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毫无疑问，SAP在2025年正式把AI first作为产品优先战略。在上半年连续密集推出各种AI产品。在Teched中展示出来的与AI相关的产品发布远超其他的LoB产品线。 在所有的AI产品中，最令人期待的是AI Agent开发工作台。在Lab Preview版本中，名为Joule Studio.
当去年底还在谈ABAP Code Generation, Joule Consulting。人们还在为新的功能津津乐道时。AI Agent构建器 已经在预发使用状态了。SAP Joule Studio已经在7月初完成试用召集令，预计经过客户与或测试后，预计将在Q4正式向公众发布。虽然还没有进入试用阶段，但从召集令中先给大家一窥端倪。
首先，我们要搞清楚SAP在AI Agent的几个名词和定义。
Joule:
是SAP新的一代的数字副驾，在Cloud ERP中，除了我们与系统的传统交互界面以外，通过Joule对话窗口与我们进行人际互动的界面。她可以与我们的对话，回答问题，调用各种功能。Joule本身的发展非常快，每隔几个月就有新的功能呈现出来。原因也很简单，Joule作为一个数字助手，她的能力将随着她背后的AIAgent覆盖的广度和深度，迅速成长。如今Joule Agent把自己作为一个智能体，除了完成人机对话，然后在后台交互其他专业Agent，编排，计划，调度后台的这些专业Agent来完成子任务。可以调用任何符合Joule Agent Framework规范的内外部Agent。由此Joule Agent已经从简单的交互者升级为真正军事，为你调兵遣将。在马上发布的2508 Cloud ERP我们就能看到AI新能力的爆发。
Build:
Build是新一代的SAP云端开发平台。包括了低代码，无代码，专家代码的各种开发方式。对比于在恐龙时代的SE38。Build可以在里面开发ABAP Cloud, Fiori, workflow，HANA， 也可以通过Fusion Code把不同的代码类型(No-Code,Low-Code,Pro-Code)融合在一起互相调用,无缝调用。让公民开发者与职业开发者一同开心的工作。SAP经过几年努力，把不同的开发栈IDE融合在了一起。 以此推广，AI Agent的开发平台也是Build中的一部分。没错了，Joule Studio就是Build中的一部分。
Joule Studio
Joule Studio是Build套件的新成员。它允许您构建跨SAP和非SAP应用程序运行，自定义的Joule Skill和AI Agent。她建立在Joule Agent Framework之上，可以连接到BDC和SAP Knowledge Graph，根据企业数据和上下文推理和驱动结果，并可以与整个套件中的SAP Joule Agent协作以实现目标。作为SAP Build的一部分，可以调用500多个预先构建的内容，直接在您的代理和技能中使用，并将Lobby用作集中管理SAP构建中部署的所有内容的中心访问点。
Joule Skill与AI Agents：
Joule Skills是基于规则和线路的一种AI处理模式，在传统的模式下，AI可以按照既定的业务流程进行工作。当给定的Prompt，AI按照既定的规则来完成。链式思考(CoT)或者树式思考(ToT)。这种方式给定了问题，系统按照既定路线进行思考。当下大部分的智能工作都是用这种方式。这种用例，比如：请帮我每天从SAP相关的网站中学习，总结一下最新的学习心得，自动生成并发布成给我个人学习网站,并提醒我去学习。这种就是很典型的 线性任务。
AI Agent:
SAP的AI Agent是指能够对问题进行思考辨别，自己去找问题的答案。比如：请帮给我寻找一个方案，让我来提供我使用AI的能力。AI Agent得到这样的问题，就会去思考解决方案。很显然，AI Agent是可以调用Joule Skill的。因为，她觉得前面那个Skill可以成为回答我的一个方案。
官方定义：
Joule Skills是高级人工智能模型的组成部分，旨在执行原子操作——在对话中独立和确定地运行的单个预定义任务。
关键能力：
·确定性执行：Joule Skills使用固定的输入和输出执行单个预定义的操作，确保一致和高效的结果。
·自然语言理解：Joule解释用户可能请求操作的不同方式，确保触发正确的技能，无论措辞如何。
·上下文感知：Joule分析用户角色、对话历史和业务上下文，仅在相关时触发技能，避免不必要的执行。
·多种技能协同工作：Joule技能在一个高效的Joule实例中发布，无缝结合SAP提供的技能和自定义技能，实现统一的自动化体验。
AI Agent：
AI Agent可以自主地与环境交互，并通过多步任务迭代推理以实现目标。
关键能力：
·计划：Agent计划多个步骤来实现目标
·反馈：Agent自我纠正并迭代推理问题
·工具使用：Agent通过使用计算器、API等工具收集数据并影响更改。
·协作与多代理:Agent调用其他专业agent（并与人类交互）来完成任务
Joule Skill与AI Agent的差异：
虽然Joule Studio支持两种模式的开发，并且AI Agent能够调用Joule Skill的。但这两种模式是有明显区别的。
如果我们看看自定义Joule Skill，这些是固定定义的用例的Though，其中输入、执行路径和结果是固定的。比如我想检查我的订单状态，或检索工资单信息，检查库存水平。在在这种场景上，可靠性和速度最为重要。
另一方面，AI Agent是为更复杂的多步骤挑战而设计的，在这些业务挑战中，我知道我想要实现的目标，但实现目标的路径并不固定。例如，在物流用例中，我们处理延迟、异常、承运商和供应商选择。..因此，代理将进行计划和推理，实时制定策略以实现目标。它不是遵循预定义的流程，而是根据它的专业知识、你给他们的指导（如何格式化输出、如何使用特定工具等）来解决问题，并利用符合你需求的llm和实现目标所需的工具。
订单处理 Agent:
·给我汇报一卡XXX订单的执行情况Joule Skill
·分析一下 XXX 订单的延期原因，给我找出更好的路线和承运商AI Agent 物流处理Agent：
检索当前慢销商品，给我一份报告Joule Skill
预测物流的缺货状况，给我制作一份补货策略改进建议AI Agent 客户服务 Agent:
帮我给 XX 客户创建一个服务工单Joule Skill
分析XX客户的诉求，依据以前的解决方案和处理方式，给我一个最佳处理方案。AI Agent
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