Elastic MCP 서버: 모든 AI 에이전트에 에이전트 빌더 도구 노출
에이전트 빌더에 기본 제공되는 Elastic MCP 서버를 사용하여 개인 데이터 및 사용자 정의 도구에 대한 액세스를 통해 모든 AI 에이전트를 안전하게 확장하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트 평가: Elastic이 에이전트 프레임워크를 테스트하는 방법
정확하고 검증 가능한 결과를 보장하기 위해 에이전트 시스템에 대한 변경 사항을 Elastic 사용자에게 릴리즈하기 전에 어떻게 평가하고 테스트하는지 알아보세요.
A2A 프로토콜을 통해 Elastic 에이전트를 Gemini Enterprise에 연결하기
에이전트 빌더를 사용하여 사용자 정의 Elastic 에이전트를 A2A 프로토콜을 통해 Gemini Enterprise와 같은 외부 서비스에 노출하는 방법을 알아보세요.
Elasticsearch용 에이전트 AI 도구 개선 실험
확장 가능한 RAG 최적화를 위해 선형 검색기, 하이브리드 검색, semantic_text를 결합하여 반복적인 실험을 통해 Elasticsearch의 AI 에이전트 워크플로우를 개선한 방법을 알아보세요.
첫 번째 Elastic 에이전트: 단일 쿼리에서 AI 기반 채팅까지
Elastic의 AI 에이전트 빌더를 사용해 전문화된 AI 에이전트를 생성하는 방법을 알아보세요. 이 블로그에서는 금융 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.
Elasticsearch로 AI 에이전트 워크플로우 구축하기
하이브리드 검색을 사용해 에이전트가 추론하고 행동하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하는 AI 에이전트 워크플로우를 구축하기 위한 프레임워크를 제공하는 Elasticsearch의 새로운 AI 계층인 에이전트 빌더에 대해 알아보세요.
JavaScript, Mastra, Elasticsearch로 에이전트 RAG 어시스턴트 구축하기
JavaScript 에코시스템에서 AI 에이전트를 구축하는 방법 알아보기
모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하여 에이전트를 Elasticsearch에 연결하기
모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 사용해 Elasticsearch에서 데이터와 채팅해 보겠습니다.
Elasticsearch 서버리스 프로젝트를 관리하기 위한 AI 에이전트
자연어 기반 AI 에이전트로, Elasticsearch 서버리스 프로젝트를 손쉽게 관리하여 프로젝트 생성, 삭제, 상태 확인을 지원합니다.