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最近深入研究了SAP的AI體系，發現Skill已經成為SAP最核心的能力。

隨著模型能力的不斷增強，我相信Skill將會成為軟件公司的標配，同時也成為軟件公司AI轉型最重要的抓手之一。

要理解這件事情，大家首先要理解什么是Skill。

假設你有三個功能：生成調撥單、查詢供應商、生成采購單。

在沒有Skill以前，AI就像個被套上枷鎖的勞工。你必須通過Workflow（工作流）規定死：第一步干啥，第二步干啥。這實際上是把AI降級成了傳統軟件。

這樣做的壞處，一是AI集成軟件功能的成本非常高。比如，為了防止用戶少報信息，程序員得寫大量硬編碼去判空。如下圖：

    # 處理缺失參數（硬編碼追問）    if not erp_params["WORKS"]:        return "對不起，請提供具體的工廠編號。"

而另一個更大的壞處就是體驗很差，比如用戶突然問：“先別調撥了，幫我查查哪家供應商采購最快？”由于Workflow沒有定義這個分支，AI就會像傳統軟件一樣報錯。

現在有了Skill，這種“AI降智”的僵局被徹底打破。

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Skill相當于給每一個軟件功能插上了一個“AI芯片”，可以大大降低了AI集成軟件功能的成本。

比如，在Skill架構下，你不再需要寫if not erp_params["WORKS"] 的判空邏輯。你只需要在Skill的元數據配置里勾選WORKS（工廠）為 “必填”，判空邏輯就會自動生成。

這樣，當用戶沒有給WORKS（工廠）信息，AI就會自發追問：李總，庫存查到了，但您想調撥到哪個工廠？

更牛的地方在于“智能調度”。

比如，當用戶突然問：“先別調撥了，幫我查查哪家供應商采購最快？”

AI就會意識到“調撥任務”被用戶暫停了，它會自發調用“供應商查詢Skill”，然后回復你：“某某供應商最快，我們要切換到‘生成采購單’技能嗎？”

這意味著SaaS公司不用重寫傳統軟件功能，只需要給這些功能穿上Skill的外衣，就能讓他們快速變成AI時代的寶貴資產——這真是一個“變廢為寶”的妙招。

實際上，SAP的AI體系也完全遵循Skill架構，只不過，基于企業場景的復雜性，SAP為Skill配置了強大的工具，以滿足統一用戶體驗、業務上下文調用、權限管理等企業需求。

SAP Agent（Joule）運行架構圖

比如，通過上圖我們可以看到：當用戶通過統一的UX界面給SAP Agent（Joule）提出要求，Agent就會動態調用相應的Skill（圖片下方）來完成任務。

在這個過程中，Agent會同步調用企業掛載的Knowledge（RAG知識庫，比如供應商管理制度），以及用戶的Context（上下文，比如當前用戶的操作頁面：提取用戶想要采購的商品ID）。

我們可以把SAP的Skill架構分為4層，分別是：

1、Capability層（領域層）

可以把簡單的把Capability理解為Skill的分類，比如“采購Capability”就包含了所有采購相關的Skill。

這樣，如果用戶只擁有采購模塊的權限，那么他就只能調用“采購Capability”下面的Skill；而對于AI來說，將Skill進行分類，也可以減少AI跨領域的語義混亂。

比如，用戶說“我想查詢合同”，AI首先就可以根據上下文（Context）判斷用戶是問的采購合同，還是HR合同，從而匹配到合適的Skill分類。

2、Scenario層（場景層）

Scenario層可以簡單的理解為具體的Skill，比如“生成采購訂單Skill”。當然了，也可以把多個Scenario組合成一個復雜的Skill。

在SAP中定義一個Scenario需要5個步驟，分別是：

1）定義觸發短語 (Define Trigger Phrases)

輸入用戶可能用來啟動這個Scenario的各種說法，比如“我想請假”、“申請年假”、“下周我不來上班”，這樣AI就能精準的將用戶請求導向“休假申請Scenario”。

2）配置槽位與實體提取 (Configure Slots & Entity Extraction)

定義執行任務必須收集的“關鍵信息”，比如AI會自動提取出“申請日期”填入槽位。如果用戶沒說請幾天假，AI也會根據配置自動“追問”

3）編排對話流與邏輯分支 (Design Dialog Flow & Logic Branching)

定義任務的處理流程。

比如：如果是“病假”，跳轉到“上傳醫生證明”節點；如果是“年假”，直接進入“余額檢查”節點。

4）關聯Function執行動作 (Bind Functions for Actions)

關聯傳統軟件功能。

比如：關聯API“fn_SubmitLeaveRequest”，從而在HR系統提交請假申請。

5）配置回復與交互卡片 (Define Responses & Interactive Cards)

配置AI如何把結果告訴用戶。

比如：通過卡片形式，讓用戶核對請假申請信息并一鍵確認。

3、Functions 層：動作執行 (The Hands)

Functions其實就是Api，包含了輸入、輸出以及對應的傳統軟件功能。比如Scenario給“庫存查詢Function”一個商品ID，它就會在ERP后臺把某個商品的庫存數字抓回來。

如果要在Scenario（場景）中使用一個Function，首先需要在Capability層聲明有哪些Functions可以使用。這種“先授權、再入場”的模式，保證了系統的嚴謹性。

4、Security & Governance 層：安全與治理 (The Guardrails)

這個層級其實嵌入到了Agent的各個層級，比如在Functions層，當員工A和經理B同時問Agent：請列出本部門所有人的工資。

Agent會識別出A只能看自己的數據。同時識別出B是經理，可以查看全組數據。

值得一提的是：在這個案例中，SAP Agent本身并不存儲權限，它只是誠實的遵守SAP HR系統定義的權限。

為什么我說Skill是傳統軟件公司AI時代最大的機會？

以前我們總說企業AI找不到合適的落地場景，主要原因是兩點：

1、AI存在幻覺

不敢把嚴謹的工作交給AI，這就大大縮減了AI落地的場景選擇。

2、ROI不夠

AI落地的成本很高，比如要讓AI調用一個軟件功能，不管是API配置還是Workflow編排都是很大的工作量，而且非常不靈活。這就導致很多場景“不值得”用AI去改造。

現在通過“AI+Skill+傳統軟件”的組合，以上2個問題都能夠得到大幅度的改善。

比如，把執行任務全部交給軟件功能，同時加上必要的校驗，就可以防止AI幻覺。

再比如，通過Skill大幅度降低AI調用軟件功能的成本，真正實現用戶日常工作的自動化和智能化。

也就是說，有了Skill，傳統軟件公司不需要推倒重來，他們只需要給軟件功能披上一層Skill的外衣，就能“變廢為寶”：

把原本被視為“遺留系統”的傳統軟件變成AI時代的寶貴資產，也成為抵御通用AI公司的護城河，從而大大提升AI轉型的成功率。

閱讀原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ysta5MIe5gxBdtzWwPwSBg