Mind2Report: A Cognitive Deep Research Agent for Expert-Level Commercial Report Synthesis

📄 arXiv: 2601.04879v1 📥 PDF

作者: Mingyue Cheng, Daoyu Wang, Qi Liu, Shuo Yu, Xiaoyu Tao, Yuqian Wang, Chengzhong Chu, Yu Duan, Mingkang Long, Enhong Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-08

备注: 26 Pages, 9 Figures, 7 Tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Mind2Report，模拟商业分析师，合成专家级商业报告

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 商业报告合成 深度研究Agent 大型语言模型 认知Agent 动态记忆

📋 核心要点

  1. 现有深度研究Agent在商业报告合成方面存在质量、可靠性和覆盖范围的局限性，难以满足高风险商业决策的需求。
  2. Mind2Report通过模拟商业分析师的认知过程，采用免训练的Agent工作流，结合动态记忆增强的大型语言模型，实现专家级报告合成。
  3. 在QRC-Eval基准测试中，Mind2Report在报告质量、可靠性和覆盖范围方面均优于OpenAI和Gemini等领先的深度研究Agent。

📝 摘要（中文）

从海量且嘈杂的网络资源中合成信息丰富的商业报告对于高风险的商业决策至关重要。虽然目前的深度研究Agent取得了显著进展，但其报告在质量、可靠性和覆盖范围方面仍然有限。本文提出了Mind2Report，一个认知深度研究Agent，它模拟商业分析师来合成专家级的报告。具体来说，它首先探测细粒度的意图，然后搜索网络资源并动态记录提炼的信息，随后迭代地合成报告。我们将Mind2Report设计为一个免训练的Agent工作流，它利用通用大型语言模型（LLM）和动态记忆来支持这些长期的认知过程。为了严格评估Mind2Report，我们进一步构建了包含200个真实商业任务的QRC-Eval，并建立了一个整体评估策略来评估报告的质量、可靠性和覆盖范围。实验表明，Mind2Report优于包括OpenAI和Gemini深度研究Agent在内的领先基线。虽然这是一项初步研究，但我们希望它能为未来商业深度研究Agent的设计奠定基础。我们的代码和数据可在https://github.com/Melmaphother/Mind2Report获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从海量网络数据中合成高质量、高可靠性、高覆盖率的商业报告的问题。现有深度研究Agent在处理商业报告合成任务时，存在报告质量不高、信息不可靠、覆盖范围有限等问题，难以满足专业商业分析的需求。

核心思路：论文的核心思路是模拟商业分析师的认知过程，构建一个认知深度研究Agent。该Agent能够理解细粒度的意图，动态地从网络资源中提取信息，并迭代地合成报告。通过这种方式，Agent能够更好地理解任务需求，更有效地利用网络资源，并生成更符合专业标准的报告。

技术框架：Mind2Report的技术框架主要包含三个阶段：意图探测（Intent Probing）、信息搜索与记录（Search & Record）和报告迭代合成（Iterative Synthesis）。意图探测阶段负责理解用户输入的细粒度意图；信息搜索与记录阶段负责从网络资源中搜索相关信息，并动态地记录提炼后的信息；报告迭代合成阶段负责根据已记录的信息，迭代地生成报告。整个框架采用免训练的Agent工作流，利用通用大型语言模型（LLM）和动态记忆来支持长期的认知过程。

关键创新：Mind2Report的关键创新在于其认知Agent的设计理念，即通过模拟商业分析师的认知过程来提升报告合成的质量。与传统的深度研究Agent相比，Mind2Report更加注重对任务意图的理解和对信息的动态记录，从而能够生成更符合专业标准的报告。此外，免训练的设计也使得Mind2Report能够更方便地应用于不同的商业场景。

关键设计：Mind2Report的关键设计包括：(1) 细粒度意图探测模块，用于准确理解用户需求；(2) 动态记忆模块，用于记录和管理从网络资源中提取的信息；(3) 迭代合成模块，用于逐步生成报告，并根据反馈进行优化。具体参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，Mind2Report在QRC-Eval基准测试中，报告质量、可靠性和覆盖范围均优于OpenAI和Gemini等领先的深度研究Agent。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。该结果验证了Mind2Report在商业报告合成方面的有效性。

🎯 应用场景

Mind2Report可应用于金融分析、市场调研、竞争情报等多个商业领域。它可以帮助商业分析师快速、高效地从海量网络数据中提取关键信息，并生成高质量的商业报告，从而支持更明智的商业决策。未来，该技术有望进一步发展，实现商业报告的自动化生成，大幅提升商业分析的效率和质量。

📄 摘要（原文）

Synthesizing informative commercial reports from massive and noisy web sources is critical for high-stakes business decisions. Although current deep research agents achieve notable progress, their reports still remain limited in terms of quality, reliability, and coverage. In this work, we propose Mind2Report, a cognitive deep research agent that emulates the commercial analyst to synthesize expert-level reports. Specifically, it first probes fine-grained intent, then searches web sources and records distilled information on the fly, and subsequently iteratively synthesizes the report. We design Mind2Report as a training-free agentic workflow that augments general large language models (LLMs) with dynamic memory to support these long-form cognitive processes. To rigorously evaluate Mind2Report, we further construct QRC-Eval comprising 200 real-world commercial tasks and establish a holistic evaluation strategy to assess report quality, reliability, and coverage. Experiments demonstrate that Mind2Report outperforms leading baselines, including OpenAI and Gemini deep research agents. Although this is a preliminary study, we expect it to serve as a foundation for advancing the future design of commercial deep research agents. Our code and data are available at https://github.com/Melmaphother/Mind2Report.