SAS擴充自家平臺代理AI能力，推特定產業AI助理、MCP Server供外部LLM呼叫

專攻AI大數據分析的老牌廠商SAS在年度大會SAS Innovate 2026上，宣布擴充自家分析平臺SAS Viya的代理型AI功能，主打2大新能力：內嵌於分析工作流程的AI助理系列SAS Viya Copilot、讓外部AI代理呼叫SAS分析能力的MCP Server。同時，他們也鎖定企業的AI代理需求，打造一款人人可用的AI代理加速器Agentic AI Accelerator，降低不同專業技能人員建置AI代理的門檻。

Copilot不是外掛聊天介面，而是嵌進工作流程的AI助理

SAS Viya Copilot的定位，是直接嵌入SAS Viya平臺的對話式AI助理，整合微軟一站式AI平臺Microsoft Foundry，讓資料科學家、開發者和業務分析師能在既有分析環境中，用自然語言完成資料探索、模型建置、儀表板生成和洞察解讀等任務，不需要切換到另一個獨立的聊天介面。

目前Copilot支援的功能涵蓋：自動生成SAS和Python程式碼、模型管線建議與可解釋性說明、以自然語言建立儀表板，以及AI輔助的案件和預警資訊生成。SAS強調，有別於其他靠通用LLM知識的AI助理，Viya Copilot是以產業資料模型、術語與最佳實務為基礎，能執行更貼近產業情境的分析任務。

SAS也推出2大產業專用Copilot，包括金融風險工作流程專用的資產負債管理（ALM）Copilot，以及協助臨床資料探索與病患族群分析的健康醫療Copilot。SAS也打算在2026年持續擴大應用範圍，比如金融犯罪防制、製造業供應鏈最佳化等場景。

建置MCP Server，外部LLM可直接呼叫SAS分析能力

SAS Viya MCP Server採用Model Context Protocol標準，把SAS的分析模型和決策能力作為客戶教的工具，企業使用者可從自選的LLM介面（如Claude）直接呼叫SAS的治理和分析能力，不需要複製邏輯或繞過企業管控機制。這也是大會現場Demo中，Claude能直接呼叫SAS Intelligent Decisioning完成補貨決策的技術基礎。

瞄準不同技術程度的團隊需求，推加速器讓人人都能建置AI代理

另一方面，SAS也發現一個企業痛點，就是要建置和部署AI代理，通常需要相當技術能力的工程團隊。為降低這個門檻，他們推出SAS Agentic AI Accelerator，提供一套預先整理好的程式碼、元件、介面和最佳實務框架，讓不懂程式碼的業務人員、或具備低程式碼能力的分析師，到有完整開發能力的工程師，都能在同一套治理框架內設計和部署AI代理。

目前，Accelerator已在GitHub上開放給現有SAS Viya用戶使用。

RAM：讓AI代理回答時有企業內部資料當依據

SAS Retrieval Agent Manager（RAM）解決的是另一個常見問題：AI代理在回應問題時，如果只依賴訓練資料，很容易產生與企業實際情況脫節的答案。

RAM以在RAG（檢索增強生成）框架為基礎，可將企業內部的非結構化資料，如政策文件、案件紀錄、作業程序等，轉化為AI代理可即時查詢的知識庫，讓代理在回應時，能以企業自家的最新資料為基礎，而非憑空推理。

目前RAM以獨立產品形式提供，SAS計畫後續將其整合進SAS Viya平臺，讓平臺上的所有AI代理和助理都能直接存取。