8B 端側(cè)寫作智能體 AgentCPM-Report 開源，DeepResearch 終于本地化

作者 | 褚杏娟

1 月 20 日，由清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)人民大學(xué)、面壁智能與 OpenBMB 開源社區(qū)聯(lián)合研發(fā)的 8B 端側(cè)寫作智能體 AgentCPM-Report 正式開源。

在當(dāng)前深度研究場(chǎng)景中，企業(yè)與科研人員常面臨兩難抉擇：依賴云端大模型雖能獲得頂級(jí)調(diào)研能力，卻需承擔(dān)核心數(shù)據(jù)泄密風(fēng)險(xiǎn)；選擇斷網(wǎng)或本地小模型保障安全，又往往因性能局限導(dǎo)致報(bào)告邏輯淺薄、實(shí)用性不足。

為此，AgentCPM-Report 以端側(cè)模型為核心，來實(shí)現(xiàn)本地化部署與 SOTA 性能的雙重突破，力求無需昂貴算力集群，也無需上傳任何信息，即可在本地構(gòu)建專家級(jí)調(diào)研助手。

據(jù)悉，該智能體的核心亮點(diǎn)集中在兩大維度。

第一，極致效能與“以小博大”的突破：通過平均 40 輪深度檢索與近 100 輪思維鏈推演，AgentCPM-Report 以僅 8B 的參數(shù)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜信息的全方位挖掘與重組，能夠產(chǎn)出邏輯嚴(yán)密、洞察深刻的萬字長(zhǎng)文，在深度調(diào)研任務(wù)上性能對(duì)標(biāo)頂級(jí)閉源系統(tǒng)。

第二，物理隔絕的本地安全保障：專為高隱私場(chǎng)景設(shè)計(jì)，支持完全離線的敏捷部署，徹底杜絕云端泄密風(fēng)險(xiǎn)；依托開源的 UltraRAG 框架，可高效掛載并理解本地私有知識(shí)庫(kù)，讓核心機(jī)密數(shù)據(jù)在"不出域"的前提下，轉(zhuǎn)化為高價(jià)值的專業(yè)決策報(bào)告。

在 DeepResearch Bench、Deep Consult、DeepResearch Gym 三大主流深度調(diào)研評(píng)測(cè)基準(zhǔn)中，其綜合評(píng)分達(dá)到甚至超越頂級(jí)閉源系統(tǒng)：在最考驗(yàn)核心能力的洞察性指標(biāo)上排名第一，全面性指標(biāo)位居第一梯隊(duì)，僅次于基于 Claude 的復(fù)雜寫作框架。其中在 DeepResearch Gym 評(píng)測(cè)中，AgentCPM-Report 以 98.48 的綜合得分領(lǐng)跑，在深度、廣度、洞察力等關(guān)鍵維度均斬獲滿分。

官方展示的實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景中，該智能體可基于《三體》原文知識(shí)庫(kù)，完成從線索挖掘、大綱規(guī)劃到萬字長(zhǎng)文撰寫的全流程，精準(zhǔn)生成"面壁計(jì)劃"深度調(diào)查報(bào)告。

部署便捷性方面，AgentCPM-Report 支持 Docker 一鍵啟動(dòng)，無需編寫代碼即可通過拖拽方式將 PDF、TXT 等本地文檔導(dǎo)入后臺(tái)，系統(tǒng)自動(dòng)完成切片與向量化索引，用戶輸入研究課題后，即可生成結(jié)構(gòu)化、帶引用的專業(yè)報(bào)告，實(shí)現(xiàn)沉浸式深度調(diào)研體驗(yàn)。

技術(shù)層面，兩大創(chuàng)新支撐其“以弱勝?gòu)?qiáng)”的表現(xiàn)：一是“寫作即推理”模式，通過“起草 - 深化”兩階段循環(huán)與漸進(jìn)式優(yōu)化，將長(zhǎng)篇寫作拆解為微小目標(biāo)，避免小模型邏輯崩塌；二是“多階段智能體學(xué)習(xí)”，拆解智能檢索、流暢寫作、科學(xué)規(guī)劃、精準(zhǔn)決策四大核心能力，通過有監(jiān)督微調(diào)、原子能力強(qiáng)化、全流程優(yōu)化三階段訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)端到端全鏈路能力提升。

目前，AgentCPM-Report 已在 GitHub、HuggingFace、ModelScope、GitCode、魔樂社區(qū)等多個(gè)平臺(tái)開源，UltraRAG 框架也同步開放獲取。

UltralRAG 框架開源地址：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

GitHub：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM

HuggingFace：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Report

ModelScope：https://modelscope.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Report

GitCode：https://gitcode.com/OpenBMB/AgentCPM

魔樂社區(qū)：https://modelers.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Report