S/4HANA Cloud中Joule AI员工入职配置指南
也许很久很久以前我的身上就流着硅基的血是它们散落在人间的神识显化—— Rebbica Lee差的是S/4HANA这边——得给这位服务员办入职手续啊。你想啊，BTP是Joule的"总部"，但他真正要服务的是S/4HANA里的业务数据。总部再豪华，工服再漂亮，没在甲方这里办入职，门禁卡刷不开、业务系统进不去，那Joule就只能站在门口干瞪眼。所以这篇，咱们就聊聊S/4HANA Cloud这一侧的入职手续，分三块：办通行证、复制门禁卡、验收工牌。在S/4HANA里，Communication A
企业级AI智能体平台：从工具迈向数字员工的管理之道
如今，AI 智能体正从理论走向实践，成为企业数字化转型的基石。然而，现实是：大多数企业在部署 AI 后，最困扰的并非“能不能用”，而是“如何管束它”——输出质量、权限范围、数据隔离以及合规审计，这些都是实实在在的企业级难题。本文立足于平台开发视角，探讨如何构建一套可落地的 AI 智能体平台，并解决“AI 助力业务”与“企业管控 AI”这两者看似冲突的目标。早期企业引入 AI，思路通常类似于部署 SaaS 工具——开通账号、配置 API、调整参数，就结束了。但 AI 智能体的能力远不止“问答”；它可以自动化
特朗普签署AI审查新规：企业须提前30天开放模型权限
美国总统特朗普于6月2日签署了旨在加强人工智能模型监管的行政命令。白宫官网披露，该命令规定 AI 企业在发布新模型之前，需向联邦政府开放最长 30 天的模型访问权限。据美方透露，此项行政令原计划于上月签署，最初设想允许政府在特定模型发布前获准长达 90 天的访问期。但在行业游说之后，提前提审的期限被缩减至 30 天。依照该行政令，针对人工智能模型的各项要求均不具有强制力，相关企业可自愿选择加入。来 源：央视新闻编 辑：贾姣姣
特朗普签令：AI模型发布前须向联邦政府开放30天访问
6月2日，美国总统特朗普颁布了一项强化AI模型审查的行政命令。依据白宫官网披露，该命令规定，AI企业在模型正式上线前，必须向联邦政府开放该模型，给予政府方最长达30天的考察时间。据美媒报道，该命令原计划于上月签署，当时设定的考察期为90天。不过，在受到行业团体的游说施压后，这一审查期限被缩减至30天。值得注意的是，该命令并未赋予强制性，相关企业完全是出于自愿原则参与此项要求。
AI 代理最大隐患非幻觉，而是权限失控
近期两则看似无关的消息，实则指向同一核心议题。其一，Meta 旗下 Instagram 的 AI 客服助手遭黑客利用。据 The Verge、TechCrunch 及 KrebsOnSecurity 等媒体报道，攻击者未使用复杂技术，仅需与 Meta 的 AI 支持聊天机器人对话，诱导其将目标账号绑定至新邮箱；验证码发送至攻击者邮箱后重置密码，账号随即被接管。其二，Plaid 发布了一篇关于英国 cVRP（商业可变循环支付）的文章。用户在银行完成强认证后，第三方即可在预设的金额、时间及用途范围内发起多次支
档案 AI 基石：第一张底表构建指南
本文不探讨模型智商高低，而是聚焦于模型真正融入档案系统前，首张基础表应具备的形态。许多项目误将 AI 视为外挂插件：仅在系统嵌入问答框并对接大模型 API，便以为实现了智能化。实际瓶颈常不在模型本身，而在于数据对象缺乏稳定关联。目录仅是一组编号，原文是一批文件，OCR 产出则是孤立文本，权限存于业务系统，日志仅记录操作人与时间。一旦模型发问，便不知沿何路径回溯原文。底表需解决对象关联，而非单纯字段堆砌。一个可用的档案 AI 底座，至少应将档案资源、电子原文、页级文本、权限规则及应用行为置于同一可追溯链路。
AI时代下你的笔记真的安全吗
糟糕，密码外泄了。最理想的方案是让数据始终存储在本地设备上，而这恰恰是许多标榜"隐私保护"的应用程序所达到的最高水准。然而，要真正实现隐私保护，必须系统性地审视数据从输入、保存到传输的完整流程。① 输入法：文字还没进入笔记应用，输入法已经先一步看到了。听说某款语音输入法识别率极高，连语音都要上传到服务器进行处理。② 剪贴板：从网页复制一段内容，弹窗提示"某App正在读取您的剪贴板"。③ 应用锁定密码：挡不住专业人士，却是普通用户唯一能直接感知的隐私保护手段。④ 本地数据加密：本地笔记文件如果不加密，.md
AI时代的算力博弈：智能控制权之争
人工智能最常见的误区，并非高估它，而是把它想得太简单。时至今日，许多人对人工智能的认知仍停留在一个层面：AI不过是一个工具。你向它提问，它给出回应。你让它撰写文案，它完成撰写。你让它生成图像，它完成生成。你让它协助制作表格、编写代码、整理资料，它都能胜任。因此不少人认为，AI再强大，也只是一款软件。但这或许是当前最危险的低估。因为人工智能正从"工具"演变为一种全新的基础设施。工具的特征是：人使用它，它才运作。基础设施的特征是：一旦它融入社会体系，许多事务就会围绕它重新构建。电力是基础设施。互联网是基础设施
微盘企业抢滩AI安全新蓝海
伴随AI智能体在企业场景中的快速普及，一个新兴的AI安全领域正悄然兴起。近日，加拿大微盘公司Integrated Quantum Technologies Inc．宣布正式开启MASQ™ AI智能体治理与安全体系的专利申请流程，标志着其进军该赛道的决心。 据市场调研数据，AI智能体安全市场规模有望从2026年的16.5亿美元扩张至2032年的135.2亿美元，期间年复合增长率预计高达42.0%。这一迅猛增长趋势背后，是企业AI应用由“对话型机器人”向“自主行为智能体”演化的关键转变，也使得潜在风险面大幅扩
AI 模型迭代五大必检：先控风险后求速
OpenAI 近期推出的前沿治理架构，其核心警示十分明确：评估模型升级时，不能仅关注“性能提升了多少”，更需审视其是否同步纳入了风险管控、权限设定及回滚机制。对于团队而言，此类框架的真正价值不在于政策条文，而在于它迫使我们将上线前的核查步骤具体化。切勿直接询问“新模型是否更强”，而应探究它在哪些任务中表现更稳健，又在哪些场景下更易产生过度自信。梳理出实际业务中最高频的 3 至 5 个应用场景，逐一对比新旧模型的表现，避免单纯依赖基准测试数据。一旦模型涉及工具调用、数据检索及自动化执行，务必率先确认权限边界
AI安全新挑战：智能体时代的防护革命
文件类型：PDF文件页数：40+下载方式：见文末————————2026年被业界定义为“智能体元年”，当AI从“能说会道”的大语言模型进化为“能自主完成任务的Agent”时，整个安全行业的底层逻辑正在发生一场悄无声息却又不容置疑的颠覆性变革。以OpenClaw、Manus为代表的第三代数字员工类智能体，已然具备长程自主规划、环境感知与跨系统操作的能力，而这股生产力跃升的背后，一场关于“如何与AI新物种相处”的安全范式重构已迫在眉睫。2026年的智能体安全与2025年的大模型安全相比，最本质的差异在于防护重
瓴羊在新加坡千问大会展示AI数据分析新范式
2026年5月26日，由阿里云主办的千问大会（Qwen Conference）新加坡站正式开幕。作为面向全球开发者与企业客户的年度盛会，本次大会重点展示了大模型与智能体技术在企业实际场景中的应用落地。在智能体应用专题论坛中，瓴羊解决方案架构师潘若琛发表了题为《Quick BI: Your AI Data Analyst, From Insights to Action》的演讲，深入探讨了Quick BI在智能化分析领域的最新进展。在千问大会现场，一个明显的趋势是：尽管通用型Agent平台正日益强大，但真正
AI支付系统：开启智能交易新时代
有人用 AI 写文案，有人用 AI 制作视频，也有人通过 AI 编程、处理客服事务或执行工作流程。但有个核心问题始终存在：AI 能够完成任务了，那它如何进行支付操作呢？最近，支付宝推出了两个新功能：Token PayAI 钱包(AI Wallet)许多人的第一反应是：“这不过是支付功能的更新？”实际上并非如此。这项举措的真正意义在于：支付宝正在为 AI 智能体建立一个“自动消费体系”。换句话说：过去是“人类使用支付工具”，现在则是“AI 代替人类完成支付”。这或许是 AI 商业化真正落地的关键一步。首先需
AI Agent 浪潮下 SaaS 价值的重塑与博弈
既有 SaaS 范式编码智能体模式供应商预设标准化功能智能体依任务即时构建工具用户迁就软件流程软件适配用户现有工作流依托席位与订阅制收费或按任务、调用量、结果及算力计费部署依赖实施专家与 IT 部门智能体解析需求、编写代码、对接接口、迭代工具软件周期漫长，迁移代价高昂工具可速成、快改、即弃SaaS 的核心资产智能体为何必需价值演变数据事实源头智能体须基于真实客户、订单、合同、人员及工单行动价值攀升权限管控体系智能体严禁越权读取、篡改或执行敏感操作价值攀升身份认证体系智能体须明晰代表主体、授权来源及责任归属
制药业离线AI实践(十)：IT运维要防患未然，权限管控需未雨绸缪
等到服务器存储爆满才想着扩容，为时已晚。等到权限过大引发事故才去收紧，代价惨重。软件许可证购买后闲置，纯属资金浪费。IT部门的日常，一半在“灭火”，一半在“防火”。难的是，火势未起时，往往无人重视防火。离线AI技术正正在扭转这一局面。一、机房与设备：一个关于存储告警的实例某制药企业IT部门，项目代号IT-001（此案例仅为演示，现实中不存在）。在各类IT监控场景中，服务器存储空间预警最能彰显AI价值——因其数据体量庞大、人工易疏漏、且后果立竿见影。服务器存储监控的逻辑实则简单：空间不可占满，否则业务停摆。