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?window | WHERE log.level \ERROR\ | STATS cCOUNT(*) BY error.code | SORT c DESC | LIMIT ?limit, params: { window: { type: text, description: time window, e.g. 15m }, limit: { type: integer, description: top N } } } }注意ES|QL tools 支持“typed parameters”并强调返回“可预测的表格结构”这正是你在生产中做决策闭环所需要的“可控性”。3.3 创建一个专职 Agent把“指令边界 工具能力”绑定在一起Agents 本质上就是自定义指令 被分配的工具集合。你可以在 UI 创建也可以通过 API 创建Agent Builder 提供 Agents API。一个可直接复用的“专家级 SRE 指令模板”建议放到 Custom instructions目标先澄清口径与时间窗再取证再给出行动建议与风险输出必须包含结论、证据点、动作清单按优先级、回滚/风险3.4 用 Converse API 把 Agent 接入你的系统Elastic 提供 converse 等接口用于与 agent 对话属于“同步拿完整答案”的用法并注明其适用场景。curl -X POST https://${KIBANA_URL}/api/agent_builder/converse \ -H Authorization: ApiKey ${API_KEY} \ -H kbn-xsrf: true \ -H Content-Type: application/json \ -d { agent_id: ops-decision-agent, input: 近15分钟错误率飙升请给出根因方向、证据点、处置优先级与回滚建议 }4关键中的关键权限与治理把“能做什么”锁死在平台层Agent 上生产最怕两件事越权、不可审计。Agent Builder 的权限模型在官方文档里分三层讲得很清楚Kibana feature accessagentBuilder featureElasticsearch cluster accessElasticsearch index access你需要掌握三个直接影响成败的点Kibana 侧agentBuilder 权限决定能不能用/能不能改feature_agentBuilder.read使用 agent、发消息、看工具、看会话feature_agentBuilder.all创建/更新/删除自定义 agents 与 toolsES 集群侧monitor_inference 影响“自然语言→查询”的能力链路文档明确指出当 agent 使用 Inference API例如 Elastic 默认 LLM 或基于 Inference API 的 connector时内置工具 search / generate_esql 以及 index search tools 会用到该能力对应需要 monitor_inference。索引侧read view_index_metadata 是很多工具的“底盘”尤其是内置 search 工具与 index search tools可能需要查看索引结构与元数据。5把 Agent 接到你的开发工作流MCP 与 A2A5.1 MCP Server让 Cursor/VS Code/Claude Desktop 直接调用你的 Elastic ToolsElastic给出了 MCP server 端点与 Spaces 写法{KIBANA_URL}/api/agent_builder/mcp自定义 Space{KIBANA_URL}/s/{SPACE_NAME}/api/agent_builder/mcp同时官方强调两点非常“生产级”MCP 客户端通常按 Kibana URL API key 配置接入。Tools 的执行范围受 API key 权限约束必须确保 API key 只暴露允许访问的数据。另外Kibana API 文档也明确MCP endpoint 面向 MCP 客户端不建议你用普通 REST 方式直接调用并给出 route privilege如 read_onechat要求。5.2 A2A Server把你的 Agent 暴露成“可被其他 Agent 编排的服务”Elastic 的 A2A server 文档给出“Agent card”端点用于外部 A2A client 发现 agent 的元信息GET /api/agent_builder/a2a/{agentId}.json并且在“API 使用总览”里提示除获取 agent card 外不建议用普通 REST 直接交互 A2A endpoint应按 A2A 协议使用。6上线前必须知道的现实边界**部署形态差异**Serverless Elasticsearch 项目默认启用 Agent Builder非 ServerlessStack Preview 9.2.0需要在 UI 手动开启。**模型兼容性**并非所有 LLM connector 都足够稳官方建议默认使用 Elastic Managed LLM并在 known issues 中提示不兼容模型可能出现的错误特征。**Spaces 细节**官方 API 指南明确在非默认 Space 调用 API 时需要在 /api/agent_builder 前加 /s/space_name。**一个很具体的坑9.2 已知问题**复制 MCP URL 的按钮在自定义 Space 下可能遗漏 space name官方给出 workaround手动补 /s/。7生产落地建议**工具分层**探索类用 index search tool决策类用 ES|QL tool确定性、可回归**最小权限 API Key**按索引/空间拆 key不要用全库通配除非仅限开发测试**专职 agent 化**按业务域拆 agentSRE/SOC/业务分析/知识库不要把所有能力塞给一个 agent**强制输出结构**结论证据点动作清单回滚/风险提升可审计与执行效率**接入协议化**开发工作流走 MCP跨系统/跨 agent 编排走 A2A#AI #AIAgent #Agentic #GAI关于公司感谢您关注新智锦绣科技北京有限公司作为 Elastic 的 Elite 合作伙伴及 EnterpriseDB 在国内的唯一代理和服务合作伙伴我们始终致力于技术创新和优质服务帮助企业客户实现数据平台的高效构建与智能化管理。无论您是关注 Elastic 生态系统还是需要 EnterpriseDB 的支持我们都将为您提供专业的技术支持和量身定制的解决方案。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】