本文介绍了Elastic团队如何评估和测试基于LLM的智能代理系统（如AttackDiscovery和Elastic AI Agent）的改进。通过7个步骤的严格实验流程（包括问题定义、指标设定、假设验证、数据集准备、实验运行、结果分析和决策记录），确保系统变更能带来可验证的提升。文中展示了具体评估指标和案例，强调通过统计方法和人工审查相结合的方式，在保证透明度的前提下持续优化AI代理性能。

本文介绍了Elastic团队如何评估和测试基于LLM的智能代理系统（如AttackDiscovery和Elastic AI Agent）的改进。通过7个步骤的严格实验流程（包括问题定义、指标设定、假设验证、数据集准备、实验运行、结果分析和决策记录），确保系统变更能带来可验证的提升。文中展示了具体评估指标和案例，强调通过统计方法和人工审查相结合的方式，在保证透明度的前提下持续优化AI代理性能。

本文介绍了Elastic团队如何评估和测试基于LLM的智能代理系统（如AttackDiscovery和Elastic AI Agent）的改进。通过7个步骤的严格实验流程（包括问题定义、指标设定、假设验证、数据集准备、实验运行、结果分析和决策记录），确保系统变更能带来可验证的提升。文中展示了具体评估指标和案例，强调通过统计方法和人工审查相结合的方式，在保证透明度的前提下持续优化AI代理性能。

本文介绍了使用SimpleMCPClient连接Elasticsearch MCP服务器的方法。首先需要安装Elasticsearch及MCP服务器，然后通过git克隆SimpleMCPClient项目并设置虚拟环境。启动开发环境后，在浏览器中配置LLM（如DeepSeek）和Elasticsearch MCP服务器，包括设置ES_URL、API_KEY等参数。文章演示了如何查询索引和数据（如&q

我们致力于突破搜索开发的界限，并专注于为搜索构建者提供强大的工具。通过我们的最新更新，Elastic 对于处理以向量表示的大量数据的客户来说变得更加强大。这些增强功能保证了更快的速度、降低的存储成本以及软件和硬件之间的无缝集成。，这是唯一包含最新版本中所有新功能的托管 Elasticsearch 产品。你还可以和我们的云编排产品（Elastic Cloud Enterprise 和 Elastic

本文介绍了如何利用低代码工具n8n构建自动化工作流，结合Elasticsearch MCP服务器进行趋势分析。主要内容包括：使用n8n的Schedule Trigger节点定期执行Google搜索，通过SerpApi获取"People also ask"问题数据并存储到Elasticsearch；配置AI Agent节点调用MCP服务器检索历史数据进行比较分析；最终生成包含分析

本文介绍了如何利用低代码工具n8n构建自动化工作流，结合Elasticsearch MCP服务器进行趋势分析。主要内容包括：使用n8n的Schedule Trigger节点定期执行Google搜索，通过SerpApi获取"People also ask"问题数据并存储到Elasticsearch；配置AI Agent节点调用MCP服务器检索历史数据进行比较分析；最终生成包含分析

本文介绍了如何利用Elastic Agent Builder的A2A协议将自定义Elastic Agent集成到Google Agentspace等外部服务中。A2A协议作为开放标准，实现了不同平台代理间的互操作，Elastic原生支持通过Agent Card和Protocol两个标准端点实现通信。文章详细说明了使用A2A Inspector测试代理连接，以及最终在Google Agentspac

摘要：Elastic安全团队探讨自主型AI如何变革网络安全运维，通过自动化威胁检测、事件调查等任务提升SOC效率。AI代理结合大语言模型、自动化工作流和RAG技术，可优化告警处理、丰富威胁情报，同时持续改进检测规则。专家强调自主型AI是安全分析师的智能助手而非替代者，能缓解人力短缺和告警疲劳问题。企业需尽快整合AI技术以应对攻击者的AI化威胁，将AI作为增强现有安全工具的战略性手段。（149字）

摘要：Elasticsearch团队通过实验优化AIagent工作流中的索引选择机制，发现仅依靠索引名称准确率仅77%。通过测试结合索引描述、字段名和语义搜索等方法，最终采用混合搜索筛选候选索引再交由LLM决策的方案，将准确率提升至90%以上。该研究证实了数据驱动决策的价值，并揭示了可搜索索引元数据的重要性，为构建更智能的Agent工具奠定了基础。