主要观点：本文介绍了 jBPM 作为编排外部以 AI 为中心环境的平台，阐述其核心功能及与 Python 的集成方式，并通过中风预测的实际案例展示其作为 AI 编排平台的有效性，还探讨了使其成为 AI 编排平台的周边功能。
关键信息：

• jBPM 是开源集成平台，核心是工作流引擎，可暴露业务逻辑供外部访问，提供业务流程自动化引擎，能嵌入与外部提供商交互的组件。
• 利用 Jep 实现 jBPM 与 Python 的集成，存在可用性障碍。
• 中风预测案例中，医师在 OpenEMR 中选择 Stroke Prediction AI 解决方案提交预测请求，jBPM 处理并返回风险，分析师可在 OpenEMR 中训练和发布模型，jBPM 记录并执行训练过程。
• jBPM 的周边功能包括 Eclipse 用于离线开发，PostgreSQL 存储技术数据，BIRT 进行数据报告。
  重要细节：
• 文中多处展示了 jBPM 相关的图表，如与外部系统交互、Python 集成、中风预测流程等。
• 提到 Jep 在初始实现时可能需要解决可用性问题。
• 强调了 Eclipse、PostgreSQL 和 BIRT 与 jBPM 共同构成强大的 AI 编排平台。