Зачем бизнесу RAG-агенты, если у него уже есть ChatGPT?
Представьте, что ваш новый AI-ассистент, обученный на GPT-5 или Gemini 3.0, не знает, над каким проектом вы работали в прошлом квартале. Он генерирует блестящие идеи, но не может ответить на простой вопрос: 'Сколько клиентов отписалось от нашей рассылки в марте?' Потому что он слеп к вашим внутренним данным. Это и есть главная боль 2026 года.
Большие языковые модели (LLM) умны, но беспамятны в контексте вашей компании. Они не видят ваши тикеты в Jira, переписку в Slack, контракты в Salesforce или отчеты в Tableau. Без этого контекста их ответы — просто красивая генерация, часто бесполезная, а иногда и опасная.
Именно поэтому в 2025-2026 годах провалились сотни пилотных проектов по внедрению ИИ в корпорации. Ассистенты давали общие советы, но не могли работать с конкретикой. Подробный разбор этой проблемы есть в нашем материале: Почему ИИ-ассистенты ломаются в бизнес-среде.
Проблема: LLM не знают ваших внутренних дел
Спросите у базового GPT-5: 'Какие риски у нашего текущего проекта Apollo?' Он пожмет плечами (метафорически). Он не имеет доступа к вашей Confluence, где менеджер проекта уже месяц пишет о срыве сроков. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это техника, которая пытается дать ИИ доступ к этим данным. Но старый добрый RAG, о котором говорили в 2024-м, уже не справляется. Он просто искал похожие документы и скармливал их модели. Результат? Хлам на входе — хлам на выходе.
Решение: агентный слой, который думает, прежде чем искать
Новое поколение — это RAG-агенты. Это не просто поисковик, а интеллектуальный посредник. Его задача: понять намерение человека, определить, какие источники данных релевантны (Slack? Jira? PDF-отчет?), запросить их, критически оценить полученную информацию, скомпоновать контекст и только потом отправить запрос LLM. Это целая цепочка рассуждений.
Этот слой становится критической инфраструктурой. Как операционная система для ИИ в компании.
Glean, Microsoft, Google: кто строит этот слой в 2026 году?
На рынке идет жесткая борьба. Стартапы пытаются создать лучший 'мозг' для корпоративных данных, а гиганты — встроить его прямо в свои платформы.
| Игрок | Подход | Интеграции (на 15.02.2026) |
|---|---|---|
| Glean AI | Универсальный агрегатор и поисковый агент. Создает единый индекс всех корпоративных данных. | Slack, Teams, Jira, Salesforce, GitHub, Notion, Confluence, GDrive, Sharepoint + 150+ коннекторов. |
| Microsoft Copilot для предприятий | Глубоко встроен в стек Microsoft 365. Работает как надстройка над Graph API. | Outlook, Teams, Word, Excel, Sharepoint, Power BI. Закрытая экосистема. |
| Google Gemini для Workspace | Аналогично Microsoft, но в мире Google. Делает ставку на мультимодальность. | Gmail, Docs, Sheets, Meet, Drive, Calendar. Активно развивает Gemini 3.0 для бизнеса. |
Glean в 2026 году — это уже не просто поисковая строка. Это полноценный агент, который умеет не только находить, но и действовать. Например, он может самостоятельно собрать контекст по проекту из пяти разных систем и на его основе составить еженедельный отчет. Архитектура таких систем стала намного сложнее — об этом детально в статье Битва за AI-слой предприятия.
Технические вызовы, которые всех бесят
Внедрение RAG-агентов — это не прогулка по парку. Даже в 2026 году.
- Безопасность и разрешения. Агент должен понимать, что показывать CEO, а что — стажеру из маркетинга. Одна ошибка — и финансовая отчетность утекает не туда. Атаки на RAG-системы участились, о чем мы писали в RAG в 2026: хакеры атакуют.
- Структурированные данные. Таблицы, базы данных — для них RAG все еще больно. ИИ часто путается в числах и связях. GraphRAG и другие подходы пытаются это исправить, но идеала нет. Актуальные исследования собраны в Обзоре свежих исследований RAG.
- Актуальность. Данные в компаниях меняются каждую секунду. Как поддерживать индекс в реальном времени? Как отсекать устаревшее? Glean и другие ввели потоковую индексацию, но это дорого и сложно.
И главное — эти системы чертовски сложно настроить. Готовое решение от Glean может не учесть специфику вашего legacy-ERP. А собранная своими руками система, как в нашем руководстве по локальному Agentic RAG, требует команды ML-инженеров, которые на вес золота.
Что дальше? Агенты вместо микросервисов?
Тренд очевиден: RAG-агенты эволюционируют в автономные бизнес-процессы. Они уже не просто отвечают на вопросы. Они выполняют задачи.
Сценарий 2027 года: вместо того чтобы писать скрипт для сбора данных из трех систем и формирования отчета, вы просто говорите агенту: 'Каждую пятницу готовь сводку по проекту X'. Агент сам определяет, где брать данные, как их обрабатывать и кому отправлять результат. Это меняет архитектуру корпоративных IT. Появляется слой интеллектуальных агентов поверх традиционных микросервисов. Спорно? Безусловно. Подробнее в Агенты поверх микросервисов.
Совет, который вы не услышите от вендоров: не гонитесь за самой сложной архитектурой. Начните с одного узкого, но болезненного use case. Например, с поиска информации по продукту во всех внутренних источниках. Добились точности выше 90%? Тогда масштабируйте. Дорожная карта есть в материале RAG 2026: roadmap, который работает.
Итог? RAG-агенты — это не временный хайп. Это неизбежный пласт инфраструктуры, который отделяет LLM от хаоса корпоративных данных. Glean, Microsoft и Google строят его сверху, но битва только начинается. Победит тот, чей агент не просто найдет документ, а поймет бизнес-процесс и предложит решение, о котором вы еще не подумали.
А ваш ИИ-ассистент все еще не знает, что было на прошлом стендапе? Самое время его познакомить с реальным миром вашей компании.
