毫无疑问，SAP在2025年已正式将“AI优先 (AI First)”作为其核心的产品战略。在上半年，SAP连续、密集地推出了各种AI相关产品。在近期的技术大会（如SAP Teched）中，展示出的与AI相关的产品发布，其数量和重要性也远超其他的业务线（LoB）产品。在所有这些AI产品中，最令人期待的，莫过于“AI Agent开发工作台”。在最新的Lab Preview版本中，它的名字叫做Joule Studio。
当去年底，圈内还在热议ABAP代码自动生成（ABAP Code Generation）、Joule咨询（Joule Consulting）这些新功能时，SAP的AI Agent构建器，其实早已在预发布和内部使用的状态了。SAP Joule Studio已经在7月初完成了首批客户与合作伙伴的试用“召集令”，预计经过一段时间的测试和反馈后，将在今年第四季度正式向公众发布。虽然我们大多数人还没有机会进入试用阶段，但从这份“召集令”中，我们已经可以一窥其核心的理念与功能。首先，我们要搞清楚SAP在AI Agent领域的几个关键名词和它们的准确定义。
一、 Joule、Build与Joule Studio
1. Joule：从“数字副驾”到“智能军师”
Joule是SAP新一代的数字副驾（Copilot）。在Cloud ERP等云产品中，除了我们熟悉的传统交互界面外，Joule通过一个对话窗口，来与我们进行更自然的人机互动。她可以与我们对话，回答问题，并调用系统中的各种功能。Joule本身的发展速度非常快，几乎每隔几个月就有新的能力呈现出来。原因也很简单，Joule作为一个数字助手，她的能力将随着其背后所能调用的AI Agent（智能体）的覆盖广度和深度，而迅速成长。
如今的Joule，其自身已经进化为一个更高阶的智能体。她除了能完成基础的人机对话，更重要的职责是在后台与其他更专业的Agent进行交互，并对这些后台的专业Agent进行编排、计划和调度，以协同完成复杂的子任务。她可以调用任何符合Joule Agent Framework规范的、由SAP提供的或客户自定义的内外部Agent。Joule已经从一个简单的“交互者”，升级为一位真正的“智能军师”，能够为你“调兵遣将”。在即将发布的2508版本的Cloud ERP中，我们就能看到Joule这些AI新能力的集中爆发。
2. SAP Build 云端开发平台
SAP Build是SAP新一代的云端开发平台。它涵盖了低代码、无代码、以及专家代码（Pro-Code）等各种开发方式。相较于“恐龙时代”的SE38，SAP Build提供了一个统一的环境。开发者可以在里面进行ABAP Cloud开发、Fiori应用开发、Workflow（工作流）开发、HANA原生开发等。它还可以通过“Fusion Code”的理念，将不同类型的代码（No-Code, Low-Code, Pro-Code）融合在一起，实现互相调用、无缝衔接，让“公民开发者”与专业的职业开发者能够在一起开心地协同工作。
SAP经过几年的努力，成功地将过去分散在不同技术栈的IDE（集成开发环境）融合在了一起。基于这一平台化的思路，AI Agent的开发平台，自然也是SAP Build中的一个重要组成部分。没错，Joule Studio就是SAP Build大家庭中的一位新成员。
3. Joule Studio AI Agent与Skill
Joule Studio是SAP Build套件的最新成员。它允许开发者构建能够跨SAP和非SAP应用程序运行的、自定义的“Joule Skill”（Joule技能）和“AI Agent”（AI智能体）。
Joule Studio建立在Joule Agent Framework之上，可以连接到SAP Business Data Cloud (BDC)和SAP Knowledge Graph（知识图谱），从而能够根据企业自身的业务数据和上下文进行推理，并驱动最终的结果。它还可以与整个SAP商业套件中由SAP预置的Joule Agent进行协作，以共同实现业务目标。作为SAP Build的一部分，Joule Studio可以调用超过500个预先构建的内容包，直接在你的代理和技能中使用，并通过统一的Lobby（大厅）作为集中管理所有在SAP Build中部署内容的中心访问点。
二、Joule Skill与AI Agent的区别与联系
Joule Studio为开发者提供了两种核心的构建模式：Joule Skills 和 AI Agents。虽然AI Agent能够调用Joule Skill，但这两种模式在设计理念和应用场景上，有着明显的区别。
1. Joule Skill 流程执行者
Joule Skills是基于规则和确定性路径的一种AI处理模式。在传统的自动化模式下，AI可以按照既定的业务流程进行工作。当给定一个Prompt（指令）时，AI会严格按照预设的规则来完成任务。这类似于我们常说的“链式思考(CoT)”或“树式思考(ToT)”。这种方式下，问题是给定的，系统会按照一条既定的路线进行思考和执行。当下大部分的智能工作流，都是用这种方式来实现的。
一个典型的用例是：“请帮我每天从SAP相关的官方网站中学习，总结一下最新的学习心得，自动生成文章并发布到我个人的学习网站上，并在完成后提醒我去学习。” 这是一个非常典型的、线性的、路径明确的任务。Joule Skills是高级人工智能模型的组成部分，旨在执行原子操作——即在对话中能够独立和确定地运行的单个预定义任务。
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- 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，以确保一致和高效的结果。
- 自然语言理解： Joule能够解释用户可能请求同一个操作的不同表达方式，确保无论用户的措辞如何，都能触发正确的技能。
- 上下文感知： Joule会分析用户的角色、对话历史和当前的业务上下文，仅在相关时才触发技能，以避免不必要的执行。
- 多种技能协同工作： 多个Joule Skill可以在一个高效的Joule实例中被发布和调用，无缝结合SAP提供的标准技能和用户自定义的技能，实现统一的自动化体验。
2. AI Agent 问题解决者
与Joule Skill不同，SAP的AI Agent是指那些能够对问题进行自主思考和辨别，并自己去寻找问题答案的智能体。比如，你向它提出一个开放性问题：“请帮我寻找一个解决方案，让我能够提升自己使用AI的能力。” AI Agent在得到这样一个问题后，就会开始自主地思考、规划和执行，以寻找可能的解决方案。很显然，在这个过程中，AI Agent是有可能去调用前面提到的那个“自动学习并发布文章”的Joule Skill的。因为它可能会觉得，那个Skill可以成为回答你这个问题的一个有效的子方案。
AI Agent可以自主地与环境进行交互，并通过多步骤的任务迭代和推理，以实现一个既定的目标。
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- 计划 (Plan)： Agent能够为了实现一个目标，自主地规划出多个执行步骤。
- 反馈 (Feedback)： Agent能够根据执行过程中的反馈，进行自我纠正，并对问题进行迭代推理。
- 工具使用 (Tool Use)： Agent通过使用各种工具（如计算器、调用API、访问数据库等）来收集数据，并对外部世界产生影响和改变。
- 协作与多代理 (Collaboration & Multi-agency): Agent能够调用其他更专业的Agent（并与人类进行交互），以协同完成复杂的任务。
虽然Joule Studio支持这两种模式的开发，但它们的适用场景有着明显的区别。
- Joule Skill 更适用于那些有固定定义的、路径明确的用例。在这些场景中，用户对结果的可靠性和响应的速度要求最高。
- AI Agent 则是为那些更复杂的、多步骤的、开放性的业务挑战而设计的。在这些场景中，我们通常知道自己想要实现的最终目标，但实现这个目标的具体路径并不固定。
例如，在物流用例中，我们需要处理各种延迟、异常、承运商和供应商的选择等复杂问题。因此，一个物流Agent就需要进行自主的计划和推理，实时地制定策略以达成目标。它不是在遵循一个预先定义好的流程，而是根据其被赋予的专业知识、你给它的指导（例如，如何格式化输出、如何使用特定的工具等），并利用符合你需求的LLM和实现目标所需的各种工具，来自主地解决问题。
| 业务领域 | Joule Skill (确定性任务) | AI Agent (开放性任务) |
| 订单处理 | “给我汇报一下订单XXX的当前执行情况。” | “分析一下订单XXX的延期原因，并给我找出更好的运输路线和承运商。” |
| 物流处理 | “检索出当前的慢销商品，给我一份报告。” | “预测一下未来一个月的物流缺货状况，并给我制作一份补货策略的改进建议。” |
| 客户服务 | “帮我为客户XX创建一个服务工单。” | “分析一下客户XX的历史诉求，依据公司以前的解决方案和处理方式，给我一个处理本次问题的最佳方案建议。” |
三、赛锐信息观点
通过Joule Studio，SAP为企业和开发者提供了一套功能强大且定位清晰的AI构建工具。Joule Skill负责以高可靠性和高效率，处理那些高频的、确定性的业务流程节点；而AI Agent则负责以其自主规划和推理的能力，去攻克那些更复杂的、需要综合判断的战略性业务挑战。这两者的结合，为构建下一代智能化的企业应用程序，提供了完整的工具链和广阔的想象空间。
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