在小团队与大型企业环境中,由于合规、安全、技术栈限制(如必须用 Java/.NET),引入智能体技术往往面临巨大阻力。
一类企业级智能体 SDK 正是为了解决这一问题:它们不是要颠覆现有架构,而是作为 “AI 编排层” 平滑嵌入既有系统。
8.5.1 企业级智能体 SDK 的核心理念
这类 SDK 往往采用传统软件工程的抽象方式,把 LLM 能力组织为可组合的构件:
系统的核心对象,负责管理所有的资源(模型、记忆、连接器)。它是单例的,像操作系统内核一样调度一切。
Plugins(插件化业务能力)
很多企业 SDK 倾向于把工具称为 Plugins(插件),强调复用现有业务代码。这体现了它的定位:将现有的业务代码"插件化"给 AI 使用。
一个 Plugin 就是一个普通的 C#/Python 类。
只要给函数加上 @kernel_function 装饰器,它就变成了 AI 可调用的技能。
Planner(规划器/编排器)
这是编排层的大脑。Planner 接收用户的自然语言请求 (Goal),自动从已注册的 Plugins 中组装出一个执行计划 (Plan)。
8.5.2 实战:为 ERP 系统添加 AI 助手
假设有一个传统的 ERP 系统,现在想给它加一个"自然语言查询库存"的功能。
你不需要重写业务逻辑,只需要简单封装现有的 API。
有些逻辑适合写代码(如查库),有些逻辑适合问 AI(如写邮件)。这类 SDK 允许你把 Prompt 也定义为函数。
步骤 3: 初始化 Kernel 并运行
具体示例如下:
企业级 SDK 往往提供多语言绑定或多运行时支持,便于在既有技术栈内落地。
这类 SDK 常支持类似切面编程(AOP)的过滤器机制:你可以在任何函数被调用前后插入审计、鉴权、脱敏等逻辑。
脱敏:在把数据传给 LLM 前,自动掩盖 PII 信息。
企业落地的关键不只是“能调用工具”,而是能否与身份、权限、审计、数据源连接器体系集成。常见连接器类型包括:
企业部署智能体时,难点往往集中在工程与治理,而不是“能不能对话”:
与现有系统集成:身份、权限、数据访问与审计如何统一?
变更管理:流程如何改造、岗位如何协同、如何培训与验收?
风险控制:越权调用、提示词注入、数据泄露如何防护与回溯?
企业级智能体 SDK 往往没有“炫技式”的 Demo,但更擅长把智能体能力嵌入现有 IT 架构。
它没有试图重造轮子,而是把 AI 变成了一个可以被标准软件工程调用的 组件。对于正在进行数字化转型的传统企业,这类 SDK 往往更适合作为“可治理、可审计、可集成”的智能体基座。
下一节将探讨平台级智能体产品形态,重点对比平台接口与开源框架在能力边界与适用场景上的差异。
下一节: 8.6 平台级产品:平台接口与工具使用