Hackathon Elasticsearch Agent Builder

Voici ce que la communauté a construit

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Plus tôt cette année, Elastic a organisé le hackathon Elasticsearch Agent Builder, un défi invitant les développeurs à créer des agents IA utiles et opérationnels à l’aide d’Elastic Agent Builder. L’objectif consistait à associer un modèle de raisonnement aux outils d’Elastic Agent Builder, comme Elastic Workflows, Elasticsearch ou Elasticsearch Query Language (ES|QL), afin d’automatiser des workflows internes complexes, connecter des systèmes cloisonnés et créer des agents spécialisés à fort impact. L’enthousiasme suscité a été remarquable. Des développeurs du monde entier ont soumis des projets couvrant les domaines de la santé, de la sécurité, de la conformité réglementaire et bien plus encore.

Chaque participant a identifié une problématique réelle dans son domaine, réfléchi à la manière dont les agents, la recherche et l’orchestration pouvaient fonctionner ensemble pour y répondre, puis conçu une solution apportant une réponse concrète à un véritable problème. Les résultats montrent tout le potentiel qu’offre la combinaison entre les capacités de raisonnement des grands modèles de langage (LLM) et la rapidité ainsi que la structure des systèmes agentiques. Parmi les réalisations présentées figurent des pipelines capables de détecter des signaux liés à la sécurité des médicaments en moins de 60 secondes, des systèmes de tests adversariaux qui gagnent en efficacité au fil du temps, ainsi que des outils de détection des doublons permettant aux professionnels de santé d’économiser plusieurs jours de travail manuel.

Vous trouverez ci-dessous des articles de blog rédigés par les trois équipes gagnantes, dans lesquels elles expliquent le problème choisi, la manière dont elles ont conçu l’architecture de leur agent et les enseignements tirés de cette expérience. Que vous découvriez Agent Builder ou que vous développiez déjà des systèmes de production, ces articles méritent votre attention.

Les lauréats

PHAROS : quatre agents, 60 secondes, un signal de pharmacovigilance manqué à deux doigts de la catastrophe

Prajwal Sutar a construit PHAROS — un système de pharmacovigilance à quatre agents qui ingère les rapports d'événements indésirables de la FDA, exécute une analyse statistique conforme aux normes de l'OMS entièrement à l'intérieur d'ES|QL, génère des documents réglementaires et déclenche des alertes sur Slack, Jira et par e-mail le tout en moins d'une minute. Son article couvre l'architecture délibérée des agents, la décision de conserver le calcul statistique à l'intérieur d'Elasticsearch, et l'analyse JSON dans le pipeline.

Gauntlet : que se passe-t-il lorsque les outils de votre agent ripostent

Kavish Sathia a construit Gauntlet - un framework de test contradictoire dans lequel un agent mocking intercepte les appels d'outils de votre agent principal et tente de le casser automatiquement et avec une mémoire à long terme qui le rend plus créatif à chaque exécution. Reconstruit à partir de zéro 48 heures avant la date limite après un pivot, Gauntlet est un argument convaincant pour expliquer pourquoi les tests de cheminement heureux ne sont pas suffisants pour les agents ayant accès à des outils dans le monde réel. Son billet explique l'architecture à deux mémoires et comment la fonction d'achèvement d'ES|QL l'a surpris.

Détecter les erreurs invisibles : un agent de détection des doublons pour le programme de lutte contre le VIH au Kenya

Fredrick Kioko est un architecte de solutions à Nairobi qui construit des systèmes d'information sur la santé dans les 47 comtés kenyans. Il a présenté au hackathon un problème qu'il observait depuis des mois : des dossiers de patients en double dans l'infrastructure de dépistage du VIH au Kenya, qui gonflaient discrètement les tableaux de bord et gaspillaient les réactifs. Son système à trois agents a analysé 1 010 dossiers anonymes réels en moins de 10 secondes, faisant apparaître 131 doublons, y compris des cas impliquant plusieurs établissements le même jour, qui auraient nécessité des semaines pour être détectés manuellement. Son blog illustre pourquoi l'explicabilité n'est pas un atout dans l'IA clinique.

En savoir plus sur les lauréats

Ces trois projets représentent des domaines très différents, mais ils partagent un thème commun : chaque participant est parti d'un problème concret et coûteux et a utilisé Agent Builder pour créer quelque chose qui raisonne à ce sujet plutôt que de simplement l'interroger. C'est exactement le genre de travail que ce hackathon a été conçu pour mettre en avant.

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