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素材来源SAP Developers 官方教程《Use Joule Studio to Create an AI Assistant for Sales Reps》原文链接https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-cx-agent-create贡献者Martin PlummerSAP预计耗时 20 分钟环境SAPPHIRE 2026 Agent LabJoule Studio 预发布版这篇教程最有意思的地方不在于建了个 Agent而在于它演示了 SAP 所谓intent-based development意图驱动开发的完整形态——你只写一句话的业务意图系统自己走完需求、规格、实现、单元测试。本文按教程的 five 个阶段拆解附上全部原始提示词并聊聊这套玩法对 SAP 开发者意味着什么。⚠️ 原文环境说明教程使用的是 SAPPHIRE 2026 Agent Lab 的预发布版Joule StudioUI、术语和功能可能与正式 GA 版本不同仅供学习实验非生产用途。一、业务场景销售要的不是聊天是谈判弹药原文的场景设定写得非常具体照录Sales Representatives want an AI assistant to suggest 2–3 ranked discount strategies based on the customer’s order history and the margin targets so that they can negotiate from a position of data rather than instinct. Each strategy should include suggested discount %, rationale, estimated win probability, and projected margin impact.拆解一下这个需求为什么适合做成 Agent要素说明输入客户历史订单 利润目标都来自 S/4HANA SD输出2–3 个排序后的折扣策略每个策略包含建议折扣 %、理由、预估赢单率、预计利润影响关键在排序和negotiate from a position of data rather than instinct—— 这不是信息查询是决策支持。销售拿到的不是这个客户去年买了多少而是给 8 折赢单概率 72%利润影响 -3.2%这种可以直接上谈判桌的东西。选场景时要认准这类有明确输入、有业务规则、输出需要加工而非直接查询的才是 Agent 的价值区。纯查询用 Skill 就够了。二、Getting Started两句话开局2.1 填写 Agent 信息原文照录字段值Agent NameAI Sales AssistantIntent statementAI-powered discount strategy suggestion agent that analyzes customer orders and margin targets from SAP S/4HANA SD, providing sales reps with contextualized discount recommendations.2.2 Quick create 与 Fast Track选择Quick create后原文说明Quick-create will allow you to experience the power of the tool without investing much time.In the panel on the right, you can see that your intent statement has been taken as the starting prompt. Quick create has addedFast Trackto the prompt.机制是这样的你的 Intent statement 被当作starting promptQuick create 会在它后面自动追加Fast Track一条加速指令让系统在后续阶段自动推进不再停下来问你。教程结尾也点出了取舍For your next steps, try the other scenarios provided as part of the Agent Lab orrepeat this exercise without quick-create enabled.关掉 Quick create 再走一遍你会看到完整的澄清提问环节——那才是真实项目里该有的样子。Quick create 适合演示和快速验证真做项目时别图快。三、Intent 阶段意图识别背后用了哪些资产这是整个流程里技术含量最高的一步。原文说明Once it decides it understands enough, it will map the challenge to SAP’s Reference Business Architecture and performs afit-gap analysis. It has access toSAP Knowledge Graph, SAP LeanIX, and SAP Domain Modelsto help it create the intent document.三个关键资产资产作用SAP Knowledge Graph业务实体、关系、语义的结构化地图——invoice在采购和销售里含义不同靠它区分SAP LeanIX企业架构资产提供系统与流程的全景SAP Domain Models领域模型生成方案的业务上下文来源还有个指标值得关注Intent fitindicates how closely the proposed solution corresponds to your requirement.Intent fit 是系统理解得对不对的量化参考。如果这个值不理想别急着往下走先改 Intent statement——后面所有产出都建立在它之上地基歪了规格和实现全歪。澄清问题的注意事项原文The questions that the tool asks cannot be predicted, so you have to use your judgement.Bear in mind that the landscape has S/4HANA as a backendso tailor your responses accordingly. The more complex you make your scenario, the longer it will take to generate and test the solution.两条实操经验回答时要知道后端是 S/4HANA——别让系统去设计一个后端不支持的方案场景越复杂生成和测试越慢——首次体验建议保持简单。四、Requirement → SpecificationPRD 与技术规格自动生成4.1 Requirement 阶段生成的是PRDproduct requirement document。教程建议直接接受然后转换成技术规范。推进命令原文Create Specification原文特别提示要看哪里In particular, look at theSolution Architecturesection to see what will be created.Solution Architecture 这一段是你必须人工审阅的部分——它决定了系统打算造什么。如果这里的设计跟你的预期不符后面实现得再漂亮也是白搭。有意思的是原文的这句评论点出了这套流程的组织意义Depending on your role in your company, you might be finished at this point and make the PRD available to a different team to take further.意图驱动开发不只是给开发者用的。业务分析师走到 PRD 就可以交棒给技术团队——这才是它在企业里最有价值的落地方式把业务语言和技术实现之间的鸿沟用机器自动填平。4.2 Specification 阶段推进命令原文Implement the Solution系统会按规格里定义的 task 逐个执行完成后更新 specification 标记任务已完成。五、Solution and TestingGo to Testing看单元测试结果Go to Solution试用 Agent提问How can I use this solution?关于部署原文说明For the Agent Lab, you will not be deploying your agent. However, the code that has been generated follows SAP best practices and would be deployable to the runtime by choosing Deploy.自动生成的代码遵循 SAP best practices——这点对企业很关键。如果生成的是一堆没法维护的野代码这套工具就只能当玩具。能不能进生产最终要看代码是否可维护、是否符合你们的规范这一条必须在 POC 阶段就验证。六、我的判断这套东西现在能用到什么程度能用的部分需求到 PRD 的转化非常成熟。给业务顾问用能显著缩短调研到文档的时间。Knowledge Graph / Domain Models 的上下文注入是真差异化。同样一句分析客户订单有 SAP 领域模型加持和没有产出的可用性完全是两个级别。快速验证想法20 分钟看到能跑的原型对说服业务方极有帮助。要谨慎的部分预发布版 ≠ 生产可用。教程自己就写了 “Potential instability”、“Educational use only”。赢单概率这类预测指标要有心理预期。它本质上是模型基于历史数据的估计不是精算结果。拿去做谈判参考可以写进 KPI 合同要慎重。生成的代码必须过你们的 Code Review。AI 生成的代码在 SAP 场景下尤其要检查权限校验、性能有没有写全表扫、以及是否符合公司的开发规范。七、一句话总结这套流程展示的是 SAP 对企业级 AI 开发的答案一句话业务意图 → Intent业务架构对齐 fit-gap→ PRD → 技术规范 → 实现 单元测试它不是让 AI 帮你写代码而是让 AI 帮你完成从业务语言到可运行系统的整条翻译链。对 SAP 开发者来说需要转变的不是技术栈而是工作方式——把精力从怎么实现转移到意图说得准不准、架构审得对不对。参考链接本教程原文https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-cx-agent-create同系列数据产品场景https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-bdc-agent-createSAP Joule 官方页面https://www.sap.com/products/artificial-intelligence/joule.html Joule Studio 意图驱动开发实战：从一句话生成 S/4HANA 销售折扣助手
素材来源SAP Developers 官方教程《Use Joule Studio to Create an AI Assistant for Sales Reps》原文链接https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-cx-agent-create贡献者Martin PlummerSAP预计耗时 20 分钟环境SAPPHIRE 2026 Agent LabJoule Studio 预发布版这篇教程最有意思的地方不在于建了个 Agent而在于它演示了 SAP 所谓intent-based development意图驱动开发的完整形态——你只写一句话的业务意图系统自己走完需求、规格、实现、单元测试。本文按教程的 five 个阶段拆解附上全部原始提示词并聊聊这套玩法对 SAP 开发者意味着什么。⚠️ 原文环境说明教程使用的是 SAPPHIRE 2026 Agent Lab 的预发布版Joule StudioUI、术语和功能可能与正式 GA 版本不同仅供学习实验非生产用途。一、业务场景销售要的不是聊天是谈判弹药原文的场景设定写得非常具体照录Sales Representatives want an AI assistant to suggest 2–3 ranked discount strategies based on the customer’s order history and the margin targets so that they can negotiate from a position of data rather than instinct. Each strategy should include suggested discount %, rationale, estimated win probability, and projected margin impact.拆解一下这个需求为什么适合做成 Agent要素说明输入客户历史订单 利润目标都来自 S/4HANA SD输出2–3 个排序后的折扣策略每个策略包含建议折扣 %、理由、预估赢单率、预计利润影响关键在排序和negotiate from a position of data rather than instinct—— 这不是信息查询是决策支持。销售拿到的不是这个客户去年买了多少而是给 8 折赢单概率 72%利润影响 -3.2%这种可以直接上谈判桌的东西。选场景时要认准这类有明确输入、有业务规则、输出需要加工而非直接查询的才是 Agent 的价值区。纯查询用 Skill 就够了。二、Getting Started两句话开局2.1 填写 Agent 信息原文照录字段值Agent NameAI Sales AssistantIntent statementAI-powered discount strategy suggestion agent that analyzes customer orders and margin targets from SAP S/4HANA SD, providing sales reps with contextualized discount recommendations.2.2 Quick create 与 Fast Track选择Quick create后原文说明Quick-create will allow you to experience the power of the tool without investing much time.In the panel on the right, you can see that your intent statement has been taken as the starting prompt. Quick create has addedFast Trackto the prompt.机制是这样的你的 Intent statement 被当作starting promptQuick create 会在它后面自动追加Fast Track一条加速指令让系统在后续阶段自动推进不再停下来问你。教程结尾也点出了取舍For your next steps, try the other scenarios provided as part of the Agent Lab orrepeat this exercise without quick-create enabled.关掉 Quick create 再走一遍你会看到完整的澄清提问环节——那才是真实项目里该有的样子。Quick create 适合演示和快速验证真做项目时别图快。三、Intent 阶段意图识别背后用了哪些资产这是整个流程里技术含量最高的一步。原文说明Once it decides it understands enough, it will map the challenge to SAP’s Reference Business Architecture and performs afit-gap analysis. It has access toSAP Knowledge Graph, SAP LeanIX, and SAP Domain Modelsto help it create the intent document.三个关键资产资产作用SAP Knowledge Graph业务实体、关系、语义的结构化地图——invoice在采购和销售里含义不同靠它区分SAP LeanIX企业架构资产提供系统与流程的全景SAP Domain Models领域模型生成方案的业务上下文来源还有个指标值得关注Intent fitindicates how closely the proposed solution corresponds to your requirement.Intent fit 是系统理解得对不对的量化参考。如果这个值不理想别急着往下走先改 Intent statement——后面所有产出都建立在它之上地基歪了规格和实现全歪。澄清问题的注意事项原文The questions that the tool asks cannot be predicted, so you have to use your judgement.Bear in mind that the landscape has S/4HANA as a backendso tailor your responses accordingly. The more complex you make your scenario, the longer it will take to generate and test the solution.两条实操经验回答时要知道后端是 S/4HANA——别让系统去设计一个后端不支持的方案场景越复杂生成和测试越慢——首次体验建议保持简单。四、Requirement → SpecificationPRD 与技术规格自动生成4.1 Requirement 阶段生成的是PRDproduct requirement document。教程建议直接接受然后转换成技术规范。推进命令原文Create Specification原文特别提示要看哪里In particular, look at theSolution Architecturesection to see what will be created.Solution Architecture 这一段是你必须人工审阅的部分——它决定了系统打算造什么。如果这里的设计跟你的预期不符后面实现得再漂亮也是白搭。有意思的是原文的这句评论点出了这套流程的组织意义Depending on your role in your company, you might be finished at this point and make the PRD available to a different team to take further.意图驱动开发不只是给开发者用的。业务分析师走到 PRD 就可以交棒给技术团队——这才是它在企业里最有价值的落地方式把业务语言和技术实现之间的鸿沟用机器自动填平。4.2 Specification 阶段推进命令原文Implement the Solution系统会按规格里定义的 task 逐个执行完成后更新 specification 标记任务已完成。五、Solution and TestingGo to Testing看单元测试结果Go to Solution试用 Agent提问How can I use this solution?关于部署原文说明For the Agent Lab, you will not be deploying your agent. However, the code that has been generated follows SAP best practices and would be deployable to the runtime by choosing Deploy.自动生成的代码遵循 SAP best practices——这点对企业很关键。如果生成的是一堆没法维护的野代码这套工具就只能当玩具。能不能进生产最终要看代码是否可维护、是否符合你们的规范这一条必须在 POC 阶段就验证。六、我的判断这套东西现在能用到什么程度能用的部分需求到 PRD 的转化非常成熟。给业务顾问用能显著缩短调研到文档的时间。Knowledge Graph / Domain Models 的上下文注入是真差异化。同样一句分析客户订单有 SAP 领域模型加持和没有产出的可用性完全是两个级别。快速验证想法20 分钟看到能跑的原型对说服业务方极有帮助。要谨慎的部分预发布版 ≠ 生产可用。教程自己就写了 “Potential instability”、“Educational use only”。赢单概率这类预测指标要有心理预期。它本质上是模型基于历史数据的估计不是精算结果。拿去做谈判参考可以写进 KPI 合同要慎重。生成的代码必须过你们的 Code Review。AI 生成的代码在 SAP 场景下尤其要检查权限校验、性能有没有写全表扫、以及是否符合公司的开发规范。七、一句话总结这套流程展示的是 SAP 对企业级 AI 开发的答案一句话业务意图 → Intent业务架构对齐 fit-gap→ PRD → 技术规范 → 实现 单元测试它不是让 AI 帮你写代码而是让 AI 帮你完成从业务语言到可运行系统的整条翻译链。对 SAP 开发者来说需要转变的不是技术栈而是工作方式——把精力从怎么实现转移到意图说得准不准、架构审得对不对。参考链接本教程原文https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-cx-agent-create同系列数据产品场景https://developers.sap.com/tutorials/joule-studio-bdc-agent-createSAP Joule 官方页面https://www.sap.com/products/artificial-intelligence/joule.html