Construcción de flujos de trabajo agentes con IA con Elasticsearch

Elasticsearch tiene integraciones nativas con las herramientas y proveedores líderes en la industria de IA generativa. Echa un vistazo a nuestros webinars sobre cómo ir más allá de los conceptos básicos de RAG o crear apps listas para la producción con la base de datos vectorial de Elastic.

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Aquí en Elastic, estuvimos aportando contexto a los LLMs e interfaces conversacionales con asistentes de IA, mejoras avanzadas en RAG y bases de datos vectoriales. Recientemente, con el auge de los agentes de IA, vimos crecer la necesidad de contexto relevante y aprendimos que los agentes de IA de alto impacto necesitan una búsqueda excelente. Así que creamos nuevas capacidades nativas en Elastic Stack diseñadas para ayudar a desarrollar agentes de IA que aprovechen tus datos en Elasticsearch. Nos gustaría compartir nuestro progreso en este camino y hacia dónde vemos que irá a continuación.

Constructor de Agentes: Una base para construir agentes de IA basados en datos

La promesa de un agente de IA es sencilla: dale un objetivo y cumple su función. Pero para los promotores, la realidad es un serial de desafíos complejos. Primero, un agente solo es tan bueno como su percepción de su entorno y las herramientas que se le proporcionan para alcanzar los objetivos del usuario. Entonces, ofrecer el contexto adecuado a partir de un mar de datos empresariales diversos es un reto enorme. Por último, todo esto debe estar orquestado por un bucle de razonamiento fiable que pueda planear, ejecutar y aprender.

Para solucionar esto, los desarrolladores necesitan construir una pila compleja y frágil desde cero. La arquitectura actual de agentes requiere que unas múltiples piezas dispares: un LLM, una base de datos vectorial, un almacén de metadatos, sistemas separados para registro y trazado, y alguna forma de evaluar si todo funciona siquiera. Esto no es solo complejo; es costosa, propensa a errores y dificulta la construcción de los sistemas de IA de alta calidad y fiables que tus usuarios exigen.

Así que queremos hacerlo más sencillo. Para ello, nuestro enfoque es tomar las piezas esenciales de un agente eficaz basado en el contexto e integrarlas directamente en el núcleo de Elasticsearch con un nuevo conjunto de capacidades llamado Elastic AI Agent Builder. Esta nueva capa proporciona un marco con todos los bloques esenciales para crear Agentes de IA impulsados por Elasticsearch: un conjunto abierto de primitivas, protocolos basados en estándares y acceso seguro a los datos, para que puedas construir sistemas agenticos adaptados a datos y requisitos del mundo real:

Ofrecer experiencias de IA: este es el objetivo final. Con nuestra Plataforma de IA de Búsqueda y tus datos como base, puedes construir cualquier tipo de aplicación de IA generativa: desde interfaces de chat personalizadas hasta integraciones con frameworks de agentes como LangChain o aplicaciones empresariales como Salesforce.

Impulsado por Agentes y Herramientas: sobre la plataforma, exponemos una capa limpia y sencilla de abstracciones. Interactúas directamente con los Agentes y Herramientas, que puedes personalizar para adaptarlos a tus necesidades específicas. También puedes acceder a las capacidades de la plataforma a través de APIs robustas y estándares abiertos como MCP y A2A.

Habilitado por la Plataforma de IA de Búsqueda: este es el motor central donde integramos los componentes. La avanzada base de datos vectorial, la lógica del agente, la construcción de consultas, las características de seguridad, el rastreo para evaluación, todo está aquí, gestionado y optimizado por Elastic.

Desbloquear el poder de tus datos: la base de cualquier gran agente son los grandes datos. Nuestra plataforma comienza con la capacidad de ingerir o federar el acceso a todos los datos de tu compañía

Edificio de agentes en la plataforma

Agent Builder, integrado en la plataforma Search AI, proporciona un marco completo para el desarrollo de agentes. Se basa en cinco pilares clave, cada uno diseñado para abordar un aspecto crítico de la construcción y despliegue de sistemas de IA de grado de producción. Desglosemos cómo los agentes definen el objetivo, las herramientas proporcionan las capacidades, los estándares abiertos garantizan la interoperabilidad, la evaluación aporta transparencia y la seguridad proporciona la confianza.

Agentes

Los agentes son el bloque de construcción de más alto nivel en esta nueva capa de Elasticsearch. Un agente define el objetivo a alcanzar, el conjunto de herramientas disponibles para su ejecución y las fuentes de datos sobre las que puede operar. Los agentes no se limitan a interacciones conversacionales; Pueden impulsar flujos de trabajo completos, automatización de tareas o experiencias orientadas al usuario.

Cuando una consulta se dirige a un agente, sigue un ciclo estructurado:

1. Interpreta tu aportación y objetivo
2. Seleccionar la herramienta y los argumentos adecuados para la ejecución
3. Razón sobre la respuesta de la herramienta
4. Decide si devolver un resultado o continuar con más invocaciones de herramientas

Elastic se encarga de la orquestación, el contexto y la ejecución de este ciclo. Los desarrolladores se centran en definir qué debe hacer el agente: objetivos, herramientas y datos, mientras que el sistema gestiona cómo se llevan a cabo el razonamiento y los flujos de trabajo.

El agente por defecto

Nuestro primer agente construido sobre esta plataforma es un agente conversacional nativo en Kibana, que te da la capacidad de interactuar inmediatamente con tus datos. Proporciona una experiencia lista para usar, sin perder la extensión completa, y permite empezar a interactuar con tus datos de inmediato, sin configuraciones adicionales.

Puedes interactuar con esta experiencia directamente en Kibana a través de una nueva experiencia de chat o a través de API.

Consultar el agente por defecto a través de la API requiere solo una llamada:

Como las conversaciones son con estado, puedes seguir interactuando con un agente usando un conversation_id , o recuperar el historial completo de la conversación:

Agentes de Aduanas

Los desarrolladores también pueden crear sus propios agentes personalizados mediante APIs sencillas. Los agentes encapsulan instrucciones, herramientas y acceso a datos, creando motores de razonamiento personalizados.

Crear un agente personalizado es tan sencillo como hacer una sola llamada a la API. El ejemplo siguiente muestra un ejemplo: el campo "configuración" contiene todos los detalles clave, como instrucciones o herramientas disponibles:

Una vez creado, el agente puede ser consultado directamente:

Este enfoque transforma al agente de un sistema complejo para construir desde cero en una unidad simple y declarativa de lógica de negocio, permitiéndote ofrecer automatización inteligente más rápido.

Para una visión profunda de cómo construir un agente especializado desde cero, consulta nuestra guía detallada paso a paso: Tu primer agente elástico: de una sola consulta a un chat impulsado por IA.

Herramientas

Si los agentes definen qué lograr, las herramientas definen cómo.

Las herramientas exponen capacidades específicas del núcleo Elastic para que los agentes ejecuten y recuperen información o realicen una acción. Las herramientas pueden incluir capacidades clave como obtener índices, obtener mapeos, o capacidades más avanzadas como lenguaje natural a ES|QL.

Elasticsearch viene con un conjunto de herramientas predeterminadas optimizadas para necesidades comunes. Pero la verdadera flexibilidad viene de crear el tuyo propio. Al definir herramientas, decides exactamente qué consultas, índices y campos están expuestos a un agente con ES|QL, que te da un control preciso sobre la velocidad, la precisión y la seguridad.

Registrar una nueva herramienta también es tan sencillo como una sola llamada a la API. Podrías crear una herramienta que aproveche nuestro ES|QL (Elasticsearch Query Language) para encontrar noticias sobre un activo financiero específico:

Una vez registrado, puedes asignar la nueva herramienta a tus agentes personalizados, dándoles un conjunto seleccionado de habilidades para razonar e invocar cuando sea lo adecuado.

Ofrecemos una plataforma para crear herramientas personalizadas según tus necesidades específicas, por ejemplo, con ES|QL que transforma al agente de un agente de propósito general a un experto específico de un dominio, basado en tus datos únicos y en el dominio de negocio.

Estándares abiertos e interoperabilidad

Los Agentes y Herramientas de Elasticsearch se exponen mediante APIs estándar abiertos, lo que facilita su integración como bloques fundamentales dentro del ecosistema más amplio de marcos agenticos. Nuestro enfoque es sencillo: nada de cajas negras. Queremos que seas capaz de tomar la fuerza central de Elastic en busca y combinarla con capacidades complementarias y otros sistemas agentes.

Para hacerlo posible, estamos exponiendo nuestras capacidades a través de APIs, protocolos emergentes y estándares abiertos.

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) se está convirtiendo rápidamente en el estándar abierto para conectar herramientas entre sistemas. Al soportar MCP, Elasticsearch puede conectar IA conversacional con tus bases de datos, índices y APIs externas. Con un servidor MCP remoto integrado en Elastic Stack, cualquier cliente compatible con MCP puede acceder a las herramientas de Elastic y usarlas como bloques de construcción en tus flujos de trabajo agenticos más amplios.

Esto no es una calle de sentido único. También podrás importar herramientas desde servidores MCP externos y ponerlas a disposición dentro de Elasticsearch. Pronto, los servidores MCP probablemente estarán disponibles para casi todo y serán mucho más completos que cualquier cosa que crearíamos nosotros mismos. Elastic ofrece búsqueda y recuperación a gran escala, y puedes combinarlo con capacidades especializadas de otras plataformas para crear agentes efectivos.

Agente a Agente (A2A)

También estamos trabajando en el soporte Agent-to-Agent (A2A). Mientras que MCP trata de conectar herramientas, A2A trata de conectar agentes. Con un servidor A2A, los agentes Elastic que construyas podrán comunicar directamente con agentes de otros sistemas: compartiendo contexto, delegando tareas y coordinando flujos de trabajo.

Piénsalo como interoperabilidad en la capa de razonamiento. Tu agente de Elastic podría encargar de la búsqueda y recuperación, luego delegar una tarea a un soporte especializado o a un agente de TI, y obtener el resultado sin problemas. El resultado es un ecosistema de agentes cooperantes, cada uno haciendo lo que mejor sabe hacer.

En última instancia, la adopción de MCP y A2A refuerza nuestro compromiso con el papel de Elasticsearch como ciudadano de primera clase, cerciorando una integración abierta en todo el ecosistema agente más amplio.

Rastreo y evaluación

A medida que la búsqueda se integra con los agentes, el desafío de una evaluación efectiva se vuelve crítico. Para desplegar agentes con confianza en entornos empresariales reales, necesitas la seguridad de que no solo son precisos, sino también eficientes y fiables. ¿Cómo mides el rendimiento, diagnosticas una mala respuesta o mejoras la línea base? Todo empieza por la visibilidad.

Por eso diseñamos nuestras APIs de agentes para que sean transparentes desde cero. Considera esta simple interacción con el agente:

La respuesta incluye no solo la respuesta final, sino la traza completa de ejecución, detallando qué herramientas seleccionó el agente, los parámetros que empleó y los resultados de cada paso.

Un rastreo y registro exhaustivos son esenciales para un bucle de mejora continua, y pronto podrás almacenar y ver estos rastros de agentes directamente en Elasticsearch. Mejor aún, estas trazas están construidas sobre el protocolo OpenTelemetry, lo que garantiza que estén estandarizadas y sean portátiles para su integración con la plataforma de observabilidad que elija.

Este nivel de detalle es la base de un verdadero bucle de mejora continua. Te permite construir un conjunto completo de pruebas, depurar fallos, identificar modos de fallo para evitar regresiones y capturar patrones exitosos para afinar el rendimiento. En última instancia, este enfoque basado en datos es la clave para transformar un prototipo prometedor en un sistema de IA fiable y de calidad de producción.

Seguridad

A medida que los agentes y herramientas se vuelven más capaces, la seguridad no es opcional, es fundamental. Exponer APIs, automatizar tareas y flujos de trabajo requiere que los sistemas empresariales sean de confianza. Especialmente a medida que los Agentes empiezan a automatizar más flujos de trabajo, la capacidad de protegerlos y cerciorar de que cumplen con los requisitos empresariales es esencial.

Las capacidades, por encima de todo, heredan los controles ya disponibles en Elastic hoy en día, incluyendo el control de acceso basado en roles (RBAC) para llamadas API y gestión de claves API. También estamos extendiendo los mismos controles a nuevos protocolos como MCP. Eso significa soporte para estándares como OAuth, así como la capacidad de conectar mecanismos de autenticación personalizados.

Nuestro objetivo es ofrecerte la flexibilidad para experimentar con agentes y herramientas, manteniendo al mismo tiempo el nivel de seguridad, cumplimiento y gobernanza que exige tu organización.

Lo que viene después

No solo estamos agregando funcionalidades; estamos ampliando Elasticsearch para la ingeniería de contexto agentica. Planeamos desarrollar en el futuro basándonos en estos principios:

1. Compromiso con el código abierto y los estándares

Nuestro compromiso con el código abierto y los estándares abiertos garantiza que estas capacidades sigan siendo interoperables con los marcos agentes externos. Siempre podrás conectar, ampliar y componer agentes en todo tu ecosistema, manteniendo tus datos y flujos de trabajo bajo tu control.

2. Valor del contexto

El contexto de un agente de IA es su mayor activo. Gestionar el contexto mientras los agentes realizan búsquedas y operaciones de flujo de trabajo puede ser una tarea desafiante. Estamos aprovechando las fortalezas principales de Elastic para resolver la ingeniería de contexto, cerciorando que la información más relevante esté siempre disponible para tu agente.

3. Enfoque en flujos de datos agentes

De ahora en adelante, los agentes serán una fuente cada vez mayor de datos, incluyendo la salida de los agentes (documentos generados, reportes, visualizaciones) y el rastro de ejecución de los agentes (su razonamiento, llamadas a herramientas, memoria/contexto). Elastic es muy adecuado para manejar este tipo de datos, y estamos trabajando en investigaciones relacionadas con la realización de análisis, evaluación y mejora automatizada empleando estos datos.

4. Seguridad y Protección desde el Diseño

Los agentes de IA introducen un conjunto completamente nuevo de desafíos de seguridad y protección. Elastic siempre fue líder en soluciones seguras, y seguimos incorporando barreras de seguridad de nivel empresarial, controles de acceso y principios de "confianza cero".

5. Integrado en la plataforma

Las capacidades para construir agentes de IA están integradas en la plataforma Elasticsearch. Esto significa que capacidades a nivel de plataforma como el trazo, la evaluación, la visualización y el análisis son todas aplicables a los agentes. Quiero desarrollar paneles basados en la ejecución de agentes, eso está incorporado. Quiero evaluar el rendimiento del agente de IA usando análisis de sentimiento? La plataforma lo permite. Esto te permite construir un ciclo de vida completo alrededor de tus experiencias con IA.

El objetivo de Elastic es proporcionarte las interfaces para construir IA conversacional y flujos de trabajo automatizados que estén totalmente integrados, sean extensibles y estén basados en tus datos. Pronto se compartirán más detalles técnicos y avances.

Agent Builder ya está disponible en vista previa privada. Contáctate con nosotros para aplicar acceso. ¿Tienes preguntas u opiniones? Conéctate con nuestra comunidad de desarrolladores en nuestro espacio de trabajo de Slack o en nuestro foro de discusión.