KTern.AI constrói uma plataforma agêntica para SAP no Amazon Bedrock AgentCore

A KTern.AI apresentou uma arquitetura para uma plataforma de IA agêntica para SAP construída em Amazon Bedrock AgentCore e Strands Agents SDK: o sistema coordena vários agentes especializados para programas corporativos de longo prazo, preservando contexto e controlando acesso a ferramentas.

Como a plataforma funciona

A KTern.AI está evoluindo sua plataforma SaaS anterior para um sistema agêntico onde tarefas não são resolvidas por um único chatbot universal. Em vez disso, agentes especializados lidam com partes separadas do processo empresarial. Esta abordagem é importante para o ambiente SAP: as solicitações geralmente não são sobre uma resposta única, mas sobre um programa de longo prazo onde decisões já tomadas, estados de processos e dados corporativos disponíveis devem ser considerados.

Amazon Bedrock AgentCore—a plataforma gerenciada da AWS para implantar e operar agentes de IA—forma a base da infraestrutura. Para orquestrar o comportamento dos agentes, KTern.AI usa Strands Agents SDK. Juntos, esses componentes permitem distribuir o trabalho entre agentes sem construir a infraestrutura do zero para gerenciamento de estado, integração de ferramentas e execução confiável de serviços.

• KTern.AI usa Amazon Bedrock AgentCore como infraestrutura para uma plataforma agêntica orientada para SAP.
• Strands Agents SDK é responsável pela coordenação de agentes de IA especializados.
• Os agentes são projetados para programas corporativos de longo prazo, não apenas para solicitações pontuais de chat.
• A arquitetura fornece contexto persistente para cada agente.
• O acesso a ferramentas externas deve permanecer seguro e gerenciado.

Por que um agente não é suficiente?

Um único agente pode ser um ponto de entrada conveniente para os usuários, mas em um sistema corporativo, ele deve entender simultaneamente o contexto do programa, acessar ferramentas de negócios, executar sequências de ações e aplicar regras de acesso. À medida que o número de cenários aumenta, essa arquitetura se torna mais difícil de manter: é difícil separar responsabilidades, auditar ações e restringir o acesso a operações sensíveis.

KTern.AI distribui o trabalho entre vários agentes com funções específicas. Isso simplifica a orquestração: um agente pode ser responsável por um estágio separado do processo, enquanto outro lida com uma ferramenta específica ou continua uma tarefa já iniciada. Como resultado, o sistema pode preservar não apenas o histórico do chat, mas também o contexto de trabalho necessário para as próximas etapas do programa corporativo.

O contexto persistente é particularmente crítico para implementações e suporte de SAP, onde os processos raramente se concluem com uma única solicitação. Os agentes precisam entender o que já foi feito, quais dados e restrições se aplicam a um cliente específico e em que estágio a tarefa se encontra. Sem isso, cada nova sessão se torna uma repetição da coleta de dados inicial, e a qualidade da automação se deteriora.

O que mudou para operações

Amazon Bedrock AgentCore gerencia tarefas que tipicamente precisam ser implementadas dentro do próprio produto: executar componentes de agentes, gerenciar seu estado e garantir operação confiável em produção. Para KTern.AI, isso significa que a equipe pode se concentrar na lógica dos agentes e na integração com cenários SAP em vez de construir toda a plataforma base do zero.

Uma camada de segurança separada é necessária porque os agentes não apenas geram texto, mas também acessam ferramentas. Em um ambiente corporativo, tal acesso deve ser limitado, controlado e vinculado a tarefas específicas. Na arquitetura descrita, o acesso seguro a ferramentas é considerado uma parte obrigatória do sistema, não uma adição posterior ao lançamento.

A confiabilidade em produção também se torna um requisito chave. Um agente de demonstração pode operar em sessões curtas e ser tratado manualmente em caso de erros. Para uma plataforma corporativa, isso é insuficiente: os agentes devem executar confivelmente processos de longa duração, preservar o estado entre interações e interagir corretamente entre si.

O que isso significa

O caso KTern.AI demonstra uma mudança prática de assistentes de IA independentes para sistemas gerenciados de vários agentes. Para plataformas corporativas, o valor dessa arquitetura não está no diálogo em si, mas na capacidade de conduzir com segurança processos longos, usar ferramentas de negócios e manter o contexto entre os estágios do trabalho.