KTern.AI cria plataforma de agentes para SAP sobre o Amazon Bedrock AgentCore

A KTern.AI apresentou a arquitetura de uma plataforma de IA baseada em agentes para SAP, construída sobre o Amazon Bedrock AgentCore e o Strands Agents SDK. O sistema coordena vários agentes especializados para programas corporativos de longa duração, preserva o contexto e controla o acesso às ferramentas.

Como a plataforma funciona

A KTern.AI está transformando sua antiga plataforma SaaS em um sistema de agentes, em que um único chatbot universal não tenta resolver todas as tarefas. Em vez disso, agentes especializados cuidam de partes específicas de um processo corporativo. Essa abordagem importa em ambientes SAP: as solicitações normalmente não exigem uma resposta isolada, mas um programa prolongado, no qual é preciso considerar as decisões já tomadas, o estado dos processos e os dados corporativos disponíveis.

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

• A KTern.AI usa o Amazon Bedrock AgentCore como infraestrutura de uma plataforma de agentes voltada a SAP.
• O Strands Agents SDK é responsável por coordenar os agentes de IA especializados.
• Os agentes foram projetados para programas corporativos de longa duração, e não apenas para consultas pontuais em chat.
• A arquitetura prevê contexto persistente para cada agente.
• O acesso a ferramentas externas deve continuar seguro e controlado.

Por que um único agente não basta?

Um único agente pode ser um ponto de entrada conveniente para o usuário, mas, em um sistema corporativo, ele precisa entender ao mesmo tempo o contexto do programa, acessar ferramentas de negócio, executar sequências de ações e respeitar regras de acesso. Com o aumento do número de cenários, esse desenho fica mais difícil de manter: é complicado separar responsabilidades, auditar as ações e restringir o acesso a operações sensíveis.

A KTern.AI divide o trabalho entre vários agentes com papéis específicos. Isso simplifica a orquestração: um agente pode cuidar de uma etapa do processo, enquanto outro trabalha com a ferramenta necessária ou dá continuidade a uma tarefa já iniciada. Com isso, o sistema pode guardar não só o histórico da conversa, mas também o contexto de trabalho necessário para as próximas etapas do programa corporativo.

O contexto persistente é especialmente importante em implantações e suporte de SAP, em que um processo raramente termina em uma única solicitação. O agente precisa saber o que já foi feito, quais dados e restrições se aplicam a um cliente específico e em que etapa a tarefa está. Sem isso, cada nova sessão vira uma nova coleta de dados iniciais, e a qualidade da automação cai.

O que muda na operação

O Amazon Bedrock AgentCore assume parte das tarefas que normalmente precisam ser implementadas dentro do produto: execução dos componentes dos agentes, gerenciamento de seu estado e organização de uma operação confiável em ambiente de produção. Para a KTern.AI, isso significa que a equipe pode se concentrar na lógica dos agentes e na integração com cenários SAP, em vez de construir sozinha toda a plataforma de base.

É necessária uma camada de segurança separada porque os agentes não apenas geram texto: eles acessam ferramentas. Em um ambiente corporativo, esse acesso precisa ser limitado, controlado e vinculado a uma tarefa específica. Na arquitetura descrita, o acesso seguro às ferramentas é tratado como parte obrigatória do sistema, e não como um complemento após o lançamento.

A confiabilidade em produção também é um requisito central. Um agente de demonstração pode funcionar apenas em uma sessão curta e ser tratado manualmente quando ocorrem erros. Para uma plataforma corporativa, isso não basta: os agentes precisam executar processos longos de forma estável, manter o estado entre interações e se comunicar corretamente entre si.

O que isso significa

O caso da KTern.AI mostra uma mudança prática de assistentes de IA isolados para sistemas gerenciados com vários agentes. Para plataformas corporativas, o valor dessa arquitetura não está na conversa em si, mas na capacidade de conduzir processos longos com segurança, usar ferramentas de negócio e não perder o contexto entre as etapas do trabalho.