企业里的 AI 项目发展到今天，真正棘手的问题已经不再是能不能接入一个大模型，也不只是能不能做出一个会调用工具的 Agent。真正让 CIO、企业架构师、安全团队和业务负责人头疼的，是另一个阶段的问题。一个采购 Agent 上线以后，到底可以读取哪些供应商数据，可以调用哪些采购接口，能不能创建采购订单，金额超过多少必须交给人工审批。一个财务 Agent 原本只负责分析逾期应收账款，后来业务部门给它增加了催收邮件生成能力，又接入新的 MCP Server，这些变化有没有经过重新评估。一个 Agent 每个月消耗几十亿 Token，看起来使用量很高，但订单处理周期没有缩短，人工工作量也没有下降，这个 Agent 到底是在创造价值，还是仅仅创造了更多推理请求。再往大一点看，一个跨国集团很容易在几个月之内出现几十个甚至几百个 Agent。SAP 团队做一批 Joule Agent，Microsoft 平台上跑着一批 Agent，业务部门自己又接入第三方 Agent，开发团队还会基于 CAP、Node.js、Python 或其他 Agent Framework 开发定制 Agent。与此同时，各种 LLM、API、MCP Server 和企业数据源不断被接进来。这时候，传统意义上的 AI Governance 已经不够用了。过去谈 AI 治理，讨论更多的是模型能不能使用、训练数据是否合法、输出有没有偏见、Prompt 是否包含敏感信息。进入 Agentic AI 阶段以后，治理对象已经从一个回答问题的模型变成了一套能够感知环境、选择工具、调用业务系统并产生实际业务动作的软件执行单元。企业面对的风险因此从内容风险扩展成了执行风险。SAP Business AI Platform 目前正在围绕