本文介绍了如何在Python应用中访问Elastic AI Agent Builder创建的agents。主要内容包括：1) 环境配置，需设置.env文件包含ES_AGENT_URL、ES_API_KEY和AGENT_ID；2) 示例代码展示如何通过A2ACardResolver和A2AAgent类连接并调用agent；3) 支持中英文查询机票价格信息；4) 提供了基于Gradio的Web界面实现

本文介绍了如何在Python应用中访问Elastic AI Agent Builder创建的agents。主要内容包括：1) 环境配置，需设置.env文件包含ES_AGENT_URL、ES_API_KEY和AGENT_ID；2) 示例代码展示如何通过A2ACardResolver和A2AAgent类连接并调用agent；3) 支持中英文查询机票价格信息；4) 提供了基于Gradio的Web界面实现

摘要：Elastic最新发布的Observability 9.2（Streams）通过AI驱动的日志智能技术革新AIOps实践。Streams工具集提供自动日志分类、多维异常检测和增强根因分析能力，能快速处理PB级日志数据，将非结构化日志转化为可执行洞察。该方案特别适用于云原生环境，通过将日志与指标、追踪数据关联，显著提升故障诊断效率。研究表明，使用Streams后，原本需要数小时的手动日志分析可

本文介绍了如何使用Elastic Agent Builder和GPT-OSS构建一个本地化HR AI助手。通过LM Studio运行GPT-OSS模型，并结合Elastic Cloud部署，可以创建一个能够回答员工数据查询的AI代理，同时确保数据不离开本地环境。文章详细说明了五个实施步骤：配置LM Studio、部署本地Elastic、创建OpenAI连接器、上传员工数据以及构建测试AI代理。该方

本文介绍了如何使用Elastic Agent Builder和GPT-OSS构建一个本地化HR AI助手。通过LM Studio运行GPT-OSS模型，并结合Elastic Cloud部署，可以创建一个能够回答员工数据查询的AI代理，同时确保数据不离开本地环境。文章详细说明了五个实施步骤：配置LM Studio、部署本地Elastic、创建OpenAI连接器、上传员工数据以及构建测试AI代理。该方

Elastic 9.2版本发布，带来多项创新功能：1) Agentic工作流AI支持在Kibana中创建智能agent处理Elasticsearch数据；2) Streams功能通过AI自动解析和结构化日志数据；3) DiskBBQ技术实现向量搜索的磁盘存储优化。平台亮点包括ES|QL增强、时间序列查询优化和Discover改进。团队还提供了免费在线培训资源，并分享了多篇技术博客和视频教程，涵盖上

Elastic 9.2版本发布，带来多项创新功能：1) Agentic工作流AI支持在Kibana中创建智能agent处理Elasticsearch数据；2) Streams功能通过AI自动解析和结构化日志数据；3) DiskBBQ技术实现向量搜索的磁盘存储优化。平台亮点包括ES|QL增强、时间序列查询优化和Discover改进。团队还提供了免费在线培训资源，并分享了多篇技术博客和视频教程，涵盖上

英国大学面临政府资助削减的挑战，可通过整合分散的数据系统来提升运营效率。文章指出，大学数据涉及学生、环境、课程等多方面，但常因部门分割导致重复支出和决策困难。建议采用统一数据平台（如Elastic）整合资源，实现跨部门协作和成本节约。爱丁堡大学案例展示了实时数据监测如何优化资源分配。统一数据不仅能节省开支，还能为AI应用奠定基础，帮助高校在有限预算下实现更大效益。

摘要：Elastic在CalHacks12.0黑客松中展示了其AgentBuilder工具的潜力，29个参赛项目展现了从野火监测到交易分析等创新应用。获奖项目AgentOverflow通过结构化存储LLM解决方案，有效解决开发者重复问题；MarketMind则整合多源市场数据提供实时交易信号。活动揭示了ES|QL查询生成等开发痛点，并凸显线下协作对快速改进产品的重要性。Elastic将持续优化开发

摘要：Elastic在CalHacks12.0黑客松中展示了其AgentBuilder工具的潜力，29个参赛项目展现了从野火监测到交易分析等创新应用。获奖项目AgentOverflow通过结构化存储LLM解决方案，有效解决开发者重复问题；MarketMind则整合多源市场数据提供实时交易信号。活动揭示了ES|QL查询生成等开发痛点，并凸显线下协作对快速改进产品的重要性。Elastic将持续优化开发