Agent Builder agora em GA: envie agentes orientados por contexto em questão de minutos

O Agent Builder já está disponível na versão GA. Comece com um teste do Elastic Cloud e confira a documentação do Agent Builder aqui.

É com grande satisfação que anunciamos a disponibilidade geral do Agent Builder no Elastic Cloud Serverless e na próxima versão 9.3. O Agent Builder utiliza o poder do Elasticsearch como uma plataforma de engenharia de contexto para desenvolver de forma rápida agentes de IA contextuais e focados em dados.

Os agentes estão ganhando força, impulsionados pelo potencial de entregar ganhos de eficiência e melhores experiências para os clientes. Mas, na prática, fornecer aos agentes o contexto correto é difícil, principalmente quando se trabalha com dados empresariais desorganizados e não estruturados. Os desenvolvedores precisam gerenciar ferramentas, prompts, estado, lógica de raciocínio, modelos e, principalmente, recuperar o contexto relevante das fontes comerciais para fornecer resultados e ações precisos. O Elastic Agent Builder oferece esses componentes essenciais para desenvolver agentes seguros, confiáveis e orientados ao contexto.

Principais funcionalidades do Agent Builder

O Agent Builder aproveita os investimentos de longo prazo da Elastic na relevância de busca e retrieval-augmented generation, e trabalha para tornar o Elasticsearch o melhor banco de dados vetorial para simplificar o desenvolvimento de agentes de IA contextuais e focados em dados.

O Agent Builder permite que você:

• Comece com um agente conversacional integrado que pode responder a perguntas, realizar análises e conduzir investigações sobre quaisquer dados no Elasticsearch.
• Passe de dados complexos não estruturados para um agente personalizado com uma experiência de desenvolvimento baseada em configuração.
• Aproveite a relevância de pesquisa híbrida de ponta por meio do ES|QL integrado ou de ferramentas personalizadas para melhorar a qualidade do contexto e a confiabilidade do agente.
• Execute fluxos de trabalho complexos (pré-visualização) como ferramentas reutilizáveis para enriquecer dados, atualizar registros, enviar mensagens e muito mais para automação baseada em regras.
• Conecte-se a fontes de dados fora do Elasticsearch usando fluxos de trabalho e MCP para correlacionar e combinar o contexto dos agentes.
• Integre-se a qualquer framework agêntico ou aplicação usando ferramentas integradas e personalizadas expostas via MCP, além da capacidade de conectar-se a MCPs externos (em pré-visualização), suporte para A2A e suporte completo à API.
• Amplie os recursos do Agent Builder com integração a soluções de terceiros, como o LlamaIndex para processamento complexo de documentos ou o Arcade.dev para acesso seguro e estruturado a ferramentas.

Para ampliar ainda mais a funcionalidade do Agent Builder, apresentamos o Elastic Workflows, nossos novos recursos de automação baseados em regras, agora em versão prévia técnica. Para tarefas organizacionais, os agentes às vezes precisam de certeza e confiabilidade de ações baseadas em regras, que geralmente são necessárias para implementar uma lógica comercial específica. O Elastic Workflows oferece aos agentes uma maneira simples e declarativa de orquestrar sistemas internos e externos para executar ações, coletar e transformar dados e contexto. Os fluxos de trabalho são totalmente componíveis, orientados a eventos e flexíveis, e podem ser expostos como ferramentas a um agente via MCP.

De dados a agentes em questão de minutos

Os agentes de desenvolvimento podem levar semanas de trabalho inicial para consolidar armazenamentos de dados separados, criar pipelines manuais, ajustar consultas e gerenciar orquestrações complexas. O Agent Builder reduz o tempo de desenvolvimento para os agentes, acabando com a necessidade de armazenamentos de dados separados, bancos de dados vetoriais, pipelines RAG, camadas de pesquisa, tradutores de consultas e orquestradores de ferramentas, permitindo que você se concentre na lógica do agente e na entrega do aplicativo.

O Agent Builder integra de forma nativa primitivas da plataforma Elasticsearch para agilizar o desenvolvimento de agentes.

• Comece com um agente conversacional integrado que pode conversar e raciocinar imediatamente com seus dados indexados.
• Integre agentes em aplicações, dashboards ou sistemas de CI/CD com acesso interativo via Kibana, APIs ou MCP e A2A.
• Crie com as ferramentas padrão para entender a estrutura dos seus dados, selecionar o índice apropriado, gerar consultas híbridas, semânticas e estruturadas otimizadas e criar visualizações configuráveis usando ES|QL com base em comandos em linguagem natural.

Para se aprofundar, veja um passo a passo prático e completo.

Crie com o Elasticsearch, uma plataforma de dados completa para engenharia de contexto

Para agentes de IA, a qualidade do contexto é essencial para fornecer raciocínio eficaz e reduzir os riscos de alucinação. Para muitos agentes de IA corporativa, os dados de negócios necessários para realizar uma tarefa são a peça fundamental de contexto. Como um armazenamento de dados altamente escalável, banco de dados vetorial e líder em relevância, o Elasticsearch já oferece muitas primitivas fortes de engenharia de contexto. A engenharia de contexto vai além da simples retrieval-augmented generation, permitindo que você personalize e redimensione como os dados são obtidos, ranqueados, filtrados e apresentados aos agentes, ajudando a reduzir ruído e ambiguidade.

O Elasticsearch oferece um mecanismo de contexto que combina busca lexical, busca vetorial e filtragem estruturada para recuperação de dados, o que melhora o desempenho do LLM ao garantir que o modelo opere em um contexto relevante e preciso. Essa capacidade é suportada por recuperação agêntica, juntamente com ferramentas integradas e lógica de busca que selecionam automaticamente os índices corretos e transformam a linguagem natural em consultas otimizadas para o contexto.

Com o Agent Builder, você garante que os agentes recebam primeiro o contexto mais útil com controles de relevância e classificação, permitindo que você ajuste a lógica de pontuação, classificação e filtragem. O Elasticsearch permite que você controle o que importa, por que importa e como é priorizado, em vez de depender de um comportamento opaco de recuperação. Tudo isso é sustentado pelo Elasticsearch como uma plataforma de dados escalável para armazenar e escalar todos os seus dados de texto, vetores, metadados, logs e muito mais em uma plataforma, facilitando o gerenciamento do contexto para os agentes.

Executar fluxos de trabalho complexos como ferramentas reutilizáveis

Enquanto agentes de IA permitem o raciocínio para tarefas complexas, grande parte da automação depende da execução confiável de ações baseadas em regras que aplicam lógica de negócios específica. O Elastic Workflows oferece uma maneira simples e declarativa de orquestrar sistemas internos e externos para realizar ações, coletar contexto ou dados e integrá-los como parte dos agentes. Definidos em YAML, os fluxos de trabalho são totalmente componíveis, permitindo que sejam tão simples ou complexos quanto o trabalho exigir. Isso oferece aos agentes uma maneira eficiente de agir em toda a plataforma e nas soluções do Elasticsearch, bem como com aplicativos de terceiros.

A integração de um fluxo de trabalho com o Agent Builder pode ser feita em três etapas (pré-requisito: habilitar fluxos de trabalho com detalhes fornecidos aqui)

1. Criar e salvar um novo fluxo de trabalho usando o editor simples baseado em YAML com autopreenchimento e testes integrados.

2. Crie uma nova ferramenta no Agent Builder com o tipo “Fluxo de trabalho” e informe uma descrição para ajudar o agente a determinar quando usar a ferramenta de fluxo de trabalho.

3. Adicione a ferramenta de fluxo de trabalho ao seu agente personalizado.

4. É isso aí! Agora o agente pode chamar o fluxo de trabalho dentro de uma conversa.

Seu agente, suas regras

O Agent Builder não te prende a um único paradigma de desenvolvimento. Em vez disso, ele foi projetado para permitir abordagens de desenvolvimento abertas e flexíveis para agentes com controle total de dados, relevância, modelos, interoperabilidade, security e design de agentes.

As definições de agentes personalizados permitem que você escolha exatamente quais ferramentas um agente pode acessar, incorpore avisos de sistema personalizados, adapte as instruções do agente e defina limites de segurança. Os agentes permanecem independentes do modelo, permitindo que você configure com flexibilidade um LLM preferido, tanto nativo quanto em todo o ecossistema, sem ficar preso a um único provedor.

Crie ferramentas extensíveis que encapsulem lógica específica do domínio (por exemplo, filtros de índice específicos, junções ES|QL, pipelines analíticos) e restrinja-as para uso seguro em produção. O suporte completo à API permite a interoperabilidade com outras frameworks de agentes, com suporte nativo ao Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). A integração A2A significa que você pode expor seus agentes Elastic a outros frameworks, serviços e apps clientes, reutilizando a mesma lógica de engenharia de dados e contexto em todas as integrações.

O Agent Builder suporta desenvolvimento flexível e aberto e foi projetado para se integrar com frameworks e plataformas populares de agentes. Essas integrações podem ser essenciais para entregar agentes eficazes. Como descreve Sam Partee, cofundador da Arcade.dev,

"Sistemas agênticos falham hoje porque conectar IA a ferramentas e dados é algo complexo. O Elastic Agent Builder com Arcade.dev oferece aos desenvolvedores uma maneira estruturada e segura de lidar com a forma como os agentes recuperam o contexto, raciocinam e agem, levando os agentes da demonstração ao nível de produção."

O Agent Builder também aproveita a extensibilidade do Elasticsearch para lidar com dados complexos. Como descreve Jerry Liu, CEO da LlamaIndex ,

“Extrair o contexto empresarial de fontes de dados não estruturadas é fundamental para a criação de agentes eficazes. O Elastic Agent Builder combinado com o processamento de documentos complexos do LlamaIndex fortalece a camada fundamental de contexto, ajudando as equipes a recuperar, processar e preparar dados para que os agentes possam raciocinar com mais precisão e oferecer melhores resultados."

O que você pode construir?

O Agent Builder já está sendo usado para vários casos de uso. Abaixo estão alguns exemplos e arquiteturas de referência para começar a usar agentes:

• Automatizar infraestrutura: em cenários de suporte, os agentes têm sido usados para ler, pensar e conversar, mas até o momento, eles não conseguem acessar e tocar a infraestrutura que possam precisar gerenciar. A equipe de engenharia da Elastic criou um agente para gerenciamento automatizado de infraestrutura como parte de um hackathon. O agente investiga ativamente problemas com a infraestrutura da aplicação e age de forma automatizada. Ele usa fluxos de trabalho para otimizar configurações, responder a problemas e redimensionar recursos, tudo com base em uma compreensão inteligente dos logs de infraestrutura.
• Análise de ameaças à segurança: um agente de vulnerabilidade de segurança foi desenvolvido com Elastic Agent Builder, MCP e Elasticsearch. Ele automatiza a análise de ameaças correlacionando dados de segurança internos com inteligência de ameaças externa. O agente realiza buscas semânticas em incidentes e configurações históricas, amplia os resultados com dados da internet em tempo real e aplica o raciocínio LLM para avaliar a relevância ambiental, priorizar riscos e produzir medidas corretivas viáveis. Consulte a arquitetura de referência.
• Suporte técnico ao cliente: os agentes podem executar diversas tarefas de suporte, incluindo resumo de casos, identificação e criação de problemas duplicados e investigação técnica aprofundada. O Agent Builder permite isso com uma pesquisa híbrida de várias etapas para encontrar somente os problemas, soluções e procedimentos relacionados mais relevantes e formular hipóteses de causa raiz e planos de remediação. O Agent Builder pode simplificar a arquitetura de sistemas de suporte complexos e acelerar o tempo de entrega.
• Descoberta de produtos e conteúdo: o Agent Builder simplifica o processo de expor catálogos complexos de produtos para experiências conversacionais, ao mesmo tempo em que permite que as organizações mantenham flexibilidade para incluir a própria lógica e requisitos de negócios.
• Crie você mesmo: participe do Hackathon do Agent Builder, que ocorrerá de 22 de janeiro a 27 de fevereiro de 2026. Trabalhe com a comunidade para criar agentes de IA orientados por contexto e em várias etapas que combinem buscar, fluxos de trabalho, ferramentas e raciocínio para automatizar tarefas do mundo real*

Comece a criar agentes personalizados agora

Comece com um teste do Elastic Cloud e confira a documentação aqui. Para clientes existentes, o Agent Builder está disponível no Cloud Serverless e no nível Empresarial no Elastic Cloud Hosted e autogerenciado.

* Clique aqui para ver os termos, condições e requisitos de elegibilidade para o hackathon