Unternehmensbezogene Tiefenforschung: Steuerbare Multi-Agenten-Tiefenforschung für Unternehmensanalytik
Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics
October 20, 2025
papers.authors: Akshara Prabhakar, Roshan Ram, Zixiang Chen, Silvio Savarese, Frank Wang, Caiming Xiong, Huan Wang, Weiran Yao
cs.AI
papers.abstract
Da Informationen exponentiell wachsen, stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, unstrukturierte Daten in kohärente, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Obwohl autonome Agenten vielversprechend sind, kämpfen sie oft mit domänenspezifischen Nuancen, Intent-Ausrichtung und Unternehmensintegration. Wir präsentieren Enterprise Deep Research (EDR), ein Multi-Agenten-System, das (1) einen Master Planning Agent für adaptive Abfragezerlegung, (2) vier spezialisierte Suchagenten (General, Academic, GitHub, LinkedIn), (3) ein erweiterbares MCP-basiertes Tool-Ökosystem, das NL2SQL, Dateianalyse und Unternehmensworkflows unterstützt, (4) einen Visualisierungsagenten für datengetriebene Erkenntnisse und (5) einen Reflexionsmechanismus, der Wissenslücken erkennt und die Forschungsrichtung mit optionaler menschlicher Steuerung aktualisiert, integriert. Diese Komponenten ermöglichen die automatisierte Berichterstellung, Echtzeit-Streaming und nahtlose Unternehmensbereitstellung, wie auf internen Datensätzen validiert. Auf offenen Benchmarks, einschließlich DeepResearch Bench und DeepConsult, übertrifft EDR state-of-the-art agentenbasierte Systeme ohne menschliche Steuerung. Wir veröffentlichen das EDR-Framework und Benchmark-Trajektorien, um die Forschung zu Multi-Agenten-Anwendungen voranzutreiben.
Code unter https://github.com/SalesforceAIResearch/enterprise-deep-research und
Datensatz unter https://huggingface.co/datasets/Salesforce/EDR-200
English
As information grows exponentially, enterprises face increasing pressure to
transform unstructured data into coherent, actionable insights. While
autonomous agents show promise, they often struggle with domain-specific
nuances, intent alignment, and enterprise integration. We present Enterprise
Deep Research (EDR), a multi-agent system that integrates (1) a Master Planning
Agent for adaptive query decomposition, (2) four specialized search agents
(General, Academic, GitHub, LinkedIn), (3) an extensible MCP-based tool
ecosystem supporting NL2SQL, file analysis, and enterprise workflows, (4) a
Visualization Agent for data-driven insights, and (5) a reflection mechanism
that detects knowledge gaps and updates research direction with optional
human-in-the-loop steering guidance. These components enable automated report
generation, real-time streaming, and seamless enterprise deployment, as
validated on internal datasets. On open-ended benchmarks including DeepResearch
Bench and DeepConsult, EDR outperforms state-of-the-art agentic systems without
any human steering. We release the EDR framework and benchmark trajectories to
advance research on multi-agent reasoning applications.
Code at https://github.com/SalesforceAIResearch/enterprise-deep-research and
Dataset at https://huggingface.co/datasets/Salesforce/EDR-200