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Author: Mayank Juneja
Detecting the Unexpected: Built-in Real-Time Anomaly Detection With Confluent Cloud for Apache Flink®
Learn how the built-in anomaly detection ML function in Confluent Cloud for Apache Flink® enables event-driven AI agents to detect and act on outlier system events faster.
Faster, Smarter, More Context-Aware: What’s New in Streaming Agents
Explore new Streaming Agents features — Agent Definition, Observability & Debugging, and access to Real-Time Context Engine — to build intelligent, context-aware AI on Confluent.
リアルタイムエージェントAIを解き放つ：Confluent Cloud Streaming Agentsのご紹介
Build event-driven agents on Apache Flink® with Streaming Agents on Confluent Cloud—fresh context, MCP tool calling, real-time embeddings, and enterprise governance.
Event-Driven AI Agents: Why Flink Agents Are the Future of Enterprise AI
Explore how Flink Agents redefine enterprise AI with real-time data, event-driven processing, and scalable autonomy—built for the future of AI workflows.
Introducing Real-Time Embeddings: Any Model, Any Vector Database—No Code Needed
Confluent’s Create Embeddings Action for Flink helps you generate vector embeddings from real-time data to create a live semantic layer for your AI workflows.
Flink で「調理」：Flink を使ったリアルタイム検索拡張生成 (RAG) をマスター
Confluent は、Flink SQL の AI モデル推論により、データ処理と AI タスクの両方に統合されたプラットフォームを提供することで、RAG 対応の生成 AI アプリケーションの開発と展開を簡素化します 。リアルタイムの航空会社データを使用して RAG 対応の Q&A チャットボットを構築する方法について学びます。