“几乎所有有意义的任务，起点都是search—— 只有找到对的信息 ，才能产生理解 ，才能推动行动 。 ”非常认同Kimi公众号里的这句话，这句话也是我一开始做账号的初心 。
上周五 ，Kimi上线了一个重磅功能——Kimi-Researcher ，非常荣幸的获得了内测机会，这篇文章就来给大家介绍一下。
什么是Kimi-Researcher？
简单来说，Kimi-Researcher是一个能够独立完成复杂研究任务的AI Agent 。但这个"独立"的含义远比你想象的要深刻 。
它的工作流程是这样的：
- 澄清问题：像一个专业的研究员一样 ，它不会直接开始工作 ，而是会主动反问，确保对问题有清晰的理解。
- 深入思考：每个任务平均进行23步推理 ，它不是简单地搜索和拼接信息 ，而是在真正地思考"
- 主动搜索：这里的数据让我印象深刻——平均规划74个关键词，找到206个网址 ，但只筛选出前3.2%的高质量内容。
- 工具调用与结果交付：自主调用浏览器、代码等工具 ，端到端完成整个研究流程 。
- 最终交付物包括：
- 万字级深度研究报告：平均引用约26个高质量信源，所有引用都可点击跳转验证 。
- 动态可视化报告：结构化排版 、思维导图展示 ，支持在线分享。
三个实战案例 ，见证真实能力
为了全面测试Kimi-Researcher的能力，我选择了三个完全不同领域的复杂话题：
案例一：全球养老现状与中国未来趋势分析
- 研究深度：Kimi将复杂任务拆解为三个维度：全球养老政策对比 、养老产业发展分析以及社会文化影响研究 。不仅分析了欧美日等发达国家的养老模式 ，还深入探讨了北欧的"积极老龄化"理念、日本的"社区综合照护"体系，以及德国的长期护理保险制度 。
- 数据丰富：引用了新浪财经 、新华网 、OECD、各国统计局的最新数据 ，时效性很强。
- 分析逻辑：从人口结构变化出发 ，分析养老负担，再到政策响应 ，最后预测中国的发展路径 ，逻辑链条完整 。
点击链接查看和 Kimi 的对话 https://www.kimi.com/share/d1dsnel96bkf55hedb50
案例二：北京房地产十年变迁与未来趋势
- 政策脉络梳理：从2014年的"9·30"新政开始 ，逐一分析了十年来影响北京楼市的重大政策，包括限购、限贷 、限价 、限售等 。
- 数据图表化：将十年来的房价变化、成交量变化 、土地供应变化等做成了直观的图表 ，趋势一目了然。
- 区域差异分析：不是笼统地谈"北京房价" ，而是具体分析了六环内外 、核心区与郊区的不同走势 。
- 未来预测：基于人口流入、产业布局 、交通规划等因素，对未来5年的房地产市场做出了相对理性的预测 。
点击链接查看和 Kimi 的对话 https://www.kimi.com/share/d1dv53ivtfen76fj0mu0
案例三：新能源汽车品牌竞争力分析
- 全球视野：不仅分析了中国的"蔚小理"，还包括了特斯拉 、BYD、欧洲的大众ID系列等。
- 多维度对比：从技术路线（纯电vs混动） 、电池技术 、智能化水平、销量表现 、资本市场表现等多个维度进行对比 。
- 供应链分析：深入分析了动力电池 、芯片、激光雷达等关键零部件的供应链格局 。
- 竞争态势判断：认为2024-2025年将是新能源汽车行业的"大洗牌"期 ，技术门槛和资本门槛都在快速提升。
点击链接查看和 Kimi 的对话
https://www.kimi.com/share/d1e0cn9ic4udgjk9u76g
技术实力：跑分情况
Kimi-Researcher参加了"人类最后一次考试"（Humanity's Last Exam, HLE）——一套专为AI设计的高难度benchmark。
成绩单：
Pass@1准确率：26.9%
Pass@4准确率：40.17%
这个成绩超过了Claude 4 Opus（10.7%）、Gemini 2.5 Pro（21.6%） ，与OpenAI Deep Research（26.6%）基本持平 。在红杉中国的xbench基准测试中 ，Kimi-Researcher在DeepSearch任务中取得69%的平均通过率 。
背后的技术革新：端到端强化学习
让我最感兴趣的是Kimi-Researcher的技术路线选择。它采用的是端到端强化学习训练（end-to-end agentic RL），这与传统的Agent有本质区别：
传统Agent的局限：
- 依赖人工设计的流程和提示词
- 适应性差，泛化能力弱
- 面对复杂情况时容易"卡壳"
Kimi-Researcher的突破：
- 零结构Agent：没有预设流程 ，完全自主学习
- 结果驱动：只根据最终结果获得奖励 ，探索路径完全自主
- 自适应记忆：自主决定哪些信息值得记住，如何调用
这种设计理念让我想到了人类学习的过程 ，我们也是在不断试错中学会如何思考 、如何解决问题的 。
使用体验：几个让我印象深刻的细节
会"质疑"的AI
当我提出一个模糊的问题时 ，Kimi-Researcher不会直接开始搜索，而是会反问："您希望重点关注哪个方面？""需要分析到什么程度？"这种主动给方向的能力 ，很像一个经验丰富的研究员 。
信息质量把控
在处理北京房产数据时 ，它会主动标注数据来源的权威性，对于来源不明或可能存在偏差的信息会特别说明。
多角度思考
在分析新能源汽车竞争力时 ，它不是简单地罗列各品牌的优缺点 ，而是从消费者 、投资者、政策制定者等不同角度来分析同一个问题 。
动态调整研究路径
有趣的是，我能看到它在研究过程中的思考轨迹 。当发现某个方向的信息不够充分时 ，它会主动调整搜索策略 ，这种灵活性很难得。
一些使用建议
经过这几天的使用，我总结了几个小技巧：
- 问题设计要有层次：不要问"新能源汽车怎么样"这种过于宽泛的问题，而是要具体到"从技术创新 、市场表现 、投资价值三个维度分析特斯拉与比亚迪的竞争优势" 。
- 给足够的时间：因为采用异步执行方式 ，一个复杂研究可能需要10-20分钟 。不要着急 ，好的研究本就需要时间。
- 善用可视化报告：文字报告虽然详实，但可视化报告的结构化展示更适合快速把握全貌 ，建议两者结合使用 。另外建议官网可以出一个可以下载与编辑的PPT版本 。
- 验证引用来源：虽然Kimi-Researcher的信源筛选能力很强 ，但建议对关键结论的引用来源进行抽查验证。
存在的不足
Kimi-Researcher也不是完美的：
- 响应时间较长：复杂研究需要10-20分钟，对于习惯了秒回的用户可能需要适应。（目前深度研究这个功能 ，我用过Gemini、GPT 、Kimi 、豆包和天工Agent ，深入搜索与整合的时间都比较长）
- 语言风格偏学术化：报告的表达方式比较正式，缺少一些生动的表达 。
- 图表生成能力有限：虽然有可视化功能 ，但图表的美观度和交互性还有提升空间 。
- 对实时信息的敏感度：虽然能搜索最新信息 ，但对于特别新（比如昨天刚发生）的事件，反应可能不够及时。
写在最后：这可能是研究工作的未来
使用Kimi-Researcher这几天 ，最大的感受是：这不只是一个工具 ，更像是一个研究伙伴 。
它不会替代人类的创造性思维，但能大幅提升研究效率 。以前需要花几天时间收集整理的资料，现在20分钟就能得到一份结构化的研究报告。这让我们有更多时间去思考、去创新 、去解决更复杂的问题 。
对于内容创作者 、投资分析师、政策研究者 、学术研究人员来说 ，Kimi-Researcher会成为一个很好的助手 。它不是让你变得懒惰 ，而是让你站在更高的起点上开始工作。
当然，目前Kimi-Researcher还在内测阶段 ，相信随着更多用户的使用反馈 ，它会变得更加完善 。期待它正式上线的那一天，也期待看到更多这样的AI研究工具出现 。毕竟 ，在这个信息化时代 ，我们需要的不是更多的信息，而是更好的洞察。
本文基于Kimi-Researcher内测版本的实际使用体验撰写 ，部分功能和性能可能在正式版本中有所变化 。如果你也对深度研究有需求 ，不妨关注Kimi的官方动态 。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“寄翠”！
希望本篇文章《实测Kimi-Researcher后，我发现写报告缺的不是信息，而是洞察！》能对你有所帮助！
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本文概览：“几乎所有有意义的任务，起点都是search—— 只有找到对的信息，才能产生理解，才能推动行动。”非常认同Kimi公众号里的这句话，这句话也是我一开始做账号的初心。上周五，Ki...