作者：来自 Elastic Himanshi Goyal

以下是社区所构建的内容

今年早些时候，Elastic 举办了 Elasticsearch Agent Builder 黑客松（Hackathon），这是一项邀请开发者使用 Elastic Agent Builder 构建有意义、可运行 AI agents 的挑战。

该目标是将推理模型与 Elastic Agent Builder 工具结合，例如 Elastic Workflows、Elasticsearch 或 Elasticsearch Query Language（ES|QL），以自动化混乱的内部 workflows，连接分散的系统，并构建具有影响力的领域特定 agents。反响非常热烈。来自全球的开发者提交了涵盖医疗健康、安全、合规监管等多个领域的项目。

每一位参与者都识别出自己领域中一个真实的痛点；认真思考 agents、搜索与 orchestration 如何协同解决问题；并构建出一个能够解决真实问题的方案。这些成果展示了当 large language model（LLM）推理与 agentic 速度和结构结合时可以实现的能力，包括能够在 60 秒内检测药物安全信号的 pipelines、自我进化的对抗测试系统，以及可以为医疗工作者节省数天手工工作的重复数据检测工具。

在下面，你会看到来自前三名获胜团队的 blog posts，内容涵盖他们选择的问题、agent 架构设计方式，以及一路上的经验教训。无论你是 Agent Builder 新手还是已经在构建 production systems，这些内容都值得阅读。

获胜者

PHAROS：四个 agents，60 秒，一个足以导致灾难的药物安全信号遗漏

Prajwal Sutar 构建了 PHAROS —— 一个四 agent 的药物警戒（pharmacovigilance）系统，它可以摄取 FDA 不良事件报告，在 ES|QL 内部完成 WHO 标准统计分析，生成监管文档，并在不到一分钟内向 Slack、Jira 和 email 发送告警。他的文章介绍了精心设计的 agent 架构、将统计计算保留在 Elasticsearch 内部的决策，以及 pipeline 中的 JSON parsing。

Gauntlet：当你的 agent tools 反过来对抗你会发生什么

Kavish Sathia 构建了 Gauntlet —— 一个对抗式测试框架，其中一个 mocking agent 会拦截主 agent 的 tool calls 并尝试自动破坏它，同时通过长期 memory 让其在每一轮运行中变得更有创造力。在 deadline 前 48 小时从头重写并 pivot 后，这个项目成为一个有力论据：对于拥有真实 world tool access 的 agents，仅测试 happy-path 是远远不够的。他的文章解释了双 memory 架构，以及 ES|QL 的 completion function 如何带来意外启发。

捕捉不可见错误：肯尼亚 HIV 项目的重复检测 agent

Fredrick Kioko 是一名驻内罗毕的 solutions architect，在肯尼亚 47 个县构建 health information systems。他带来的问题是一个长期累积的痛点：肯尼亚 HIV testing 基础设施中的重复患者记录，会悄悄抬高 dashboard 数据并浪费试剂。他的三 agent 系统在不到 10 秒内扫描了 1,010 条匿名真实记录，识别出 131 条重复记录，包括同一天跨多个机构的重复案例，而这些原本需要数周人工才能发现。他的 blog 展示了为什么 explainability 在 clinical AI 中不是可选项。

了解更多获胜者

这三个项目代表了完全不同的领域，但它们有一个共同点：每位 builder 都从一个具体且高成本的问题出发，并使用 Agent Builder 构建能够 “推理问题” 的系统，而不仅仅是查询数据。这正是这次 hackathon 想要呈现的能力。

阅读下面每位获胜者的 blog，看看可能性。

• PHAROS：四个 agents，60 秒，一个足以导致灾难的药物安全信号遗漏
• Gauntlet：当你的 agent tools 反过来对抗你会发生什么
• 捕捉不可见错误：肯尼亚 HIV 项目的重复检测 agent

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原文：https://www.elastic.co/blog/the-elasticsearch-agent-builder-hackathon