模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来 Kimi 的深度研究能力体验和介绍。
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7377 点击 2025-06-24 14:44
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大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来 Kimi 的深度研究能力体验和介绍。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
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随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代，单个 Agent 的能力已到瓶颈，组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
螺旋镖还是回到通用 Agent 了， 100天里，我们一起见证了创作、设计、搜索、编程、旅游、办公、播客等垂直领域 Agent 们的诞生， 也迎来了通用 Agent 一次完整的能力升级 —— MiniMax Agent
今年上半年，最吊足胃口和期待的，莫过于 Agent 工具，饼画得都很大：日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务，现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。
LLM 和 agent 最关键的能力之一就是基于 context 来准确完成用户的任务，而最真实、鲜活的 context 往往不在 Google doc 等文档中，而是存在人与人的对话中，纪要就承载着这一类高价值信息。
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。