阿里云ES Agent Builder使用教程与技巧
在Elasticsearch AI Agent生态中，AgentBuilder已成为打通大语言模型与企业数据的关键工具。借助它，您可以基于任意LLM和Elasticsearch索引，快速构建运维诊断、日志分析、安全威胁研判、内部知识库问答等垂直场景的智能助手。接下来，我们演示如何在阿里云Elasticsearch实例上完成Agent的创建与调用。
Agent 创建步骤
部署Agent前，务必确认环境要求：阿里云Elasticsearch实例版本必须≥9.3.2。若版本过低，请先新建一个合规实例。
登录阿里云Elasticsearch控制台，选择目标实例，进入「配置与管理 > 可视化控制」。关键前提：Kibana公网访问白名单必须已正确配置，未配置时请按官方文档添加。完成白名单后，返回可视化控制页面，通过公网地址登录Kibana——凭证为您的用户名与密码，遗忘可在控制台重置。
在Kibana顶部菜单栏导航至「Elasticsearch > Agents」。进入后，单击「连接器」进入连接器管理界面，点击「创建连接器」，选择AIConnector类型。填写配置时请注意以下要点：
Connector name：按业务命名，例如my-es-agent。
服务类型：固定选择「OpenAI」。阿里云AI搜索开放平台的大模型API兼容OpenAI协议，因此此项不可变更。
Model ID：填写所需模型标识，可选
qwen-turbo、qwen-plus、qwen3-max等。注意ops-qwen-turbo暂未开放给AI助手，请勿选择。URL：展开「More options」，填入模型服务接入地址，格式为
http://{模型服务接入地址}/compatible-mode/v1/chat/completions。该地址可在阿里云控制台「AI服务中心 > 模型管理」中获取。API Key：同样从「AI服务中心 > 模型管理」页面复制对应的密钥串。
Additional settings：Task type设置为
chat_completion。
填写完成后，单击「保存并测试」。界面依次展示「创建操作」「运行测试」「结果」三个阶段。当结果区域显示「执行测试时，连接器运行成功」并出现「已创建 'xxx'」，即代表连接器创建成功且测试通过。返回连接器管理页面，即可在列表中看到新建的AIConnector。
最后，返回「Elasticsearch > Agents」页面并刷新，即可看到对话框界面（默认提示“How can I help you?”）。界面底部会显示已绑定的Connector和Elastic AI Agent，至此Agent创建完毕，可立即投入使用。
使用示例：API 性能分析
Agent部署成功后，您只需通过自然语言与Elasticsearch数据交互。Agent会自动调用内置工具，将您的问询翻译为ES|QL查询语句，并从实例中检索数据并返回分析结果。
假设集群中存在一个索引api_access_logs，用于存储API的历史访问日志。您在对话框中输入「分析一下历史请求，找出最慢的API接口」。Agent将执行完整的推理链路：
- 调用内置工具（例如
platform.core.search）识别相关数据源； - 定位到目标索引
api_access_logs； - 自动生成ES|QL查询，按API名称分组计算平均响应时间、最大响应时间及请求次数。
返回的结果包含多层信息：最慢请求的完整详情（API名称、请求路径、耗时、状态码等）逐一列出；各API的性能统计数据以柱状图呈现；同时附带优化建议，例如针对慢查询API的排查思路。全程无需手动编写任何查询语句。
结语：企业级 AI 搜索的演进
阿里云Elasticsearch正在重新定义企业级AI搜索的基准。依托BBQ量化、FalconSeek引擎、Retrievers框架等核心技术，它在确保搜索精准度的同时，大幅降低资源消耗并简化运维复杂度。对于致力于构建下一代智能应用的技术团队，阿里云ES提供了一个效果、成本与安全性兼得的最优实践方案。