1. Kimi深度研究功能初体验

• 功能内测：Kimi沉寂半年后推出“深度研究”功能，作者申请内测后使用，认为其可排进行业Top 3。

• 个人使用感受：作为Deep Research重度用户，ChatGPT Plus的额度不够用，Kimi深度研究功能在很多问题上生成报告的深度超过ChatGPT，能搞定充分理解问题、找到有价值信源、围绕核心问题展开内容这三件事，但也有不能导出PDF、生成速度慢（约15分钟）等不足。

2. 深度研究功能的行业背景与技术难点

• 行业趋势：前半年Agent概念火热，Coding Agent和Deep Research Agent是走通PMF的场景，头部大模型公司都在布局。

• 技术挑战：做Agent需让模型在真实环境下独立搞定复杂任务，面临环境变化、工具调用不稳定、长链任务等难题，对模型的记忆力、上下文管理、推理连贯性要求高。Kimi团队在这方面做了很多技术攻关，体现了敢为天下后的底气。

3. Kimi深度研究功能的特点与优势

• 自主规划流程：用户输入问题后，Kimi自主进行关键词分析、搜索、筛选信息等流程，无需人工干预，最终生成高质量分析报告。

• 高质量信息源：主动使用中英文关键词，规划至少80组关键词，来自各类长尾权威渠道，能主动纠偏关键词策略，保证信息质量和覆盖度。

• 双报告交付：生成信息可溯源的万字深度报告和可交互可分享的可视化网页，满足深读与传播需求。可视化网页运用了Coding能力，体现了深度研究和Coding能力的结合。

4. 上手实测案例分析

• 案例背景：以了解蔡澜先生一生为例，展示Kimi深度研究功能的使用过程和效果。

• 交互细节：Kimi能理解用户意图，主动细化问题并确认边界，还可基于问题生成不同风格内容；搜索过程中主动纠偏、调整策略，如发现关键词不精准或信息不足时及时修正。

• 成果呈现：生成9345字的深度研究报告，引用近30个可溯源信源，关键信息高亮；同时提供可视化的网页，包含关键信息、配图和表格，读起来压力小。

5. Kimi的发展策略与行业思考

• 发展节奏：Kimi此前沉默被唱衰，但模型能力和产品节奏并非线性比拼。此前激进投流卷入大厂内卷赛道可能是“绝望之谷”，今年创业公司应拼技术创新和对行业的预判。

• 未来方向：Kimi选择在Agent方向正式出招，做通用智能是难而正确的事。模型即Agent，Kimi有资源和技术人才优势，致力于此值得敬佩。

6. 总结

Kimi的“深度研究”功能具有诸多优势，如深度超过ChatGPT、能自主规划流程、提供高质量信息源和双报告交付等，在技术和产品上有一定的创新和突破。虽然存在一些小瑕疵，但整体表现出色。其发展策略也体现了对行业趋势的把握和对技术创新的追求，在Agent领域的探索值得关注。