ chức thực tế với quy trình phê duyệt
- Tạo ra các đầu ra có cấu trúc thông qua các mẫu dành riêng cho từng vai trò, hướng dẫn định dạng và kiểm tra chất lượng
- Theo dõi hiệu quả, ROI và hiệu suất với các công cụ quan sát tích hợp sẵn
Giới hạn của CrewAI
- Các định nghĩa vai trò cứng nhắc có thể giới hạn các phương pháp giải quyết vấn đề sáng tạo
- Ít linh hoạt hơn so với các khung làm việc cuộc hội thoại cho các công việc khám phá
- Yêu cầu một số kiến thức về Python cho các trường hợp sử dụng nâng cao
Giá cả của CrewAI
- Quản lý quy trình: Nguồn mở
- Cơ bản: $99/tháng
- Giá tiêu chuẩn: $500/tháng
- Pro: $1000/tháng
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về CrewAI
- G2: 4.2/5 (50+ đánh giá)
- Capterra: 4.8/5 (45+ đánh giá)
🧠 Thú vị: Vụ khủng hoảng lỗi Y2K đã gây ra một cuộc chạy đua toàn cầu để khắc phục sự cố, dẫn đến việc nâng cấp hệ thống CNTT quy mô lớn. Những khoản đầu tư này đã xây dựng nền tảng công nghệ vững chắc hơn.
📮 ClickUp Insight: 32% nhân viên cho rằng tự động hóa chỉ tiết kiệm được vài phút mỗi lần, nhưng 19% cho rằng nó có thể tiết kiệm 3–5 giờ mỗi tuần. Thực tế là ngay cả những tiết kiệm thời gian nhỏ nhất cũng tích lũy theo thời gian.
Ví dụ, tiết kiệm chỉ 5 phút mỗi ngày cho các công việc lặp đi lặp lại có thể cho kết quả lấy lại hơn 20 giờ mỗi quý, thời gian có thể được chuyển hướng sang các công việc có giá trị và chiến lược hơn.
Với ClickUp, việc tự động hóa các công việc nhỏ như đặt ngày đáo hạn hoặc gắn thẻ đồng nghiệp chỉ mất chưa đầy một phút. Bạn có các Trợ lý AI tích hợp sẵn để tạo tóm tắt và báo cáo tự động, trong khi các Trợ lý tùy chỉnh xử lý các quy trình làm việc cụ thể. Hãy lấy lại thời gian của bạn!
💫 Kết quả thực tế: STANLEY Bảo mật đã giảm thời gian xây dựng báo cáo xuống 50% hoặc hơn nhờ các công cụ báo cáo tùy chỉnh của ClickUp — giúp nhóm của họ tập trung ít hơn vào định dạng và nhiều hơn vào dự báo.
10. Orby AI (Phù hợp nhất cho việc phát hiện và tự động hóa quy trình làm việc)
Orby AI áp dụng một phương pháp tiếp cận mới mẻ và khác biệt trong việc quản lý quy trình. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo thần kinh-biểu tượng, được hỗ trợ bởi mô hình Large Action Model (LAM) độc quyền, để phân tích tương tác của người dùng trên các ứng dụng khác nhau. Điều này giúp xác định các công việc lặp lại và mô hình quy trình làm việc có thể không được phát hiện nếu không có công nghệ này.
Sau khi quy trình làm việc được xác định, nền tảng có thể tự động hóa toàn bộ chuỗi quy trình trên cả ứng dụng desktop và công cụ dựa trên web.
Các điểm mạnh khóa bao gồm độ tin cậy dựa trên logic (không có rủi ro ảo giác), khả năng kiểm tra đầy đủ với lý luận từng bước và các vòng phản hồi lặp lại để cải thiện độ chính xác.
Các tính năng nổi bật của Orby AI
- Tự động hóa các quy trình phức tạp đa ứng dụng bằng mô hình hành động lớn (LAM) độc quyền, ActIO
- Tạo các ví dụ về tự động hóa quy trình làm việc dựa trên các mẫu sử dụng thực tế, phân tích tần suất và tiềm năng tiết kiệm thời gian
- Thực thi quy trình làm việc tương tác với bất kỳ ứng dụng nào thông qua tự động hóa giao diện người dùng (UI), gọi API và ghi màn hình
- Đảm bảo bảo mật doanh nghiệp với quyền truy cập dựa trên vai trò, mã hóa và các biện pháp kiểm soát tuân thủ nghiêm ngặt
- Hãy để công cụ quan sát các bản demo hoặc quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) và chuyển đổi chúng thành các quy trình làm việc minh bạch
Giới hạn của Orby AI
- Những lo ngại về bảo mật liên quan đến việc theo dõi và phân tích các mẫu hành vi của người dùng
- Giá cả tập trung vào doanh nghiệp và không thân thiện với người dùng tự phục vụ
- Khả năng kiểm soát logic tự động hóa giới hạn so với các nền tảng quản lý quy trình dựa trên mã nguồn
Giá cả của Orby AI
- Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Orby AI
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
11. IBM Watsonx Orchestrate (Phù hợp nhất cho quản lý quy trình làm việc AI doanh nghiệp)
IBM Watsonx Orchestrate kết nối các mô hình AI, ứng dụng và nguồn dữ liệu thông qua các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nó thực hiện các công việc kinh doanh phức tạp, chẳng hạn như phân tích cảm xúc của khách hàng từ các phiếu hỗ trợ gần đây và tạo báo cáo tóm tắt. Theo thời gian, hệ thống cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh và thích ứng với các nhu cầu kinh doanh thay đổi.
Phía sau hậu trường, nền tảng này điều phối nhiều dịch vụ AI, chuyển đổi dữ liệu và tương tác ứng dụng một cách mượt mà. Các tính năng doanh nghiệp như kiểm soát bảo mật, đang theo dõi tuân thủ và tích hợp với hạ tầng IBM hiện có giúp nền tảng này hoạt động hiệu quả cho các tổ chức lớn.
Các tính năng nổi bật của IBM Watsonx Orchestrate
- Khởi chạy các tác nhân AI được xây dựng sẵn cho các hàm chức năng, hoặc tự xây dựng các tác nhân có thể tái sử dụng của riêng bạn
- Tạo ra một hệ sinh thái gồm các tác nhân được xây dựng sẵn, tùy chỉnh và của bên thứ ba với quản lý đa tác nhân
- Nâng cao tự động hóa công việc trong tương lai và giảm thời gian thiết lập với AI có khả năng học hỏi sở thích của người dùng và bối cảnh kinh doanh
- Thực thi các công việc theo ngữ cảnh và theo thứ tự đúng đắn bằng cách sử dụng các kỹ năng được xây dựng sẵn và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến
- Triển khai các tác nhân nhanh hơn với các mẫu có thể tái sử dụng và thư viện ngày càng mở rộng các giải pháp do IBM và đối tác phát triển
Giới hạn của IBM Watsonx Orchestrate
- Các tùy chọn tùy chỉnh giới hạn so với các nền tảng mã nguồn mở
- Sự phụ thuộc vào hệ sinh thái IBM có thể giới hạn tính linh hoạt trong tích hợp
Giá của IBM Watsonx Orchestrate
- Dùng thử miễn phí
- Các tính năng cơ bản: Bắt đầu từ $500/tháng
- Tiêu chuẩn: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về IBM Watsonx Orchestrate
- G2: 4.4/5 (345+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về IBM Watsonx Orchestrate?
Một bài đánh giá trên G2 chia sẻ:
Một điểm mới mà tôi thích ở IBM Watsonx Orchestrate là cách nó đơn giản hóa tự động hóa tác vụ bằng cách cho phép bạn tạo "kỹ năng" sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Nó thân thiện với người dùng và cho phép những người không phải là nhà phát triển tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trên các công cụ như email, lịch và ứng dụng kinh doanh mà không cần viết mã. Việc tích hợp với Watson AI khiến nó thông minh hơn và nhạy bén hơn với ngữ cảnh.
Một điểm mới mà tôi thích ở IBM Watsonx Orchestrate là cách nó đơn giản hóa tự động hóa tác vụ bằng cách cho phép bạn tạo "kỹ năng" sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Nó thân thiện với người dùng và cho phép những người không phải là nhà phát triển tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trên các công cụ như email, lịch và ứng dụng kinh doanh mà không cần viết mã. Việc tích hợp với Watson AI khiến nó thông minh hơn và nhạy bén với ngữ cảnh hơn.
🔍 Bạn có biết? Vào những năm 1960, IBM đã giới thiệu các hệ thống máy chủ chính (mainframe) có khả năng lên lịch các công việc theo lô (batch jobs). Đây là bước đầu tiên hướng tới việc điều phối kỹ thuật số, nơi các nhóm CNTT quản lý hàng nghìn công việc trên các hệ thống tập trung quy mô lớn.
12. ZenML (Tốt nhất cho việc chuẩn hóa quy trình ML)
ZenML cung cấp một khung làm việc ML tiêu chuẩn nhưng vẫn đủ linh hoạt để tương thích với nhiều công cụ và sở thích khác nhau. Nền tảng này xem các đường ống ML như các sản phẩm phần mềm chính thức, bao gồm các quy trình quản lý phiên bản, kiểm thử và triển khai.
Khái niệm kho lưu trữ artifact của ZenML đảm bảo rằng tất cả các đầu vào, đầu ra và metadata của pipeline đang được theo dõi và được phiên bản hóa tự động. Phương pháp hệ thống này giúp các thí nghiệm có thể tái tạo và kiểm tra được, biến quá trình phát triển ML ngẫu hứng thành thực hành phần mềm chuyên nghiệp.
Các tính năng nổi bật của ZenML
- Theo dõi tự động tất cả các thành phần trong quy trình, bao gồm dữ liệu, mô hình và siêu dữ liệu, thông qua tính năng đang theo dõi nguồn gốc
- Triển khai cùng một pipeline vào các môi trường khác nhau mà không cần thay đổi mã nguồn bằng cách sử dụng trừu tượng hóa stack
- Tạo biểu đồ luồng dữ liệu hiển thị luồng dữ liệu và mối quan hệ phụ thuộc giữa các lần chạy trong pipeline
- Tích hợp với các công cụ phổ biến như MLflow, Kubeflow và các nền tảng đám mây khác nhau
- Tập trung đang theo dõi, quản lý hạn mức và quản trị trên các quy trình làm việc của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện đại và các mô hình học máy truyền thống
Giới hạn của ZenML
- Một lớp trừu tượng bổ sung có thể làm phức tạp quá trình gỡ lỗi khi các đường ống gặp sự cố
- Độ phức tạp của việc tích hợp tăng lên khi kết nối nhiều công cụ ML của bên thứ ba
Giá cả của ZenML
- Phiên bản Cộng đồng: Miễn phí
- ZenML Pro: Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét của ZenML
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
13. MLflow (Tốt nhất cho quản lý thí nghiệm machine learning)
Databricks đã phát triển MLflow để giải quyết các vấn đề như kết quả thí nghiệm phân tán, đóng gói mô hình không nhất quán và khó khăn trong triển khai. Công cụ này tổ chức mọi thứ xoay quanh các thí nghiệm và phiên chạy, tự động đang theo dõi các tham số, chỉ số và tài liệu cho mỗi phiên đào tạo mô hình AI.
Giao diện quản lý các mô hình từ giai đoạn phát triển đến sản xuất, xử lý phiên bản, triển khai thử nghiệm và quy trình phê duyệt triển khai một cách trơn tru.
Hệ thống đăng ký mô hình (model registry) của nó hoạt động như một danh mục trung tâm, nơi các nhóm có thể khám phá, đánh giá và triển khai các mô hình trên các môi trường khác nhau.
Các tính năng nổi bật của MLflow
- Đang theo dõi các tham số thí nghiệm, chỉ số và tài liệu liên quan một cách tự động trong quá trình phát triển mô hình với các công cụ so sánh giao diện người dùng (UI)
- Quản lý vòng đời mô hình thông qua hệ thống đăng ký với các giai đoạn thử nghiệm, quy trình phê duyệt và các tác nhân kích hoạt triển khai tự động hóa
- So sánh kết quả thí nghiệm bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa, lọc dữ liệu và phân tích thống kê tích hợp sẵn
- Định nghĩa và quản lý nhiều điểm cuối LLM trên các nhà cung cấp khác nhau trong một tệp YAML duy nhất
- Triển khai mô hình lên các nền tảng khác nhau, bao gồm dịch vụ đám mây, cụm Kubernetes và thiết bị biên, bằng cách sử dụng tính năng phục vụ tích hợp sẵn
Giới hạn của MLflow
- Khả năng quản lý quy trình làm việc giới hạn đối với các quy trình ML phức tạp nhiều bước
- Thách thức tích hợp khi làm công việc với các khung máy học (ML) độc quyền hoặc chuyên biệt
Giá cả của MLflow
- Phiên bản Nguồn mở: Miễn phí
- Dịch vụ lưu trữ được quản lý với Databricks: Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về MLflow
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
🧠 Thú vị: Thuật ngữ ‘Tái cấu trúc quy trình kinh doanh (BPR)’ bùng nổ vào những năm 1990. Các công ty như Ford và General Electric bắt đầu xem xét lại quy trình làm việc từ đầu đến cuối, tạo nền tảng cho tự động hóa quy trình làm việc hiện đại và tối ưu hóa bằng trí tuệ nhân tạo
Lợi ích của các công cụ quản lý quy trình bằng AI
Các nhóm vận hành nhiều hệ thống AI thường dành phần lớn thời gian cho việc phối hợp thay vì tập trung vào đổi mới. Các công cụ AI xử lý các công việc nặng nhọc để nhân viên của bạn có thể tập trung vào những điều quan trọng:
- Giảm thiểu công việc thủ công: Loại bỏ nhu cầu chuyển đổi thủ công giữa các mô hình AI khác nhau nhờ tự động hóa quy trình làm việc AI
- Luồng dữ liệu tốt hơn: Ngăn chặn tình huống phổ biến (gây bực bội) khi các mô hình học máy của bạn phải chờ đợi dữ liệu trong khi các đường ống xử lý thông tin không bao giờ đến được đích đúng
- Phát triển AI nhanh hơn: Loại bỏ các điểm nghẽn triển khai bằng cách tự động quản lý các phụ thuộc trong các khối lượng công việc AI phức tạp
- Hiệu quả chi phí: Tránh sai lầm tốn kém khi vận hành tài nguyên nhàn rỗi trong khi các hệ thống khác gây ra điểm nghẽn
Cách chọn công cụ quản lý quy trình AI phù hợp
Hầu hết các nền tảng quản lý quy trình AI trông giống nhau trong các bản demo nhưng hoạt động rất khác nhau trong môi trường sản xuất.
Dưới đây là cách phân biệt giữa lời hứa tiếp thị và thực tế:
- *đánh giá cơ sở hạ tầng AI hiện tại của bạn: Ghi chép hoàn thành các tác nhân tự động hóa AI, đường ống dữ liệu và quy trình làm việc ML hiện có. Các môi trường phức tạp cần các nền tảng được thiết kế cho sự phức tạp
- Kiểm tra khả năng tích hợp: Thực hiện các dùng thử chứng minh khái niệm với các nguồn dữ liệu phức tạp nhất và các API cũ nhất của bạn. Các công cụ tích hợp AI có thể xử lý các kết nối sạch sẽ, hiện đại có thể gặp vấn đề với các hệ thống cũ
- Đánh giá khả năng hỗ trợ đa tác nhân: Kiểm tra xem điều gì xảy ra khi các mô hình AI khác nhau cạnh tranh tài nguyên trong thời gian cao điểm. Nhiều nền tảng xử lý các quy trình làm việc tuần tự, nhưng gặp khó khăn khi các hệ thống chạy đồng thời
- Kiểm tra tính năng doanh nghiệp: Đảm bảo rằng giải pháp quản lý quy trình AI cho doanh nghiệp bao gồm nhật ký kiểm tra, khả năng hoàn nguyên và các công cụ tuân thủ hoạt động dưới sự giám sát của cơ quan quản lý
- Xem xét các khối lượng công việc AI trong tương lai: Kế hoạch cho nhu cầu quản lý mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thay đổi nhanh chóng khi các mô hình mới xuất hiện. Bạn nên ưu tiên tính linh hoạt thay vì bị ràng buộc vào các nền tảng AI cụ thể
🔍 Bạn có biết? 93% lãnh đạo CNTT doanh nghiệp có kế hoạch triển khai các tác nhân AI tự động, và gần một nửa trong số họ đã áp dụng chúng. Điều này cho thấy một sự chuyển đổi lớn hướng tới việc sử dụng AI orchestration trong các hoạt động kinh doanh.
Tương lai của quản lý quy trình AI
Tự động hóa AI đang chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn, và các nghiên cứu cho thấy tốc độ phát triển của nó nhanh đến mức nào.
Một nghiên cứu gần đây về các nền tảng quản lý quy trình làm việc hiện đại đã chỉ ra cách các khung nền tảng được thiết kế để kết nối nhiều tác nhân AI, quản lý các công việc của chúng và hướng dẫn chúng hướng tới các mục tiêu chia sẻ. Sự thay đổi này cho phép các hệ thống hợp tác một cách tự nhiên hơn, mà không bắt người dùng phải tự ghép nối các công cụ riêng lẻ.
Trong các trường như y tế, quản lý quy trình đã chứng minh được tác động của mình. Các nhà nghiên cứu đang làm công việc phát triển phòng thí nghiệm tự động đã chỉ ra cách các nền tảng quản lý quy trình có thể phối hợp các thiết bị phòng thí nghiệm, mô hình AI và đầu vào của con người cùng lúc. Kết quả là các thí nghiệm được thực hiện nhanh hơn, ít sai sót hơn và kết quả có thể được tái hiện một cách nhất quán.
Các mô hình tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực tài chính và sản xuất, nơi AI được điều phối đang giúp các nhóm đưa ra quyết định nhanh chóng và đáng tin cậy hơn.
Một góc nhìn khác đến từ khái niệm " Trí tuệ Phân phối Được Điều phối". Phương pháp này hình dung các mạng lưới hệ thống AI có khả năng thích ứng và chia sẻ ngữ cảnh giữa các công việc, hoạt động như những đối tác hợp tác trong công việc cùng con người thay vì là những công cụ độc lập.
🔍 Bạn có biết? 95% tổ chức vẫn gặp vấn đề trong việc tích hợp hệ thống, làm giới hạn hiệu quả triển khai AI. Tích hợp vẫn là rào cản chính để khai thác hết tiềm năng của AI trong quy trình làm việc của doanh nghiệp.
Tích hợp tất cả với ClickUp
Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp kinh doanh áp dụng AI để nâng cao năng suất và thu thập thông tin, họ thường kết thúc với nhiều giải pháp AI mà không có chiến lược rõ ràng. Sự phát triển không kiểm soát của AI khiến việc quản lý, tối ưu hóa và khai thác hết tiềm năng của công nghệ AI trở nên khó khăn hơn. Điều mà các nhóm cần là sự rõ ràng: một nơi để tìm kiếm câu trả lời, đang theo dõi cập nhật và duy trì tiến độ dự án.
Đó chính xác là những gì ClickUp mang lại cho bạn. ClickUp Brain phân tích dữ liệu từ công việc bạn đang thực hiện và cung cấp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo tạo sinh ngay tại nơi làm việc của bạn. ClickUp Brain MAX cho phép bạn truy cập nhiều mô hình AI mà không mất bối cảnh, và làm việc mà không cần thao tác tay. Trong khi đó, các Trợ lý Tự động hóa xử lý các tác vụ hàng ngày và Tự động hóa đẩy nhanh tiến độ công việc.
Đăng ký ClickUp ngay hôm nay và biến mọi dự án AI/ML thành hiện thực! ✅
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Tự động hóa AI tập trung vào việc thực hiện một công việc đơn lẻ, như gửi thông báo hoặc cập nhật bảng tính. Tự động hóa AI mở rộng hơn bằng cách kết nối nhiều công việc tự động và hệ thống AI để chúng hoạt động như một quy trình phối hợp thống nhất.
Quản lý tác vụ AI là quá trình phối hợp có cấu trúc giữa nhiều tác nhân AI, mỗi tác nhân được thiết kế cho một vai trò cụ thể. Công cụ quản lý tác vụ điều phối cách các tác nhân tương tác, chia sẻ thông tin và hoàn thành công việc như một nhóm thay vì hoạt động độc lập.
Đúng vậy, quản lý AI có thể giảm thiểu sự phân tán của AI bằng cách hợp nhất các công cụ và hệ thống phân tán vào một khung nền tảng thống nhất và có tổ chức. Điều này loại bỏ vấn đề trùng lặp giữa các nền tảng và giúp quản lý mọi thứ từ một điểm điều khiển duy nhất.
Không phải tất cả các nền tảng đều yêu cầu kỹ năng mã. Nhiều nền tảng cung cấp bảng điều khiển người dùng thân thiện, tính năng kéo và thả, cùng các quy trình làm việc đã được xây dựng sẵn. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh nâng cao và tích hợp với các hệ thống phức tạp vẫn có thể yêu cầu chuyên môn kỹ thuật.