KTern.AI 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建面向 SAP 的智能体平台

SAP 数字化转型通常持续数月乃至数年，跨业务流与自定义代码的复杂依赖远超人力顾问的承载极限。KTern.AI 长期专注于把这类项目变得更快、更可预测，而向智能体平台的演进被视为其使命中的一次关键跨越。平台原本是传统 SaaS 形态，如今升级为多智能体协同架构，每个智能体都拥有持久上下文、安全的工具访问能力以及生产级可靠性。

从单轮 AI 升级到真正的自主转型，KTern.AI 面临几项互相耦合的难题：智能体要在长达数月的项目中持续累积上下文；与 SAP API、客户 ERP 与自有数据仓库的连接必须可审计、可治理；每个客户作为独立租户运行，智能体需支持配置化定制而无需重写代码；同时，系统必须从评估阶段的少量智能体平滑扩展到企业迁移阶段的数十个常驻智能体。

解决方案建立在 Amazon Bedrock AgentCore 与 Strands Agents SDK 之上，遵循清晰的关注点分离原则。SAP 领域智能留在 KTern.AI 自有层，所有基础设施职责——托管、伸缩、记忆、工具访问、身份与可观测性——全部委托给 AgentCore。每个智能体的行为由提示词、工具绑定与编排模式定义，新智能体 4 到 6 小时即可进入生产，无需任何编排代码或流水线工程。Strands 的多种多智能体模式按工作负载分配：并行发现用 swarm，顺序阶段用 workflow，条件分支用 graph。

整体架构由外向内逐层展开。企业用户从 KTern.AI 平台发起请求，路由到智能体编排层；专用智能体在 AgentCore runtime 中以会话隔离方式运行，确保不同租户的上下文互不干扰。每个智能体通过 AgentCore Gateway 的 MCP 层调用外部工具，连向 SAP API、客户 ERP 与 KTern.AI 仓库；AgentCore memory 在项目级别检索并更新持久上下文，沉淀流程决策、代码模式与累积洞察；AgentCore identity 强制最小权限访问，所有动作与模型响应由可观测性模块写入 CloudWatch 日志、指标与链路。

在生产环境中，KTern.AI 的智能体把 SAP 项目整体周期压缩了 45%，发现与评估阶段提速 60% 到 70%，财务与销售异常自主识别率达到 90%，并每月回收约 480 个工程小时。原本依赖庞大顾问团队和数月手工分析的 SAP 转型，如今实现了相当程度的自动化。

要点

• KTern.AI 在 Amazon Bedrock AgentCore 与 Strands Agents SDK 上搭建了面向 SAP 的多智能体平台，把基础设施职责全部交给 AgentCore，自有层专注 SAP 领域智能。
• 每个智能体通过提示词、工具绑定与编排模式上线，无需编写编排代码，新智能体 4 到 6 小时即可投产。
• 按工作负载选择 Strands 编排模式：并行发现用 swarm、顺序阶段用 workflow、条件分支用 graph。
• AgentCore memory 在项目级别持久保存上下文，AgentCore identity 与 Gateway MCP 提供最小权限的工具访问与会话隔离。
• 生产数据显示 SAP 项目周期缩短 45%，评估阶段提速 60% 至 70%，财务与销售异常自动识别率达 90%。