Investigación Profunda Empresarial: Investigación Profunda Multiagente Dirigible para Análisis Empresarial
Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics
October 20, 2025
Autores: Akshara Prabhakar, Roshan Ram, Zixiang Chen, Silvio Savarese, Frank Wang, Caiming Xiong, Huan Wang, Weiran Yao
cs.AI
Resumen
A medida que la información crece exponencialmente, las empresas enfrentan una presión creciente para transformar datos no estructructurados en conocimientos coherentes y accionables. Si bien los agentes autónomos muestran potencial, a menudo luchan con los matices específicos del dominio, la alineación de intenciones y la integración empresarial. Presentamos Enterprise Deep Research (EDR), un sistema multiagente que integra (1) un Agente de Planificación Maestra para la descomposición adaptativa de consultas, (2) cuatro agentes de búsqueda especializados (General, Académico, GitHub, LinkedIn), (3) un ecosistema de herramientas extensible basado en MCP que soporta NL2SQL, análisis de archivos y flujos de trabajo empresariales, (4) un Agente de Visualización para insights basados en datos, y (5) un mecanismo de reflexión que detecta brechas de conocimiento y actualiza la dirección de la investigación con orientación opcional de un humano en el ciclo. Estos componentes permiten la generación automatizada de informes, transmisión en tiempo real y despliegue empresarial sin problemas, como se ha validado en conjuntos de datos internos. En benchmarks de preguntas abiertas, incluyendo DeepResearch Bench y DeepConsult, EDR supera a los sistemas agentes más avanzados sin ninguna intervención humana. Publicamos el marco de EDR y las trayectorias de referencia para avanzar en la investigación sobre aplicaciones de razonamiento multiagente.
Código en https://github.com/SalesforceAIResearch/enterprise-deep-research y
Dataset en 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