KTern.AI construye una plataforma agéntica para SAP sobre Amazon Bedrock AgentCore

KTern.AI presentó una arquitectura para una plataforma de IA agéntica para SAP construida en Amazon Bedrock AgentCore y Strands Agents SDK: el sistema coordina múltiples agentes especializados para programas empresariales a largo plazo, preservando contexto y controlando el acceso a herramientas.

Cómo funciona la plataforma

KTern.AI está evolucionando su plataforma SaaS anterior a un sistema agéntico donde las tareas no se resuelven por un único chatbot universal. En su lugar, agentes especializados manejan partes separadas del proceso empresarial. Este enfoque es importante para el entorno SAP: las solicitudes típicamente no se tratan de una respuesta única sino de un programa a largo plazo donde deben considerarse decisiones ya tomadas, estados de procesos y datos empresariales disponibles.

Amazon Bedrock AgentCore—la plataforma administrada de AWS para desplegar y operar agentes de IA—forma la base de la infraestructura. Para orquestar el comportamiento de los agentes, KTern.AI utiliza Strands Agents SDK. Juntos, estos componentes permiten distribuir el trabajo entre agentes sin construir la infraestructura desde cero para la gestión de estado, la integración de herramientas y la ejecución confiable de servicios.

• KTern.AI utiliza Amazon Bedrock AgentCore como infraestructura para una plataforma agéntica orientada a SAP.
• Strands Agents SDK se encarga de la coordinación de agentes de IA especializados.
• Los agentes están diseñados para programas empresariales a largo plazo, no solo para solicitudes puntuales de chat.
• La arquitectura proporciona contexto persistente para cada agente.
• El acceso a herramientas externas debe permanecer seguro y administrado.

¿Por qué un agente no es suficiente?

Un único agente puede ser un punto de entrada conveniente para los usuarios, pero en un sistema empresarial, debe entender simultáneamente el contexto del programa, acceder a herramientas empresariales, ejecutar secuencias de acciones y hacer cumplir las reglas de acceso. A medida que crece el número de escenarios, esta arquitectura se vuelve más difícil de mantener: es difícil separar responsabilidades, auditar acciones y restringir el acceso a operaciones sensibles.

KTern.AI distribuye el trabajo entre múltiples agentes con roles específicos. Esto simplifica la orquestación: un agente puede ser responsable de una etapa separada del proceso, mientras que otro maneja una herramienta específica o continúa una tarea ya iniciada. Como resultado, el sistema puede preservar no solo el historial de chat sino también el contexto de trabajo necesario para los siguientes pasos del programa empresarial.

El contexto persistente es particularmente crítico para implementaciones y soporte de SAP, donde los procesos rara vez se concluyen con una única solicitud. Los agentes necesitan entender qué se ha hecho ya, qué datos y restricciones se aplican a un cliente específico y en qué etapa se encuentra la tarea. Sin esto, cada nueva sesión se convierte en una repetición de la recopilación de datos inicial, y la calidad de la automatización se deteriora.

Qué cambió para operaciones

Amazon Bedrock AgentCore maneja tareas que típicamente deben implementarse dentro del producto mismo: ejecutar componentes de agentes, gestionar su estado y garantizar una operación confiable en producción. Para KTern.AI, esto significa que el equipo puede enfocarse en la lógica del agente y la integración con escenarios SAP en lugar de construir toda la plataforma base desde cero.

Se necesita una capa de seguridad separada porque los agentes no solo generan texto sino que también acceden a herramientas. En un entorno empresarial, tal acceso debe ser limitado, controlado y vinculado a tareas específicas. En la arquitectura descrita, el acceso seguro a herramientas se considera una parte obligatoria del sistema, no una adición posterior al lanzamiento.

La confiabilidad en producción también se convierte en un requisito clave. Un agente de demostración puede operar en sesiones cortas y ser manejado manualmente ante errores. Para una plataforma empresarial, esto es insuficiente: los agentes deben ejecutar confiablemente procesos de larga duración, preservar el estado entre interacciones e interactuar correctamente entre sí.

Lo que esto significa

El caso KTern.AI demuestra un cambio práctico de asistentes de IA independientes a sistemas administrados de múltiples agentes. Para plataformas empresariales, el valor de tal arquitectura no radica en el diálogo en sí, sino en la capacidad de conducir de manera segura procesos largos, usar herramientas empresariales y mantener el contexto entre las etapas de trabajo.