Elastic Agent Builder bouwt custom AI-agents op eigen bedrijfsdata

De nieuwe tool pakt een van de grootste knelpunten in de ontwikkeling van AI aan: context-engineering. De betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van AI-agents hangt immers af van het leveren van de juiste context. In de meeste organisaties is deze cruciale informatie verspreid over diverse, ongestructureerde databronnen, variërend van interne documenten en e-mails tot klantfeedback en bedrijfsapplicaties.

Agent Builder adresseert dit door de volledige operationele levenscyclus van agents – inclusief de ontwikkeling, configuratie, uitvoering, maatwerk en observability – rechtstreeks binnen het vertrouwde Elasticsearch-platform te stroomlijnen. Het vereenvoudigt het proces fundamenteel door een natuurlijke, conversatiegerichte benadering te introduceren om data te verkennen, analyseren en optimaliseren.

Focus op relevantie, governance en snelheid

“AI-agents hebben niet alleen veel data nodig, maar vooral de juiste data en tools, met ingebouwde relevantie, guardrails en observability-mogelijkheden,” aldus Ken Exner, Chief Product Officer bij Elastic. “Developers vertrouwen nu al op Elasticsearch om de juiste antwoorden te vinden in hun complexe bedrijfsdata. Met Agent Builder gaat Elastic nog een stap verder.”

Volgens Exner transformeert de Agent Builder Elasticsearch in een van de snelste platformen voor het bouwen van precieze AI-agenten. Dit komt doordat de essentiële pijlers van AI – retrieval, governance en orkestratie – allemaal native op één plek samenkomen binnen het platform.

Direct chatten met data en custom tools

De kern van Agent Builder ligt in de ingebouwde tools die ontwikkelaars verregaande controle geven over hoe data wordt gebruikt. Een van de meest directe voordelen is de ingebouwde, native conversational agent. Gebruikers kunnen direct vragen stellen en interactie hebben met alle data in Elasticsearch, waardoor de data zelf verandert in een actieve gesprekspartner.

Daarnaast beschikt de Agent Builder over intelligente ingebouwde relevantietools die verder gaan dan standaardquery’s. Deze tools selecteren de juiste data-index, begrijpen de datastructuur, vertalen natuurlijke taal naar geoptimaliseerde semantische, hybride of gestructureerde query’s en leveren alleen de meest relevante context aan het Large Language Model (LLM).

Voor geavanceerde taken kunnen ontwikkelaars krachtige custom tools bouwen. Door gebruik te maken van de Elasticsearch-querytaal (ES|QL) kan precies worden bepaald welke data wordt gebruikt voor context. Dit biedt gedetailleerde controle over de nauwkeurigheid, relevantie en beveiliging van de antwoorden van de agent. Het maakt het bovendien mogelijk om volledig op maat gemaakte agents te definiëren, compleet met een aangepaste systeemaanwijzing en een specifiek beveiligingsprofiel.

Externe agents en applicaties kunnen veilig worden verbonden via het open-standard Model Context Protocol (MCP) en A2A, waarbij de governance via de Elasticsearch-laag te allen tijde gewaarborgd blijft.

Beschikbaarheid

Met de introductie van Agent Builder positioneert Elastic zich als een cruciaal platform voor het bouwen van de volgende generatie AI-oplossingen, waarbij de complexiteit van context-engineering wordt weggenomen en de snelheid van ontwikkeling significant wordt verhoogd. Agent Builder is vanaf vandaag beschikbaar als Technical Preview op Elastic Cloud in serverless-modus, en zal binnenkort worden opgenomen in versie 9.2 van Elasticsearch.