Agentic AI（代理式人工智能）正从实验室走向企业生产环境，它能自主规划任务、调用工具并处理复杂流程，被视为下一代AI效率革命的核心。然而，企业在落地时普遍面临一个瓶颈：分散在邮件、文档、业务系统中的非结构化数据，让AI难以获取准确上下文，导致“答非所问”或决策偏差。近日，Elastic推出的Agent Builder工具，试图通过“上下文工程”破解这一难题，让企业私有数据与AI无缝协作。

1. Agentic AI的爆发与上下文困境

1.1 2026年：Agentic AI规模化临界点

企业对Agentic AI的需求正在加速爆发。Deloitte预测，到2026年，超过60%的大型企业将实现Agentic AI规模化部署，远超当前的实验阶段；Gartner则指出，2026年底40%的企业应用将集成任务型AI代理，而2025年这一比例尚不足5%。这组数据背后，是AI助手从“被动问答”向“主动任务处理”的进化——企业需要的不再是简单的信息查询工具，而是能理解业务上下文、联动数据与系统的“智能同事”。

机构 预测场景 2025年现状 2026年目标
Deloitte 大型企业Agentic AI规模化落地 实验阶段 60%+
Gartner 企业应用集成任务型AI代理 <5% 40%

1.2 企业数据的“碎片化陷阱”

尽管市场热情高涨，企业落地Agentic AI仍面临“致命短板”：上下文数据的获取与激活。Elastic首席产品官Ken Exner指出：“AI的行动是否可靠，取决于其获取的上下文是否相关和准确。许多AI应用遇到瓶颈，根本原因就是上下文不够精准。”
这一问题的根源在于企业数据的“碎片化”。Forrester报告显示，企业中80%的数据为非结构化形式，散落于邮件、文档、客户反馈、业务日志等场景，这些数据未被有效整合，导致AI代理无法实时获取所需信息。例如，当客服AI代理需要处理客户投诉时，若无法快速调取历史沟通记录、订单数据和产品手册，便无法生成准确回应。

2. 上下文工程：从Prompt到数据激活的技术演进

2.1 从“提示词优化”到“数据编排”：上下文工程的崛起

为解决上下文难题，“上下文工程”（Context Engineering）正成为AI领域的新兴学科。不同于早期的Prompt工程（仅优化提示词），上下文工程聚焦于让AI精准获取、理解并利用数据——不仅包括静态文档，还涉及动态工具调用、数据转换和权限治理。简单来说，上下文工程是“教AI如何找数据、用工具、做决策”的系统方法。

行业正在形成共识：上下文工程能力将成为企业AI竞争力的核心。Elastic CPO Ken Exner提到：“未来，谁能用AI驱动自动化，谁就能提升生产力。专注于上下文工程的人，将更容易取得成功。”

2.2 技术支柱：MCP协议与RAG的协同

上下文工程的落地依赖两大技术路径：

  • 检索增强生成（RAG）的升级：从早期“检索文档片段补充回答”，进化为“检索+工具编排”——例如，当AI需要分析销售数据时，RAG不仅能调取数据库中的销售记录，还能自动调用统计工具计算增长率，并将结果整理为报告。
  • Model Context Protocol（MCP）的标准化：作为开源协议，MCP解决了LLM与外部工具的“对话障碍”。通过MCP，LLM可识别可用工具（如API、数据库查询）、理解工具能力，并根据任务选择最优工具链，实现跨系统数据协作。

Tips：什么是Agentic AI？
Agentic AI（代理式人工智能）指具备自主规划、工具使用和任务执行能力的AI系统，区别于传统问答式AI，它能主动调用工具、处理多步骤任务，例如自动分析客户反馈并生成报告，或联动业务系统完成订单处理。

Tips：Model Context Protocol（MCP）是什么？
MCP是一个开源协议框架，旨在标准化LLM与外部工具、数据源的交互方式。通过MCP，LLM可以动态识别可用工具（如API、数据库查询）、理解工具能力描述，并根据任务需求选择最优工具链，解决了不同工具接口不统一、LLM难以高效调用外部资源的问题。

3. Elastic Agent Builder：让数据与AI无缝协作

3.1 从数据索引到AI代理：Agent Builder的核心能力

作为Elasticsearch平台的新功能，Agent Builder旨在将上下文工程“平民化”——让企业无需复杂开发，即可构建基于私有数据的AI代理。其核心能力覆盖代理全生命周期：

  • 开发与配置：支持基于MCP协议构建工具，通过Elasticsearch Query Language（ES|QL）或工作流建模，实现数据过滤、转换和分析；
  • 数据连接：直接运行在企业私有数据上，可连接Elasticsearch索引的所有数据，或通过集成访问外部数据源（如CRM、ERP系统）；
  • 可观测与治理：提供代理执行日志、性能监控和权限控制，满足企业数据安全需求。

Elastic CPO Ken Exner强调：“数据是Elastic的核心。我们希望用户能轻松激活数据价值。只需打开Agent Builder，指向一个Elasticsearch索引，就能开始与任何已连接的数据对话，无论这些数据是内部还是来自外部集成。”

3.2 对比通用框架：Elastic的“数据原生”优势

当前市场上已有LangChain、LlamaIndex等AI代理开发框架，但Agent Builder的差异化在于“数据原生”——深度集成Elasticsearch的数据管理能力，具体优势包括：

  • 实时数据交互：直接与Elasticsearch索引联动，无需将数据迁移至第三方平台，支持毫秒级数据检索与更新；
  • 企业级治理：继承Elasticsearch的权限体系，可控制代理对敏感数据的访问范围，满足合规需求（如GDPR、HIPAA）；
  • 开箱即用的工具链：内置文档解析、日志分析等常用工具，无需从零构建数据处理流程。

例如，某制造企业使用Agent Builder后，可让AI代理直接查询Elasticsearch中的设备传感器数据，实时分析故障风险，并自动生成维修工单，整个过程无需额外数据集成步骤。

3.3 开箱即用与定制化：两种构建路径

Agent Builder提供两种代理构建方式，适配不同需求：

  • 开箱即用的对话代理：用户无需编码，直接与Elasticsearch索引中的数据交互。例如，市场团队可通过自然语言查询“过去30天各产品的销售排名”，代理自动执行ES|QL查询并返回结果。
  • 定制化代理开发：开发者可组合工具（如API调用、数据分析函数）、提示词和LLM，构建复杂代理。例如，财务团队可定制“月度报表代理”，让其自动调取销售数据、计算税费、生成Excel报表并发送邮件。

4. 企业落地Agentic AI的关键：数据管道先行

4.1 非结构化数据的“预处理必修课”

尽管Agent Builder简化了代理开发，但企业落地Agentic AI的前提是数据管道的完善。Elastic建议，企业需先通过Elasticsearch Ingest Pipelines对非结构化数据进行预处理——包括清洗（去除重复数据）、增强（提取关键词、实体识别）、索引（建立搜索索引），确保数据可被AI代理高效调用。例如，当企业将客户反馈文档接入Elasticsearch时，Ingest Pipelines可自动提取客户姓名、问题类型和情绪标签，为AI代理提供结构化数据支持。

4.2 从试用开始：技术预览版与部署建议

目前，Agent Builder已作为技术预览版开放，企业可通过Elastic Cloud Trial免费试用，直接在浏览器中体验代理构建流程。对于计划落地的企业，建议分三步实施：

  1. 数据梳理：明确核心业务场景（如客服、销售分析），整合相关数据源至Elasticsearch；
  2. 管道构建：使用Ingest Pipelines预处理非结构化数据，建立索引；
  3. 代理开发：先通过开箱即用代理验证数据交互效果，再逐步定制复杂工具链。

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