AgentCPM-Report – 清华联合面壁智能等开源的写作智能体

AgentCPM-Report是什么

AgentCPM-Report 是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 开源社区联合推出的本地化深度调研智能体，基于8B参数的MiniCPM4.1模型。模型能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，支持完全离线部署，杜绝云端泄密风险。通过深度检索与思维链推演，实现了与顶级闭源系统相当的报告生成能力，适用高隐私场景，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的主要功能

• 深度调研与报告生成：智能体能根据用户输入的指令或问题，自动检索和整合信息，生成逻辑严密、内容丰富的长篇报告。
• 本地化与私有化部署：支持完全离线的本地部署，确保数据在本地处理，杜绝云端泄密风险，适合处理高隐私数据。
• 高效知识库挂载：通过 UltraRAG 框架，可快速挂载和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。
• 多轮深度检索与推理：通过平均 40 轮的深度检索和近 100 轮的思维链推演，实现对信息的全方位挖掘与重组。
• 灵活的部署方式：智能体提供 Docker 一键部署，支持拖拽式知识库构建，无需编写代码即可快速上手。

AgentCPM-Report的技术原理

• “写作即推理”模式：智能体采用迭代精炼框架，模拟人类专家的写作过程，通过“起草”与“深化”两个阶段交替进行，逐步优化报告内容。将复杂的长篇写作任务拆解为一系列小目标，每轮循环解决局部问题，在较小的参数规模下生成高质量报告。

• 四大核心能力拆解：将报告生成任务拆解为智能检索、流畅写作、科学规划和精准决策四大模块，针对性强化训练。

• 三阶段训练法：包括有监督微调、原子能力强化和全流程优化，确保模型在各个阶段都能持续提升性能。

• UltraRAG 框架：一个低代码的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，用于高效挂载和理解本地知识库，支持快速构建向量化索引，提升检索效率。

AgentCPM-Report的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Report

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Report

AgentCPM-Report的应用场景

• 企业战略规划：AgentCPM-Report 可在本地处理敏感财务和市场数据，生成结构化的战略规划和分析报告，确保企业核心信息的安全与保密。
• 金融行业：金融机构用其离线部署功能，处理投资分析和风险评估数据，生成专业报告，保障金融信息的绝对安全。
• 科研与学术：科研人员将实验数据和内部文献整合到本地知识库，生成高质量的科研报告，同时保护研究成果的保密性。
• 政府与公共部门：政府部门使用工具撰写政策分析和项目评估报告，满足高隐私要求，辅助科学决策。
• 医疗行业：医疗机构在本地处理敏感医疗数据，生成临床研究和治疗方案报告，确保患者隐私和数据安全。

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