Agent Builderが一般提供開始：コンテキスト駆動型エージェントを数分で出荷

Agent Builderは、現在一般提供でご利用いただけます。Elastic Cloud トライアルを開始し、こちらでAgent Builderのドキュメントを確認してください。

Elastic Cloud Serverlessおよび近日公開予定の9.3リリースで、Agent Builderが一般公開されることを発表できることを嬉しく思います。Agent Builderは、コンテキストエンジニアリングプラットフォームとしてElasticsearchの機能を活用し、コンテキストに基づいたデータ重視のAIエージェントを迅速に開発します。

エージェントは、効率性の向上と顧客体験の向上をもたらす可能性で注目を集めています。しかし実際には、乱雑で構造化されていないエンタープライズデータを扱う場合など、エージェントに適切なコンテキストを提供することは困難です。開発者は、ツール、プロンプト、状態、推論ロジック、モデルを管理し、ビジネスソースから関連するコンテキストを取得して正確な結果とアクションを提供する必要があります。Elastic Agent Builderは、これらのコアコンポーネントを提供して、安全で信頼性の高い、コンテキスト駆動型のエージェントを開発します。

Agent Builderのコア機能

Agent Builderは、検索の関連性とRetrieval-Augmented GenerationへのElasticの長期投資を活用し、Elasticsearchをコンテキストに応じたデータ重視のAIエージェントの開発を簡素化する最高のベクトルデータベースにすることを目指しています。

Agent Builderを使用すると、次のことが可能になります。

質問に答え、分析を実行し、Elasticsearch内のあらゆるデータに関する調査を推進できる組み込みの会話エージェントをすぐに使い始めることができます。
複雑な非構造化データから、設定ベースの開発エクスペリエンスを用いてカスタムエージェントへ迅速に移行します。
組み込みのES|QLまたはカスタムツールを通じてクラス最高のハイブリッド検索関連性を活用し、コンテキストの品質とエージェントの信頼性を向上させます。
複雑なワークフロー（プレビュー）を再利用可能なツールとして実行し、データを充実させ、レコードを更新し、メッセージを送信するなど、ルールベースの自動化を実現します。
ワークフローとMCPを使用してElasticsearch外のデータソースに接続し、エージェントのコンテキストを関連付けたり組み合わせたりします。
搭載のまたはカスタムツールをMCP経由で公開して、任意のエージェントまたはアプリケーションフレームワークと統合し、外部MCPに接続する機能（プレビュー）、A2Aのサポート、完全なAPIサポートを提供します。
LlamaIndexを使用した複雑な文書処理や、Arcade.devを使用した安全で構造化されたツールアクセスなどのサードパーティソリューションと統合して、Agent Builderの機能を拡張します。

Agent Builderの機能をさらに拡張するために、新しいルールベースの自動化機能であるElastic ワークフローを導入します。現在はテクニカルプレビュー段階です。組織のタスクでは、エージェントはルールベースのアクションの確実性と信頼性を必要とする場合があり、これは特定のビジネスロジックを実装するために不可欠となることがよくあります。Elastic Workflowsは、内部システムと外部システムを管理してアクションを実行し、データやコンテキストを収集して変換するためのシンプルで宣言的な方法をエージェントに提供します。ワークフローは完全にコンポーザブルで、イベント主導型かつ柔軟性があり、MCPを介してエージェントにツールとして公開できます。

わずか数分でデータからエージェントへ

エージェントの開発には、別々のデータストアを統合し、手動のパイプラインを構築し、クエリを調整し、複雑なオーケストレーションを管理するために、数週間の事前作業を要する場合があります。Agent Builderは、データストア、ベクトルデータベース、RAGパイプライン、検索レイヤー、クエリトランスレータ、ツールオーケストレータの必要性を排除することで、エージェントの開発時間を短縮し、エージェントのロジックとアプリケーションの提供に集中できるようにします。

Agent BuilderはElasticsearchプラットフォームのプリミティブをネイティブに統合して、エージェントの開発を迅速にします。

インデックス付けされたデータとすぐにチャットして推論できる組み込みの会話エージェントから始めましょう。
Kibana、API、またはMCPやA2Aを介したインタラクティブなアクセスにより、エージェントをアプリケーション、ダッシュボード、CI/CDシステムに統合します。
デフォルトのツールを使用してデータ構造を理解し、適切なインデックスを選択し、最適化されたハイブリッド、セマンティック、構造化クエリを生成し、自然言語プロンプトに基づいてES|QLを使用した設定可能な可視化を作成します。

さらに詳しく知りたい場合は、完全なハンズオンウォークスルーをお試しください。

コンテキストエンジニアリングのための完全なデータプラットフォームであるElasticsearch上に構築

AIエージェントにとって、コンテキストの品質は効果的な推論を提供し、ハルシネーションのリスクを軽減するために不可欠です。多くの企業のAIエージェントにとって、タスクを実行するために必要なビジネスデータは、最も重要なコンテキストです。拡張性に優れたデータ格納、ベクトルデータベース、そして関連性におけるリーダーとして、Elasticsearchはすでに多くの強力なコンテキストエンジニアリングプリミティブを提供しています。コンテキストエンジニアリングは、単なるRetrieval-Augmented Generationを超えて、データの取得、ランキング、フィルタリング、エージェントへの提示方法をカスタマイズ・スケールできるようにすることで、ノイズと曖昧さを減らすのに役立ちます。

Elasticsearchは、レキシカル検索、ベクトル検索、構造化フィルタリングを組み合わせたコンテキストエンジンを提供し、モデルが関連性のある正確なコンテキスト上で動作することを確実にすることで、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させます。この機能は、エージェント検索、組み込みツール、適切なインデックスを自動的に選択し、自然言語をコンテキストに最適化されたクエリに変換する検索ロジックによってサポートされています。

Agent Builderでは、関連性とランキングを制御して、エージェントが最も役立つコンテキストを最初に受け取るようにして、スコアリング、ランキング、フィルタリングロジックを微調整できます。Elasticsearchを使用すると、不透明な検索動作に頼るのではなく、重要なこと、重要な理由、優先順位付け方法を制御できます。これらはすべて、テキスト、ベクトル、メタデータ、ログなどすべてのデータを1つのプラットフォームに保存・拡張できるスケーラブルなデータプラットフォームであるElasticsearchによって支えられており、エージェントのコンテキスト管理が容易になります。

複雑なワークフローを再利用可能なツールとして実行

AIエージェントは複雑なタスクの推論を可能にしますが、多くの自動化は、特定のビジネスロジックを強制するルールベースのアクションの確実な実行に依存しています。Elastic Workflowsは、内部および外部のシステムをオーケストレーションし、アクションを実行し、コンテキストやデータを収集し、エージェントの一部として統合するための、シンプルで宣言的な方法を提供します。YAMLで定義されているワークフローは完全にコンポーザブルで、ジョブに応じて単純にしたり複雑にしたりできます。これにより、エージェントはElasticsearchプラットフォームやソリューション、そしてサードパーティのアプリケーションに対して効率的にアクションを起こすことができます。

ワークフローをAgent Builderと統合するには、3つの手順を実行します（前提条件：ここに記載されている詳細を使用してワークフローを有効にします）

1. シンプルなYAMLベースのエディターを使用して、組み込みの自動入力とテスト機能付きで新しいワークフローを作成して保存します。

2. Agent Builderでタイプ「ワークフロー」の新しいツールを作成し、エージェントがワークフローツールをいつ使用するかを判断できるように説明を入力します。

3. ワークフローツールをカスタムエージェントに追加します。

4. 以上です！エージェントが会話内からワークフローを呼び出せるようになりました。

ニーズに合わせてエージェントを構築

Agent Builderは単一の開発パラダイムに限定されず、データ、関連性、モデル、相互運用性、セキュリティ、エージェント設計を完全に制御し、エージェントに対してオープンで柔軟な開発アプローチを可能にするように設計されています。

カスタムエージェント定義を使用すると、エージェントがアクセスできるツールを正確に選択したり、カスタムシステムプロンプトを埋め込んだり、エージェントの指示を調整したり、セキュリティ境界を定義したりできます。エージェントはモデルに依存しないため、単一のプロバイダーに縛られることなく、ネイティブとより広範なエコシステムの両方で、好みのLLMを柔軟に構成できます。

拡張可能なツールを構築し、ドメイン固有のロジック（例：特定のインデックスフィルター、ES|QL結合、分析パイプライン）をカプセル化し、それらを本番環境での安全な使用に制約します。APIの完全サポートで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のネイティブサポートにより、他のエージェントフレームワークとの相互運用が可能になります。A2A統合とは、Elastic Agentを他のフレームワークやサービス、クライアントアプリに公開し、同じデータやコンテキストエンジニアリングロジックを統合間で再利用できることを意味します。

Agent Builderは、柔軟でオープンな開発をサポートし、一般的なエージェントフレームワークやPlatformと簡単に統合できるように設計されています。これらの統合は効果的なエージェントを提供するために不可欠です。Arcade.devの共同創設者であるSam Partee氏は次のように述べています。

「今日のエージェントシステムが機能しないのは、AIをツールやデータに接続するのが難しいためです。Arcade.devのElastic Agent Builderは、エージェントがコンテキストを取得し、推論し、行動する方法を扱うための構造化されたセキュアな方法を開発者に提供します。」

Agent Builderは、複雑なデータを処理するためにElasticsearchの拡張性も活用します。LlamaIndexのCEOであるJerry Liu氏は次のように述べています。

「非構造化データソースから企業のコンテキストを解き放つことが、効果的なエージェントを構築する鍵となります。Elastic Agent BuilderとLlamaIndexの複雑なドキュメント処理を組み合わせることで、重要なコンテキストレイヤーが強化され、チームがデータを取得、処理、準備できるようになるため、エージェントはより正確に推論し、より良い結果を提供できるようになります。」

構築できるもの

Agent Builderはすでにさまざまなユースケースで使用されています。以下に、エージェントの使用を開始するためのいくつかの例とリファレンスアーキテクチャを示します。

インフラストラクチャーの自動化：サポートシナリオでは、エージェントは読み取り、思考、チャットに使用されてきましたが、これまでは、管理する必要があるインフラストラクチャにアクセスして操作することはできませんでした。Elasticのエンジニアリングチームは、ハッカソンの一環として自動インフラ管理エージェントを構築しました。このエージェントはアプリケーションインフラストラクチャの問題を積極的に調査し、自動アクションを実行します。インフラログをインテリジェントに理解し、ワークフローを使用して構成を最適化し、問題に対応し、リソースを拡張します。
セキュリティ脅威分析：Elastic Agent Builder、MCP、Elasticsearchを使用してセキュリティ脆弱性エージェントが開発されました。内部のセキュリティデータと外部の脅威インテリジェンスを相関させることにより、脅威分析を自動化します。エージェントは過去のインシデントと設定に対してセマンティック検索を実行し、結果をライブインターネットデータで強化し、LLMの推論を適用して環境の関連性を評価し、リスクを優先順位付けし、実行可能な修復策を生成します。リファレンスアーキテクチャを参照してください。
テクニカルカスタマーサポート：エージェントは、ケースの要約、問題の重複排除と作成、詳細な技術調査など、複数のサポートタスクを実行できます。Agent Builderを使用すると、多段階のハイブリッド検索が可能になり、最も関連性の高い問題、ソリューション、手順のみを見つけ、根本原因の仮説と改善計画を策定できます。Agent Builderは複雑なサポートシステムのアーキテクチャを簡素化し、提供までの時間を短縮できます。
製品とコンテンツの検出：Agent Builderは、会話型エクスペリエンスのための複雑な製品カタログを公開するプロセスを簡素化すると同時に、組織が独自のビジネスロジックと要件を組み込む柔軟性を維持できるようにします。
自分で構築：2026年1月22日から2月27日まで開催されるAgent Builder Hackathonに参加しましょう。コミュニティと協力して、検索、ワークフロー、ツール、推論を組み合わせた、コンテキスト駆動型のマルチステップAIエージェントを構築し、実世界のタスクを自動化できます。*