大家好，我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。
今天想和大家聊个稍微有点复古的话题——Kimi。
是啊，这个曾经风光无限又沉寂许久的AI工具，终于回归了，而且还憋出了个大招：Kimi Researcher。
接下来羊仔就和大家聊聊，这个Kimi打磨许久的新功能，到底怎么样？
一、曾经那个Kimi，真的回来了
说起来有点讽刺，羊仔记得在去年这个时候，Kimi还是国内AI的现象级爆品。
那会儿它靠着200万字长文本处理能力，直接把其他竞争对手甩在身后，连OpenAI都还在为GPT的"失忆"问题头疼。
可后来发生的事情，相信关注AI的朋友都知道，DeepSeek横空出世，开源加上极致性能，一个月就把Kimi反超了。
相信有很多人，都逐渐停止使用Kimi，转向了其他工具。说实话，羊仔已经有好几个月没怎么打开过Kimi了，感觉它就像一个曾经很聊得来的朋友，不知道从什么时候开始，慢慢就断了联系。
（⬆️Kimi月均下载环比遥遥落后）
但是，就在大家以为Kimi要彻底掉队的时候，它悄悄地在憋大招。
最近，Kimi推出了Deep Research功能，也就是Kimi Researcher，专门做深度研究的智能体。
本着再续前缘的心态，随手申请了一下，没想到第二天就收到了通过的短信。
试用下来，怎么说呢？心情有点复杂，像是惊喜，又有点“恨铁不成钢”的感慨，这么好的东西，怎么不早点拿出来！说句真心话：这次Kimi没让人失望。
二、不是所有Agent都叫深度研究
羊仔最近一直在研究各种AI Agent，发现市面上大部分所谓的"智能体"，其实就是披着Agent外衣的聊天机器人。
真正能独立完成复杂任务的Agent，屈指可数。
Kimi这次推出的Deep Research功能，让羊仔眼前一亮。它不是那种"啥都能干"的通用智能体，而是专门针对深度研究场景优化的垂直Agent。
这就是专业化Agent的价值所在，与其什么都想做，不如把一个场景做到极致。
三、实战测试
羊仔拿到内测资格后，第一时间就想测试一个自己感兴趣的话题。
最近AI行业变化这么快，羊仔想系统了解一下2024年到2025年国内AI大模型的发展轨迹，特别是各家公司的策略变化。
在Kimi Researcher中输入："分析2024-2025年国内AI大模型公司的发展变化，重点关注商业化策略的转变。"
接下来发生的事情，真的让羊仔有点震撼。
首先是问题澄清：Kimi没有直接开始搜索，而是先跟羊仔确认具体需求。它问羊仔希望重点关注哪些具体的商业化策略方面？例如，是更关注商业模式创新、市场定位与客户群体的转变，还是技术如何更好地与商业应用结合？这种交互方式很人性化。
然后是关键词规划：确认需求后，Kimi开始自主规划搜索策略。羊仔注意到，它不是用单一的关键词搜索，而是变化了各种关键词组合，覆盖了更多国内外的分析报告和新闻资源。
信息质量把控：在搜索过程中，Kimi会主动筛选信息源的质量。羊仔看到它访问了36氪、钛媒体、财经杂志等权威媒体，还有一些专业的投资机构报告。更厉害的是，当发现某个关键词搜到的信息不够精准时，它会主动调整搜索策略。
双重交付：15分钟后，Kimi给羊仔交付了两份成果：一份是8000多字的详实研究报告，另一份是可视化的网页版本。
报告中的每个观点都有明确的信息来源，点击就能跳转到原始网页。
看完这份报告，羊仔不得不承认：这个质量确实超出预期，特别是关于各家公司从通用大模型到垂直领域深度定制的策略转变分析，角度很独到，数据也很支撑。
四、从技术角度看Kimi回归
作为一个长期关注AI行业的人，羊仔觉得Kimi这次的策略转变很值得深思。
在DeepSeek冲击下，很多人以为Kimi会选择正面硬刚，比如发布更强的基础模型，或者降价竞争。
但Kimi选择了一条不同的路：专注做好应用层的创新。
Deep Research功能背后，其实是把Agent技术和长文本处理能力结合起来。羊仔发现，在生成可视化网页的过程中，Kimi显然用到了代码生成能力，这说明它在同时优化多个技术方向。
这种"一石多鸟"的策略很聪明。做好Deep Research Agent，顺便也把Coding Agent的能力提升了，而这两个方向，恰好是目前Agent应用中最有商业价值的场景。
从商业角度看，专业化的Agent工具更容易找到付费用户，羊仔身边就有不少做咨询、研究、内容创作的朋友，他们愿意为真正能提高工作效率的工具付费，而不是为了聊天而付费。
五、还有哪些改进空间？
当然，Kimi Researcher也不是完美无缺，羊仔在使用过程中发现了几个可以优化的地方：
生成速度：每次深度研究大概需要15-20分钟，对于一些急需的任务来说可能有点慢，不过考虑到研究的深度和质量，这个时间还算可以接受。
导出功能：目前生成的报告不能直接导出为PDF或Word格式，只能复制粘贴，这对于需要进一步编辑或分享的场景来说不太方便。
定制化程度：报告的格式和结构相对固定，缺乏一些个性化定制选项，比如根据不同的使用场景（学术研究、商业分析、内容创作等）提供不同的模板。
但总的来说，这些都是小问题，不影响整体的使用体验。羊仔相信随着产品的迭代，这些功能都会逐步完善。
六、写在最后的思考
羊仔觉得，Kimi这次的回归策略很值得其他AI公司学习，在大模型基础能力逐渐同质化的今天，真正的差异化竞争在于应用层的创新。
与其在参数规模和跑分上内卷，不如深耕具体的使用场景，做出真正能解决用户问题的产品。
至少从目前的表现看，Kimi已经找回了当初那种"专注做好一件事"的感觉。
如果你也对这类专业化的AI工具感兴趣，不妨去申请内测体验一下，相信会有不少收获。
共勉！
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