战略简报：零售业的“哥白尼式革命”在刚刚结束的 NRF 2026（美国零售联合会年度展会，被誉为“零售业超级碗”）上，纽约贾维茨会议中心的空气中弥漫着一种混合了焦虑与兴奋的复杂情绪。作为全球零售风向标，NRF 每一年的主题都深刻勾勒出未来三到五年的商业轮廓。然而，2026 年的主题——“Agentic Era: Beyond the Interface”——无疑是过去十年中最具颠覆性的一次。 SA

数字化范式的终结与重生：数据库即逻辑在 2026 年的今天，我们必须承认一个事实：传统的“数据仓库”概念已经解体。过去三十年，数据库的角色是“系统的记录仪”（System of Record），它冰冷地存储着成千上万张表，等待着被动的 SQL 查询。然而，随着 Agentic AI（智能体 AI）在企业核心流程中的全面介入，SAP HANA Cloud 正在经历自 2011 年发布以来最彻底的一次

SAP-RPT-1：解构企业级关系基础模型的商业潜力引言：从对话文本到交易逻辑的跨越在过去两年的生成式人工智能（GenAI）浪潮中，大语言模型（LLM）通过对非结构化文本的极致压缩与重构，深刻改变了人机交互的边界。然而，对于绝大多数企业而言，核心商业逻辑并不存在于维基百科或代码库中，而是沉淀在复杂的、具有严密模式（Schema）的结构化数据库——即关系型数据（Relational Data）之中。

BTP 拥抱开源：当 Crew.AI 遇上 SAP 治理，企业级多智能体协作的终极形态引言：从“孤岛智能”到“协作系统”的范式跃迁2026 年，企业对于生成式 AI 的认知正在经历一场深刻的阵痛。首席信息官（CIO）们发现，尽管投入了巨额预算构建基于 RAG（检索增强生成）的知识库，但业务产出依然局限在“问答”层面。真正的业务增量——即那些能够自主处理跨部门协作、根据实时财务波动调整供应链策略、并

协议即生产力：为什么 MCP 是企业级 Agent 的最后一块拼图？在 2026 年的今天，当人们谈论 AI Agent 时，不再仅仅关注模型参数或推理速度，而是关注它的“手”——即它与现实世界交互的能力。 长期以来，企业级软件（如 SAP S/4HANA）与 AI 之间存在一道臭名昭著的“语义鸿沟”。模型知道它想做什么，但不知道该调用哪个 API，更不知道如何安全地处理返回的数据结构。