SAP API 新政策如何限制第三方 AI Agent

核心分界：AI 提建議，還是 AI 直接操作 SAP？

這項政策不等於 SAP 全面禁止企業使用 AI。較準確的理解是：SAP 收緊的是 AI agent 把 SAP API 當成可自由編排的操作層，特別是 AI 能自行決定下一個 API call、跨多個 SAP API 完成任務，或把結果寫回企業核心系統的設計。^[6][8][10]

如果工具只是用已匯出的資料做摘要、預測或建議，最後仍由人手在 SAP 內確認及執行，通常不會觸及最敏感的 agentic AI 模式。相反，如果 AI 會自動查庫存、修改訂單、建立採購單、批核流程、更新主數據，或把多個 SAP 動作串成端到端工作流程，風險就會顯著上升，因為這類設計接近政策所描述的多步 API 編排與業務狀態變更。^[6][8][10]

新政策劃出的四條實務邊界

1. 第三方 AI agent 需要走 SAP 認可路徑

The Register 概括新條款時指出，SAP 禁止在其認可架構之外，用 API 與外部 AI 系統整合，並因此引發第三方 AI 工具被排除於客戶 SAP 數據之外的憂慮。^[10] Fivetran 亦指出，政策明確點名會自行計劃、選擇或執行 API call 序列的半自主／生成式 AI 系統。^[8]

換言之，技術上能夠接入 API，不再等於政策上可以任意接入。企業若要讓第三方 agent 操作 SAP，關鍵會變成：該方案是否屬於 SAP-endorsed architecture、data service，或 service-specific pathway。^[10]

2. Published、documented APIs 變成基本要求

SAPInsider 指出，今次更新把系統存取收緊到 published、documented APIs；未文件化 API 會落在支援邊界之外，令長期整合和營運風險上升。^[5] SAP API Policy 亦說明，Published APIs 包括在 SAP Business Accelerator Hub，或在產品特定文件中識別的 API。^[9]

對長期依賴自訂整合、舊式接口或未正式文件化 API 的企業來說，這意味現有連接方式需要重新盤點。即使某些整合今日仍可運作，未來在支援、合規及升級上的不確定性會更高。^[5][9]

3. 大規模抽取與複製數據同樣受限

新條款不只針對 AI agent 編排 API。Fivetran 和 The Register 均指出，政策亦涵蓋 scraping、harvesting，以及系統性或大規模數據抽取或複製；除非透過 SAP 控制或認可的架構與路徑，這類做法可能受限。^[8][10]

因此，企業若計劃把 SAP 數據大量複製到外部 data lake、warehouse 或非 SAP AI 平台，不能只從技術吞吐量和成本角度評估，也要檢查 API policy、合約權利、API limits、審計要求和認可路徑。^[8][9][10]

4. SAP 自家 AI 生態會成為更自然的選項

SAP 官方文件顯示，企業可在 SAP BTP 上建立 AI agents，並與 Joule 及 SAP BTP 底層 AI infrastructure 整合；SAP Cloud SDK for AI 亦可透過 LangChain 等 adapter 連接常見 agent framework。^[1] SAP 亦把 SAP Knowledge Graph 定位為支援 Joule 及其他 AI、包括 AI agents 的能力，透過 SAP 應用中的業務語境提升 AI 回答的準確度和相關性。^[4]

這不代表所有第三方方案都不可行，但在政策邊界變窄後，官方或認可路徑會更容易被企業架構、法務與風險團隊接受。^[1][4][10]

哪些 AI 項目最受影響？

對創新的影響：PoC 要更早做架構審查

從平台治理角度看，SAP 有理由限制外部 agent 無限制大量呼叫核心 ERP API，尤其是涉及寫入、交易流程和系統效能的場景；SAP API Policy 亦明示其控制目的包括保障 solution health、security、促進公平存取及防止濫用。^[9]

但對開發團隊而言，AI proof of concept 的前置成本會提高。過去一個實驗可能只需取得 API 權限、建立 connector、測試流程；現在如果 AI 會自行決定下一步並跨 API 執行任務，就要先確認是否屬於 SAP 認可架構、數據服務或指定服務路徑。^[8][10]

結果不是創新停止，而是創新更需要前置治理。自建 agent、合作夥伴產品或第三方 AI 平台，即使技術上能連到 SAP API，也需要更早進行合約審查、架構審查和數據治理審查。^[5][8][10]

對數據控制的影響：能取用數據，不等於能任意即時操作

今次政策主要處理 API 可用性、API 限制及控制措施，不是一份完整的數據所有權聲明。^[9] 但在 agentic AI 場景，控制權不只關乎能否下載報表，也關乎誰可以即時讀取、寫入、排序和執行 API calls，並改變 SAP 系統內的業務狀態。^[6][8][10]

外部分析把這件事形容為企業數據整合的重新盤點：企業不只要問能否取用 SAP 數據，還要問能否讓自己選擇的 AI agent 直接對這些數據採取行動。^[6]

需要公平指出的是，Kai Waehner 的外部分析引述 SAP CEO Christian Klein 的澄清稱，政策意圖是保護 SAP domain know-how 和避免 performance degradation，而不是阻止客戶取用自己的數據。^[6] 對企業來說，重點仍是把這類解讀落實到合約、API policy、認可架構清單和每個 use case 的明確許可上。^[6][9][12]

對 vendor lock-in 的影響：鎖定可能出現在流程編排層

Vendor lock-in 不一定表現為數據完全不能匯出。在 AI agent 時代，鎖定更可能出現在流程編排層：如果最安全、最少爭議、最容易合規的 AI 自動化路線，是把 agent 放在 SAP BTP、Joule、AI Core 或 Knowledge Graph 相關路徑內，企業的長期 AI 架構自然會更依賴 SAP 生態。^[1][4][10]

The Register 明確指出，新 AI 條款引發 lock-in concern，因為第三方 AI 工具可能較難直接接觸客戶的 SAP 數據與流程。^[10] Fivetran 亦認為，這項政策提高了企業 AI strategy 的風險和取捨，特別是當企業希望讓 AI agents 存取 ERP 數據時。^[8]

企業現在應該做的五件事

1. 把 AI use case 拆細。 先分清楚是 read-only、write-back、人手確認，還是 AI 自行多步執行；政策風險通常在後兩者急升。^[6][8][10]
2. 要求 SAP 或系統整合商確認認可路徑。 問清楚每個場景是否可透過 SAP-endorsed architecture、data service、service-specific pathway，或 SAP BTP／Joule 相關架構落地。^[1][10]
3. 檢查 API 是否 published 和 documented。 若現有整合依賴未文件化 API，要預留重構和支援風險；SAPInsider 已指出這類整合的長期營運風險正在上升。^[5][9]
4. 把數據權利寫入合約與治理文件。 尤其要釐清第三方 AI 使用、數據抽取與複製、API limits、審計、incident responsibility，以及 AI 寫回 SAP 時的責任分界。^[8][9][10]
5. 持續追蹤 SAP FAQ 和政策更新。 SAP 的 FAQ 文件明示會回答 API Policy 常見問題，且可能不時更新；企業不應只依賴一次性的口頭解讀。^[12]

結論

SAP 新 API 政策的核心訊息是：第三方 AI agent 不能再假設自己可以自由編排 SAP API。對只做報表、離線分析或人手確認的 AI 工具，影響可能有限；但對想用 AI 直接操作 SAP 核心流程、寫回 ERP 或大規模複製數據的企業，這是一個架構、合約和數據治理層面的重大檢查點。^[8][10]

如果企業已經押注 SAP BTP、Joule 和 SAP AI Core，政策可能令官方路線更清晰。^[1][4] 相反，如果企業希望建立跨 ERP、CRM、供應鏈和數據平台的開放式 AI agent layer，就應在投入開發前，先確認 SAP 認可架構、API 使用權和數據抽取邊界，避免把創新項目建在日後不能合規運行的整合方式上。^[5][10]