The AI Agent Factory

每个智能体必经的流水线。

工厂就是一条可重复的流水线。看一个想法如何成为经过测试、审批、发布并持续运营的智能体。

一个品牌,三个层次

Novaeon Studio — The AI Agent Factory.

是工厂,而不是外包公司:一条可重复的产线,把业务流程变成经过测试、审批、发布并持续运营的智能体,每一次都按同样的方式。

  1. L1

    我们是什么

    AI 智能体工厂

    一条智能体的生产线。我们交付的每个智能体都经过同样的工位:流程分析、技能设计、评测基线、护栏、人工签批、发布、监控。可重复性本身就是产品,它让此后的每一个智能体都能更快、更安全地交付。

    • 每个智能体经过同样的工位
    • 可复用的技能与连接器
    • 每道关口都有证据
  2. L2

    我们与您一起做什么

    AI 智能体咨询与工程

    咨询与动手构建,在同一次合作中完成。我们找出智能体在哪里值得投入、在哪里普通工作流才是更好的答案,设计架构,然后亲手构建:智能体、技能、MCP 服务器,以及与 ERP、CRM 和文档的集成,运行在云端或完全私有的模型上。

    • 审计与商业论证
    • 架构与构建
    • 云端或本地部署模型
  3. L3

    智能体运维 · 发布管理 · SAP

    企业级智能体在这里构建、发布与运营

    这是多数团队跳过的部分。智能体拥有清单、版本、固定的评测关口、风险评级、审批与回滚:把 SAP 变更与发布管理的纪律,用在 AI 上。也包括 SAP 本身:Joule 就绪、Joule Studio 与专业代码智能体。

    • 面向 AI 智能体的 ChaRM
    • SAP 智能体与 Joule
    • 运营与长期服务

智能体如何交付

想法 → 智能体 → 发布 → 运营。

每一次都走同一条路。任何变更都不能只凭热情进入生产。

  1. 01

    想法

    选出智能体值得投入的流程。梳理输入、决策、风险与负责人,并判断哪里用普通工作流更合适。

  2. 02

    智能体

    构建智能体及其技能:工具契约、护栏、提示词注入测试、评测场景,以及人工审批环节。

  3. 03

    发布

    像软件一样逐级发布:有版本、对照固定基线测试、做风险评级、经过审批、可追溯,并且可回退。

  4. 04

    运营

    在生产中监控质量、单次操作成本与漂移。按发布节奏持续改进,而不是临时热修提示词。

AI 发布管理

面向 AI 智能体的 ChaRM。

提示词、模型、工具或数据一变,智能体的行为就会改变。在运转良好的 SAP 系统环境中,没有传输、测试和审批,任何东西都进不了生产。智能体理应遵循同样的纪律,因为与报表不同,智能体会采取行动。

  • 清单与生命周期

    每个智能体、模型、技能和 MCP 服务器都有登记、有负责人、有版本。您始终清楚什么在哪里运行。

  • 质量关口

    进入下一环境前须通过固定评测基线、提示词注入测试与工具测试。更换模型是一次发布,而不是一项设置。

  • 风险与合规

    每个智能体都有风险评级、欧盟《人工智能法案》分类,以及德国职工委员会可以审阅的文档。

  • 可观测性与回滚

    按会话的链路追踪、单次操作成本,以及一个可随时退回的已验证版本。

基于 SAP Cloud ALM 与 AI Agent Hub,或基于您自己的 Git 发布流水线。

SAP 智能体与 Joule

SAP 智能体:从 Joule Studio 到专业代码。

Joule 正在成为 SAP 的 AI 入口:覆盖 SAP 云产品组合的技能、智能体与基于角色的助手。要走到这一步,必须按正确顺序打通 BTP、身份、Clean Core 与许可。这是系统环境层面的工作,也正是我们的出身。

  • Joule 就绪与激活检查

    BTP、Cloud Connector、Cloud Identity Services、formations、前提条件与 AI Unit 授权,对照您的系统环境逐项检查,给出缺陷清单,以及适用于本地部署和混合系统的路径。

  • 您的第一个 SAP 智能体

    一个人在回路的智能体,基于 Joule Studio,或通过 A2A 以专业代码实现,从第一天起就配备评测框架与治理记录。

  • AI 就绪的核心系统

    自定义代码、扩展策略、升级节奏,以及把智能体纳入其中的回归策略。Clean Core 是智能体能够运转的前提。

  • 面向 SAP 运维的 AI

    用于 Basis 与 ALM 工作的智能体:监控告警分诊、传输风险检查、运维手册问答,可选运行在本地模型上。

知识储备:已调研并做好准备,尚未成为已交付的参考案例

  • Joule Studio
  • SAP BTP
  • Generative AI Hub
  • SAP Cloud ALM
  • AI Agent Hub
  • A2A
  • MCP
  • Cloud Identity Services

智能体在哪里值得投入

我们构建的智能体模式。

示意性模式,并非客户案例。

  • 传输风险检查

    在导入前读取传输内容、依赖关系与历史记录,为发布经理标记有风险的顺序。它提出建议,由人来审批。

  • 监控告警分诊

    将告警归组,依据您的运维手册解释可能原因,并附上下文创建工单。下一步怎么做,由人决定。

  • 基于私有模型的运维手册问答

    用自然语言检索运维知识,数据不离开您的基础设施。

  • 从需求到待办

    把研讨会记录整理成带验收标准的结构化用户故事,可直接导入您的 ALM 工具。

  • 后台单据录入

    读取传入文档,提取数据并对照 ERP 校验,把异常转给对应的负责人。

  • 发布说明与审计追踪

    汇总改了什么、谁批准的、跑了哪些测试,并写出真正有人愿意读的发布文档。

我们如何工作

审计。构建。运营。

同一时间只承接有限的项目,每一个都做深做透。

  1. 01

    审计

    我们梳理流程、系统与数据,评估智能体在哪里值得投入、在哪里构成风险,并检查您系统环境的就绪程度。您将得到一份附商业论证、按优先级排序的智能体待办清单,以及一套发布治理基线。

  2. 02

    构建

    一次一个智能体,直到投入生产:技能、集成、评测、护栏与文档,经由质量关口发布,您的团队全程参与。

  3. 03

    运营(长期服务)

    我们按发布节奏运营、监控并演进您的智能体:新技能、模型更新、成本控制、审计。您的智能体随业务一同演进。

让您的第一个智能体稳妥地投入生产。

告诉我们流程、技术栈与约束条件。第一次通话,我们有备而来。