据@DeepLearningAI报道，SAP的Christoph Meyer和Lars Heling指出，AI智能体在复杂企业系统中常因难以正确选择API和理解业务流程上下文而失败。Lars Heling强调，API的调用顺序和时机十分关键，不是孤立存在。两位专家介绍，利用本体结构的知识图谱可以将资源、API和业务流程作为不同节点关联，增强语义理解，提升智能体决策能力。这为企业级AI自动化应用带来新的市场机会和商业价值（来源：@DeepLearningAI，2025年11月14日）。

根据Andrew Ng在Twitter上的信息，AI Dev 25 x NYC峰会将由Google、AWS、Vercel、Groq、Mistral AI和SAP等知名企业开发者分享AI生产系统的实战经验（来源：Andrew Ng，Twitter，2025年10月23日）。议程重点包括代理架构在错误处理和自主规划中的实际应用、知识图谱在复杂推理和信息连接中的优势，以及关系型记忆系统的构建。此外，基础设施环节将解析硬件和模型扩展瓶颈、语义缓存降低成本与延迟的策略，以及推理速度对系统编排的影响。大会还将探讨系统化代理测试、AI治理工程实践、合规开发和上下文丰富的代码审核工具等议题。这些内容为企业优化AI工作流、提升系统可靠性、加速AI生产部署提供了宝贵的业务机会。

据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）消息，与Neo4j合作并由Andreas Kollegger（@akollegger）主讲的“Agentic知识图谱构建”短课程正式发布。课程重点介绍了RAG（检索增强生成）与知识图谱的实用集成，阐述了RAG如何检索相关文本数据，知识图谱则通过建模关系与溯源提升AI答案的准确性与可解释性。这一组合为企业提供了更可扩展的知识管理和智能搜索解决方案，助力企业数据价值挖掘与数字化升级（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年8月27日）。