Kimi Deep Research 与 Agent Swarm 使用指南

先搞清楚你在用哪个模式

打开 kimi.ai，当前 Kimi Web / App 的主模型已经是 Kimi K2.6。你在前台看到的不是不同底模，而是四种工作模式：Instant、Thinking、Agent 和 Agent Swarm。模型底座是 K2.6，区别主要在于执行深度和是否启用多智能体。

模式不是越高级越好。随手问个问题用 Instant 就够了；Thinking 适合需要推理链的问题；Agent 适合让它自己去搜索、阅读、分析，然后交一份结构化结果；Agent Swarm 则是同时派出多个子代理并行处理，专门应对材料量特别大的研究任务。

Deep Research 实际用起来是什么样

切到 Agent 或 Agent Swarm 模式，输入一个研究型问题，比如对比 2026 年主流 AI 编程助手的核心功能和定价。它通常会这样工作：

1. 先把你的问题拆成若干子问题
2. 针对每个子问题并行搜索和阅读网页
3. 从搜到的内容中提取关键信息
4. 最终汇总成一份有结构、有来源的研究报告

中文内容的覆盖优势

这是 Kimi 相对 Perplexity、Gemini 的主要差异。微信公众号文章、知乎回答、中文行业报告、中文论坛帖子这些内容源，Kimi K2.6 搜到和整合的概率通常更高。研究主题偏中文市场或国内行业时，这个优势比较明显。

长文档处理

你可以直接上传 PDF、Word 文档，或者贴网页链接，让它基于这些材料做问答、摘要、对比。

实际边界

• 单个文件建议控制在 100 页以内，太长会影响后半段召回率
• 多文件场景下，建议按主题分组上传，不要把完全不相关的文件混在一起
• 中文 PDF 的识别率不错，但扫描件质量差的话仍然建议先做 OCR
• 表格数据的理解比纯文字弱，关键数字最好手动核对

推荐的使用顺序

1. 先把问题定义清楚

先想清楚到底要研究什么、最终产出什么格式、边界在哪，再开 Agent。问题越具体，研究结果越有用。

2. 小范围任务先用 Agent

先让 Agent 跑一轮，看看研究方向对不对、覆盖面够不够。这步成本低、速度快，适合先试探。

3. 大范围任务再上 Agent Swarm

如果要处理几十份材料、跨多个子课题并行研究、做长报告整合，这时 Swarm 才有价值。小任务上它不一定比普通 Agent 更划算。

4. 结果一定要人工复核

Kimi K2.6 的研究报告通常附带来源链接，但高价值结论仍然必须点进原始来源确认一遍。

和其他研究工具怎么配合

Perplexity 查英文学术和权威来源，Kimi K2.6 做中文资料的系统性整合，Gemini Deep Research 处理 Google 生态内的内容并直接输出到 Docs。NotebookLM 更适合把已经确认的来源放进同一个资料库里，后续围绕原文继续追问和复核。

如果任务偏中文市场、中文网页和行业资料，可以先用 Kimi 跑第一轮研究；如果任务偏英文资料和公开网页，可以搭配 Perplexity；如果资料已经沉淀成 PDF、网页和文档，后面再放进 NotebookLM。需要把研究结果写成报告或方案时，可以再接 Gemini 或 ChatGPT 做结构整理。