Agent又卷起来了。
近日，月之暗面Kimi推出了第一个 Agent ——Kimi-Researcher（深度研究） ，并开始小范围灰度测试 。
据介绍 ，模型即 Agent，Kimi-Researcher 是基于端到端自主强化学习（end-to-end agentic RL）技术训练的新一代 Agent 模型，也是一个专为深度研究任务而生的 Agent 产品 ，强调模型即Agent 。
此外 ，月之暗面称也将逐步开源 Kimi-Researcher 基础预训练模型 、以及强化学习后的模型。
《科创板日报》记者在实测中发现，Kimi-Researcher可生成详细丰富的研究报告 ，专业性和报告可视化可圈可点 ，是国内少有的基于自研模型打造的Agent。生成时间一般在15—20分钟左右，后续也可以适当缩短时长 。通过自主调用浏览器 、代码等工具 ，在平均规划70多个关键词及对200多个网址的搜索后 ，可以自动生成分析报告，完成端到端的交付 。
记者实测“Kimi-Researcher ”
《科创板日报》记者使用“ Kimi-Researcher ”实测了七个任务 ，它均能较好地完成 ，举其中三个例子来展示其推理过程。
任务一：近期获得融资的 AI 硬件创业公司天数智芯，分析其硬件产品的技术特点、性能优势和应用场景 ，研究其在与巨头竞争中的创新策略和市场突破路径 ，给出一个是否值得投资的结论 。
大约15—20分钟左右，Kimi-Researcher搜索数百个网站，生成了一份数万字的详细报告—《天数智芯深度研究报告：AI芯片新势力的崛起与投资价值分析》 ，包括公司概览与核心优势产品与技术实力分析、市场竞争与战略分析等方面 ，还用表总结了天数智芯主要产品系列及其特点 、竞品概况等，另外 ，最后还附带一份可视化报告 ，该报告还可以通过复制文本 、链接和生成图片保存 。
任务二：人形机器人是风口还是泡沫？制约人形机器人商业化落地关键环节有哪些？何时能够商业化落地？
20分钟左右，Kimi-Researcher生成了报告《人形机器人：风口还是泡沫？商业化落地的深度剖析与未来发展路径》 ，引言表示：人形机器人产业目前正处于技术加速迭代与资本高度关注的风口期 ，但其商业化落地仍面临智能化水平不足、运动控制能力有限 、核心零部件成本高昂 、应用场景不明朗以及产业链成熟度不高等多重制约环节。短期内，人形机器人将在工业、特定商业服务等B端场景持续渗透；中期（3-10年）有望迎来技术突破与成本下降的关键期 ，应用领域将进一步拓展；长期（10年以上）则可能实现大规模普及 。
任务三：我需要一份 7 月 2-7日从北京出发的日本行程 ，预算为3 -8万元，适合我和闺蜜 。我们喜欢名胜古迹 、美食美景等 ，并需要一个特别的历史地点推荐。请提供一份详细的旅行手册 ，其中包含地图 、景点介绍、必要的外语短语和旅行小贴士，供我们在旅途中参考 。
对于Kimi选择进军Agent领域，北京计算机学会AI专委会秘书长 、北大人工智能博士张有鱼告诉《科创板日报》记者 ，这样的选择既是其技术势能的释放 ，也是商业战略主动跃迁的结果 。
在技术层面，Kimi将其长文本（Long Context）处理能力及端到端的强化学习技术“Agent化” ，并让模型从一个“被动”的知识库变为一个能进行“主动 ”研究 、自主交付成果的智能体。这不仅是技术价值最大化的必由之路 ，更是帮助Kimi在基础模型“卷参数 ”的红海中，开辟“卷应用”蓝海的重要一步 。
当前 ，在激烈的商业竞争格局下 ，单纯提供API调用的模式护城河过浅 。Kimi推出Kimi Researcher，可以直接切入的核心知识生产流程。其商业模式也从“卖API ”到“卖解决方案 ”的根本性转变 ，试图通过深度绑定用户工作流 ，构建更强的用户粘性与商业壁垒。
全球Agent竞赛已从“能力展示”转向“场景交付 ”
2025年是AI Agent技术的爆发之年，国内外多家科技企业纷纷推出差异化Agent产品 ，覆盖研究、办公 、企业服务 、消费电子等多场景 。
国内企业Agent发布方面 ，月之暗面推出产品Kimi-Researcher（深度研究），智谱推出AutoGLM沉思，定位是首个“边想边干 ”型智能体 ，字节跳动推出扣子空间（Coze Space） ，定位全能型智能体开发平台，火山引擎、昆仑万维、荣耀等也推出智能体；国外企业OpenAI 、DeepMind 、Anthropic等也纷纷发布智能体 。
《科创板日报》记者注意到 ，2025年全球Agent竞赛已从“能力展示”转向“场景交付 ” ，国产Agent凭借免费策略、垂直整合与端到端自动化，正快速抢占企业及C端市场高地。
国内外科技大厂纷纷发布Agent的背后 ，是大模型基础能力的提升 。
智源研究院院长王仲远告诉《科创板日报》记者 ，当基础大模型发展至一定阶段并达到可用状态后，Agent将成为产业界可重点发力的领域 。随着Agent能力的不断增强 ，其将具备更广泛的扩展性。现阶段 ，基础大模型的思考能力与智能化程度已有所提升，使得部分Agent能够表现出较为出色的效果 ，而这正是产业界所擅长且具备优势的领域 ，亦是未来产业发展的趋势 。
王仲远认为，基础模型需达到或接近GPT-4的能力水平，才能满足实际应用需求 。对于创业公司而言 ，投入产出比（ROI）是关键考量因素。因此 ，在模型开发中需兼顾性能与效率，在保证能力的前提下 ，尽量缩小模型规模 ，提升推理速度 。尽管当前仍存在技术瓶颈，但随着研究深入 ，这些问题有望逐步得到解决 。
谈及深度研究任务Agent ，市场上还存在哪些痛点和需求未被满足的方面，张有鱼表示 ，当前AI辅助深度研究市场 ，存在“通用 ”与“个性”的矛盾，大多数AI工具为追求普适性而牺牲了个性化。然而 ，深度研究恰恰是高度定制化的 。不同领域 、不同课题 、不同研究者都有独特的分析框架与偏好 。市场亟需能理解并适应研究者个性化需求的AI工具 ，提供更灵活、可定制的解决方案。
其次， 还存在“自主 ”与“可控 ”的悖论： 这也是研究类Agent面临的终极考验。用户既希望AI足够“自主”，能从繁琐流程中解放自己 ，又要求AI在严肃的研究场景中绝对“可控”与“可信 ” ，过程透明 、结果可溯源 。不同Agent产品常在两者间博弈：要么过于自主而出现不可信的“黑箱 ”，要么过于人工可控而显得笨拙低效 。如何优雅地平衡这对矛盾 ，是决定产品成败的关键。
（文章来源：财联社）
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