上下文图谱通过捕捉企业工作流的数字痕迹，构建动态关系网络，为AI代理提供可行动的全景上下文，成为下一代企业自动化的核心基础设施。
企业智能的下一幕：上下文图谱如何重构工作自动化
AI智能体明明能写代码、回邮件、做PPT，却就是搞不定你公司里那些“说不清道不明”的流程？比如，为什么客户合同要先让法务看，再转给销售VP签字，最后还得抄送财务？这些事儿没人写进SOP，但老员工心里门儿清——这就是所谓的“部落知识”（tribal knowledge）。
但今天，硅谷最前沿的AI基础设施公司Glean创始人Arvind Jain放话了：上下文图谱（Context Graphs），才是解锁企业真实工作流的金钥匙。
这篇文章不是泛泛而谈AI趋势，而是深入技术底层，拆解如何用数据结构捕捉“工作是怎么干出来的”，并为AI代理提供可推理、可行动的全景上下文。如果你以为上下文只是聊天记录或文档索引，那你完全低估了它的战略价值——它正在成为下一代企业数据平台的基石。
Arvind Jain是谁？
在深入技术细节前，先认识一下发声者。Arvind Jain是企业级AI搜索与知识管理平台Glean的联合创始人兼CEO。这家成立于2019年的公司，总部位于硅谷，背后站着Benchmark、General Catalyst等顶级风投，客户包括Netflix、Airbnb、Pinterest、Uber等数百家全球头部科技企业。
Jain本人曾是Google早期工程师，在搜索与信息架构领域深耕十多年。他创立Glean的初衷，就是解决企业在数据爆炸时代“找东西太难”的问题——但如今，他的视野早已超越传统搜索，转向更宏大的命题：如何让AI真正理解企业的运作逻辑？这篇文章正是Glean团队多年实践的结晶，既有工程落地的细节，也有对AI代理（Agent）时代的前瞻性判断，堪称企业智能化转型的“技术白皮书”。
从搜索到上下文：AI需要的不只是数据，更是关系
Glean最初的故事，是从“搜索”开始的。企业里有无数系统：Slack、Notion、Salesforce、Jira、Google Docs、Confluence……每个系统都存着一部分信息，但没人能跨系统快速找到最新、最相关的答案。
Glean的使命就是打通这些孤岛，让用户输入一个问题，比如“上季度北美市场的客户流失原因”，就能瞬间聚合来自CRM、会议记录、内部Wiki的最新内容。这确实解决了“找得到”的问题。但随着AI智能体代理开始承担更复杂的任务——比如自动生成季度复盘报告、协调跨部门资源、甚至主导客户谈判——光有内容索引远远不够。
AI需要知道：谁负责这个客户？上周产品团队和销售吵了什么？合同审批卡在哪个环节？这些都不是文档里的静态信息，而是动态的、关系型的“上下文”。于是，Glean团队意识到：下一代企业AI的根基，必须从“内容理解”升级为“流程理解”。
为什么传统RPA搞不定80%的真实工作
你可能用过RPA（机器人流程自动化）——那些能自动登录系统、抓取数据、填表单的“数字员工”。但RPA只适用于高度结构化、规则明确的流程，比如“当发票金额大于10万时，自动触发二级审批”。
然而，现实中80%以上的工作是模糊的、非线性的、由人和小团队临时协作完成的。比如一个新产品上线，可能涉及产品经理在Notion写需求、工程师在GitHub提交代码、设计师在Figma改稿、市场团队在Slack讨论推广节奏……这些行为分散在十几个工具里，没有任何一个系统完整记录了“产品上线”这个流程。
这就是为什么RPA只能自动化少数“明面流程”，而无法触及企业真正的运作核心。上下文图谱的使命，就是把这些碎片化的数字痕迹拼成一张动态关系网，让AI代理看到“工作到底是怎么被干出来的”。
捕捉“怎么做”，而非“为什么想”：上下文图谱的设计哲学
这里有个关键洞察：人类做事的“动机”（why）几乎无法被系统化捕捉。
比如，为什么张经理坚持用Excel而不是BI工具做报表？可能因为老板喜欢看颜色标注，也可能因为上周系统崩溃过……这些想法藏在脑子里，偶尔在Slack吐槽一句，但永远成不了结构化数据。
Glean团队干脆放弃建模“why”，转而全力捕捉“how”——即那些可观察、可追踪的数字行为。
每次文档编辑、每条Slack消息、每个字段更新、每次会议创建，都是“how”的原子信号。
当这些信号在时间轴上反复出现特定模式——比如“每次客户投诉后，都会触发Jira工单+Slack群组+Confluence复盘文档”——系统就能推断出一个隐性流程。
这种“从行为模式反推意图”的思路，既务实又可扩展，完美避开了人类思维的不可观测性。
技术实现三部曲：可观测性、活动理解、高阶任务推断
要构建真正的上下文图谱，Glean在技术上走了三步。
第一步是“可观测性”（Observability）。这不仅仅是接通API那么简单，而是要在数百个企业工具中部署深度连接器（connectors），实时捕获细粒度事件。比如，Salesforce连接器不仅要抓“deal stage changed”，还要同步监听Google Docs里对应的提案修改、Slack中销售和客户的聊天、Calendar里安排的演示会议。这些事件必须带精确时间戳，形成跨系统的因果链。
第二步是“活动理解”（Activity Understanding）。系统将原始事件流解析为结构化动作，比如“用户A在文档X中插入了表格，提及客户Y的预算限制”。这需要NLP对内容做语义解析，同时关联用户、文档、客户等实体。
第三步最挑战：“高阶任务推断”（Higher-level Task Inference）。当系统观察到“连续3天，用户A和B在5个工具中围绕客户Y进行12次交互”，就能聚类为“客户Y的紧急续约项目”，即便没人创建过这个项目标签。
Glean称其任务识别准确率已达80%，这在隐私受限、数据稀疏的企业场景中堪称奇迹。
企业级上下文图谱的三大技术壁垒
别以为上下文图谱只是“把所有日志连起来”那么简单。它面临三大硬核挑战。
首先是数据稀疏性：互联网公司能用亿级用户行为训练模型，但企业数据完全隔离，每个客户的数据量小且敏感，无法跨租户聚合。这意味着算法必须在极小样本下高效学习，不能依赖大数据红利。
其次是噪声过滤：员工每天产生海量无效操作——误删、草稿、闲聊，系统如何区分“重要信号”和“数字噪音”？Glean的做法是结合领域知识（如销售漏斗阶段）和时序模式（如高频短周期交互更可能构成任务）。
最后是实时性与一致性：上下文图谱必须秒级更新，否则AI代理会基于过期信息做决策。比如，当Slack消息刚说“合同已签”，但Salesforce还没更新状态，系统需智能融合多源信号，给出最可能的真实状态。这些技术细节，才是上下文图谱能否落地的关键。
上下文图谱不是孤立技术，而是新一代数据平台的核心
Arvind Jain强调，上下文图谱绝非万能药，它必须嵌入一个更大的技术栈才能发挥作用。
这个栈包括四层：
第一层是连接器（Connectors），负责从所有工具中采集原始事件；
第二层是索引（Indexes），让内容可被快速检索；
第三层是图谱（Graphs），建模实体间的关系（如“张三-负责-客户A”、“文档X-关联-项目Y”）；
第四层是记忆（Memory），记录AI代理自身执行任务的轨迹——比如“上次用这个流程处理投诉，客户满意度提升了20%”。
这四层协同工作，才能让系统从“静态数据仓库”进化为“动态工作引擎”。尤其值得一提的是“企业记忆”：当AI代理完成一次任务，它的操作序列、工具调用、结果反馈都会被存入记忆库，供未来代理学习。这种“从实践中学习”的能力，让自动化系统具备了进化性，而非僵化的规则引擎。
AI代理时代，上下文就是操作系统
回到终极问题：为什么上下文图谱关乎万亿美金机会？因为AI代理要真正接管企业工作，必须像老员工一样“懂行”。它不能只看到孤立的数据点，而要理解数据背后的流程、关系和约束。比如，当代理被要求“推进客户Z的续约”，它需要知道：合同模板在哪个文档库？法务审批人是谁？历史同类客户的折扣底线是多少？上次谈判破裂的原因是什么？这些信息分散在十几个系统中，只有上下文图谱能将其编织成一张可推理的网络。
没有它，AI代理就像一个空降高管，有权限却无语境，处处碰壁。有了它，代理才能成为“数字原住民”，无缝融入企业肌理。正如Jain所说：“上下文不是附加功能，而是AI代理的操作系统。”