Опубликовано

Elastic 9.3: Теперь с чат-ботами, конструктором агентов и автоматизацией

Платформа Elastic обзавелась встроенной системой автоматизации, возможностью задавать вопросы данным на обычном языке и инструментом для быстрой сборки ИИ-агентов.

Продукты
Источник события: Elastic Время чтения: 3 – 5 минут

Elastic выпустила версию 9.3 своей платформы – и это не просто набор мелких улучшений. В обновлении появились три крупные функции: встроенная автоматизация рабочих процессов, чат с данными на естественном языке и конструктор для создания ИИ-агентов. Если коротко, разработчики решили, что с данными должно быть проще работать – и сделали для этого инструменты, которые не требуют постоянного написания кода.

Elastic Workflows для автоматизации без внешних инструментов

Автоматизация внутри платформы

Раньше, если вам нужно было автоматизировать что-то в Elasticsearch – скажем, обрабатывать события, реагировать на аномалии или запускать действия по расписанию – приходилось использовать внешние системы или писать собственные скрипты. Теперь это можно делать прямо внутри платформы.

Новая функция называется Elastic Workflows. Это встроенная система автоматизации, которая позволяет создавать рабочие процессы без необходимости разворачивать дополнительные инструменты. Вы можете настроить триггеры – например, «когда в логах появляется ошибка определённого типа» – и связать их с действиями: отправить уведомление, обновить индекс, запустить скрипт.

Это особенно полезно для команд, которые занимаются мониторингом или работают с большими объёмами событий. Вместо того чтобы собирать инфраструктуру из нескольких компонентов, можно настроить всё в одном месте.

Запросы к данным на естественном языке в Elastic 9.3

Задавайте вопросы данным как человеку

Ещё одно нововведение – возможность общаться с данными на естественном языке. Это не метафора: в Elastic 9.3 появился интерфейс, где можно задать вопрос обычными словами, и система сама разберётся, как его преобразовать в запрос к базе данных.

Допустим, у вас есть логи приложения за последний месяц. Раньше, чтобы узнать, сколько ошибок было в определённом сервисе, нужно было составить запрос – с фильтрами, временными диапазонами, агрегациями. Теперь можно просто написать: «Сколько ошибок было в сервисе оплаты за последнюю неделю»? – и получить ответ.

Такой подход снижает порог входа для тех, кто не пишет запросы каждый день. Аналитикам, менеджерам продукта или тем, кто только начинает работать с Elasticsearch, больше не нужно держать в голове синтаксис – достаточно сформулировать вопрос.

Конечно, это не замена полноценным запросам для сложных сценариев. Но для быстрого анализа и разведочных задач – вполне рабочий вариант.

Конструктор для ИИ-агентов

Третья большая функция в обновлении – Agent Builder. Это инструмент, который упрощает создание ИИ-агентов. Если раньше, чтобы собрать такого агента, нужно было разбираться в архитектуре, настраивать интеграции и писать довольно много кода, то теперь процесс стал гораздо быстрее.

Агент в данном случае – это программа, которая может выполнять задачи на основе запросов пользователя. Например, отвечать на вопросы по документации, искать информацию в базе знаний, помогать с настройкой системы. По сути, это чат-бот с доступом к данным, который умеет не просто отвечать по шаблону, а анализировать контекст и выполнять действия.

Agent Builder позволяет собрать такого агента без глубокого погружения в детали реализации. Вы выбираете источники данных, указываете, к чему агент должен иметь доступ, настраиваете поведение – и получаете рабочий прототип. Дальше его можно дорабатывать, но старт становится значительно проще.

Это полезно для команд, которые хотят встроить ИИ-помощников в свои продукты или внутренние системы, но не готовы тратить недели на разработку с нуля.

Как новые функции Elastic упрощают работу с данными

Зачем это всё вместе

На первый взгляд может показаться, что это три разные функции, которые просто случайно попали в одно обновление. Но если посмотреть шире, здесь есть общая логика: Elastic пытается сделать работу с данными менее техничной и более доступной.

Автоматизация убирает необходимость постоянно переключаться между инструментами. Чат на естественном языке снимает барьер для тех, кто не хочет учить язык запросов. Конструктор агентов ускоряет создание ИИ-приложений, которые раньше требовали серьёзных ресурсов.

Всё это – шаги в сторону того, чтобы платформа для работы с данными была не только мощной, но и удобной. Не нужно быть инженером данных или разработчиком, чтобы извлечь из неё пользу.

Доступность Elastic 9.3 и перспективы использования

Что дальше

Elastic 9.3 уже доступна, и все описанные функции можно попробовать. Насколько хорошо они работают в реальных условиях – покажет время. Автоматизация может оказаться недостаточно гибкой для сложных сценариев, чат с данными наверняка будет ошибаться в нестандартных вопросах, а конструктор агентов вряд ли покроет все возможные кейсы.

Но направление понятно: меньше кода, больше фокуса на задаче, ниже порог входа. Если это сработает, работа с данными станет доступнее для гораздо большего числа людей.

Ссылка на публикацию: https://www.elastic.co/blog/whats-new-elastic-9-3-0
Оригинальное название: Elastic 9.3: Chat with your data, build custom AI agents, automate everything
Дата публикации: 3 фев 2026
Elasticwww.elastic.co Международная технологическая компания, применяющая ИИ для поиска, аналитики и обработки больших данных.
Предыдущая статья Что влияет на качество text-to-image моделей: исследование PhotoRoom о важных деталях обучения Следующая статья Год после DeepSeek: как открытый ИИ изменил правила игры

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.5 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

ИИ: События

Вам может быть интересно

Перейти ко всем событиям

Другие события из мира искусственного интеллекта, которые помогают увидеть общую картину и понять, как меняется направление развития технологий.

Hugging Face запустил Community Evals – платформу, на которой разработчики могут самостоятельно тестировать языковые модели и делиться результатами, не полагаясь на закрытые рейтинги.

Команда Perplexity AI продемонстрировала, как технология прямой передачи данных между серверами помогает языковым моделям работать быстрее и эффективнее, устраняя «узкие места» в сетевой инфраструктуре.

Разбираемся, как слой оркестрации помогает объединить разрозненные инструменты и сервисы в единую экосистему, способную работать без постоянного ручного контроля.

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться