过去一年中，我与众多客户就 AI 进行了深入交流。令人印象深刻的是，并非缺乏行动，而是 AI 开发已迅速融入日常工作的方方面面。

在各家企业中，团队已经开始使用基于 AI 的开发平台来构建应用程序、创建智能体并自动化工作流程。这些解决方案正被应用于真实业务问题，包括内部问题以及面向客户的产品之中。

然而，这一转变也带来了一系列新的挑战。企业级 AI 开发往往分散在企业架构之外的多种工具中，导致难以与现有系统集成、实施治理以及保持一致性。同时，AI 驱动的工作负载资源消耗大，随着使用规模扩大，复杂性和成本也随之上升。

如今的问题已不再是 AI 能否加快单个任务的执行——答案显然是肯定的。当前真正的挑战在于，如何在整个企业范围内持续实现这些效益，同时确保可控性、效率和可扩展性。

因此，成功的关键正从 AI 本身的能力，转向企业如何在其更广泛的应用环境中高效地构建、集成和运营 AI 解决方案。与分散的工具链或独立的 AI 工具不同，这需要一种更加统一且结构化的开发方式。

近期，Constellation Research 在 SAP 的 AI 首要开发环境 Joule Studio 的背景下探讨了这一挑战，并将其与传统“自己动手”（DIY）方法在常见企业场景中的表现进行了对比。例如，在一项基准测试中，Constellation Research 发现，使用 Joule Studio 构建一个代理式 AI 应用程序所需时间从大约 41 小时缩短至 7.5 小时。这些结果凸显了更快的开发速度，以及企业在构建、集成和扩展 AI 应用方面发生的更广泛变革。

企业应用平台的不断演变角色

要理解这种对话方式的转变，有必要审视当前企业应用平台所扮演的角色。

在大多数组织中，企业应用平台为跨系统和数据构建、连接及扩展应用程序提供了基础，使企业环境中的解决方案开发与交付更加有序且具一致性。

在此背景下，企业应用平台已不再仅仅是支持开发的工具，它们越来越多地决定了 AI 驱动的解决方案在整个应用生态中被构建、集成和投入运营的效率。

这正是像 Joule Studio 这样的企业级 AI 开发平台发挥作用的关键所在。通过将基于 AI 的开发融入企业应用体系——在一个统一环境中整合应用服务、业务上下文和生命周期管理——这些平台推动了更集成化、可扩展的 AI 交付模式。相比之下，许多 AI 工具游离于企业架构之外，导致开发周期延长，并增加了集成与治理的复杂性。

为了更清楚地了解这两种方法在实际应用中的差异，Constellation Research 对使用 Joule Studio 进行的开发与传统方法进行了对比评估。

研究结果：衡量现代应用平台的影响

Constellation Research 将 Joule Studio 与企业常见场景下的自主开发方式进行了对比测试。

该研究并未局限于理论优势，而是评估了团队在实际应用场景中交付所需的时间，包括：

• 开发基于智能体的功能。
• 构建和扩展智能体技能。
• 实现全栈式企业级应用。

在所有测试场景中，数据均显示出一致的开发时间缩短效果，例如：

• 构建一个代理式 AI 应用，耗时从约 41 小时减少至 7.5 小时。
• 为智能体新增一项技能，耗时从 11.5 小时降至略高于 5 小时。
• 开发一个全栈式企业级应用，耗时从 47.5 小时减少至 12.75 小时左右。

综合来看，这些结果表明，当平台能力、代理式 AI 以及集成层协同一致时，开发团队能够减少阻力，更高效地将创意转化为可用的解决方案。

Joule Studio 如何推动开发速度提升

接下来一个合乎逻辑的问题是：这些改进背后的原因是什么？

上述结果表明，在 Joule Studio 这样的环境中，开发方式正在发生更广泛的转变，多个因素持续推动了更快的交付速度。

Constellation Research 强调了以下优势：

1. 降低集成与配置的开销

如基准测试结果所示，传统开发中大量时间并非用于编写应用逻辑。

集成、身份验证、服务创建以及环境搭建等环节，都会增加交付应用程序所需的总体工作量。

在 Joule Studio 中，许多此类功能已内置其中。例如：

• 可直接连接各类系统和服务。
• 常用服务可直接生成或复用，无需从零开始。
• 基础设施、运行时及生命周期管理均作为环境的一部分自动处理。

这减少了手动工作量，使开发者能够专注于能直接创造业务价值的解决方案部分。

2. 将 AI 植根于企业业务上下文

另一个关键因素是业务上下文。

通用的 AI 工具虽然能够生成代码，但往往缺乏对企业系统、数据和流程结构的理解，这可能导致返工、集成问题以及与业务需求不一致的情况。

在 Joule Studio 中，AI 内置了对企业环境的深刻理解，包括业务规则、数据模型、服务和 API。由于其植根于 SAP 系统和流程，所生成的输出更贴近企业实际运行方式。

这减少了返工需求，提高了初始输出的准确性，从而直接加快了交付速度。

3. 从一开始就融入治理机制

在企业环境中，仅靠速度是不够的，解决方案还必须值得信赖且具备可扩展性。

在传统方法中，治理、监控和运营控制通常是在后期添加的，这可能会延缓部署或引入风险。

而在 Joule Studio 中，这些功能从一开始就被嵌入开发环境中，包括受管理的运行时环境、对已部署解决方案的可视化监控、内置的生命周期管控以及评估能力。

这使得应用程序和智能体能够在整个企业范围内实现可靠治理、监控和扩展，而不会增加额外开销。

除了这些经研究验证的优势外，Joule Studio 还提供：

1. 从意图出发，而不是仅从实施开始

最大的变化之一在于开发工作的启动方式。

传统上，团队会先确定需求，将其转化为技术规范，然后进入实施阶段。这一过程常常导致延误，尤其是在需求不断变化的情况下。

在 Joule Studio 中，开发从意图开始。团队无需再层层处理需求、规格和配置，而是可以直接用自然语言描述业务目标或挑战——无论是构建一个应用、扩展某个流程，还是创建智能体功能——并由此生成一个结构化的起点。

这使得团队能够更直接地从业务意图过渡到可执行的解决方案，减少在项目架构设计和将想法转化为交付成果上的时间消耗，同时加快验证周期。

2. 促进开发团队更广泛的参与

该研究还揭示了开发工作在各团队之间的分布情况。

在较为传统的做法中，复杂的工具和分散的环境往往需要高度的专业化，对高级开发人员提出了更高的要求。

而像 Joule Studio 这样更加集成且具备 AI 辅助的环境，则能够：

• 让初级开发者更早地参与到开发流程中。
• 使高级开发者专注于架构设计和业务对齐。
• 帮助团队在不以同等速度增加复杂性的前提下实现交付规模的扩展。

从组织角度来看，这一点与开发速度的提升同样重要，因为它允许团队利用现有资源提高产出效率。

最终，Joule Studio 将基于意图的开发、深度的企业上下文以及内置的治理功能整合于单一环境中，使团队能够构建出可信赖的智能体、应用程序和工作流，并与实际业务成果保持一致——而这正是碎片化或独立工具通常无法实现的。从商业角度来看，这些改进意味着更快的投产周期、更低的运营开销，以及在不导致成本或复杂度成比例增加的情况下实现创新扩展的能力。

实现企业级加速

Constellation Research 报告的结论强调了一个重要观点：加快开发需要速度，同时还要具备一致性、可扩展性，并与组织目标保持一致。

在特定场景下，确实可以实现更快的开发。然而，在企业环境中，挑战在于如何在跨团队、不同使用场景和不断变化的需求之间，平衡速度与质量。

Joule Studio 通过向团队赋予以下能力应对这一挑战：

• 支持跨团队和项目进行规模化开发。
• 在不同环境中保持治理和合规性。
• 确保应用程序构建和交付的一致性。
• 在日益复杂的环境中高效交付。
• 处理跨越多个系统的应用程序、数据和流程。。

通过将基于意图的开发、企业业务上下文和内置治理整合到一个环境中，Joule Studio 支持大规模快速、可靠的应用交付。正如 Constellation Research 的研究结果所示，这种协同方式使组织能够以更结构化、更安全且更可持续的方式，更快地从创意走向生产。