作者：来自 Elastic Loren Erickson
Elastic 被评为 2026 年 Gartner®《企业 AI 搜索魔力象限™》的领导者。在整个受评估的市场中，只有 3 家厂商被评为领导者。Elastic 在执行能力（Ability to Execute）方面排名最高，在愿景完整性（Completeness of Vision）方面位居最前。在配套的《关键能力》报告中，Elastic 在 AI 自动化用例（AI Automation Use Case）中排名第一。
企业 AI 搜索市场与一年前相比已经发生了很大变化。各组织正越来越多地将 AI 应用和 agent 推向生产环境，而其底层的检索层也已经成为关键基础设施。各团队逐渐认识到，AI 需要搜索才能以更低的成本提供准确的结果，而他们也在寻求一个值得信赖的平台，以可靠地、大规模地支持 AI，并覆盖所有重要的数据。我们认为，这一认可反映了我们对这些变化所做出的响应：
为企业 AI 构建的平台
Elasticsearch 已经证明自己是一个全面的企业 AI 平台，为各个地区和行业的超过 18,000 家组织提供支持。我们认为，这一优势也体现在 Gartner《关键能力》报告的结果中：Elastic 在 AI 自动化方面排名第一，在其他所有用例中均排名第二，涵盖从深度研究（Deep Research）和上下文工程（Context Engineering），到 AI 增强（AI Augmentation）、数字工作空间（Digital Workspace）和企业应用（Enterprise Applications）。
AI agent 和助手的基础上下文层
企业 AI 的能力取决于它能够检索到什么样的上下文。幻觉、无关结果以及不断增长的 token 成本，越来越多地源于上下文有限或缺失，而不是模型的选择。Elasticsearch 专门为解决这一问题而构建：它是一个高性能检索引擎，将全文搜索、语义搜索和混合搜索结合起来，为任何 AI 工作负载呈现最相关的上下文。
我们从这份报告中得到的结论是，Elasticsearch 能够通过强大的搜索和检索能力，将结构化和非结构化数据结合起来，这是为 AI 应用和 agent 提供精准、有依据的上下文的一项关键优势。这与我们的 AI 战略一致：让平台成为 agent 和助手构建于其上的上下文层，而不是提供面向终端用户的助手体验。
统一保留或翻译英文术语让开头表述更自然凝练统一 agent 相关术语表达
AI 自动化用例排名第一
Gartner 在《关键能力》报告中针对 6 个用例对各厂商进行了评估。Elastic 在 AI 自动化方面以 2.77 分（满分 3.0 分）排名第一，这也是该报告中的最高得分。
AI 自动化体现的是厂商支持自主运行的 AI agent 的能力：检索上下文、基于上下文进行推理，并在无需持续人工干预的情况下采取行动。Elastic 在这一领域的优势建立在 3 项协同工作的能力之上。
Elasticsearch 能够跨任何类型的数据，以高精度检索上下文。Elastic Agent Builder 和 Elastic Workflows 为开发人员提供了构建自定义 agentic pipeline 所需的基础能力，并能够连接企业数据源。借助原生 Jina embedding 和 reader model（包括 OCR model），客户几乎可以读取和建立任何输入数据的索引，并以更低的成本实现高精度。开放的 Agent Skills repository 则提供了不断扩大的预构建 skill 库，agent 可以利用这些 skill 从 Claude、Codex、Gemini 等工具查询 Elasticsearch、执行 ES|QL，并对结果进行推理。
这些能力结合在一起，使组织能够构建和部署足够可靠、可以在生产环境中运行的 AI 自动化。
建立在开源基础和广泛生态系统之上
基于 Elasticsearch 构建的一个不那么显而易见的优势，是围绕它形成的生态系统。Elastic 的开源根基帮助培育了一个活跃的全球工程师社区，其中许多人拥有使用该平台的经验，这可以让组织更容易找到具备相关技能的人才，并缩短上手时间。
对于正在评估长期平台风险的组织而言，这一点很重要。专有平台可能会增加对单一厂商的依赖。一个拥有深厚开源根基、庞大全球社区，并且能够灵活部署在本地环境或用户选择的云环境中的平台，可以让组织在未来拥有更多选择。
持续投资于向量搜索和 AI 检索
对我们而言，这一认可是在产品取得显著进展的基础上获得的。2025 年 10 月，Elastic 收购了 Jina AI，以进一步增强其向量搜索能力。如今，Jina AI 的模型、reader 和 reranker 已向 Elastic 客户提供。近期的平台改进还包括推出 Elastic Agent Builder、新的 Elasticsearch Vector Database Serverless 产品，以及能够降低大规模运行 AI 工作负载成本和复杂度的向量优化能力。
展望未来，Elastic 的产品路线图包括原生 Context Engine、数据联邦方面的进展，以及对内置评估和模型能力的改进，所有这些都旨在让企业 AI 用例中的检索更加准确，并更易于投入实际运营。
与客户和社区一起加倍投入企业 AI
我们认为，凭借在愿景完整性（Completeness of Vision）和执行能力（Ability to Execute）方面的定位，被评为 Gartner《企业 AI 搜索魔力象限》的领导者，反映了我们的客户向我们表达的观点：企业 AI 需要一个准确、成熟且能够进行规模化构建的检索基础。
在我们看来，《关键能力》报告的结果进一步印证了这一点。Elastic 在 AI 自动化方面排名第一，在其他每个用例中均排名第二。在我们看来，Elastic 在每个类别中始终优于或至少与最佳替代方案表现相当。
我们认为，这一认可反映了我们的团队与客户共同努力的成果，使 AI 搜索真正成为能够在生产环境中落地的现实。
阅读完整报告
2026 年 Gartner®《企业 AI 搜索魔力象限™》现已发布。访问该报告，进一步了解企业 AI 搜索市场，以及我们认为 Elastic 为什么能够被评为领导者。
探索 Elastic 如何帮助组织大规模构建和部署企业 AI 搜索。
Gartner，《企业 AI 搜索魔力象限》，
Tim Nelms、Stephen Emmott、Darin Stewart、Jed Cawthorne，2026 年 10 月 7 日。
Gartner，《企业 AI 搜索关键能力》，
Tim Nelms、Stephen Emmott、Darin Stewart、Jed Cawthorne，2026 年 10 月 7 日。
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本文所述任何版本和功能的发布及发布时间均由 Elastic 自行决定。目前尚未提供的任何版本或功能可能无法按时交付，也可能根本不会交付。
此图表由 Gartner, Inc. 作为更大规模研究文档的一部分发布，应结合完整文档进行评估。Gartner 文档可向 Elastic 申请获取。
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