KTern.AI построила агентную платформу для SAP на Amazon Bedrock AgentCore

KTern.AI представила архитектуру агентной AI-платформы для SAP, построенную на Amazon Bedrock AgentCore и Strands Agents SDK: система координирует несколько специализированных агентов для длительных корпоративных программ, сохраняя контекст и контролируя доступ к инструментам.

Как устроена платформа

KTern.AI развивает прежнюю SaaS-платформу в агентную систему, где задачи не пытается решить один универсальный чат-бот. Вместо этого за отдельные части корпоративного процесса отвечают специализированные агенты. Такой подход важен для SAP-среды: запросы обычно связаны не с единичным ответом, а с длительной программой, в которой нужно учитывать уже принятые решения, состояние процессов и доступные корпоративные данные.

Основой инфраструктуры стала Amazon Bedrock AgentCore — управляемая платформа AWS для развёртывания и эксплуатации AI-агентов. Для оркестрации поведения агентов KTern.AI использует Strands Agents SDK. Вместе эти компоненты позволяют распределять работу между агентами и не собирать с нуля инфраструктуру для хранения состояния, подключения инструментов и надёжного запуска сервисов.

• KTern.AI применяет Amazon Bedrock AgentCore как инфраструктуру для агентной платформы, ориентированной на SAP.
• Strands Agents SDK отвечает за координацию специализированных AI-агентов.
• Агенты рассчитаны на длительные корпоративные программы, а не только на разовые запросы в чате.
• Архитектура предусматривает постоянный контекст для каждого агента.
• Доступ к внешним инструментам должен оставаться защищённым и управляемым.

Почему одного агента недостаточно?

Один агент может быть удобной точкой входа для пользователя, но в корпоративной системе ему приходится одновременно понимать контекст программы, обращаться к бизнес-инструментам, выполнять последовательность действий и соблюдать правила доступа. При росте числа сценариев такая конструкция становится сложнее в сопровождении: трудно отделить ответственность, проверить действия и ограничить доступ к чувствительным операциям.

KTern.AI разделяет работу между несколькими агентами с конкретными ролями. Это упрощает оркестрацию: один агент может отвечать за отдельный этап процесса, а другой — за работу с нужным инструментом или продолжение уже начатой задачи. В результате система может сохранять не только историю диалога, но и рабочий контекст, необходимый для следующих шагов корпоративной программы.

Постоянный контекст особенно важен для внедрений и сопровождения SAP, где процесс редко завершается за один запрос. Агенту нужно понимать, что уже было сделано, какие данные и ограничения относятся к конкретному клиенту и на каком этапе находится задача. Без этого каждая новая сессия превращается в повторный сбор исходных данных, а качество автоматизации падает.

Что изменилось для эксплуатации

Amazon Bedrock AgentCore берёт на себя часть задач, которые обычно приходится реализовывать внутри продукта: запуск агентных компонентов, управление их состоянием и организация надёжной работы в production-среде. Для KTern.AI это означает, что команда может сосредоточиться на логике агентов и интеграции с SAP-сценариями, а не строить всю базовую платформу самостоятельно.

Отдельный слой безопасности нужен потому, что агенты не просто генерируют текст, а получают доступ к инструментам. В корпоративной среде такой доступ должен быть ограниченным, контролируемым и привязанным к конкретной задаче. В описанной архитектуре защищённый доступ к инструментам рассматривается как обязательная часть системы, а не как дополнение после запуска.

Производственная надёжность также становится ключевым требованием. Демонстрационный агент может работать только в короткой сессии и обрабатываться вручную при ошибках. Для корпоративной платформы этого недостаточно: агентам необходимо устойчиво выполнять длительные процессы, сохранять состояние между взаимодействиями и корректно взаимодействовать друг с другом.

Что это значит

Кейс KTern.AI показывает практический сдвиг от одиночных AI-ассистентов к управляемым системам из нескольких агентов. Для корпоративных платформ ценность такой архитектуры не в самом диалоге, а в способности безопасно вести долгие процессы, использовать бизнес-инструменты и не терять контекст между этапами работы.