大家好，我是绛烨。
最近，我的朋友圈和AI群，几乎被一个月之暗面的新动作刷屏了—— Kimi-Researcher（深度研究）开启内测。
官方的介绍听起来非常“性感”：模型即 Agent、端到端强化学习、主动规划、万字报告、动态可视化……每一个词都在冲击着我们对 AI 助手的想象。
🚀 但是，口号喊得响，实战见真章。
它究竟是又一个“高级搜索”的Pro Max版，还是真正开启了“人人都有专属研究员”的新纪元？
作为一个深度AI用户，我没有满足于简单的提问，而是联合AI（没错，我和AI一起设计的）为 Kimi-Researcher 量身定做了一套包含整整 10道题的“魔鬼试炼”。
今天，我不直接给你评测结果，而是想分享这份“考纲”。因为它不仅能测出 Kimi 的深浅，更能帮你理解：一个强大的 AI Agent，到底应该是什么样子的。
Part 1：拆解 Kimi 的“超能力”：它凭什么叫 Researcher？
在开始“考试”前，我们先来划一下官方宣传的“知识点”。Kimi-Researcher 号称能做到：
🤔 主动思考与澄清：
会像真人助理一样，反问你，确保没理解错需求。
🌐 海量搜索与筛选：
平均规划74个关键词，访问206个网址，最后只筛选出 前3.2% 的高质量内容。这信息处理能力，堪称恐怖。
✍️ 双重成果交付：
不仅给你一份平均万字、引用详实的深度报告，还有一个可交互、可分享的动态可视化报告（思维导图）。
🤖 “零结构”智能体：
没有人类预设的固定流程，全靠模型自己“悟”，在反复试错中学会如何解决问题。
简单说，你给它一个问题，它就像一个真正的研究员，自己去规划、查资料、去伪存真、分析总结，最后把报告和PPT（可视化报告）拍在你桌上。
那么，我们就用它宣称的能力，去设计最刁钻的考题。
Part 2：“魔鬼试炼”开启：我们的10道考验
我们设计的10个 Case，覆盖了四大领域，层层加压，旨在探寻 Kimi-Researcher 的能力边界。
第一关：硬核科技与商业洞察 🧐
这个环节是“真刀真枪”的考验，看它能否在专业人士最看重的领域提供价值。
Case 1：《固态电池技术对决》
考题精髓： 对比分析硫化物和氧化物两条固态电池技术路线，从原理、瓶颈、代表公司到最新商业化进展，给出潜力预判。
对比分析当前主流的两种固态电池技术路线：硫化物电解质和氧化物电解质。请从技术原理、核心优势、技术瓶颈、代表性公司（包括初创和巨头）、以及最新的商业化进展（2024年至今）这几个方面进行深度研究。最终报告需要包含对两种技术路线未来发展潜力的预判。
这个 Case 直接对标其“算法同学”用法，考察 Kimi 在硬核科技领域的垂直深度。
固态电池技术复杂、信息更新快，非常考验其信息检索、筛选和整合能力，是检验其能否成为合格“研究助理”的试金石。
请深度研究并撰写一份关于‘冠脉支架’的竞品分析报告，核心是对比中国主流品牌（如微创医疗、乐普医疗）与国际顶尖品牌（如美敦力、雅培）的最新一代产品。分析需覆盖：
技术参数对比：材质（如钴铬合金、可降解材料）、涂层药物、支架壁厚、输送系统性能等。
临床数据对比：关键的临床试验结果，如术后内膜覆盖率、晚期管腔丢失、靶血管失败率等。
技术差距与独特优势：客观分析国产品牌在技术上与国际顶尖水平的主要差距，并明确指出国产支架是否在某些方面（如针对特定病变的适应性、性价比等）已形成独特优势。
市场准入与价格：简述各产品在主要市场（中美欧）的准入情况及集采政策下的价格趋势。
深度研究2023年发生的‘OpenAI宫斗事件’的全过程。请详细梳理从Sam Altman被解雇到最终回归的时间线，关键节点各方（董事会、主要投资者如微软、公司员工）的立场和行动是什么？并汇总分析此事件对AI行业公司治理、技术伦理以及后续行业格局可能产生的深远影响。请引用至少3篇不同立场（如支持董事会、支持Sam、中立分析）的深度评论文章。
第二关：专业技能与实用工具 🛠️
这个环节，我们不满足于只做“分析师”，而是要让它成为能直接交付成果的“实干家”。
Case 4：《机载激光雷达入门手册》
考题精髓：编写一份从“小白科普”到“专业实战”的完整手册，包含术语解释、软硬件介绍和案例教学。
来源：评论区
请为非专业人士编写一份《机载激光雷达（LiDAR）技术入门与应用手册》。这份手册需要满足以下结构和要求：
第一部分：核心术语通俗解释：用初学者（甚至小学生）能听懂的语言解释关键术语，如点云、激光脉冲、回波、IMU、GNSS等。
第二部分：行业概览：专业全面地介绍常见的LiDAR硬件品牌与软件工具，以及可搭载的无人机或飞机平台。
第三部分：实战案例：以‘山区地形测绘’为例，详细描述从数据采集、质量检查、数据处理（如去噪、分类、地面点提取）到最终成果提交的全流程。
第四部分：前沿洞察：总结该领域的新技术方向、行业常见痛点，以及业内专家的一些共识性观点。
这个案例的核心是测试 Kimi 生成不同体裁内容 的能力。
相比分析报告，手册更侧重于知识的系统性、教学性与实用性。这考验 Agent 是否能理解用户的深层意图（“我要学这个”），并相应地调整其内容组织和语言风格，是检验其智能体“柔性”的重要指标。
Case 5：《AI法案 vs GDPR：出海避坑指南》
考题精髓：为计划出海欧洲的中国AI公司，深度对比分析欧盟《AI法案》与GDPR的关键条款，并提供一份可操作的合规清单。
测试目的：能否处理高度专业的跨国法律文本，并转化为实用商业建议？
我是一家中国的AI应用开发公司，计划推出一款包含AIGC（图片生成）功能的应用到欧洲市场。请帮我深度研究并对比分析欧盟的《AI法案》（AI Act）与《通用数据保护条例》（GDPR）中，对我的产品可能产生影响的关键条款。请重点关注透明度义务、数据处理、风险等级划分和潜在的法律责任。最后，请为我提供一个简要的合规清单（Checklist）。
直接复现并加压其“法务朋友”的用例。
相比东南亚隐私法，欧盟的法律体系更成熟也更复杂，《AI法案》更是前沿话题。此 Case 考验其处理高度专业化、结构化文本（法律条文）并将其转化为实用建议的能力。
Case 6：《自媒体人求职宝典》
考题精髓：全面分析自媒体行业的公司类型、核心岗位矩阵、所需技能和职业发展路径，形成一份完整的就业指南。
测试目的：能否成为个人职业发展的“智能顾问”，提供结构化的职业规划？
为有志于投身‘自媒体/新媒体’行业的求职者，撰写一份详尽的就业指南。研究内容需包括：
行业生态分析：主流的公司类型有哪些（如MCN机构、品牌方市场部、内容平台、代运营公司等），各自的商业模式和文化特点是什么？
核心岗位矩阵：梳理从内容创作、运营推广、数据分析到商业化变现的全链条中，有哪些典型岗位（如内容策划、编导、主播、投放优化师、商务BD等）。
能力要求与发展路径：分析各核心岗位所需的技能（硬技能和软技能），并描绘典型的职业晋升路径。
求职建议：如何准备作品集、简历，以及在面试中如何展现自己的优势。
这个案例代表了用户在 个人发展和职业规划 上的强需求。它考验 Kimi 能否将分散的行业信息、招聘信息和经验分享，整合成一份高度结构化、实用性强的“指南”类文档，检验其从“研究者”到“导师/顾问”角色的转换能力。
第三关：跨界生活与文化考古 🍷
一个顶级的智能体，也应充满对世界的好奇心。我们来看看它的知识广度、品味和批判性思维。
Case 7：《互联网猫咪 Meme 编年史》
考题精髓：梳理近20年从“不爽猫”到“敬礼猫”的流行梗历史，并分析其背后的互联网文化变迁。
请撰写一份《互联网猫咪Meme（梗图）编年史（2005-2025）》。报告需以时间为线索，梳理并介绍每个时期的代表性猫咪梗（如不爽猫Grumpy Cat、键盘猫Keyboard Cat、惊讶猫Oli、长条猫Longcat、敬礼猫等）。对每个梗的介绍应包含：大致的流行年份、起源故事、文化内涵（即‘梗点’所在），及其传播方式。在报告最后，请分析这些猫咪梗的演变，是如何反映出互联网平台（从论坛/博客到YouTube再到TikTok）和网民表达方式的变迁。
这是一个典型的“低赌注、高难度”案例。
说它“低赌注”是因为内容轻松，不涉及严肃决策；说它“高难度”是因为信息极其零散、非官方，且需要极强的文化敏感度和洞察力。它能有效检验 Kimi 在处理 现代流行文化、网络亚文化 这类“软知识”上的能力，是其知识广度和深度的绝佳测试。
Case 8：《Citywalk：一场都市的浪漫出逃》
考题精髓： 研究“Citywalk”这一生活方式的全球兴起与本土化演变，并深入分析其背后反映的当代青年文化心理。
测试目的： 能否洞察和分析新兴的、定性的、由体验驱动的社会文化现象？
研究 ‘Citywalk’（城市漫步）这一生活方式，从它在全球范围内的兴起背景、在中国的本土化演变、主要参与人群画像、商业化模式（如付费路线、社交平台玩法、与实体商业结合等），以及它所反映的当代青年消费观念和文化心理，进行一次全面的深度研究。
这是一个典型的“软性”研究课题，数据点不像科技或财经那样明确。
它考验 Kimi-Researcher 是否能跳出结构化数据的舒适区，在文化、社会、消费等领域进行高质量的定性分析和趋势洞察，检验其能力的广度。
Case 9：《冰岛摄影之旅终极策划》
考题精髓：策划一次为期10天的冰岛深度摄影之旅，要求必须包含小众但极为上镜的机位点，并提供精确GPS坐标和摄影技巧。
测试目的：在开放式、创造性的生活规划任务下，它的自主性和信息整合能力如何？
为我策划一次为期10天的冰岛深度摄影之旅，要求必须包含至少三个小众但极为上镜的机位点。最终交付物需包括：每日详细行程（含交通方式建议）、每个地点的最佳拍摄时间与季节、所推荐机位的精确GPS坐标或地图链接、以及相应的摄影技巧提示（如曝光参数、滤镜使用等）。
这个 Case 模拟一个完全开放、没有固定研究框架的生活类需求。
它旨在检验其核心技术——“零结构、结果驱动的强化学习”。看它在没有明确“研究报告”模板的情况下，如何自主定义问题、规划步骤、调用工具并创造出一个复合型的、有价值的交付物。
Case 10：《Kimi，请你分析一下你自己》
考题精髓：让Kimi-Researcher基于公开信息，分析像它这样的“端到端强化学习Agent”与传统Agent相比的优劣势，并预测未来发展。
测试目的：（极限挑战）它具备“元认知”能力吗？敢不敢、能不能客观地剖析自己？
基于月之暗面官方发布的技术报告（如果可以检索到）和你自身的设计原理，深度分析像你（Kimi-Researcher）这样的‘端到端强化学习Agent’，与基于复杂提示词工程（Chain-of-Thought, Tree-of-Thought）和固定流程编排的传统Agent相比，存在哪些核心优势和潜在劣势？并预测未来Agent技术可能的发展方向。
这是一个“让模型研究模型”的元任务。
它极度考验模型的抽象推理能力和信息检索的精准度。如果 Kimi 能完成这个任务，将有力地证明它不仅仅是一个信息聚合器，而是具备了相当程度的理解和分析复杂概念的能力，真正体现了其“深度研究”的定位。
Part 3：我们到底在测什么？一份好的 AI 研究报告的“金标准”
设计了这么多考题，我们最终想衡量的，是以下五个维度的能力，这也是我认为评判所有“Researcher”类 Agent 的金标准：
✅ 深度与准确性 (Depth & Accuracy)是维基百科的搬运工，还是能提供真知灼见的行业专家？信息的准确性和专业深度是基石。
🧠 逻辑与批判性思维 (Logic & Critical Thinking)面对冲突信息，它会如何抉择？面对伪科学，它能否坚守科学立场？这决定了它是“智能”还是“智障”。
⏱️ 信息时效性 (Timeliness)它给出的信息是几年前的旧闻，还是截至昨天的最新动态？对于瞬息万变的世界，这一点至关重要。
🎨 结构与可用性 (Structure & Usability)交付的报告是杂乱无章的文字堆砌，还是结构清晰、重点突出、甚至能直接拿来用的PPT或手册？这决定了它的“完成度”。
👻 “智能体”的灵魂 (The "Agent" Soul)最关键的一点。在整个过程中，我能否感受到它的自主性？它是在机械地执行命令，还是真的在像一个智慧生物一样，自主地规划、探索、判断和创造？这是它能否被称为“Agent”的灵魂所在。
写在最后
Kimi-Researcher 的出现，无疑是国内大模型走向 Agent 时代的一个重要里程碑。它描绘的蓝图——将深度研究这项过去属于少数机构的“奢侈品”，赋能给每一个普通人——让人无比兴奋。
目前它还处在小范围测试，每月有20次的额度，这本身也说明了其背后巨大的算力消耗。但通过我们设计的这套“魔鬼试炼”，我们有理由相信，AI Agent 的进化速度，将远超我们的想象。
它或许还不是完美的“最强研究助理”，但它已经推开了那扇门。
现在，球踢给各位了。
如果给你一次深度研究的机会，你最想用 Kimi-Researcher 研究什么问题？
欢迎在评论区留下你的“考题”，让我们一起见证 AI 的成长！