COSINT-Agent: A Knowledge-Driven Multimodal Agent for Chinese Open Source Intelligence

📄 arXiv: 2503.03215v2 📥 PDF

作者: Wentao Li, Congcong Wang, Xiaoxiao Cui, Zhi Liu, Wei Guo, Lizhen Cui

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-05 (更新: 2026-01-13)

备注: This manuscript (arXiv:2503.03215) is being withdrawn at the supervisor's request. The content is preliminary and needs further internal revision and approval before public release. We will resubmit a revised version after completion. Apologies for the inconvenience

💡 一句话要点

提出COSINT-Agent，解决中文开源情报中多模态数据融合与推理难题。

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

关键词: 开源情报 多模态学习 知识图谱 大型语言模型 实体识别

📋 核心要点

  1. 传统多模态大语言模型难以从非结构化数据中推断复杂的上下文关系，无法提供全面的情报。
  2. COSINT-Agent通过EES-Match框架，将微调的MLLM与EES-KG相结合，实现多模态信息的提取、推理和关联。
  3. 实验结果表明，COSINT-Agent在实体识别、EES生成和上下文匹配等任务上表现优异，提升了OSINT的效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种知识驱动的多模态Agent——COSINT-Agent，专门用于解决中文开源情报（OSINT）领域的挑战。该Agent集成了微调的多模态大型语言模型（MLLM）的感知能力和实体-事件-场景知识图谱（EES-KG）的结构化推理能力。COSINT-Agent的核心是创新的EES-Match框架，它连接了COSINT-MLLM和EES-KG，实现了多模态信息的系统提取、推理和上下文关联。这种集成能够精确地进行实体识别、事件解释和上下文检索，有效地将原始多模态数据转化为可执行的情报。大量实验验证了COSINT-Agent在实体识别、EES生成和上下文匹配等核心OSINT任务中的优越性能，突显了其作为一种强大且可扩展的解决方案的潜力，能够推进自动化多模态推理并提高OSINT方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：中文开源情报（OSINT）任务需要整合和推理各种多模态数据，但现有方法，特别是传统的多模态大型语言模型（MLLM），难以从非结构化数据源中推断复杂的上下文关系，无法提供全面且可执行的情报。痛点在于缺乏有效的机制来连接感知能力和结构化知识，从而进行深入的上下文理解和推理。

核心思路：COSINT-Agent的核心思路是将MLLM的感知能力与知识图谱的推理能力相结合。通过微调MLLM使其具备更强的感知能力，并利用实体-事件-场景知识图谱（EES-KG）提供结构化的知识表示和推理能力。EES-Match框架作为桥梁，连接MLLM和EES-KG，实现多模态信息的提取、推理和上下文关联。

技术框架：COSINT-Agent的整体框架包含以下几个主要模块：1) COSINT-MLLM：一个经过微调的多模态大型语言模型，负责感知和提取多模态数据中的信息。2) EES-KG：一个实体-事件-场景知识图谱，用于存储和组织结构化的知识。3) EES-Match：一个连接COSINT-MLLM和EES-KG的框架，负责将MLLM提取的信息与知识图谱中的知识进行匹配和关联，从而实现推理和上下文理解。整个流程是从多模态数据输入开始，经过COSINT-MLLM的感知和提取，然后通过EES-Match与EES-KG进行匹配和关联，最终输出可执行的情报。

关键创新：COSINT-Agent的关键创新在于EES-Match框架，它实现了MLLM和知识图谱的有效融合。与现有方法相比，COSINT-Agent不仅能够感知多模态数据，还能够利用知识图谱进行结构化的推理和上下文理解，从而提供更全面和可执行的情报。EES-Match框架的设计使得Agent能够系统地提取、推理和关联多模态信息，克服了传统方法在处理复杂上下文关系方面的局限性。

关键设计：关于关键设计，论文中未提供关于具体参数设置、损失函数或网络结构的详细信息。EES-Match框架的具体实现细节（例如匹配算法、相似度度量方式等）也未知。未来的研究可以进一步探索这些技术细节，以优化COSINT-Agent的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，COSINT-Agent在实体识别、EES生成和上下文匹配等核心OSINT任务中表现优越。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，但强调了其在各项任务中的提升，验证了其作为一种强大且可扩展的解决方案的潜力。

🎯 应用场景

COSINT-Agent可应用于国家安全、商业竞争情报、舆情监控等领域。通过自动化分析公开的多模态信息，帮助用户快速识别潜在威胁、掌握市场动态、了解公众情绪。该研究的潜在价值在于提高情报收集和分析的效率和准确性，未来有望发展成为一种通用的多模态情报分析平台。

📄 摘要（原文）

Open Source Intelligence (OSINT) requires the integration and reasoning of diverse multimodal data, presenting significant challenges in deriving actionable insights. Traditional approaches, including multimodal large language models (MLLMs), often struggle to infer complex contextual relationships or deliver comprehensive intelligence from unstructured data sources. In this paper, we introduce COSINT-Agent, a knowledge-driven multimodal agent tailored to address the challenges of OSINT in the Chinese domain. COSINT-Agent seamlessly integrates the perceptual capabilities of fine-tuned MLLMs with the structured reasoning power of the Entity-Event-Scene Knowledge Graph (EES-KG). Central to COSINT-Agent is the innovative EES-Match framework, which bridges COSINT-MLLM and EES-KG, enabling systematic extraction, reasoning, and contextualization of multimodal insights. This integration facilitates precise entity recognition, event interpretation, and context retrieval, effectively transforming raw multimodal data into actionable intelligence. Extensive experiments validate the superior performance of COSINT-Agent across core OSINT tasks, including entity recognition, EES generation, and context matching. These results underscore its potential as a robust and scalable solution for advancing automated multimodal reasoning and enhancing the effectiveness of OSINT methodologies.