8.5 企业级集成:与现有系统整合

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:

Kernel(内核对象)

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。

步骤 1: 定义插件

你不需要重写业务逻辑,只需要简单封装现有的 API。

步骤 2: 定义语义函数

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:

8.5.3 企业级特性

多语言与技术栈适配

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。

过滤器:类似 AOP 的机制

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。

  • 审计:记录谁在什么时间调用了什么插件。

  • 鉴权:在调用敏感插件前,检查用户权限。

  • 脱敏:在把数据传给 LLM 前,自动掩盖 PII 信息。

连接器生态

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:

  • 结构化数据源(数据库、数据仓库)

  • 文档系统与知识库

  • 工单/协作系统

  • 向量存储与检索服务

8.5.4 企业落地常见挑战

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?

  • 数据访问与质量:数据是否可用、可解释、可追责?

  • 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?

8.5.5 小结

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

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