Яндекс представил технологию агентного поиска для оптимизации работы ИИ-ассистентов

Создание качественных ИИ-ассистентов невозможно без интеграции с развитой поисковой системой, заявила технический директор Яндекс Поиска Екатерина Серажим на конференции «День Поиска 2026».

По её словам, синергия поиска и нейросетей позволяет ИИ получать доступ к актуальным данным, выходя за рамки знаний, полученных в процессе обучения.

Ключевой проблемой современных LLM (больших языковых моделей) остаётся их ограниченность датой завершения обучения. Для анализа новостей или ответа на вопросы о текущих событиях модели необходим доступ к Сети. Однако прямая передача десятков найденных документов в нейросеть требует колоссальных вычислительных ресурсов и часто перегружает контекстное окно модели лишней информацией.

Чтобы решить эту проблему, Яндекс развивает направление «агентного поиска». Система оптимизирована для работы не с человеком, а непосредственно с нейросетью: поисковые алгоритмы выступают в роли агента, который предварительно анализирует веб-документы и отбирает только те фрагменты текста, которые действительно полезны для формирования ответа.

Внедрение агентного поиска уже позволило сократить объём передаваемой нейросети информации на 25% без потери качества итогового результата. Это снижает нагрузку на вычислительные мощности и ускоряет генерацию ответа для пользователя. В компании подчёркивают, что дальнейшая адаптация поиска под нужды ИИ станет стандартом для отрасли.