什么是 Joule Studio 经典版，为什么需要它？

学习目标

• 描述 Joule Studio 如何弥合 AI 驱动用例的创新差距

Joule Studio 经典版让开发者能够以拖拽式的简便方式，创建贴合业务的 Joule Skills 和代理

关键特性

• AI Agent Builder：创建能够理解业务问题、与用户交互以进行决策，并为复杂场景协调多个代理的 AI 代理。

• Skill Builder：开发基于规则的 Joule skills，可集成到工作流中以执行特定、可重复的任务。

• 低代码工具：使用直观的拖拽式界面，让业务用户和开发者都能轻松上手。

• 集成：与 SAP 及第三方应用无缝连接，使代理能够与各种系统和数据源交互。

• 安全与合规：通过内置的安全、合规与数据隐私控制，集中管理代理和 skills。

你能构建什么？

• AI 代理：应对复杂的、以目标为导向的业务场景，这些场景需要动态规划与推理（例如，人才招聘、预测性维护、欺诈检测）。

• Joule Skills：处理业务流程中更简单的、基于规则的任务。

示例用例

• 在 HR 中筛选简历并安排面试

• 在制造中预测设备故障

• 在采购中分析供应商绩效

• 在物流中优化配送路线

• 检测金融欺诈

• 增强网络安全

Joule Studio 经典版使组织能够针对自身独特需求定制 AI 解决方案，从而提升业务运营的效率与创新能力。

当你交付贴合自身业务、且标准开箱即用软件未覆盖的 AI 驱动用例时，业务影响会呈指数级增长。

上图可视化呈现了这一转变：一旦企业开始以定制化自动化应对业务关键场景，价值创造就会急剧加速。

创新差距

大多数企业运行在开箱即用的 SAP 软件与高度特定的流程的混合之上，后者正是竞争优势的来源。仅靠标准工具很少能覆盖那些企业价值最大的“差异化范围”。Joule Studio 经典版正是为弥合这一差距而设计：它让团队能够在 SAP Build 中设计对话式 AI 组件，这些组件既扎根于核心业务数据，又足够灵活以满足独特需求。

从静态自动化到成果驱动的 AI

传统的工作流构建器非常适合线性的、基于规则的任务，但当目标在过程中发生变化，或需要多个系统协同工作时，它们就力不从心了。Joule Studio 经典版引入了两个构建块，可沿着这条复杂度曲线扩展：

• Joule Skills 用于确定性的单步操作。

• AI 代理用于多步推理，能够自行规划、反思并选择工具。

通过在一个设计器中同时运用两者，开发者可以选择仍能保证可靠结果的最轻量方案——既不过度设计，也不使用脆弱的 RPA 脚本。

扎根于你的业务上下文

准确性来自上下文。Joule Studio 经典版直接对接 SAP Knowledge Graph、SAP Business Data Cloud 以及 SAP Build 中定义的任何操作。这种深度扎根意味着代理在行动之前就“知道”客户的订单历史或员工的角色，从而避免困扰通用 LLM 聊天机器人的幻觉问题。

设计上开放且可扩展

需要拉取天气数据、向 ServiceNow 推送工单，或查询专有 API？同一个拖拽式面板提供了 SAP Integration Suite 连接器和第三方操作，因此 Skills 或代理可以跨 SAP 和非 SAP 环境工作，无需定制管道。

内置安全与信任

每次执行都经过 SAP 的治理层：基于角色的访问、数据掩码、内容过滤和完整追踪日志默认启用。审计人员可以看到谁在何时、用哪些数据调用了什么——这是在财务、HR 或受监管行业投入生产使用的先决条件。

一个典型的工作日故事

之前：客户服务主管 Maria 要同时应付 SAP S/4HANA、一个物流门户和一个天气应用，才能解释一票延迟发货。她在各个屏幕之间复制 ID，等待每个系统响应，却仍然无法有把握地给客户一个预计到达时间。

之后：Maria 直接问 Joule：“订单 4711 为什么延迟，我们能做什么？”Joule 触发一个 Skill 获取实时承运商状态，一个代理根据预报的暴风雨重新计算路线，并给出两个可行方案——经芝加哥改道或航空加急——同时附上成本与影响说明。Maria 点击一个按钮，代理便预订了新的承运商，客户随即收到自动更新。

为什么重要

Joule Studio 经典版把对话式意图转化为可审计的业务行动。它尊重企业约束，同时让团队以 AI 的速度创新——通过让开发者交付定制的代理式 AI 体验，把请求转化为可审计的业务行动。

小结

你现在可以解释 Joule Studio 经典版是什么，并理解如何使用它。

延伸阅读

• 什么是 Joule Studio 经典版？

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