Kimi在内测的深度研究有点东西，国内Agent也可以开卷了

主要观点总结

本文描述了作者对Kimi深度研究功能的测试体验，包括其深度研究过程的细节，如搜索、阅读、总结等动作，以及与其他AI工具如Gemini、国内其他AI搜索工具等的对比。作者还分享了关于Agent赛道的一些看法，以及对国内Agent模型能力的评价。最后，作者介绍了关于Agent的资料整理以及腾讯文档的「知识空间」和「AI学习行动圈」的相关情况。

关键观点总结

关键观点1: Kimi深度研究功能体验

作者测试了Kimi的深度研究功能，对其搜索、阅读、总结等动作进行了详细描述，并与其他AI工具进行了对比。Kimi采用“隧道视野式”工作方法，而Gemini则采用“金字塔”式研究策略。作者对Kimi的研究过程进行了评价，认为其模型在任务理解、过程约束引导、结果筛选等方面有所提升。

关键观点2: 国内Agent赛道现状

作者认为国内Agent赛道的发展受限于模型能力，如环境感知、任务规划和反馈迭代等步骤的执行力不足。但从Kimi的深度研究任务表现来看，国内Agent赛道也有卷起来的可能。

关键观点3: 知识资料和社区分享

作者分享了关于Agent的知识资料，包括Anthropic、OpenAI等的实践指导手册和提示词工具列表。还介绍了腾讯文档的「知识空间」和「AI学习行动圈」，包括知识星球、微信交流群和AI吹水局直播等核心学习交流阵地。

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