Pesquisa Profunda Empresarial: Pesquisa Profunda Multiagente Direcionável para Análises Empresariais
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
Resumo
À medida que a informação cresce exponencialmente, as empresas enfrentam uma pressão crescente para transformar dados não estruturados em insights coerentes e acionáveis. Embora os agentes autônomos mostrem potencial, eles frequentemente lutam com nuances específicas de domínio, alinhamento de intenções e integração empresarial. Apresentamos o Enterprise Deep Research (EDR), um sistema multiagente que integra (1) um Agente de Planejamento Mestre para decomposição adaptativa de consultas, (2) quatro agentes de busca especializados (Geral, Acadêmico, GitHub, LinkedIn), (3) um ecossistema de ferramentas extensível baseado em MCP que suporta NL2SQL, análise de arquivos e fluxos de trabalho empresariais, (4) um Agente de Visualização para insights orientados por dados, e (5) um mecanismo de reflexão que detecta lacunas de conhecimento e atualiza a direção da pesquisa com orientação opcional de humanos no loop. Esses componentes permitem a geração automatizada de relatórios, streaming em tempo real e implantação empresarial contínua, conforme validado em conjuntos de dados internos. Em benchmarks de pesquisa aberta, incluindo DeepResearch Bench e DeepConsult, o EDR supera os sistemas agentes mais avançados sem qualquer orientação humana. Disponibilizamos o framework EDR e as trajetórias de benchmark para avançar a pesquisa em aplicações de raciocínio multiagente.
Código em https://github.com/SalesforceAIResearch/enterprise-deep-research e
Conjunto de dados em 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