Agent Builder 现已正式发布：几分钟内即可部署上下文驱动型代理

Agent Builder 现已正式发布。开始 Elastic Cloud 试用，并在此处查看 Agent Builder 的文档。

我们非常高兴地宣布，Agent Builder 在 Elastic Cloud Serverless 和即将发布的 9.3 版本中正式推出。Agent Builder 带来了 Elasticsearch 作为上下文工程平台的强大功能，能够快速开发以数据为中心的上下文 AI 代理。

代理正凭借其提升效率和改善客户体验方面的潜力而日益受到重视。但在实践中，为代理提供正确的上下文是困难的，尤其是在处理杂乱无章的非结构化企业数据时。开发人员必须管理工具、提示、状态、推理逻辑、模型，最重要的是从业务来源检索相关上下文，以提供准确的结果和操作。Elastic Agent Builder 提供这些核心组件，用于开发安全、可靠、上下文驱动的代理。

Agent Builder 核心功能

Agent Builder 利用 Elastic 在搜索相关性和检索增强生成方面的长期投入，并致力于将 Elasticsearch 打造成最佳的向量数据库，从而简化以数据为中心的上下文 AI 代理的开发。

Agent Builder 允许您：

立即开始使用内置的会话代理，它可以回答问题、执行分析并驱动对 Elasticsearch 中任何数据的调查。
快速从复杂的非结构化数据转变为具有基于配置的开发体验的自定义代理。
利用内置的 ES|QL 或自定义工具，利用最佳的混合搜索相关性来提高上下文质量和代理可靠性。
将复杂的工作流（预览）作为可重复使用的工具来执行，以丰富数据、更新记录、发送消息等，实现基于规则的自动化。
使用工作流和 MCP 连接 Elasticsearch 外部的数据源，以关联和整合代理的上下文。
使用通过 MCP 提供的内置和自定义工具与任何代理或应用程序框架集成，并能够连接到外部 MCP（预览版）、支持 A2A 和提供完整的 API 支持。
通过与第三方解决方案（如用于复杂文档处理的 LlamaIndex 或用于安全、结构化工具访问的 Arcade.dev）集成，扩展 Agent Builder 的功能。

为了进一步扩展 Agent Builder 的功能，我们推出了 Elastic Workflows，这是我们新的基于规则的自动化功能，目前处于技术预览阶段。对于组织任务，代理有时需要基于规则的操作的确定性和可靠性，这通常是实现特定业务逻辑所必需的。Elastic Workflows 为代理提供了一种简单、声明式的方式，用于编排内部和外部系统，以执行操作、收集和转换数据和上下文。工作流是完全可组合、事件驱动且灵活的，并且可以通过 MCP 作为工具提供给代理。

从数据到代理仅需几分钟

开发代理可能需要花费数周的前期工作来整合独立的数据存储、构建手动管道、调整查询和管理复杂的编排。Agent Builder 不需要单独的数据存储、向量数据库、RAG 管道、搜索层、查询转换器和工具编排器，从而减少了开发代理的时间，使您能够专注于代理逻辑和应用程序交付。

Agent Builder 原生集成了 Elasticsearch 平台的基元，从而加快了代理开发的速度。

首先，内置的对话代理可以立即与您的索引数据进行聊天和推理。
通过 Kibana、API 或 MCP 和 A2A 进行交互式访问，将代理集成到应用程序、仪表板或 CI/CD 系统中。
使用默认工具进行构建，以了解您的数据结构，选择适当的索引，生成优化的混合、语义和结构化查询，并根据自然语言提示使用 ES|QL 创建可配置的可视化。

要深入了解，请尝试完整的实践演练。

基于 Elasticsearch 构建，这是一个用于上下文工程的完整数据平台

对于 AI 代理，上下文质量对于提供有效的推理和降低幻觉的风险至关重要。对于许多企业 AI 代理而言，执行任务所需的业务数据是最关键的上下文信息。作为大规模可扩展数据存储、向量数据库和相关性领域的领导者，Elasticsearch 已经提供了许多强大的上下文工程原语。上下文工程超越了简单的检索增强生成，允许您定制和扩展数据获取、排序、筛选和呈现给代理的方式，有助于减少噪音和歧义。

Elasticsearch 提供的上下文引擎结合了词汇搜索、向量搜索和结构化筛选，通过确保模型在相关且精确的上下文中运行，显著提高了 LLM 性能。这种功能由代理检索提供支持，同时还具备内置工具和搜索逻辑，能够自动选择正确的索引，并将自然语言转化为针对上下文优化的查询。

利用 Agent Builder，您可以确保代理首先获得最有用的上下文，并设有相关性和排名控制，从而允许您微调评分、排名和筛选逻辑。Elasticsearch 可让您控制重要内容、重要原因以及优先级，而非依赖不透明的检索行为。这一切都由 Elasticsearch 作为可扩展性平台提供支持，可以在单个平台上存储和扩展来自文本、向量、元数据、日志等的所有数据，从而更轻松地管理代理的上下文。

将复杂的工作流作为可重复使用的工具来执行

虽然 AI 代理可以对复杂的任务进行推理，但许多自动化工作都依赖于可靠地执行基于规则的操作，以强制实施特定的业务逻辑。Elastic Workflows 提供了一种简单、声明式的方式来编排内部和外部系统，以执行操作、收集上下文或数据，并将其整合为代理的一部分。在 YAML 中定义的工作流是完全可组合的，这使得它们能够根据任务需求变得简单或复杂。这为代理提供了在 Elasticsearch 平台和解决方案以及第三方应用程序中执行操作的有效方式。

使用 Agent Builder 集成工作流可通过三个步骤完成（先决条件：启用工作流，详情请参阅此处）

1. 使用内置自动完成和测试功能的基于 YAML 的简单编辑器创建并保存新的工作流。

2. 在 Agent Builder 中创建一个类型为“工作流”的新工具，并提供说明，帮助代理确定何时使用工作流工具。

3. 将工作流工具添加到您的自定义代理。

4. 就是这样！现在，代理可以在对话中调用工作流。

您的代理，您的规则

Agent Builder 不会将您限制在单一的开发范式中。相反，它旨在为代理提供开放、灵活的开发方法，使代理能够完全掌控数据、相关性、模型、互操作性、安全性和代理设计。

自定义代理定义可让您准确选择代理可访问的工具、嵌入自定义系统提示、定制代理的指令并定义安全边界。代理仍然与模式无关，让您能够灵活配置首选的本地和跨更广泛生态系统的 LLM，而无需受限于单一提供商。

构建可扩展的工具，将特定领域的逻辑（例如特定的索引筛选器、ES|QL 连接、分析管道）封装起来，并对其加以约束，以确保其在生产环境中安全使用。完整的 API 支持实现了与其他代理框架的互操作性，并原生支持模型上下文协议 (MCP)。A2A 集成意味着您可以将 Elastic 代理提供给其他框架、服务和客户端应用，从而在各种集成中重复使用相同的数据和上下文工程逻辑。

Agent Builder 支持灵活、开放的开发，可与流行的代理框架和平台轻松集成。这些集成对于提供高效的代理至关重要。正如 Arcade.dev 的联合创始人 Sam Partee 所描述的那样，

"如今，代理系统之所以失败，是因为将 AI 与工具和数据连接起来非常复杂。Elastic Agent Builder 与 Arcade.dev 结合，为开发者提供了一种结构化且安全的方式来处理代理如何检索上下文、进行推理和采取行动，从而将代理从演示级别提升至生产级别。”

Agent Builder 还利用了 Elasticsearch 的可扩展性来处理复杂数据。正如 LlamaIndex 首席执行官 Jerry Liu 所描述的那样，

“从非结构化数据源中解锁企业上下文是建立有效代理的关键。Elastic Agent Builder 与 LlamaIndex 复杂文档处理相结合，强化了关键的上下文层，帮助团队检索、处理和准备数据，从而使代理能够更准确地推理并提供更好的结果。”

您可以构建什么？

Agent Builder 已用于各种用例。以下是一些示例和参考架构，可帮助您开始使用代理：

基础设施自动化：在支持场景中，代理已被用于读取、思考和聊天，但迄今为止，它们还无法触及可能需要管理的基础设施。Elastic 的工程团队在黑客马拉松中构建了一个用于自动化基础设施管理的代理。代理会主动调查应用程序基础设施的问题，并采取自动化操作。它使用工作流来优化配置、响应问题并扩展资源，所有这些都基于对基础设施日志的智能理解。
安全威胁分析：已使用 Elastic Agent Builder、MCP 和 Elasticsearch 开发了一个安全漏洞代理。它通过将内部安全数据与外部威胁情报关联起来，自动进行威胁分析。该代理对历史事件和配置进行语义搜索，使用实时互联网数据增加结果，并应用 LLM 推理来评估环境相关性、确定风险优先级并生成可操作的补救措施。请参阅参考架构。
技术客户支持：代理可以执行多项支持任务，包括案例汇总、问题重复检测和创建，以及深入的技术调查。Agent Builder 可通过多步骤混合搜索实现这一功能，仅查找最相关的相关问题、解决方案和程序，并制定根本原因假设和补救计划。Agent Builder 可以简化复杂支持系统的架构，并加快交付时间。
产品和内容发现：Agent Builder 简化了将复杂的产品目录用于对话式体验的过程，同时允许组织保持灵活性，以纳入其自身的业务逻辑和要求。
构建您自己的系统：参加 Agent Builder 黑客松活动，该活动将于 2026 年 1 月 22 日至 2 月 27 日举行。与社区合作，构建基于上下文的多步骤 AI 代理，将搜索、工作流、工具和推理相结合，以自动执行现实世界中的任务*