KTern.AI تبني منصة وكلائية لـ SAP على Amazon Bedrock AgentCore

قدمت KTern.AI معمارية لمنصة ذكاء اصطناعي وكلاء لـ SAP مبنية على Amazon Bedrock AgentCore و Strands Agents SDK: يقوم النظام بتنسيق عدة وكلاء متخصصين للبرامج الطويلة الأجل للمؤسسات، مع الحفاظ على السياق والتحكم في الوصول إلى الأدوات.

كيف تعمل المنصة

تطور KTern.AI منصتها SaaS السابقة إلى نظام وكلاء حيث لا تُحل المهام بواسطة روبوت محادثة عام واحد. بدلاً من ذلك، يتعامل الوكلاء المتخصصون مع أجزاء منفصلة من العملية المؤسسية. هذا النهج مهم لبيئة SAP: الطلبات عادة لا تتعلق بإجابة واحدة بل ببرنامج طويل الأجل حيث يجب مراعاة القرارات المتخذة بالفعل وحالات العمليات والبيانات الموجودة للمؤسسة.

يشكل Amazon Bedrock AgentCore—منصة AWS المدارة لنشر وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي—أساس البنية التحتية. لتنسيق سلوك الوكلاء، تستخدم KTern.AI Strands Agents SDK. معاً، تسمح هذه المكونات بتوزيع العمل بين الوكلاء دون الحاجة إلى بناء البنية التحتية من الصفر لإدارة الحالة وتكامل الأدوات والتنفيذ الموثوق للخدمات.

• تستخدم KTern.AI Amazon Bedrock AgentCore كبنية تحتية لمنصة وكلاء موجهة نحو SAP.
• يتولى Strands Agents SDK تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين.
• يتم تصميم الوكلاء للبرامج الطويلة الأجل للمؤسسات، وليس فقط لطلبات المحادثة لمرة واحدة.
• توفر المعمارية سياقاً دائماً لكل وكيل.
• يجب أن يبقى الوصول إلى الأدوات الخارجية آمناً وقابلاً للإدارة.

لماذا وكيل واحد غير كافٍ؟

يمكن لوكيل واحد أن يكون نقطة دخول مريحة للمستخدمين، لكن في نظام مؤسسي، يجب عليه أن يفهم في نفس الوقت السياق البرنامجي والوصول إلى أدوات الأعمال وتنفيذ سلاسل من الإجراءات وفرض قواعد الوصول. مع نمو عدد السيناريوهات، تصبح هذه المعمارية أصعب في الصيانة: من الصعب فصل المسؤوليات وتدقيق الإجراءات وتقييد الوصول إلى العمليات الحساسة.

توزع KTern.AI العمل بين عدة وكلاء بأدوار محددة. هذا يبسط التنسيق: يمكن لوكيل واحد أن يكون مسؤولاً عن مرحلة منفصلة من العملية، بينما يتعامل آخر مع أداة محددة أو يستمر في مهمة بدأت بالفعل. نتيجة لذلك، يمكن للنظام الحفاظ ليس فقط على سجل المحادثة بل أيضاً على السياق العملي اللازم للخطوات التالية في البرنامج الموجه للمؤسسة.

السياق الدائم حرج بشكل خاص لتطبيقات واستدعامات SAP، حيث تندر انتهاء العمليات برسالة واحدة. يحتاج الوكلاء إلى فهم ما تم القيام به بالفعل وأي بيانات وقيود تنطبق على عميل محدد وفي أي مرحلة تكون المهمة. بدون هذا، تصبح كل جلسة جديدة تكراراً لجمع البيانات الأولية، وتتدهور جودة الأتمتة.

ما تغير في العمليات

يتعامل Amazon Bedrock AgentCore مع المهام التي عادة ما يجب تطبيقها داخل المنتج نفسه: تشغيل مكونات الوكلاء وإدارة حالتهم وضمان التشغيل الموثوق في الإنتاج. بالنسبة لـ KTern.AI، هذا يعني أن الفريق يمكنه التركيز على منطق الوكيل وتكامل السيناريوهات SAP بدلاً من بناء كل منصة الأساس من الصفر.

تحتاج إلى طبقة أمان منفصلة لأن الوكلاء لا يقتصرون على توليد النص بل يصلون أيضاً إلى الأدوات. في بيئة مؤسسية، يجب أن يكون هذا الوصول محدوداً وخاضعاً للمراقبة وموثوقاً بمهام محددة. في المعمارية الموصوفة، يعتبر الوصول الآمن إلى الأدوات جزءاً إلزامياً من النظام، وليس إضافة لاحقة بعد الإطلاق.

تصبح موثوقية الإنتاج أيضاً متطلباً أساسياً. يمكن لوكيل العرض التوضيحي أن يعمل في جلسات قصيرة ويتم التعامل معه يدويًا عند الأخطاء. بالنسبة لمنصة مؤسسية، هذا غير كافٍ: يجب أن يقوم الوكلاء بتنفيذ موثوق للعمليات طويلة الأجل والحفاظ على الحالة بين التفاعلات والتفاعل بشكل صحيح مع بعضهم البعض.

ما يعنيه ذلك

توضح حالة KTern.AI تحولاً عملياً من مساعدي الذكاء الاصطناعي المستقلين إلى الأنظمة المدارة للعديد من الوكلاء. بالنسبة للمنصات المؤسسية، لا تكمن قيمة هذه المعمارية في الحوار نفسه بل في القدرة على إجراء عمليات طويلة بأمان واستخدام أدوات الأعمال والحفاظ على السياق بين مراحل العمل.