在人工智能领域，Agent 模型正迎来一个全新的发展阶段。月之暗面推出的 Kimi-Researcher，正是这一趋势的代表。它不仅仅是一个工具，更像是一位能够进行深度研究的智能伙伴，通过自主学习和强化学习技术，为用户提供高质量的研究成果。
Kimi-Researcher 的核心能力
Kimi-Researcher 的强大之处在于其端到端的自主强化学习能力。这意味着它能够自主规划任务的执行流程，从澄清问题、深入推理，到主动搜索和调用工具，每一步都经过精心设计。它能够理解用户的需求，并通过主动反问来构建清晰的问题空间，确保研究方向的准确性。
更令人印象深刻的是，Kimi-Researcher 在执行任务时，平均会进行 23 步推理，并通过 74 个关键词和 206 个网址筛选出高质量的信息。它还能够自主调用浏览器、代码等工具，处理原始数据并生成分析结论。最终，它能够输出万字以上的深度研究报告，引用约 26 个高质量信源，并生成可交互的动态可视化报告，帮助用户快速把握核心结论。
Kimi-Researcher 的主要功能详解
- 问题澄清：Kimi-Researcher 能够通过主动反问，帮助用户构建更清晰的问题空间，避免在研究过程中偏离方向。
- 深度推理：平均 23 步的推理过程，确保 Kimi-Researcher 能够深入思考问题，并找到合理的解决方案。
- 主动搜索：通过规划 74 个关键词，Kimi-Researcher 能够筛选出信息质量最高的内容，确保研究的可靠性。
- 工具调用：自主调用浏览器、代码等工具，使 Kimi-Researcher 能够处理原始数据并生成分析结论，提高研究效率。
- 深度报告生成：输出万字以上的报告，并引用高质量信源，保证研究的深度和广度。
- 动态可视化报告：结构化排版和思维导图，帮助用户快速把握核心结论，提高信息吸收效率。
- 异步执行：采用异步方式，确保输出质量和信息覆盖度，让用户无需长时间等待。
技术原理：端到端自主强化学习
Kimi-Researcher 的技术核心在于端到端的自主强化学习。与传统的 Agent 模型不同，Kimi-Researcher 将整个任务视为一个整体进行学习，无需依赖预设的流程或人类设计的提示词。这意味着它能够更好地应对复杂的推理、工具切换和环境变化。
此外，Kimi-Researcher 采用零结构设计，没有复杂的提示词或预设流程。模型在训练中自行形成推理模式，所有策略、路径和判断都是通过反复试错自然形成的。这种方式赋予了 Kimi-Researcher 更强的适应性和灵活性。
结果驱动的强化学习算法是 Kimi-Researcher 的另一大特点。模型的唯一驱动力是任务是否被真正解决。只有在任务完成并得到正确结果时，模型才会获得奖励。这确保了模型在面对复杂任务时能够自主优化其行为，最终达到最佳的研究效果。
轻量化长时记忆机制也是 Kimi-Researcher 的亮点之一。它没有固定的记忆模块，而是自主决定哪些信息值得记住以及如何在推理中调用这些信息。这使得模型能够高效地处理长序列任务，并在研究过程中保持清晰的思路。
为了支持 Kimi-Researcher 的训练，开发团队还构建了面向 Agent 的训练基础设施。该基础设施支持异步执行和灵活接口，并通过“分步回滚”等机制优化长序列任务的学习效率。此外，Kimi-Researcher 的技术框架还涉及多模态能力的提升，通过联合文本和视觉数据的训练，增强模型在多模态任务中的表现。通过长思维链推理训练，模型能处理复杂的逻辑推理任务，从而更好地完成研究任务。
如何使用 Kimi-Researcher？
要体验 Kimi-Researcher 的强大功能，可以访问 Kimi 官方网站，或者在微信小程序中搜索“Kimi 智能助手”。目前，Kimi-Researcher 正在进行内测，用户可以申请内测权限，并提供需要研究的问题。
使用 Kimi-Researcher 的深度研究功能时，它会自主规划任务执行流程，包括澄清问题、深入推理、主动搜索和调用工具，最终生成深度研究报告。同时，它还会生成结构化排版的可视化报告，方便用户快速把握核心结论。此外，Kimi-Researcher 还可以联网搜索最新信息，整合并总结相关内容，确保研究的及时性和准确性。
在使用 Kimi-Researcher 时，用户可以通过对话框输入问题或具体需求，也可以上传多种格式的文件（如 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等），最多可上传 50 个文件，每个文件不超过 100M。用户可以明确告诉 Kimi-Researcher 需要的操作，比如提取关键内容、总结、翻译等。
使用技巧
- “继续”功能：在处理长篇内容时，点击“继续”按钮，确保模型保持思路连贯。
- 常用语功能：设置常用语或快捷指令，快速触发特定任务，提高使用效率。
- 角色扮演：让 Kimi-Researcher 扮演特定角色（如面试官、专家等），帮助完成特定任务，获得更专业的分析结果。
需要注意的是，对于 Kimi-Researcher 提供的分析或结论，建议结合自身专业知识进行判断和核实，确保结果的准确性。
Kimi-Researcher 的性能基准
Kimi-Researcher 在多个基准测试中表现出色。在“人类最后一次考试”（Humanity’s Last Exam, HLE）中，其 Pass@1 准确率为 26.9%，Pass@4 准确率为 40.17%。这一表现超过了 Claude 4 Opus 和 Gemini 2.5 Pro，与 Gemini-Pro 的 Deep Research Agent 打平。
此外，在红杉中国 xbench 基准测试的 DeepSearch 任务中，Kimi-Researcher 的平均通过率达到了 69%，领先于该榜单中的其他模型。
Kimi-Researcher 的应用场景
Kimi-Researcher 的应用场景非常广泛。它可以为用户提供实时的研究支持，例如，用户可以询问最新的研究进展，Kimi 会搜索并提供相关论文、数据和分析报告。它还可以用于市场趋势分析，分析市场趋势、消费者行为和竞争对手策略，提供详尽的市场分析报告。此外，教师可以使用 Kimi-Researcher 编写教案，生成完整的教学结构。在法律政务场景中，Kimi-Researcher 可以自动识别风险条款并生成修订建议，还可以自动梳理证据链并与法律条文匹配，生成带法律依据的案情摘要报告。
总的来说，Kimi-Researcher 的出现，为深度研究带来了新的可能性。它不仅能够提高研究效率，还能够为用户提供更深入、更全面的分析结果。随着人工智能技术的不断发展，相信 Kimi-Researcher 将会在更多的领域发挥重要作用。
