AI 智能体编排平台企业工作流程的关键保障随着企业对 AI 智能体和自动化的依赖程度日益加深拥有一个可靠的编排层对于确保工作流程的顺畅运行至关重要。AI 智能体编排平台能够将基于角色和任务的 AI 智能体以及它们所依赖的工具、数据和人员整合到多步骤的工作流程中。对于那些将 AI 智能体从少数几个扩展到数千个投入生产的组织来说这些平台尤为重要。有两项开放标准承担着连接工作MCP模型上下文协议为智能体提供对工具和数据的受控访问而 A2A智能体到智能体则允许智能体相互发现并委托任务包括基于其他平台构建的智能体。编排层位于最上层为从完全自主到有人参与的各种工作流程提供路由、共享状态、规则、治理、安全和可观测性等必要功能。热门的 AI 编排平台AI 编排平台可能是今年最热门的 AI 技术。在撰写本文的调研过程中发现了 60 多个商业和开源平台企业可以将其作为控制平面来管理 AI 智能体、人员和自动化之间的工作。就像数据架构和自动化平台一样预计企业会使用不止一个 AI 智能体编排平台。超大规模云服务提供商和企业 SaaS、流程自动化、客户体验、数据管理、AIops 和 IT 基础设施等领域的解决方案提供商都在推出相关平台。以开发为中心的平台包括开源、商业和无代码集成解决方案提供商。以下是评估 AI 智能体编排平台时需要考虑的五个方面。评估 AI 智能体编排平台的五个方面可观测的控制、监督和信任AI 智能体编排平台具有不确定性它利用 AI 能力来协调各个 AI 智能体的响应和行动。需要评估的一个方面是管理员如何对哪些 AI 智能体可以与其他智能体进行协调以及在何种情况下进行协调实施控制和规则。此外平台还应控制在采取行动之前何时以及在哪些环节需要人员介入。Verint 全球市场战略副总裁 Heather Richards 表示“首席信息官应关注 AI 编排平台如何明确地对自主决策实施控制。理想情况下平台应便于定义谁或什么可以采取行动、决策如何获得批准以及在出现问题时责任归属何处。如果编排没有内置的治理、可见性和人工干预机制那么它带来的风险增长速度将超过价值增长速度。”可观测的 AI 智能体是追踪它们如何交互以及决策如何产生的关键能力。但更重要的是评估平台如何管理对上下文层的访问上下文层可能包括语言模型的检索增强生成RAG、知识图谱和语义层。Presidio 的 AI 战略和客户创新总监 Caitlin Schuman 表示“在评估 AI 编排平台时组织应考虑其架构从一开始是否就内置了治理和可观测性。一个强大的平台应明确说明正在使用的上下文并具备一个控制层用于在系统、智能体和人员之间路由工作。”部署值得信赖的 AI 智能体对于赢得员工的认可至关重要。Redwood Software 首席产品官 Charles Crouchman 建议评估 AI 智能体编排平台如何与企业资源建立可靠的运营机制。他建议提出以下五个问题它能否连接到实际运营业务的系统能否信任它在企业资源规划ERP、供应链和财务平台上执行关键任务逻辑它是否为非确定性的 AI 提供确定性规则以防止智能体在生产环境中失控它是否与模型无关从而使你不会因技术环境的变化而局限于单一的大语言模型LLM或智能体框架你能否通过完整的审计跟踪、可观测性和问责制进行大规模治理Crouchman 表示“验证这些问题的答案可以让你从脱节的 AI 推理转向实际执行使你朝着自主企业迈出下一步。”安全且有弹性的运营AI 智能体编排平台集中了越来越多的运营工作流程因此评估其安全性、性能、可靠性和弹性是否满足合规性和非功能性要求至关重要。Camunda 首席技术官 Daniel Meyer 表示“部署智能体很容易难的是确保它们能够安全、稳定地运行并与周围的人员和系统协同工作。编排平台应在智能体的决策和行动之间实施控制处理长时间运行的流程而不丢失状态并原生地维护完整的审计跟踪记录。”组织还应考虑平台如何支持智能体运维实践包括身份管理、监控、AI 智能体准确性和事件管理。Kamiwaza 现场首席技术官兼技术布道者 James Urquhart 表示“不要只寻找能够协调工作流程或处理智能体生命周期的解决方案还要寻找能够更快、更准确地获取智能体所需答案同时满足基本安全和合规要求的解决方案。一个能够安全地协调跨不同基础设施和数据源的上下文收集和结果生成的平台不仅对企业中 AI 的性能至关重要而且对其敏捷性也至关重要。”集成测试和反馈测试 AI 智能体需要在部署前验证更改这与应用程序和 API 的持续测试类似。但它还需要评估生产环境中的提示、响应和行动并确保智能体不会偏离预期参数或失控。AI 智能体编排平台的一个区别在于它们如何支持测试 AI 智能体、在生产环境中监控它们并提供集中的反馈源以支持准确性改进。CircleCI 工程高级副总裁 Jean - Philippe LeBlanc 表示“在选择 AI 编排平台时不要忽视其生成的软件实际在哪里进行测试和验证。AI 可以加速开发的每个阶段但如果没有将严格的自动化验证集成到交付管道中那么在提高速度的同时也会增加风险。”TEKsystems Global Services 云与平台现代化高级总监 Armando Franco 表示“真正重要的标准是持续结果评估是否是平台本身的核心能力因为如果没有这一点迭代速度就会下降项目也会停滞不前。”互操作性和开放标准MCP 和 A2A 是 AI 智能体编排平台支持开放标准并实现与智能体生态系统连接的两种方式。许多平台还允许开发人员选择和替换底层 AI 模型并从一系列 AI 代码生成工具中进行选择。这些灵活性确保团队能够围绕性能、准确性、合规性、成本和其他未来考虑因素进行优化。Principal 首席数据和分析官 Rajesh Arora 表示“在评估 AI 编排平台时我们首先关注可组合性和互操作性。真正的考验不在于它目前提供了多少功能而在于它能否以适应我们的 AI 战略、技术栈和不断变化的业务需求的方式连接模型、数据源、智能体解决方案和工作流程。”其他需要评估的互操作性标准包括平台的 AI 智能体编目能力、权限如何动态配置以及是否有适用于所需集成的预构建连接器。供应商可行性和路线图企业领导者认识到目前 AI 对业务的重塑作用大于推动变革的作用。为了取得成功组织需要与战略同步且不严重滞后的 AI 治理。AI 智能体编排平台也是如此因此审查其发布说明和路线图以了解供应商是否在创新和治理之间取得了合理平衡非常重要。Zapier 首席人力和 AI 转型官 Brandon Sammut 表示“合适的编排平台提供一个统一的策略层该层可以跟踪跨智能体、工作流程和 AI 工具的工作使你的团队能够自由构建同时 IT 和安全部门能够在行动和输出层面保持全面可见性。如果你的治理跟不上团队的构建速度要么会拖慢他们的进度要么会对他们的构建内容失去掌控。”由于 AI 智能体编排平台是一个新兴类别技术领导者应与财务、法律和合规部门的同事合作评估供应商的可行性风险。此外审查客户采用情况和支持能力也很重要因为顶级解决方案提供商将继续改进其平台。Dataiku 575 实验室主任 Hannes Hapke 表示“成熟的供应商不仅提供稳定的平台还能提供你所需的客户支持。拥有庞大的客户基础意味着他们已经处理过无数的边缘情况这可以让你的实施过程更加顺利。通过查看资金和财务支持、公开路线图的清晰度和一致性以及社区的规模和活跃度来评估供应商的成熟度。活跃的用户群体、活跃的论坛和健康的集成生态系统都表明当你进行扩展时该供应商仍将屹立不倒。”AI 智能体编排平台助力组织发展许多组织在采用 AI 智能体并将概念验证转化为实际生产方面仍处于早期阶段。但对于那些在多个平台上部署越来越多 AI 智能体的组织来说选择一个 AI 智能体编排平台有助于扩展工作流程、运营和治理。那么如何在众多平台中挑选出最适合自己组织的平台呢