Planificación del despliegue

Despliegue esta arquitectura mediante los siguientes pasos básicos:

  • Asigne los componentes básicos de la arquitectura a los servicios de Oracle Cloud Infrastructure.
  • Planificar la implantación inicial con un enfoque en la orquestación de agentes
  • Mejore la implementación inicial agregando agentes e integrando el razonamiento avanzado del LLM
  • Recopile los comentarios de los usuarios para impulsar su proceso de mejora continua

Asignar servicios de OCI

Como primer paso para planificar tu despliegue, asigna capas y capacidades de la arquitectura a los productos y servicios de OCI específicos que necesitas.

Oracle Cloud Infrastructure proporciona los componentes básicos para la implantación de sidecar, mientras que los adaptadores de Oracle Integration proporcionan conectividad predefinida a sistemas como SAP. Los servicios de integración de OCI llaman explícitamente a la conectividad de SAP junto con otros orígenes SaaS y locales.

Capa/Capacidad Responsabilidades en Sidecar Productos y servicios principales de OCI Notas y conexión de SAP y Fusion Applications
Implantación de Orchestrator Aloje el orquestador lateral; exponga las API; opcionalmente modele flujos de trabajo con poco código
  • OCI Kubernetes Engine (OKE)
  • Computación de OCI
  • Gateway de API de OCI
  • Oracle Integration (automatización de procesos)
Orchestrator coordina las llamadas a las herramientas de SAP/Fusion y a los productos de datos de AI Data Platform a través de puntos finales de API bien definidos.
Agentes como funciones sin servidor Ejecute agentes ligeros basados en eventos (enriquecer, validar, clasificar, notificar)
  • Funciones de OCI
  • Oracle Integration (SAP, Fusion Applications y otros adaptadores)
OCI Functions llama a SAP/Fusion Applications mediante adaptadores de OCI Functions en lugar de llamadas directas, lo que conserva el núcleo limpio.
Almacenamiento y procesamiento de datos Aterrizar datos sin procesar, seleccionar capas de medallones, persistir productos de datos "oro" gobernados; datos de flujo
  • Almacenamiento de objetos de AI Data Platform (OCI Object Storage)
  • Oracle Autonomous AI Database
  • OCI Streaming (compatible con Kafka)
Los datos de SAP y Fusion Applications se lanzan, estandarizan y publican como productos de datos controlados para análisis e IA.
Servicios de IA y aprendizaje automático Proporcionar puntos finales, incrustaciones, RAG y estadísticas analíticas de LLM; razonamiento de agentes de potencia
  • Servicio OCI Generative AI
  • Plataforma de datos de IA / capa de Oracle Analytics
Los LLM utilizan productos de datos controlados de la plataforma de datos de IA para responder preguntas, explicar excepciones y proponer planes de solución.
Redes e integración Conectividad, enrutamiento e identidad seguros; conecte SAP, Fusion Applications y otros componentes SaaS/on-premises
  • Red virtual en la nube (VCN) de OCI
  • Puntos finales privados
  • Políticas/OCI Identity and Access Management
  • Oracle Integration (adaptadores en la nube SAP y S/4HANA, adaptador Fusion ERP Cloud)
Proporciona rutas seguras para el tráfico del adaptador de REST/ERP de SAP BAPI/RFC/IDoc, S/4HANA OData y Fusion Applications.
Interfaz de cliente Ofrezca experiencia al usuario final: aplicaciones web, bots conversacionales, barras laterales del asistente de IA
  • Aplicaciones web alojadas en OKE/OCI Compute con el frente OCI API Gateway/OCI Load Balancer
  • Integraciones de chatbot o portal (por ejemplo, mediante la experiencia de usuario de Oracle Integration / AI Data Platform)
Los usuarios interactúan a través de una interfaz de usuario de "asistente" que puede consultar SAP o Fusion Applications, explicar el estado y ejecutar acciones aprobadas.
Observabilidad y auditoría Registrar, supervisar, establecer alertas, analizar el rendimiento y la gestión de costos
  • Servicios Oracle Cloud Observability and Management Platform
  • OCI Logging y Oracle Log Analytics
  • Auditoría de OCI
 Los servicios de observación, registro y análisis de OCI complementan las capacidades de registro y auditoría integradas con SAP y Fusion Applications.

A continuación, se muestran algunos detalles y opciones adicionales para las capas y capacidades:

  • Implementación de orquestación:
    • Microservicio en contenedores (OKE) o servicio basado en recursos informáticos, liderado por OCI API Gateway.
    • Opcionalmente, los flujos de automatización de procesos en Oracle Integration donde la orquestación con poco código es suficiente.
  • Agentes como funciones sin servidor:
    • Agentes ligeros implantados como OCI Functions donde se recomienda la ampliación basada en eventos (enriquecer, validar, clasificar, notificar).
    • Los agentes llaman a los adaptadores SAP y Fusion Applications a través de la capa de integración, no directamente.
  • Almacenamiento y procesamiento de datos:
    • Oracle AI Data Platform utiliza OCI Object Storage para artefactos y zonas raw/de llegada.
    • Oracle Autonomous AI Database para productos de datos "oro" controlados.
    • Backbones opcionales de transmisión/evento que utilizan la transmisión de eventos compatible con Kafka de OCI cuando se necesitan patrones casi en tiempo real.
  • Servicios de IA y aprendizaje automático:
    • El servicio OCI Generative AI de AI Data Platform proporciona puntos finales de LLM gestionados para resumen, incrustaciones, RAG y experiencias de agentes que utilizan herramientas basadas en datos controlados.
    • Capa de análisis para la entrega de información de "última milla" y comentarios a las operaciones.
  • Redes e integración:
    • VCN, puntos finales privados cuando proceda y controles de identidad/política.
    • Adaptadores de Oracle Integration para conectividad SAP (BAPI/RFC/IDoc) y SAP S/4HANA Cloud OData.
  • Interfaz de cliente:
    • Interfaz de usuario web, chatbot o experiencia integrada en un portal interno.
    • Patrón de experiencia de usuario común: barra lateral "asistente" que puede responder, explicar y ejecutar acciones con aprobación.
  • Observación y auditoría:
    • La supervisión de OCI para Oracle Cloud Observability and Management Platform se utiliza para realizar un seguimiento del rendimiento de los recursos de su arrendamiento. Oracle Log Analytics proporciona recopilación, indexación, enriquecimiento, consultas, visualización y alertas para logs de cualquier componente, incluidos OCI y los orígenes de SAP y Fusion Applications.
    • Aprovecha las estadísticas de las funciones de observación y auditoría para controlar los costos, informar las decisiones de diseño de tu sistema e impulsar la mejora continua.

Implantar la automatización de procesos y la orquestación de agentes

La primera fase de implementación se centra en la producción de una columna vertebral de sidecar de trabajo: contratos de herramientas consistentes, conectividad confiable y flujos de trabajo repetibles, antes de activar el razonamiento autónomo completo.

Estas son las salidas que planea e implementa en la primera fase:

  • Registro de herramientas para acciones de SAP/Fusion Applications/AIDP (lectura/escritura/curate).
  • Scripts de orquestación deterministas (secuencias conocidas para los principales casos de uso).
  • Logs integrales de observación y auditoría.

A continuación se muestran algunas definiciones de herramientas de ejemplo.

Herramientas SAP:

  • sap.getPurchaseOrder(poNumber)
  • sap.getInvoiceStatus(invoiceId)
  • sap.createOrUpdateVendor(vendorPayload)
  • sap.postIdoc(idocType, payload)
  • sap.callBapi(bapiName, params) (lista de permitidos gobernada)

Herramientas de Fusion Applications:

  • fusion.getSupplier(supplierId)
  • fusion.createInvoice(invoicePayload)
  • fusion.submitFBDI(jobName, fileRef) (cuando corresponda a través de patrones de adaptador de ERP)
  • fusion.queryRest(resource, params)

Herramientas de AIDP:

  • aidp.publishDataProduct(name, version)
  • aidp.runPipeline(pipelineId)
  • aidp.searchCatalog(term)
  • aidp.ragAnswer(question, dataProductRefs)

En esta fase, el orquestador mantiene el contexto entre sistemas:

  • Objetos SAP recuperados a través de llamadas de adaptador (BAPI/RFC/IDoc o S/4HANA Cloud OData).
  • Objetos de Fusion Applications recuperados mediante REST, API o adaptadores.
  • Productos de datos controlados de la capa de oro de AIDP.

Implementar la observabilidad y el registro. En este patrón se trata el sidecar como un producto de integración de producción, utilizando:

  • Logs de llamada de herramienta (entradas/salidas ocultas según sea necesario).
  • Rastreo integral desde el orquestador a través de adaptadores a la plataforma de datos.
  • Identificadores de negocio para la depuración "follow the transaction".
  • Linaje de datos para productos de datos seleccionados (especialmente los utilizados por agentes de IA).

Implementación del comportamiento de Autonomous Agentic

En la segunda fase, se implementa más autonomía.

El LLM puede:

  • Planifique flujos de trabajo de varios pasos ("¿qué debo comprobar a continuación?")
  • Herramientas de llamadas
  • Genera narrativas listas para el negocio basadas en datos empresariales controlados a través de AIDP

Al implantar el razonamiento del agente controlado por LLM, en lugar de secuencias fijas, el agente puede decidir dinámicamente:

  • Si se debe consultar SAP primero o Fusion Applications primero
  • Qué productos de datos recuperar
  • Si se abre un caso de excepción o se propone un plan de solución
  • Qué acción de anotación es adecuada (a menudo activada por aprobación)

AIDP posiciona explícitamente su plataforma para experiencias ágentes basadas en datos controlados y servicios de IA integrados. Por ejemplo, el LLM puede:

  1. Recuperar estado de factura de SAP
  2. Comprobar datos de proveedores en Fusion Applications
  3. Proponer la solución mediante el pipeline de AIDP RAG

Los siguientes agentes y herramientas adicionales son posibles (con ejemplos de casos de uso proporcionados):

  • Agente de asistente de cierre (SAP más Fusion EPM): explica las variaciones, identifica las contabilizaciones que faltan y sugiere ajustes de asientos.
  • Agente de vinculación de proveedores: armoniza los datos de los proveedores, comprueba los duplicados y crea registros de proveedores en los sistemas de destino.
  • Order Promising Agent: extrae las señales de demanda/suministro, identifica las restricciones y recomienda reasignar o acelerar.

Recopilar comentarios para una mejora continua

Los resultados deben retroalimentarse en el sistema:

  • "¿Fue aceptada la recomendación?"
  • "¿La solución resolvió la excepción?"
  • "¿Las reglas de asignación han reducido los fallos futuros?"

Estos resultados se convierten en señales etiquetadas para mejorar la lógica de coincidencia, los manuales de excepción y (cuando corresponda) los modelos e indicaciones de aprendizaje automático, lo que cierra el ciclo tanto en la calidad de la automatización como en la confianza empresarial.