Glean est une plateforme d'IA pour le travail ouverte et extensible, où les entreprises apportent leur propre cloud, leur LLM, leur fournisseur de sécurité et — désormais disponible — leurs agents tiers. Si Glean est une plateforme puissante pour créer et orchestrer des agents, il est compréhensible que les clients évoluant dans les environnements Glean les plus vastes ne construisent pas tous leurs agents dans Glean. Nous sommes convaincus que les entreprises devraient disposer d'un choix lorsqu'elles bâtissent leur stack technologique d'agents. Nous pensons également que d'autres frameworks d'agents tirent profit de Glean en accédant aux données d'entreprise indexées — des données indexées et sécurisées une seule fois — et en permettant à des agents construits n'importe où de s'appuyer sur un contexte pertinent et personnalisé.
Glean s'épanouit lorsqu'il opère au sein d'un écosystème plus large, et échoue lorsqu'il est isolé dans un jardin clos. C'est pourquoi j'ai le plaisir de partager aujourd'hui la prise en charge par Glean des derniers standards universels de communication et des frameworks d'agents ouverts, notamment le Model Context Protocol d'Anthropic (MCP), LangChain, LangGraph, Nvidia NIM, l'OpenAI Agents SDK (via MCP), et bien d'autres à venir.
Glean a débuté comme une solution de recherche d'entreprise brisant les silos de connaissances au sein de l'organisation, et nous voyons aujourd'hui cette mission s'étendre à la suppression des silos applicatifs. Nous imaginons un avenir où les agents surmontent les barrières qui ont traditionnellement fait de l'automatisation du travail intellectuel entre applications SaaS un processus manuel, chronophage et fragile.
Des standards ouverts pour la communication entre agents
Les agents agissent de manière autonome pour accomplir le travail, en raisonnant à travers des tâches complexes et en mobilisant les bons outils et workflows. Si les LLM excellent dans le raisonnement, ils manquent de connaissances d'entreprise, de processus et de la capacité à passer à l'action. C'est là qu'interviennent les plateformes d'agents, qui orchestrent et sécurisent le travail agentique pour l'aligner sur les objectifs des utilisateurs.
Le travail en entreprise est dispersé entre des outils SaaS déconnectés, obligeant souvent les collaborateurs à passer d'une application à l'autre pour une seule tâche. L'automatisation traditionnelle a toujours été rigide et coûteuse, réservée aux processus critiques. Les agents changent la donne en permettant une automatisation dynamique et contextuelle pour les individus et les équipes. Pourtant, le paysage des agents et du SaaS demeure fragmenté, ce qui complique l'accès des agents aux données d'autres applications, l'appel à d'autres outils et l'accomplissement de leur travail.
Plutôt que de fragmenter davantage le secteur en créant nos propres API et conventions sur mesure, la valeur des agents pourrait se concrétiser plus rapidement grâce à un cadre de communication commun. Cela éviterait également aux clients d'être enfermés dans un système unique, incapables de tirer parti d'un avenir riche en modèles toujours plus innovants et en outils faciles à utiliser. Je suis fermement convaincu que nous n'en sommes qu'aux prémices de l'IA et que chacun devrait avoir la liberté et la flexibilité d'adapter son approche, sans se heurter à une lourde ré-architecture.
C'est pourquoi je suis personnellement enthousiasmé par l'arrivée de protocoles de communication universels tels que le Model Context Protocol d'Anthropic (MCP), l'Agent Protocol de LangChain et AGNTCY de Cisco, LangChain et Galileo. Ils visent à fournir un standard ouvert permettant aux agents IA de se connecter à divers outils et agents sans intégrations sur mesure. Lorsque chaque agent parle la même langue, il leur est facile de collaborer et d'améliorer le travail au sein de l'entreprise.
Si Glean cherche à faciliter la création d'agents en entreprise pour tous, il existe une diversité de préférences comblée par les alternatives de frameworks d'agents open source. En tant que plateforme ouverte déterminée à répondre à ces préférences, nous offrons la prise en charge de LangChain et LangGraph. Si vous choisissez de construire sur Glean, nous offrirons une expérience d'agents à l'échelle de l'entreprise qui permet à chacun de créer et déployer des agents. Notre plateforme prend en charge une orchestration évolutive à la fois pour les agents internes et tiers, le tout ancré dans vos données d'entreprise et protégé par une application stricte des permissions.
Cas d'usage de MCP pour Glean
Le prototypage de la prise en charge par Glean de nouveaux frameworks d'agents ouverts comme MCP nous a apporté de précieux enseignements sur la meilleure façon de les utiliser dans l'écosystème :
Les Glean Agents appellent des outils externes
MCP offre un moyen standardisé de connecter les agents à différentes sources de données et outils, basé sur l'architecture client-serveur. Le framework établit la communication entre :
- Hôte : les agents qui initient les connecteurs
- Clients : les connecteurs
- Serveurs : les services qui fournissent des ressources (contexte), des prompts (messages modélisés) et des outils (fonctions à exécuter)
Lorsque Glean opère en tant qu'hôte, il peut se connecter à un nombre illimité d'outils d'entreprise, tant qu'ils disposent de serveurs MCP. Cela permet à Glean d'étendre sa prise en charge à de nombreuses nouvelles actions, avec peu ou pas d'effort d'ingénierie. Prenons l'exemple d'un client qui souhaite que Glean résolve des tickets via son Support Hub développé en interne :
Bien qu'il s'agisse ici d'un exemple simple impliquant la récupération et la mise à jour d'un ticket d'assistance, à l'avenir, des étapes au sein du moteur de raisonnement agentique pourraient être déléguées à divers autres systèmes, orchestrés par Glean. On peut aussi imaginer que Glean, à travers des conversations avec d'autres agents, puisse réellement déclencher le travail d'un autre agent. En effet, les protocoles sont conçus pour une communication bidirectionnelle, tirant parti de la nature dynamique des agents pour accomplir le travail sans avoir à attendre de déclencheurs explicites. C'est plutôt impressionnant.
Des outils externes appellent les Glean Agents
Nous pouvons également utiliser Glean dans un autre environnement d'agents, par exemple au sein du populaire IDE d'IA Cursor. Dans cet exemple, les ingénieurs n'ont jamais à quitter leur IDE pour rassembler l'ensemble du contexte d'entreprise, y compris la documentation, la communication et leur base de code, depuis Glean.
Bien que Glean dans GitHub offre une expérience similaire, avec une prise en charge supplémentaire des descriptions de PR automatisées et des revues de code, nous n'avions pas encore développé d'intégrations Cursor ou Codeium. Avec MCP, nous n'avons plus besoin de le faire.
Nous envisageons un avenir où les Glean Agents fonctionnent de concert avec les outils comme avec d'autres agents. Dans certains scénarios, comme un environnement de développement où les ingénieurs passent leur journée, il est logique que les atouts de Glean soient exploités dans cet environnement. Dans d'autres scénarios, vous pouvez vous tourner vers les Glean Agents pour leur accès sécurisé aux données, leur application des autorisations et leurs capacités d'orchestration avec des agents tiers. La coopération au-delà des frontières devient désormais une réalité.
La suite
Les nouveaux protocoles et frameworks de développement pour la création d'agents ont renforcé le besoin d'orchestration entre agents propriétaires et tiers. Ils ont également souligné la valeur d'une plateforme d'IA horizontale comme Glean en entreprise.
Nos clients veulent indexer leurs données une seule fois — en apportant intelligemment du contexte aux agents plutôt qu'en dupliquant les efforts sur plusieurs solutions. Les clients veulent aussi sécuriser, gouverner et superviser leurs agents en une seule opération. Glean est conçu pour aider les utilisateurs à faire exactement cela — en garantissant la prise en compte des autorisations, l'authentification des accès et la protection des données d'entreprise.
Il y a de la valeur dans l'écosystème de l'IA - avec ses frameworks conviviaux pour les développeurs et ses protocoles de communication standardisés - comme dans une plateforme unifiée qui sécurise et indexe vos données. Glean offre les deux.
Documentation et dépôt MCP disponibles dès maintenant.
Documentation et dépôt LangChain disponibles dès maintenant.
Documentation et dépôt Nvidia NIM disponibles dès maintenant.
