AgentCPM-Report：清华大学等联合研发的本地化深度调研智能体

AgentCPM-Report是由清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与OpenBMB开源社区联合研发的本地化深度调研智能体，基于8B参数的MiniCPM4.1模型打造。该智能体支持完全离线部署，可在本地离线环境中生成逻辑严密、洞察深刻的万字长文报告，从根源上杜绝云端泄密风险。依托深度检索与思维链推演技术，其报告生成能力媲美顶级闭源系统，适配各类高隐私业务场景，是首个可本地化部署且达到实用级别的深度调研系统。

AgentCPM-Report核心功能：

1、深度调研与长篇报告生成：

根据用户指令或需求，自动检索、整合信息，输出逻辑严谨、内容详实的万字级深度报告。

2、本地化私有化部署：

支持全离线运行，数据全程本地处理，彻底规避云端传输与存储的泄密风险，适配高隐私数据处理场景。

3、高效私有知识库挂载：

集成UltraRAG框架，可快速挂载并深度理解本地私有知识库，将核心机密数据转化为专业决策报告。

4、多轮深度检索与推理：

通过平均40轮深度检索与近100轮思维链推演，实现对信息的全方位挖掘、整合与重组，保障报告深度。

5、低门槛灵活部署：

提供Docker一键部署方案，支持拖拽式知识库构建，无需编写代码即可快速上手使用。

AgentCPM-Report技术原理：

1、“写作即推理”迭代精炼框架：

模拟人类专家写作流程，采用“起草-深化”交替的迭代模式，将复杂长篇写作任务拆解为系列小目标，通过逐轮循环优化局部内容，以8B轻量级参数实现高质量报告生成。

2、四大核心能力模块化拆解：

将报告生成任务拆解为智能检索、流畅写作、科学规划、精准决策四大核心模块，针对性开展强化训练，夯实全流程技术底座。

3、三阶段递进式训练方法：

采用有监督微调→原子能力强化→全流程优化的三阶段训练策略，确保模型在各环节性能持续迭代提升。

4、UltraRAG低代码检索增强框架：

轻量化RAG技术架构，支持本地知识库快速向量化索引构建，大幅提升检索效率与知识理解精度，高效赋能深度调研任务。

AgentCPM-Report应用场景：

1、企业战略规划：

本地处理敏感财务、市场数据，生成结构化战略分析报告，保障企业核心商业信息安全。

2、金融行业分析：

依托离线部署能力，处理投资分析、风险评估等涉密数据，输出专业金融报告，规避信息泄露风险。

3、科研学术研究：

整合实验数据与内部文献，生成高质量科研报告，保护未公开研究成果的保密性。

4、政府公共事务：

撰写政策分析、项目评估报告，满足政务数据高隐私要求，辅助科学决策制定。

5、医疗行业应用：

本地处理患者敏感医疗数据，生成临床研究、治疗方案报告，严格守护患者隐私与医疗数据安全。

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