Ricerca Profonda Aziendale: Ricerca Profonda Multi-Agente Orientabile per l'Analisi Aziendale
Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics
October 20, 2025
Autori: Akshara Prabhakar, Roshan Ram, Zixiang Chen, Silvio Savarese, Frank Wang, Caiming Xiong, Huan Wang, Weiran Yao
cs.AI
Abstract
Con la crescita esponenziale delle informazioni, le aziende si trovano ad affrontare una pressione crescente per trasformare i dati non strutturati in intuizioni coerenti e azionabili. Sebbene gli agenti autonomi mostrino promesse, spesso incontrano difficoltà con le sfumature specifiche del dominio, l'allineamento degli intenti e l'integrazione aziendale. Presentiamo Enterprise Deep Research (EDR), un sistema multi-agente che integra (1) un Master Planning Agent per la scomposizione adattiva delle query, (2) quattro agenti di ricerca specializzati (Generale, Accademico, GitHub, LinkedIn), (3) un ecosistema di strumenti estensibile basato su MCP che supporta NL2SQL, analisi di file e flussi di lavoro aziendali, (4) un Visualization Agent per intuizioni basate sui dati, e (5) un meccanismo di riflessione che rileva le lacune di conoscenza e aggiorna la direzione della ricerca con una guida opzionale di intervento umano. Questi componenti consentono la generazione automatica di report, lo streaming in tempo reale e la distribuzione senza soluzione di continuità in ambito aziendale, come validato su dataset interni. Su benchmark aperti, tra cui DeepResearch Bench e DeepConsult, EDR supera i sistemi agentici all'avanguardia senza alcun intervento umano. Rilasciamo il framework EDR e le traiettorie di benchmark per avanzare la ricerca sulle applicazioni di ragionamento multi-agente.
Codice disponibile su https://github.com/SalesforceAIResearch/enterprise-deep-research e
Dataset su 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