Glean解析：企业AI搜索的革新者如何重塑知识工作

这家公司就是Glean！它有望提供针对企业场景的入口级产品——AI时代企业智能搜索和知识管理平台。它究竟如何用AI将分散的企业信息孤岛，编织成驱动工作的“智能大脑”？其背后又隐藏着怎样的技术内核与增长密码？

Glean是谁？

Glean是一家总部位于美国加州帕洛阿尔托的科技公司，定位为“企业级AI搜索与知识发现平台”。其核心使命是解决现代企业长期面临的“知识孤岛”难题——即海量信息分散在数十甚至上百个不同的SaaS应用、数据库、文档库和沟通工具中，员工难以高效、准确地找到完成工作所需的关键信息、文件或专家。

Glean将自己定义为“企业的工作大脑”（The work brain for your enterprise）。不同于面向公众的通用搜索引擎，Glean专注于企业内部环境，通过深度整合企业已有的技术栈（如Slack、Microsoft Teams、Google Workspace、Confluence、Jira、Salesforce、GitHub等），利用先进的自然语言处理和机器学习技术，构建出一个统一、智能、安全且上下文感知的企业知识搜索引擎。其愿景是让每一位员工都能像访问互联网一样，轻松访问公司的全部集体知识。

Glean发展历程

Glean的发展路径清晰地反映了企业知识管理需求的演进和AI技术的成熟应用。

Glean公司的管理团队

1、隐身研发期（2019-2022年）

创始人Arvind Jain基于自身在企业工作中遭遇的信息检索困境，结合Rubrik员工调查发现的普遍痛点——企业员工平均每天要花1-2小时在内部找人、找资料，敏锐捕捉到企业知识管理的市场空白。Glean选择隐身研发模式，专注于技术突破与产品打磨，避免过早暴露战略意图。2019年，公司完成1500万美元A轮融资，由Kleiner Perkins和Lightspeed领投，为初期研发奠定资金基础。

2、产品验证期（2022-2024年）

在推出核心产品Glean Search后，Glean公司实现跨企业应用的统一搜索功能，快速获得Databricks、Sony等头部客户认可。这一阶段恰逢SaaS应用爆发、远程工作普及与大语言模型突破的多重技术浪潮交汇，为产品落地提供了绝佳市场环境。2024年，公司完成2亿美元D轮融资，估值达22亿美元，同年9月推出下一代提示功能和提示库，进一步完善产品能力。

3、平台扩张期（2025年至今）

产品矩阵从单一搜索工具升级为覆盖全工作流的AI平台，2025年推出Glean Agents智能体平台，实现复杂任务自动化处理；同年6月完成1.5亿美元F轮融资，估值跃升至72亿美元，年度经常性收入（ARR）突破1亿美元，客户数量同比翻倍，同时启动全球化扩张战略，在欧洲、亚太设立数据中心，加速国际市场布局。

Glean一年能为每个用户平均节省110小时

Glean主要产品

Glean构建了以“Work AI”为核心的产品矩阵，涵盖三大核心模块，形成从信息检索到任务自动化的全链条服务能力。

其一，统一智能搜索（Glean Search）

这是Glean的基石功能。提供一个类似谷歌的单一搜索框，员工可以用自然语言提问（如“上个季度的销售复盘报告”、“关于项目X最新的客户反馈”、“谁熟悉欧盟数据合规政策”）。Glean不仅能返回相关的文档、对话、邮件、任务，还能智能识别信息的“人”，即公司内的相关专家。搜索结果根据用户角色、所属团队、工作上下文进行个性化排序，确保安全性和相关性。

其二，AI聊天助手（Glean Assistant）

这是一款智能工作助手，基于大语言模型及检索增强生成（RAG）技术构建的对话式界面。用户可以直接提问，Glean能够综合多个来源的信息，生成结构化的摘要和答案。例如，可以提问“为我们下周三与客户A的会议准备一份背景摘要”，Glean会自动从CRM、过往邮件、项目文档、会议记录中提取关键信息，生成一份简洁的报告。这超越了传统搜索的“找链接”，实现了“给答案”。

其三，AI智能体平台（Glean Agents）

这是Glean于2025年推出的AI智能体平台，标志着产品从“辅助工具”向“协作伙伴”的跨越，允许用户通过自然语言创建代理完成复杂任务。该平台支持低代码/无代码方式构建自定义AI代理，可实现多个代理协同工作，覆盖代码调试、IT支持工单处理、HR绩效分析、新员工培训等场景，2025年已年执行超1亿次任务请求。

Glean公司的产品架构

Glean核心技术

Glean的核心竞争力源于其构建的“可信知识模型”技术架构，融合了搜索算法、知识图谱、大模型应用与企业级安全合规等核心技术。

1.连接器框架：这是其数据接入层的核心技术。Glean开发了超过100个预构建的、企业级的连接器，用于安全、实时地从各类SaaS和数据源中摄取内容、元数据和权限信息。这些连接器支持增量同步、处理速率限制，并确保与源系统的权限模型完全同步，这是实现安全搜索的前提。

2.企业知识图谱构建：通过映射人员、内容和交互关系，建立起动态更新的企业知识网络，使搜索结果能够根据用户角色、工作背景进行个性化呈现。例如，不同部门员工搜索同一关键词，会根据其权限与工作需求返回差异化结果，既保证信息精准性，又避免信息过载。

3.语义检索与重新排序：采用“检索增强生成”（RAG）架构，首先通过混合检索（结合关键词BM25和稠密向量检索）从海量企业数据中召回相关文档片段。然后使用精调的LLM对结果进行深度理解和重新排序。排序算法深度整合个性化信号，如用户资料、团队、近期工作内容，确保最相关的结果排在最前面。

4.专有领域大语言模型应用：Glean并未从头训练基础大模型，而是巧妙地运用和精调现有LLM（如GPT、Claude系列等）。其核心技术在于如何为企业数据构建高质量的“检索上下文”，并将企业特定的术语、人员、项目知识注入提示工程中，使通用LLM能够输出高度专业化、符合企业背景的答案。同时，所有答案都可追溯源文档，避免“幻觉”。

5.统一权限与安全模型：Glean自研了“元权限服务”，能在毫秒内联合计算来自所有连接系统的复杂、嵌套的用户权限。这是其产品的核心安全基石，确保用户搜索时只能看到自己有权访问的内容，不会发生信息泄露。

6.分布式系统与实时索引：继承了创始人团队的谷歌搜索基础设施基因，Glean构建了高性能、高可用的分布式系统，能够处理PB级别的企业数据，并实现近实时的索引更新，确保搜索结果的时效性。

Glean的技术壁垒，体现在其将复杂的AI技术与坚固的企业级工程化能力相结合。此外，Glean还实现2小时内快速连接企业应用的部署能力，远超传统企业搜索解决方案数月的实施周期，大幅降低了企业的adoption成本。

Glean商业模式

Glean是典型的B2B业务，采用“高价值SaaS+生态集成”的商业模式，形成了稳定的收入结构与极高的客户粘性。并在此基础上进行了优化，以匹配其高价值定位。

1.目标客户定位：公司聚焦中大型企业市场，覆盖科技、金融、电信、医疗等50+行业，核心客户包括Databricks、Sony、德意志银行、德国电信、戴尔等头部企业，这类客户具有信息量大、知识管理需求迫切、付费能力强的特点。

2.定价收费策略：采用基于用户数量的订阅制模式，单用户月费在100美元以内，基于产品创造的实际价值进行溢价定价——据客户反馈，企业部署后通常6个月内即可收回投资，员工每周可节省2-3小时搜索时间，这种“价值导向”的定价方式大幅降低了客户决策阻力。

3.清晰的价值主张：其价值主张直接针对企业可量化和不可量化的痛点：减少知识寻找时间（据其宣称，员工平均每周可节省5-8小时）、加速新员工入职、避免重复劳动和知识流失、促进跨部门协作、保护核心知识资产。ROI易于向企业决策者论证。

4.强大的生态整合作为护城河：其商业模式深度依赖于与主流企业SaaS生态的整合。每增加一个高质量的连接器，其平台对客户的价值和粘性就增加一分。这形成了一种网络效应：支持的应用越多，对各类企业的吸引力就越大。

5.从工具到平台的演进潜力：目前Glean主要作为独立应用销售。未来，其强大的搜索与知识发现引擎有可能作为“AI中间件”或“知识层”平台，嵌入到其他企业应用或工作流中，开辟新的收入渠道。

在Gartner发布的“2025生成式AI知识管理应用”创新指南中，Glean成为右上角象限的新兴领导者（Emerging Leaders）之一。在收入增长上，Glean公司呈现快速上升态势，客户留存率与交叉销售率表现优异。

Glean的崛起，为国内企业级AI创业与数字化转型提供了多重宝贵启示。

首先，精准捕捉“隐形痛点”是创业成功的核心前提。

Glean从企业员工日常工作中最常见的“信息检索低效”这一朴素需求切入，解决了长期被忽视的组织人效损耗问题，而这类未被满足的刚性需求往往蕴含巨大市场空间。国内企业在布局AI赛道时，应避免盲目追逐“炫酷技术”，而是深入产业场景，挖掘真实痛点，尤其是大型组织在知识管理、流程协同等方面的隐性需求。

其次，技术浪潮交汇点是实现突破的战略机遇期。

Glean并非大模型的原生开发者，而是顶尖的应用者。其成功关键是将最合适的AI技术（搜索、RAG、LLM）与一个极度聚焦和高价值的场景（企业知识发现），以及独特的数据接入与处理能力（企业私有数据）深度融合。这证明了在AI时代，对垂直场景的深度理解、高质量的数据管道和工程化能力，与算法本身同样重要，甚至更为关键。

第三，构建多层次技术壁垒是长期发展的核心保障。

Glean不仅实现了搜索算法的技术突破，还通过知识图谱构建、生态连接器开发、安全合规体系搭建形成了“专业知识+数据+集成+个性化”的多层次壁垒，避免了同质化竞争。国内企业需摒弃“单一技术创新”的思维，注重构建全链条的技术与生态壁垒，提升核心竞争力。

第四，2B产品应遵循“从工具到平台”的进化路径。

Glean从单一搜索工具起步，逐步升级为智能助手与AI代理平台，既扩大了市场空间，又提升了客户粘性与定价能力，这一发展路径符合2B产品的核心逻辑。国内2B AI企业应聚焦核心痛点建立用户基础与信任，再沿着用户旅程自然延伸产品范围，避免过早陷入“平台化陷阱”。

最后，安全合规是企业级AI产品的生命线。

Glean的爆炸性增长建立在严格的企业级安全与合规基础之上。其“元权限服务”是比炫酷的AI功能更底层的基石。这对于所有ToB的AI应用都是重要启示：没有信任，就没有AI。企业客户绝不会为了智能而牺牲安全与控制。

企业信息过载和知识孤岛是存在数十年的老问题。Glean的成功在于它敏锐地捕捉到，生成式AI和现代LLM技术终于为彻底解决这个老问题提供了可能。这提示创业者与投资者，应重新审视那些长期存在但未被很好解决的“旧痛点”，看新技术是否带来了全新的解决方案。

总    结

纵观Glean的发展，从“搜索”这个员工高频、刚需的入口切入，逐步演化为“AI智能助手”，再成为“AI智能体平台”，它揭示了一条务实的产品演化路径：从一个具有不可替代价值的单点功能出发，积累数据和用户习惯，逐步扩展能力边界，最终成为智能工作流程的核心枢纽。

Glean的核心使命是“释放人类潜能，成就非凡工作（Expand human potential to do extraordinary work）”。这场变革始于每位员工在工作中对AI的实质性运用。以AI为核心的员工，方能塑造AI驱动的企业。

Glean也是AI技术重塑企业软件的一个标志性案例。它证明，通过深刻理解企业知识工作的本质，并将前沿AI技术以安全、可靠、易用的方式工程化，完全有可能在看似成熟的市场中开辟出巨大的新价值空间，并重新定义企业的工作方式。