2026年1月21日星期三

本地化安全写作智能体AgentCPM-Report开源,无需联网,保障数据隐私

它由清华等机构研发,以8B参数实现顶级闭源系统的深度报告写作能力,支持离线部署,基于UltraRAG高效处理本地知识库,生成逻辑严密、洞察深刻的万字长文,适合高隐私场景

在深度研究(DeepResearch)席卷而来的今天,我们都渴望拥有一位可以综合复杂信息、自动撰写万字长文的个人专属"超级写作助手"。

但当你手握公司明年的战略规划、未公开的财务报表,或是涉及核心机密的科研数据时,你真的敢把它们上传到云端吗?

这正是当前深度调研面临的最大问题: 想要顶级的深度调研能力,就必须依赖云端大模型,意味着要让重要数据"裸奔"; 想要数据绝对安全,选择断网或本地小模型,生成的报告往往又逻辑浅薄、难堪大用。

数据隐私与深度洞察,真的不可兼得吗?

今天,终于有了一个破局的答案:AgentCPM-Report,一个本地化、私有化、却拥有 SOTA 性能的深度调研智能体。

它由清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发。

他们以端侧模型为核心,实现了比肩顶级闭源系统的报告写作能力。 这意味着,你无需昂贵的算力集群,更无需通过网络上传任何信息,就能在本地拥有一个专家级的调研助手。

AgentCPM-Report 亮点

极致效能,以小博大:

通过平均 40 轮的深度检索与近 100 轮的思维链推演,实现对信息的全方位挖掘与重组。

让端侧模型也能产出逻辑严密、洞察深刻的万字长文,在深度调研任务上以 8B 参数规模达成与顶级闭源系统的性能对标。

物理隔绝,本地安全:

专为高隐私场景设计,支持完全离线的本地化敏捷部署,彻底杜绝云端泄密风险。

基于 UltraRAG 框架,它能高效挂载并理解您的本地私有知识库,让核心机密数据在"不出域"的前提下,安全地转化为极具价值的专业决策报告。

UltraRAG 框架开源地址:https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

一、写作能力对标闭源最强标杆

在 DeepResearch Bench、Deep Consult 以及 DeepResearch Gym 三大主流深度调研评测基准中,AgentCPM-Report 展现了惊人的越级战斗力,综合评分达到甚至超越顶级闭源系统。

在最考验深度的洞察性指标上,AgentCPM-Report 力压群雄,排名第一;而在全面性指标上,也仅次于基于 Claude 的复杂写作框架,位居第一梯队。

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二、从零构建《三体》"面壁计划"深度报告

光看跑分不够,直接上实战。 我们要求 AgentCPM-Report 以三体原文为知识库,生成一篇关于"面壁计划"来龙去脉的调查报告。

在下方视频中,您将看到它从线索挖掘、大纲规划到万字长文撰写的全过程:

三、极简部署教程

配合 UltraRAG 框架一键部署,你就能拥有专属的深度调研助手:

  • Docker 一键拉起:通过 Docker 可在本地光速启动 UltraRAG 服务与 AgentCPM 智能体;

  • 拖拽式构建知识库:无需编写代码,直接将本地的 PDF、TXT 等私有文档拖入后台,系统自动完成切片与向量化索引;

  • 沉浸式深度调研:输入研究课题,即可让智能体生成结构化、带引用的专业报告。

四、技术解密:端侧模型如何"以弱胜强"?

AgentCPM-Report 之所以能以 8B 参数媲美闭源系统源于两大技术创新:

创新一:"写作即推理"模式,让思考更贴近人脑

传统方案试图让模型"一口气"生成完整大纲或内容,容易造成产出报告的逻辑崩塌,对于小模型来说是更是难上加难。

AgentCPM-Report 创新性地采用了"边写作,边规划"的迭代精炼框架打破这一局限:

  • 两阶段循环:系统在 "起草" 与 "深化" 两个状态间不断交替。就像人类专家一样,写完一段草稿后,会立即停下来反思:"有没有需要补充的地方?侧重点应该是怎样的?",然后回头扩展章节、补充检索、填充新内容。

  • 渐进式优化:将宏大的万字长文任务,拆解为一系列可执行的微小目标。模型在每一轮循环中只需解决当下的局部问题,从而在较小的参数规模条件下产出逻辑严密、细节丰富的长篇报告。

创新二:"多阶段智能体学习",全方位能力提升

1)四大核心能力拆解

技术团队将完整报告协作拆解为四个核心能力模块,并针对性地进行强化训练:

智能检索能力:以"召回率"为核心优化指标,确保检索内容高度相关,为写作奠定坚实基础;

流畅写作能力:建立多维度质量评估体系,从内容深度到表达清晰度全面把关;

科学规划能力:对生成大纲进行结构化评估,确保报告逻辑严谨、层次分明;

精准决策能力:采用"轨迹剪枝"技术,构造高质量数据,解决"何时停止深化"的关键决策问题。

2)三阶段训练法:从入门到精通

在训练过程同样精心设计:

  • 有监督微调:高质量范文引导,掌握写作基本范式;

  • 原子能力强化:针对每项核心原子能力进行专项提升;

  • 全流程优化: 端到端全链路强化学习,以最终报告质量为唯一目标,打通所有能力关节。

上手体验:把 DeepResearch 装进你的硬盘

AgentCPM-Report 现已开源。这是首个真正可本地化部署、达到实用级别的深度调研系统。你的数据,只属于你自己。

感兴趣的开发者与研究人员不妨动手试试,按照前面的教程部署,加载你的私有知识库,体验 "数据不出域" 的专业级报告生成!

相关链接

  • 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

  • 魔乐社区:https://modelers.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Report

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