KTern.AI 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建 SAP 智能体 AI
SAP 数字化转型是企业面临的最复杂、高风险的任务之一，通常跨越数月甚至数年，涉及业务流程和自定义代码的复杂依赖关系，且需要难以仅靠人类顾问扩展的领域专业知识。KTern.AI 作为一家 SAP 数字转型平台，多年来一直致力于让这些转型更快、更可预测。如今，他们通过转向智能体 AI 实现了迄今最大的飞跃。
从传统的 SaaS 平台演进为下一代智能体 AI 平台，意味着需要协调多个专业智能体，使其在长期运行的企业项目中协同工作。每个智能体都需要具备持久上下文、安全的工具访问权限以及生产级可靠性。KTern.AI 利用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Strands Agents SDK 构建了这一系统。本文详细介绍了其架构设计、构建的智能体类型以及为客户带来的实际成果。
架构核心：持久上下文与安全工具访问
KTern.AI 面临的核心挑战在于：真正的自主 SAP 转型需要智能体能够跨数月甚至数年的项目进行推理，同时协调多个领域，并严格遵守企业安全与合规边界。传统的单轮 AI 交互无法胜任。Amazon Bedrock AgentCore 提供了基础能力，而 Strands Agents SDK 则帮助实现了多智能体编排。每个智能体都维护着持久上下文，这意味着它们可以记住历史交互和项目状态，从而做出更连贯的决策。同时，通过安全的工具访问机制，智能体能够调用 SAP 系统接口、分析代码仓库或处理财务数据，而不会突破安全边界。
构建的智能体类型
KTern.AI 构建了多个专业智能体，覆盖 SAP 转型的关键环节：
- 逆向工程智能体：自动分析现有 SAP 系统，生成数字化蓝图，识别自定义代码和业务流程依赖。
- 标准适配智能体：评估业务需求与 SAP 标准流程的差异，提出适配建议。
- 代码分析智能体：扫描 ABAP 代码，识别与 S/4HANA 不兼容的代码段，并提供迁移建议。
- 异常挖掘智能体：专注财务和销售流程，自动检测数据异常或流程偏差，减少人工审计工作量。
这些智能体能够自主编排工作流，从逆向工程到标准适配、代码分析，再到财务和销售流程的异常挖掘，实现了端到端的自动化，而无需构建自定义智能体基础设施。
客户成果与行业意义
KTern.AI 的平台已实现 7 倍更快的转型速度，并将整体工作量减少 24%。通过将领域专业知识编码为专有知识引擎，并结合数据驱动的超自动化，客户能够更可预测地完成 S/4HANA 迁移和系统转换。
这一案例展示了智能体 AI 在企业级场景中的落地潜力：不再是简单的问答或单步任务，而是能够管理长期、多步骤的复杂项目。Amazon Bedrock AgentCore 作为底层平台，提供了必要的持久化、安全性和可靠性，而 Strands Agents SDK 则简化了多智能体的协调。对于正在进行 SAP 转型的企业而言，这种自动化能力有望显著降低对稀缺顾问资源的依赖，并加速数字化转型进程。
小结
KTern.AI 的实践表明，智能体 AI 在 SAP 这样的大型企业系统中具有切实价值。通过将专业知识与自主代理相结合，企业可以更高效地应对复杂转型挑战。未来，随着更多企业采用类似架构，智能体 AI 有望成为企业级自动化的标准范式。
