🧠 模型即 Agent 的背景

• 在当前 AI 发展中，Agent（智能体）常被定义为「LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用」的组合，承载着完成复杂任务的能力。
• OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等持续布局此类 Agent 型产品，目标是让 AI 更像真正的助手，能自主规划、执行、反馈。

🚀 Kimi 家族进阶：From 大上下文 到 Agent

• 早在 2023 年，Moonshot AI 将旗下 Kimi 智能助手的上下文窗口从 20 万字提升至 200 万字，具备读取超长文本并深入分析的能力。
• 随后推出的 Kimi+（探索版），进一步支持自主检索与链式思考（CoT），可在深度推理中一次性浏览 500 个页面，远胜普通搜索。

✨ Kimi‑Researcher 深度研究 Agent 内测开启

• 发布日期：2025 年 6 月 20 日晚上，月之暗面正式启动 Kimi‑Researcher（深度研究） 的小范围灰度测试。
• 核心技术：端到端自主强化学习（agentic RL）训练，模型具备计划执行、自主检索、筛选与自我优化等能力。
• 性能指标：•在 HLE 测试中超越 Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro 和 OpenAI Deep Research，与 Gemini‑Pro 的 Agent 方案并驾齐驱。•在一次研究任务中，平均执行 23 步推理，规划 74 个关键词，检索 206 个网页，最终保留质量排名前 3.2% 的内容，生成可追溯、万字级的深度报告。
• 未来计划：后续将逐步开源预训练模型与强化学习模型，助力科研社区推进 Agent 强化学习发展。

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✅ 总结对比

特性	Kimi-Researcher
上下文窗口	支持超长阅读（200 万字）
推理能力	23 步链式推理
自主决策	规划检索策略、过滤网页
成果	生成带引用的深度研究报告
性能对标	超越多家顶尖 Agent 型模型

总的来看，Kimi‑Researcher 是 从“工具增强型 AI”向“自主研究型 Agent”迈出的关键一步，借助端到端强化学习和自我规划能力，它在多步检索与深度分析方面展现出强竞争力，目标直指专业领域的深度研判能力。

内测申请地址

https://moonshot.feishu.cn/share/base/form/shrcnun1ElaoXzEZgcJCKppSNse