Criando fluxos de trabalho com agentes de IA usando o Elasticsearch.

O Elasticsearch conta com integrações nativas com as principais ferramentas e provedores de IA generativa do setor. Confira nossos webinars sobre como ir além do básico do RAG ou criar aplicativos prontos para produção com o banco de dados vetorial da Elastic.

Para criar as melhores soluções de busca para seu caso de uso, inicie um teste gratuito na nuvem ou experimente o Elastic em sua máquina local agora mesmo.

Aqui na Elastic, temos vindo a trazer contexto para LLMs e interfaces conversacionais com Assistentes de IA, RAG avançado e melhorias na base de dados vetorial. Recentemente, com o surgimento de agentes de IA, vimos crescer a necessidade de contexto relevante e aprendemos que agentes de IA de alto impacto precisam de uma ótima ferramenta de busca. Por isso, criamos novas funcionalidades nativas no Elastic Stack, projetadas para ajudar no desenvolvimento de agentes de IA que aproveitam seus dados no Elasticsearch. Gostaríamos de compartilhar nosso progresso nessa jornada e para onde vemos que ela nos levará no futuro.

Construtor de Agentes: Uma Base para a Criação de Agentes de IA Orientados por Dados

A promessa de um agente de IA é simples: dê a ele um objetivo e ele realizará a tarefa. Mas para os desenvolvedores, a realidade é uma série de desafios complexos. Em primeiro lugar, um agente é tão bom quanto a sua percepção do ambiente e das ferramentas que lhe são fornecidas para atingir os objetivos do usuário. Além disso, fornecer o contexto correto em meio a um mar de dados empresariais diversos é um desafio enorme. Finalmente, tudo isso precisa ser orquestrado por um circuito de raciocínio confiável que possa planejar, executar e aprender.

Para resolver isso, os desenvolvedores precisam construir uma estrutura complexa e frágil do zero. A arquitetura de agentes atual exige a integração de várias peças distintas: um LLM (Modelo de Aprendizado de Liderança), um banco de dados vetorial, um repositório de metadados, sistemas separados para registro e rastreamento, e alguma forma de avaliar se tudo está funcionando corretamente. Isso não é apenas complexo; é caro, propenso a erros e dificulta a criação de sistemas de IA confiáveis e de alta qualidade que seus usuários exigem.

Por isso, queremos simplificar. Para isso, nossa abordagem consiste em pegar os elementos essenciais de um agente orientado ao contexto eficaz e integrá-los diretamente ao núcleo do Elasticsearch com um novo conjunto de recursos chamado Elastic AI Agent Builder. Essa nova camada fornece uma estrutura com todos os componentes essenciais para a criação de agentes de IA baseados no Elasticsearch: um conjunto aberto de primitivas, protocolos baseados em padrões e acesso seguro aos dados — para que você possa criar sistemas de agentes adaptados a dados e requisitos do mundo real:

Proporcionar experiências com IA: esse é o objetivo final. Com nossa Plataforma de IA de Busca e seus dados como base, você pode criar qualquer tipo de aplicativo de IA generativa: desde interfaces de bate-papo personalizadas até integrações com frameworks de agentes como o LangChain ou aplicativos de negócios como o Salesforce.

Com tecnologia Agents & Tools: sobre a plataforma, expomos uma camada de abstrações limpa e simples. Você interage diretamente com agentes e ferramentas, que podem ser personalizadas para atender às suas necessidades específicas. Você também pode acessar os recursos da plataforma por meio de APIs robustas e padrões abertos como MCP e A2A.

Habilitado pela Plataforma de IA de Busca: este é o mecanismo principal onde integramos os componentes. O banco de dados vetorial avançado, a lógica do agente, a construção de consultas, os recursos de segurança e o rastreamento para avaliação, tudo reside aqui, gerenciado e otimizado pela Elastic.

Desvendando o poder dos seus dados: a base de qualquer agente de sucesso são dados de alta qualidade. Nossa plataforma começa com a capacidade de ingerir ou federar o acesso a todos os dados da sua empresa.

Construção de Agentes na Plataforma

O Agent Builder, integrado à Plataforma de IA de Busca, fornece uma estrutura completa para o desenvolvimento de agentes. É construído sobre cinco pilares fundamentais, cada um projetado para abordar um aspecto crítico da construção e implantação de sistemas de IA de nível de produção. Vamos analisar como os agentes definem o objetivo, as ferramentas fornecem as capacidades, os padrões abertos garantem a interoperabilidade, a avaliação proporciona transparência e a segurança garante a confiança.

Agentes

Os agentes são o bloco de construção de nível mais alto nesta nova camada do Elasticsearch. Um agente define o objetivo a ser alcançado, o conjunto de ferramentas disponíveis para execução e as fontes de dados sobre as quais pode operar. Os agentes não se limitam a interações conversacionais; eles podem viabilizar fluxos de trabalho completos, automação de tarefas ou experiências voltadas para o usuário.

Quando uma consulta é direcionada a um agente, ela segue um ciclo estruturado:

1. Interprete sua contribuição e objetivo.
2. Selecione a ferramenta e os argumentos corretos para a execução.
3. Analise a resposta da ferramenta.
4. Decida se deseja retornar um resultado ou continuar com outras invocações da ferramenta.

A Elastic cuida da orquestração, do contexto e da execução desse ciclo. Os desenvolvedores se concentram em definir o que o agente deve fazer: objetivos, ferramentas e dados, enquanto o sistema gerencia como o raciocínio e os fluxos de trabalho são executados.

O Agente Padrão

Nosso primeiro agente desenvolvido nesta plataforma é um agente conversacional nativo do Kibana, que permite interagir imediatamente com seus dados. Proporciona uma experiência pronta a usar, mantendo-se totalmente extensível e permitindo que você comece a interagir com seus dados imediatamente, sem necessidade de configuração adicional.

Você pode interagir com essa experiência diretamente no Kibana por meio de uma nova experiência de chat ou via API.

Consultar o agente padrão por meio da API requer apenas uma única chamada:

Como as conversas mantêm estado, você pode continuar interagindo com um agente usando um `conversation_id` ou recuperar o histórico completo da conversa:

Agentes alfandegários

Os desenvolvedores também podem criar seus próprios agentes personalizados por meio de APIs simples. Os agentes encapsulam instruções, ferramentas e acesso a dados, criando mecanismos de raciocínio personalizados.

Criar um agente personalizado é tão simples quanto fazer uma única chamada à API. O exemplo abaixo ilustra isso. O campo "configuração" contém todos os detalhes importantes, como instruções ou ferramentas disponíveis:

Uma vez criado, o agente pode ser consultado diretamente:

Essa abordagem transforma o agente, de um sistema complexo a ser construído do zero, em uma unidade simples e declarativa de lógica de negócios, permitindo que você implemente automação inteligente mais rapidamente.

Para uma análise aprofundada sobre como construir um agente especializado do zero, consulte nosso guia detalhado, passo a passo: Seu primeiro agente elástico: de uma única consulta a um bate-papo com inteligência artificial.

Ferramentas

Se os agentes definem o que realizar, as ferramentas definem como.

As ferramentas expõem funcionalidades específicas do Elastic Core para que os agentes executem e recuperem informações ou realizem uma ação. As ferramentas podem incluir funcionalidades básicas como obter índices ou obter mapeamentos, ou funcionalidades mais avançadas como conversão de linguagem natural para ES|QL.

O Elasticsearch é fornecido com um conjunto de ferramentas padrão otimizadas para necessidades comuns. Mas a verdadeira flexibilidade vem de criar a sua própria. Ao definir as ferramentas, você decide exatamente quais consultas, índices e campos são expostos a um agente com ES|QL, proporcionando controle preciso sobre velocidade, exatidão e segurança.

O registro de uma nova ferramenta também é tão simples quanto uma única chamada de API. Você poderia criar uma ferramenta que utilizasse nossa linguagem ES|QL (Elasticsearch Query Language) para encontrar notícias sobre um ativo financeiro específico:

Após o registro, você pode atribuir a nova ferramenta aos seus agentes personalizados, oferecendo a eles um conjunto selecionado de habilidades para analisar e utilizar sempre que for adequado.

Oferecemos uma plataforma para criar ferramentas personalizadas para suas necessidades específicas, por exemplo, com ES|QL, que transforma o agente de um agente de propósito geral em um especialista em um domínio específico, fundamentado em seus dados e domínio de negócios exclusivos.

Padrões Abertos e Interoperabilidade

Os agentes e ferramentas do Elasticsearch são expostos por meio de APIs de padrão aberto, o que facilita sua integração como blocos fundamentais dentro do ecossistema mais amplo de frameworks de agentes. Nossa abordagem é simples: sem caixas pretas. Queremos que você possa aproveitar o principal ponto forte da Elastic em buscas e combiná-lo com recursos complementares e outros sistemas de agentes.

Para tornar isso possível, estamos disponibilizando nossas capacidades por meio de APIs, protocolos emergentes e padrões abertos.

Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está rapidamente se tornando o padrão aberto para conectar ferramentas em diferentes sistemas. Ao oferecer suporte ao MCP, o Elasticsearch pode conectar a IA conversacional aos seus bancos de dados, índices e APIs externas. Com um servidor MCP remoto integrado ao Elastic Stack, qualquer cliente compatível com MCP pode acessar as ferramentas da Elastic e usá-las como blocos de construção em seus fluxos de trabalho de agentes mais amplos.

Esta não é uma via de mão única. Você também poderá importar ferramentas de servidores MCP externos e disponibilizá-las dentro do Elasticsearch. Em breve, os servidores MCP provavelmente estarão disponíveis para quase tudo e serão muito mais abrangentes do que qualquer coisa que pudéssemos criar por conta própria. A Elastic oferece busca e recuperação em grande escala, e você pode combinar isso com recursos especializados de outras plataformas para criar agentes eficazes.

Agente para Agente (A2A)

Também estamos trabalhando no suporte de agente para agente (A2A). Enquanto o MCP se concentra em conectar ferramentas, o A2A se concentra em conectar agentes. Com um servidor A2A, os agentes Elastic que você criar poderão se comunicar diretamente com agentes de outros sistemas: compartilhando contexto, delegando tarefas e coordenando fluxos de trabalho.

Pense nisso como interoperabilidade na camada de raciocínio. Seu agente Elastic pode lidar com a busca e recuperação de dados, depois repassar a tarefa para um agente de suporte ou de TI especializado e obter o resultado de volta sem problemas. O resultado é um ecossistema de agentes cooperativos, cada um fazendo o que faz de melhor.

Em última análise, a adoção do MCP e do A2A reforça nosso compromisso com o papel do Elasticsearch como um elemento de primeira classe, garantindo a integração aberta em todo o ecossistema de agentes.

Rastreamento e Avaliação

À medida que a busca se integra aos agentes, o desafio da avaliação eficaz torna-se crucial. Para implantar agentes com segurança em ambientes empresariais reais, você precisa ter a garantia de que eles não sejam apenas precisos, mas também eficientes e confiáveis. Como você mede o desempenho, diagnostica uma resposta inadequada ou melhora o nível inicial? Tudo começa com a visibilidade.

É por isso que projetamos nossas APIs de agentes com foco na transparência desde o início. Considere esta interação simples entre agentes:

A resposta inclui não apenas a resposta final, mas também o rastreamento completo da execução, detalhando quais ferramentas o agente selecionou, os parâmetros que utilizou e os resultados de cada etapa.

O rastreamento e o registro abrangentes são essenciais para um ciclo de melhoria contínua e, em breve, você poderá armazenar e visualizar esses rastreamentos de agentes diretamente no Elasticsearch. Melhor ainda, esses rastreamentos são baseados no protocolo OpenTelemetry, garantindo que sejam padronizados e portáteis para integração com a plataforma de observabilidade de sua escolha.

Esse nível de detalhamento é a base para um verdadeiro ciclo de melhoria contínua. Ele permite que você crie um conjunto abrangente de testes, depure falhas, identifique modos de falha para evitar regressões e capture padrões de sucesso para otimizar o desempenho. Em última análise, essa abordagem orientada por dados é a chave para transformar um protótipo promissor em um sistema de IA confiável e pronto para produção.

Segurança

À medida que os agentes e as ferramentas se tornam mais capazes, a segurança deixa de ser opcional e passa a ser fundamental. Expor APIs, automatizar tarefas e fluxos de trabalho exige que os sistemas empresariais sejam confiáveis. Principalmente à medida que os agentes começam a automatizar mais fluxos de trabalho, a capacidade de protegê-los e garantir que atendam aos requisitos da empresa torna-se essencial.

Todas as funcionalidades acima herdam os controles já disponíveis no Elastic atualmente, incluindo o controle de acesso baseado em funções (RBAC) para chamadas de API e o gerenciamento de chaves de API. Também estamos estendendo os mesmos controles a novos protocolos como o MCP. Isso significa suporte para padrões como o OAuth, bem como a capacidade de integrar mecanismos de autenticação personalizados.

Nosso objetivo é oferecer a flexibilidade necessária para que você experimente agentes e ferramentas, mantendo o nível de segurança, conformidade e governança que sua organização exige.

O que vem a seguir

Não estamos apenas adicionando funcionalidades; estamos expandindo o Elasticsearch para engenharia de contexto agente. Planejamos desenvolver nosso trabalho daqui para frente com base nesses princípios:

1. Compromisso com o código aberto e os padrões

Nosso compromisso com o código aberto e os padrões abertos garante que essas funcionalidades permaneçam interoperáveis com estruturas de agentes externas. Você sempre poderá conectar, estender e compor agentes em todo o seu ecossistema, mantendo seus dados e fluxos de trabalho sob seu controle.

2. Valor do Contexto

O contexto é o maior trunfo de um agente de IA. Gerenciar o contexto enquanto os agentes realizam buscas e operações de fluxo de trabalho pode ser uma tarefa desafiadora. Estamos aproveitando os principais pontos fortes da Elastic para resolver a engenharia de contexto, garantindo que as informações mais relevantes estejam sempre disponíveis para o seu agente.

3. Foque em fluxos de dados agéticos

No futuro, os agentes serão uma fonte de dados cada vez maior, incluindo a saída dos agentes (documentos gerados, relatórios, visualizações) e o rastro de execução dos agentes (seu raciocínio, chamadas de ferramentas, memória/contexto). A Elastic é ideal para lidar com esse tipo de dados, e estamos trabalhando em pesquisas sobre como realizar análises, avaliações e melhorias automatizadas usando esses dados.

4. Segurança e proteção por design

Os agentes de IA introduzem um conjunto totalmente novo de desafios em termos de segurança e proteção. A Elastic sempre foi líder em soluções seguras e continuamos a incorporar proteções de nível empresarial, controles de acesso e princípios de "confiança zero".

5. Integrado à plataforma

Os recursos para criar agentes de IA estão integrados na plataforma Elasticsearch. Isso significa que funcionalidades de nível de plataforma, como rastreamento, avaliação, visualização e análise, são todas aplicáveis aos agentes. Deseja desenvolver painéis de controle com base nas execuções dos agentes? Isso já está integrado. Deseja avaliar o desempenho do agente de IA usando análise de sentimentos? A plataforma permite isso. Isso possibilita a criação de um ciclo de vida completo em torno de suas experiências com IA.

O objetivo da Elastic é fornecer interfaces para que você possa criar IA conversacional e fluxos de trabalho automatizados que sejam totalmente integrados, extensíveis e baseados em seus dados. Mais detalhes técnicos e informações sobre o progresso serão compartilhados em breve.

O Construtor de Agentes já está disponível em versão prévia privada. Entre em contato conosco para solicitar acesso. Tem perguntas ou comentários? Conecte-se com nossa comunidade de desenvolvedores em nosso espaço de trabalho no Slack ou em nosso fórum de discussão.