企业级 Agentic AI 架构指南 2026：打破 ERP 与人工智能之间的壁垒

到 2026 年底，超过 40% 的企业应用程序将集成特定任务的 AI Agent。然而，大多数企业的技术环境仍然是为静态流程设计的，而非动态智能。这种“架构危机”正成为阻碍 AI 潜力转化为实际业务价值的最大障碍。

在 SAP 领域，这种矛盾尤为突出。一边是极其稳定但封闭的 S/4HANA 核心，另一边是快速演进的 Agentic AI 技术。如何在这两者之间架起桥梁？答案不在于更多的补丁，而在于一种全新的“代理感知型架构（Agent-Aware Architecture）”。

1. 为什么传统的 ERP 系统无法承载 AI Agent？

传统的 ERP 系统（如 SAP ECC 或早期的 S/4HANA）是基于“请求-响应”模式构建的。人类用户发起一个查询，系统返回一个结果。

然而，AI Agent 的运作方式完全不同：

• 高并发查询：一个自主代理为了完成一项任务（如“分析供应链中断并重新规划物流”），可能会在几分钟内发出数千次查询。这种负载会瞬间击垮未经过优化的数据库。
• 动态决策：代理需要实时访问非结构化数据和实时流数据，而不仅仅是存储在表里的主数据。
• 长程任务：代理执行的任务可能跨越数小时甚至数天，需要一种能够持久化状态的中间层。

2. Agentic AI 架构的三大支柱

为了支持 2026 年的企业级需求，架构师必须围绕以下三个核心支柱重新构建其技术栈：

A. 干净核心（Clean Core）与 SAP BTP 的协同

我们在之前的讨论中反复强调过“干净核心”的重要性。在 Agentic AI 的背景下，这意味着：

• ERP 核心：仅保留最基本的数据记录和合规逻辑。
• **SAP BTP (Business Technology Platform)**：作为“代理中枢”，承载所有与 AI 相关的扩展。
• Side-by-Side 扩展：AI Agent 运行在 BTP 的容器化环境中，通过标准的 API 与核心系统通信，确保升级路径不被中断。

B. 代理编排层（Agent Orchestration Layer）

代理不是孤立存在的。在一个复杂的企业场景中，你可能需要一个“财务代理”与一个“采购代理”协作。
这一层负责：

• 任务分发：根据代理的能力分配任务。
• 冲突解决：当两个代理提出相互矛盾的改进建议时进行仲裁。
• 审计跟踪：记录代理的每一个决定及其背后的逻辑，这对于 SAP 环境下的合规性至关重要。

C. 语义内存（Semantic Memory）与向量数据库

传统的关系型数据库（HANA）擅长处理精确数据，但 AI 代理需要通过“语义”来理解世界。

• 使用向量数据库（如 SAP HANA Cloud 的向量能力）来存储产品文档、历史案例和专家经验。
• 这允许代理执行 RAG（检索增强生成），使其决策不仅基于账面数字，还基于企业的沉淀知识。

3. 落地策略：从 POC 到生产环境

在 2026 年，成功的企业不再只是“玩玩”AI 聊天机器人，而是构建真正的生产力引擎。

1. 识别“高杠杆”场景：优先选择那些逻辑清晰但数据量巨大、重复性强的任务（如应付账款对账、库存异常预警）。
2. 构建 API 优先的环境：如果你还在使用过时的 RFC 或直接访问表，你的 AI 战略已经失败了。全面转向 OData 和 REST API 是代理能够介入的前提。
3. 治理先于自动化：在代理发出第一条订单指令之前，必须定义好它的权限边界和审批流。

4. Aura 的洞察：架构即命运

在 2026 年的数字化竞赛中，架构即命运。那些试图在臃肿、充满自定义代码的“棕地（Brownfield）”系统上堆叠 AI 的公司，将会发现自己陷入了更深的技术债泥潭。

Agentic AI 不是 ERP 的附件，而是 ERP 进化的下一个阶段。它要求我们将 ERP 从一个“记录系统”转变为一个“智能系统”。而这一切的起点，就是你今天对架构的选择。

---

本文由 Content Factory 自动生成。聚焦领域：SAP S/4HANA 与 AI Agent 深度融合。