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《科創板日報》6月26日訊（記者 李明明）Agent又捲起來了。
近日，月之暗面Kimi推出了第一個 Agent ——Kimi-Researcher（深度研究），並開始小範圍灰度測試。
據介紹，模型即 Agent，Kimi-Researcher 是基於端到端自主強化學習（end-to-end agentic RL）技術訓練的新一代 Agent 模型，也是一個專為深度研究任務而生的 Agent 產品，強調模型即Agent。
此外，月之暗面稱也將逐步開源 Kimi-Researcher 基礎預訓練模型、以及強化學習後的模型。
《科創板日報》記者在實測中發現，Kimi-Researcher可生成詳細豐富的研究報告，專業性和報告可視化可圈可點，是國內少有的基於自研模型打造的Agent。生成時間一般在15—20分鐘左右，後續也可以適當縮短時長。通過自主調用瀏覽器、代碼等工具，在平均規劃70多個關鍵詞及對200多個網址的搜索後，可以自動生成分析報告，完成端到端的交付。
記者實測「Kimi-Researcher」
《科創板日報》記者使用「 Kimi-Researcher」實測了七個任務，它均能較好地完成，舉其中三個例子來展示其推理過程。
任務一：近期獲得孖展的 AI 硬件創業公司天數智芯，分析其硬件產品的技術特點、性能優勢和應用場景，研究其在與巨頭競爭中的創新策略和市場突破路徑，給出一個是否值得投資的結論。
大約15—20分鐘左右，Kimi-Researcher搜索數百個網站，生成了一份數萬字的詳細報告—《天數智芯深度研究報告：AI芯片新勢力的崛起與投資價值分析》，包括公司概覽與核心優勢產、品與技術實力分析、市場競爭與戰略分析等方面，還用表總結了天數智芯主要產品系列及其特點、競品概況等，另外，最後還附帶一份可視化報告，該報告還可以通過複製文本、鏈接和生成圖片保存。
任務二：人形機器人是風口還是泡沫？制約人形機器人商業化落地關鍵環節有哪些？何時能夠商業化落地？
20分鐘左右，Kimi-Researcher生成了報告《人形機器人：風口還是泡沫？商業化落地的深度剖析與未來發展路徑》，引言表示：人形機器人產業目前正處於技術加速迭代與資本高度關注的風口期，但其商業化落地仍面臨智能化水平不足、運動控制能力有限、核心零部件成本高昂、應用場景不明朗以及產業鏈成熟度不高等多重製約環節。短期內，人形機器人將在工業、特定商業服務等B端場景持續滲透；中期（3-10年）有望迎來技術突破與成本下降的關鍵期，應用領域將進一步拓展；長期（10年以上）則可能實現大規模普及。
任務三：我需要一份 7 月 2-7日從北京出發的日本行程，預算為3 -8萬元，適合我和閨蜜。我們喜歡名勝古蹟、美食美景等，並需要一個特別的歷史地點推薦。請提供一份詳細的旅行手冊，其中包含地圖、景點介紹、必要的外語短語和旅行小貼士，供我們在旅途中參考。
對於Kimi選擇進軍Agent領域，北京計算機學會AI專委會祕書長、北大人工智能博士張有魚告訴《科創板日報》記者，這樣的選擇既是其技術勢能的釋放，也是商業戰略主動躍遷的結果。
在技術層面，Kimi將其長文本（Long Context）處理能力及端到端的強化學習技術「Agent化」，並讓模型從一個「被動」的知識庫變為一個能進行「主動」研究、自主交付成果的智能體。這不僅是技術價值最大化的必由之路，更是幫助Kimi在基礎模型「卷參數」的紅海中，開闢「卷應用」藍海的重要一步。
當前，在激烈的商業競爭格局下，單純提供API調用的模式護城河過淺。Kimi推出Kimi Researcher，可以直接切入的核心知識生產流程。其商業模式也從「賣API」到「賣解決方案」的根本性轉變，試圖通過深度綁定用戶工作流，構建更強的用戶粘性與商業壁壘。
全球Agent競賽已從「能力展示」轉向「場景交付」
2025年是AI Agent技術的爆發之年，國內外多家科技企業紛紛推出差異化Agent產品，覆蓋研究、辦公、企業服務、消費電子等多場景。
國內企業Agent發布方面，月之暗面推出產品Kimi-Researcher（深度研究），智譜推出AutoGLM沉思，定位是首個「邊想邊幹」型智能體，字節跳動推出釦子空間（Coze Space），定位全能型智能體開發平台，火山引擎、崑崙萬維（維權）、榮耀等也推出智能體；國外企業OpenAI、DeepMind、Anthropic等也紛紛發布智能體。
《科創板日報》記者注意到，2025年全球Agent競賽已從「能力展示」轉向「場景交付」，國產Agent憑藉免費策略、垂直整合與端到端自動化，正快速搶佔企業及C端市場高地。
國內外科技大廠紛紛發布Agent的背後，是大模型基礎能力的提升。
智源研究院院長王仲遠告訴《科創板日報》記者，當基礎大模型發展至一定階段並達到可用狀態後，Agent將成為產業界可重點發力的領域。隨着Agent能力的不斷增強，其將具備更廣泛的擴展性。現階段，基礎大模型的思考能力與智能化程度已有所提升，使得部分Agent能夠表現出較為出色的效果，而這正是產業界所擅長且具備優勢的領域，亦是未來產業發展的趨勢。
王仲遠認為，基礎模型需達到或接近GPT-4的能力水平，才能滿足實際應用需求。對於創業公司而言，投入產出比（ROI）是關鍵考量因素。因此，在模型開發中需兼顧性能與效率，在保證能力的前提下，儘量縮小模型規模，提升推理速度。儘管當前仍存在技術瓶頸，但隨着研究深入，這些問題有望逐步得到解決 。
談及深度研究任務Agent，市場上還存在哪些痛點和需求未被滿足的方面，張有魚表示，當前AI輔助深度研究市場，存在「通用」與「個性」的矛盾，大多數AI工具為追求普適性而犧牲了個性化。然而，深度研究恰恰是高度定製化的。不同領域、不同課題、不同研究者都有獨特的分析框架與偏好。市場亟需能理解並適應研究者個性化需求的AI工具，提供更靈活、可定製的解決方案。
其次， 還存在「自主」與「可控」的悖論： 這也是研究類Agent面臨的終極考驗。用戶既希望AI足夠「自主」，能從繁瑣流程中解放自己，又要求AI在嚴肅的研究場景中絕對「可控」與「可信」，過程透明、結果可溯源。不同Agent產品常在兩者間博弈：要麼過於自主而出現不可信的「黑箱」，要麼過於人工可控而顯得笨拙低效。如何優雅地平衡這對矛盾，是決定產品成敗的關鍵。