实测Kimi-Researcher，7个案例看懂Agent能干什么

近日，Kimi 推出了基于端到端自主强化学习技术的 Kimi-Researcher（深度研究）Agent 模型，并已开启内测。

我第一时间申请到了内测资格，经过深度体验后发现，无论是日常生活决策还是专业领域研究，Kimi 都能帮你梳理得清清楚楚。

只需给出一句话需求，它就会自动阅读资料、拆解复杂问题，主动规划研究路径、分解任务、追踪信息，最终输出内容丰富、来源精确的万字报告，并整理成重点清晰、便于阅读的可视化页面。

今天就和大家分享一下，Kimi 推出的深度搜索究竟能做什么，以及 Kimi-Researcher 是如何做到 SOTA 的。

 

01. 实测体验

 

拥有内测资格的用户可以在对话框中看到「深度研究」按钮；输入需求后，选择这里的深度研究，即可使用该功能。

我挑选了 7 个不同方向的需求，来测试它的深度研究功能。

case 1：辅助复杂购买决策

小米 YU7 马上就要开发布会了，我想提前了解一些这款车型的相关信息，于是我对 Kimi 说：

提示词：小米YU7。

Kimi 会引导我提出更具体的需求，并列出几个方向供我选择：小米YU7的上市价格、具体配置、技术亮点和市场竞争情况等等。

这几个方向也正是我想了解的内容，于是我直接让它做一次全面的深度研究：

这时它会自主搜索、梳理与 YU7 相关的信息，整个过程大约耗时二三十分钟，期间你完全无需干预。

最终，它会把搜集到的信息整理成一篇详尽的深度研究报告和一份可视化报告。

我们先看深度研究报告：全篇 9600 余字，一百多处引用，内容全面而详尽，重点数据都能看到清晰的信息来源。

前面提到的几个要点，它都完整地呈现了出来，并在内容中标明了出处；所选的信息源也都是汽车之家、小米汽车、车家号等在专业领域比较权威的网站。

相比文字报告，可视化报告更加直观，可以看到更多数据对比，便于我们快速把握重点。

点击链接查看完整报告： https://www.kimi.com/share/d1eiapsjc3f16p1sumsg

case 2：规划/优化旅行行程

提示词：我想从北京去瑞士旅行，帮我规划一个一周的行程，预算5万，尽量把热门景点都囊括。

同样，它为我生成了一份瑞士一周深度游的行程规划与预算指南，以及一份可视化报告。

在这份深度游行程规划与预算指南中，交通、景点、住宿、美食都有十分详尽的介绍。

在可视化报告中，各项信息一目了然。

如果不想看太多文字，直接看可视化报告就能了解全部内容。

点击链接查看完整报告：https://www.kimi.com/share/d1eie8mmcu0nio8n7t40

case 3：金融投资分析/市场研究

提示词：中国游戏出海现状及趋势。

深度研究报告：

可视化报告：

点击链接查看完整报告： https://www.kimi.com/share/d1eiapsjc3f16p1sumsg

case 4：科学研究与文献综述

提示词：查询与茶与咖啡哪个提神效果更好的相关文献。

除了一些官方媒体，我注意到它在内容中引用了相当多的知乎专栏内容。

如果在做学术相关研究时，数据库能与 Kimi 的学术搜索数据库打通，那就更好了。

深度研究报告：

可视化报告：

点击链接查看完整报告：https://www.kimi.com/share/d1eid6jof8jlmi2au4lg

case 5： 政策分析与解读

提示词：公积金利率下调，购房者能省多少

深度研究报告：

可视化报告：

点击链接查看完整报告：https://www.kimi.com/share/d1eid0kjc3f16p1t9sjg

case 6： 深度信息检索与分析

提示词：分析月之暗面这个公司的市场竞争力

深度研究报告：

可视化报告：

点击链接查看完整报告：https://www.kimi.com/share/d1eidcn37oq3d4ubqqi0

case 7：专业级研究报告生成

提示词：对AI大模型领域的最新进展进行综述。

深度研究报告：

可视化报告：

点击链接查看完整报告：https://www.kimi.com/share/d1eidh8osk9hkuhggi20

这份可视化报告是 Kimi-Researcher 的一大亮点，各类图表和数据都展现得非常清晰，一眼就能看懂它在讲什么。

完成这一切，你无需打开几十个标签页、来回切换资料——只需说出需求，它就能跑完整条研究链条。

如果能提供下载功能就更好了~

 

02. Kimi-Researcher的优势

 

通过上面几个案例，我们可以清楚地看到，Kimi-Researcher 的信息搜集能力相当出色，而且对搜集到的信息进行再加工的能力也数一数二。

它在人类最后一次考试（Humanity’s Last Exam, HLE）和红杉中国发布的 xbench 基准测试等评测中都取得了优异成绩，属于目前此类模型的第一梯队。

它背后的核心能力可以分为三个层面：

• 主动搜索（WebAgent能力）

它会主动通过浏览器搜索相关内容，再自行判断哪些内容是有用的。

• 多文档总结（超长上下文）

一次研究可能涉及十几篇甚至上百篇资料、数万字内容。Kimi 的百万 Token 上下文能力，让它总结多篇文章也毫不费力。

• 问题拆解（多步推理）

面对复杂问题，它会主动将其拆解为多个子问题，分别检索、分析、总结，再综合成结论。这样得出的成果也更加细致。

传统 Agent 需要人工写好流程；而 Kimi-Researcher 完全基于 Kimi 自研的 K 系列模型，通过端到端 Agentic RL 后训练而成，在解决用户需求的每一步，都会根据环境的实时反馈不断自我调整。

 

03. 一些分享

 

作为一名长期写作、调研、做内容的自媒体人，我对 Kimi-Researcher 的评价是：

“这是我真正想要的 Agent 模式。”

AI 不再仅仅是一个聊天对象，而是真正开始像人一样“替你干活”了。

过去半年，大家都在讨论 Agent，但多数还停留在概念验证（PoC）或开发工具阶段。

Kimi-Researcher 的发布，标志着 To C 层的 Agent 产品正式上线，跑通了“目标→路径→执行→输出”的完整闭环。

这不是一个“demo”，而是能立即用起来、产生价值的生产力工具。

可以预见，接下来会有越来越多的领域（金融分析、法律综述、医学研究）开始出现类似的“ Researcher 类 Agent ”。

原文链接：实测Kimi-Researcher，这是我真正想要的 Agent ！