AP Sapphire 2026 进一步明确了 SAP Business AI 的演进方向：AI 不再只是嵌入在单个应用中的辅助功能，而是逐步走向面向业务流程的 Assistant 与 Agent 协同模式。
在这一模式下，用户可以通过自然语言表达业务目标，系统基于角色、流程上下文和可信业务数据，协调不同的 AI Agent 执行任务，并在必要时触发确定性的系统动作。SAP Cloud ERP 的智能能力也因此从“单点辅助”进一步演进为更具情境感知、任务关联和业务导向性的代理式 AI 能力。
本文将围绕 SAP 新一代 Assistant、Agent 与 Skill 的概念展开，并结合采购寻源场景，帮助客户和合作伙伴理解这一能力如何支持 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 中的业务流程创新。
Assistant、Agent 与 Skill 的关系
在 SAP 新一代 AI 体验中，Assistant、Agent 和 Skill 分别承担不同职责。
Assistant 是面向业务用户的入口。
它利用用户角色和流程上下文，理解用户提出的业务意图，并协调相关 Agent 执行跨业务的复杂工作流。Assistant 更像一位智能团队成员，帮助用户把业务目标拆解为可以执行的任务。
Agent 是面向特定目标构建的 AI 代理。
它具备深厚的业务流程专业知识，可通过 Assistant 访问，并自动化处理定义明确的多步骤企业工作流。Agent 的重点不是回答问题，而是围绕具体业务目标执行任务、分析信息并提出行动建议。
Skill 则是更专业化、原子化和确定性的动作能力。
例如检索业务数据、调用规则、触发系统事务或执行预定义步骤。Skill 使 Agent 能够在安全、可控的边界内完成具体动作。
简单来说：
- Assistant 负责理解意图和协调工作
- Agent 负责完成面向业务目标的任务
- Skill 负责执行确定性的系统动作
这也是 SAP 代理式 AI 与通用聊天式 AI 的重要区别：它不是简单地生成文本，而是面向企业业务流程完成工作。
示例：寻源助手如何协调多个 Agent
以上图中的采购寻源场景为例，用户不再需要分别进入多个应用，手工查找供应商、准备 RFx、比较投标并整理谈判策略，而是可以通过一个“寻源助手”表达业务目标。
例如，用户可以提出：
“帮我为这个新品类找到合适供应商，并准备一轮 RFx。”
寻源助手首先捕获用户意图，理解当前采购品类、预算、合规要求、供应商历史表现和业务优先级。随后，它会协调多个专门 Agent 分工处理。
供应商发现 Agent
基于品类、地区、风险、交付能力和历史绩效等维度识别潜在供应商，帮助采购团队更快形成候选供应商清单，并保留推荐理由。
RFx 编排 Agent
辅助生成或完善 RFx 内容，包括问题清单、报价结构、交付要求和评估标准，减少采购人员从零准备文档的工作量。
谈判智能 Agent
结合历史采购价格、市场趋势、供应商表现和合同条款，给出谈判策略和风险提示，帮助采购人员更有准备地进入谈判环节。
投标分析 Agent
对供应商响应进行比较，识别价格差异、条款风险、交付承诺和异常报价，辅助采购团队做出更清晰的决策。
在这些 Agent 之下，Skill 负责执行更具体、可控的系统动作，例如读取供应商主数据、检索合同条款、调用价格信息、创建 RFx 草稿、更新状态或触发审批流程。
这个例子体现了 Assistant 与 Agent 的核心价值：
用户不再被迫手工拆解流程、切换应用和串联任务，而是由 Assistant 理解业务目标，再由多个 Agent 协同完成复杂流程。
为什么 SAP Agent 不等同于通用 AI Agent
当前市场上有很多关于 AI Agent 的讨论，但 SAP 的 Agent 有非常明确的企业级边界。
在财务、采购、制造、销售和供应链等核心流程中，AI 不能只给出“看起来合理”的答案。它需要基于可信业务数据、标准流程、用户权限和可审计机制运行。
因此，SAP 的 Agent 能力强调以下几个基础：
业务流程基础
Agent 基于 SAP 长期沉淀的端到端业务流程和行业最佳实践，而不是孤立的任务自动化。
数据语义基础
Agent 需要理解企业业务对象、流程关系和上下文信息。SAP Business Data Cloud、SAP Knowledge Graph 等能力将为代理式 AI 提供更可信的数据和语义基础。
治理与权限基础
Agent 的执行需要遵循用户权限、业务规则、审计要求和合规边界。对于关键业务流程，human-in-control 仍然是重要设计原则。
云 ERP 与 clean core 基础
标准化流程、clean core 架构和持续创新机制，是客户持续吸收 SAP Business AI 创新的基础。
这也是 SAP Business AI 的差异化所在：AI 能力不是脱离系统运行的外部工具，而是嵌入在 SAP 应用、数据和流程治理体系中。
从 AI Feature 到端到端流程协同
过去，SAP Cloud ERP 中的 AI 创新更多体现在单点功能中，例如 AI 辅助错误解释、字段推荐、业务见解生成、文档信息提取或智能建议。这些能力已经显著提升了用户效率。
而 Assistant 与 Agent 的新范式，则进一步把 AI 能力组织到端到端流程中。
例如：
Source to Pay
支持寻源、RFx、合同、采购申请、供应商确认、发票校验和付款建议等流程环节。
Lead to Cash
支持线索识别、销售机会推进、报价、订单处理、开票、收款和争议处理等场景。
Record to Report
支持日记账、对账、差异分析、错误处理、关账、现金洞察和财务分析等任务。
Supply Chain Management
支持需求计划、生产计划、库存调整、物流执行、生产订单检查和异常响应等场景。
这意味着 AI 的价值不再只是提升某个操作步骤的效率，而是帮助企业缩短从业务信号到行动执行的时间。
对 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 客户的启示
对于 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 客户来说，Assistant 和 Agent 的落地并不是孤立的新功能启用，而是与云 ERP 标准化、业务数据质量和流程治理能力密切相关。
客户可以从以下几个方面提前准备：
识别高价值业务场景
优先关注高频、重复、跨步骤、数据充分且业务价值清晰的流程，例如采购寻源、订单异常处理、关账、现金管理、生产订单检查等。
明确自动化边界
区分哪些任务可以由 Agent 自动完成，哪些任务需要用户确认，哪些任务必须经过审批或审计。
完善数据和权限基础
Agent 的建议质量依赖于业务数据质量，执行能力依赖于清晰的权限模型和组织职责设计。
坚持 clean core 原则
越标准、越可升级的系统架构，越容易持续吸收 SAP 后续发布的 Business AI 创新。
用业务结果衡量价值
例如流程周期是否缩短，人工处理工作量是否下降，异常处理是否加快，合规风险是否降低。
获取最新 AI Feature 信息
SAP Business AI 相关能力更新较快，建议客户和合作伙伴定期访问 SAP Business AI Feature Catalog，按产品、业务领域和场景查看最新 AI Feature 信息：
https://discovery-center.cloud.sap/ai-catalog
同时，关于如何在 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 中激活 SAP Business AI 功能，可参考 SAP Note 3651017。
总结
SAP 新一代 Assistant 与 Agent 的发布，标志着 SAP Business AI 正从单点辅助能力进一步走向面向业务流程的代理式 AI。
Assistant 负责理解用户意图和协调工作，Agent 负责完成专业任务，Skill 负责执行确定性动作。整个过程运行在 SAP 的业务数据、标准流程、权限和治理框架内。
对于 SAP S/4HANA Cloud Public Edition 客户而言，这一方向并不是简单增加一个聊天入口，而是推动企业从应用驱动的操作方式，逐步走向以业务目标为中心的智能流程协同。
随着更多 Assistant、Agent 和 AI Feature 持续发布，SAP Cloud ERP 将进一步帮助企业构建更加智能、敏捷和可持续演进的运营核心。
