昨天，月之暗面發了篇博客，介紹了一款名為 Kimi-Researcher 的自主 Agent。

這款 Agent 擅長多輪搜索和推理，平均每項任務執行 23 個推理步驟，訪問超過 200 個網址。它是基于 Kimi k 系列模型的內部版本構建，并完全通過端到端智能體強化學習進行訓練，也是國內少有的基于自研模型打造的 Agent。

GitHub 鏈接：https://moonshotai.github.io/Kimi-Researcher/

在「人類最后一場考試」(Humanity's Last Exam) 中，Kimi-Researcher 取得了 26.9% 的 Pass@1 成績，創下最新的 SOTA 水平，Pass@4 準確率也達到了 40.17%。

從初始的 8.6% HLE 分數開始，Kimi-Researcher 幾乎完全依靠端到端的強化學習訓練將成績提升至 26.9%，強有力地證明了端到端智能體強化學習在提升 Agent 智能方面的巨大潛力。

Kimi-Researcher 還在多個復雜且極具挑戰性的實際基準測試中表現出色。在 xbench （一款旨在將 AI 能力與實際生產力相結合的全新動態、專業對齊套件）上，Kimi-Researcher 在 xbench-DeepSearch 子任務上平均 pass@1 達到了 69% 的分數（4 次運行的平均值），超越了諸如 o3 等帶有搜索工具的模型。在多輪搜索推理（如 FRAMES、Seal-0）和事實信息檢索（如 SimpleQA）等基準測試中，Kimi-Researcher 同樣取得了優異成績。

舉個例子。我們想找一部外國動畫電影，但只記得大概劇情：

我想找一部外國的動畫電影，講的是一位公主被許配給一個強大的巫師。我記得她被關在塔里，等著結婚的時機。有一次她偷偷溜進城里，看人們縫紉之類的事情。總之，有一天幾位王子從世界各地帶來珍貴禮物，她發現其中一位王子為了得到一顆寶珠作為禮物，曾與當地人激烈交戰。她指責他是小偷，因為他從他們那兒偷走了圣物。

隨后，一個巫師說服國王相信她在撒謊，說她被某種邪靈附體，并承諾要為她“凈化”，作為交換條件是娶她為妻。然后巫師用魔法讓她變成一個成年女子，并把她帶走。他把她關進地牢，但她有一枚可以許三個愿望的戒指。

由于被施了魔法，讓她失去了逃跑的意志，她把前兩個愿望浪費在了一些愚蠢的東西上，比如一塊布或者一張床之類的……然后她好像逃出來了……并且耍了那個巫師一把……她后來還找到了一塊可以生出水的石頭……我記得還有人被變成青蛙……

整部電影發生在一個有點后末日設定的世界里，是一個古老魔法文明崩塌幾百年之后的背景。如果有人知道這是什么電影，請告訴我。我一直在找這部電影，已經找了好久了。

Kimi-Researcher 就會根據給定的模糊信息進行檢索，最終識別出該電影為《阿瑞特公主》，并一一找出該電影與劇情描述之間的對應關系。

此外，它還能進行學術研究、法律與政策分析、臨床證據審查、企業財報分析等。

Kimi–Researcher 現已開始逐步向用戶推出，可以在 Kimi 內實現對任意主題的深入、全面研究。月之暗面也計劃在接下來的幾個月內開源 Kimi–Researcher 所依賴的基礎預訓練模型及其強化學習模型。

端到端的智能體強化學習

Kimi–Researcher 是一個自主的智能體與思維模型，旨在通過多步規劃、推理和工具使用來解決復雜問題。它利用了三個主要工具：一個并行的實時內部搜索工具；一個用于交互式網頁任務的基于文本的瀏覽器工具；以及一個用于自動執行代碼的編碼工具。

傳統 agent 開發存在以下幾個關鍵限制：

• 基于工作流的系統：多智能體工作流將角色分配給特定智能體，并使用基于提示的工作流進行協調。雖然有效，但它們依賴于特定的語言模型版本，并且在模型或環境發生變化時需要頻繁手動更新，從而限制了系統的可擴展性和靈活性。
• 帶監督微調的模仿學習（SFT）：模仿學習能使模型很好地對齊人類演示，但在數據標注方面存在困難，尤其是在具有長時間跨度、動態環境中的智能體任務中。此外，SFT 數據集通常與特定工具版本強耦合，導致隨著工具的演變，其泛化能力會下降。

端到端的智能體強化學習（agentic RL）訓練的是一個能夠整體性解決問題的單一模型：給定一個查詢，智能體會探索大量可能的策略，通過獲得正確解答的獎勵進行學習，并從整個決策軌跡中總結經驗。與監督微調（SFT）不同，端到端方法天然適應長程、基于當前策略的推理過程，并能動態適應工具與環境的變化；也不同于模塊化方法，它將規劃、感知、工具使用等能力融合在一個模型中統一學習，無需手工編寫規則或工作流模板。

OpenAI 的 Deep Research 等先前研究也展示了這種方法的強大性能，但它也帶來了新的挑戰：

• 動態環境：即使面對相同的查詢，環境結果也可能隨時間發生變化，智能體必須具備適應不斷變化條件的能力。目標是實現對分布變化的魯棒泛化能力。
• 長程任務：Kimi–Researcher 每條軌跡可執行超過 70 次搜索查詢，使用的上下文窗口長度甚至達數十萬 token。這對模型的記憶管理能力以及長上下文處理能力提出了極高要求。
• 數據稀缺：高質量的用于智能體問答的強化學習數據集非常稀缺。該研究團隊通過自動合成訓練數據的方式解決這一問題，從而實現無需人工標注的大規模學習。
• 執行效率：多輪推理和頻繁工具調用可能導致訓練效率低下，GPU 資源利用不足。優化 rollout 效率是實現可擴展、實用的智能體強化學習訓練的關鍵。

研究方法

Kimi–Researcher 是通過端到端的強化學習進行訓練的。研究團隊在多個任務領域中觀察到了智能體性能的持續提升。圖 2-a 展示了 Kimi–Researcher 在強化學習過程中整體訓練準確率的變化趨勢；圖 2-b 則呈現了模型在若干內部數據集上的性能表現。

訓練數據

為了解決高質量智能體數據集稀缺的問題，研究團隊在訓練語料的構建上采取了兩種互補的策略。

首先，他們設計了一套具有挑戰性的、以工具使用為核心的任務，旨在促進智能體對工具使用的深入學習。這些任務提示被刻意構造為必須調用特定工具才能解決 —— 從而使得簡單的策略要么根本無法完成任務，要么效率極低。通過將工具依賴性融入任務設計中，智能體不僅學會了何時調用工具，也學會了在復雜的現實環境中如何高效協同使用多種工具。（圖 3 展示了在這些訓練數據中，模型對工具的調用頻率。）

其次，他們策劃并整合了一批以推理為核心的任務，旨在強化智能體的核心認知能力，以及其將推理與工具使用結合的能力。該部分進一步細分為以下兩類：

• 數學與代碼推理：任務聚焦于邏輯推理、算法問題求解和序列計算。Kimi–Researcher 不僅依賴思維鏈進行解題，還能結合工具集解決這類復雜問題。
• 高難度搜索：這類任務要求智能體在上下文限制下進行多輪搜索、信息整合與推理，最終得出有效答案。案例研究表明，這些高難搜索任務促使模型產生更深層的規劃能力，以及更健壯、工具增強的推理策略。

為了大規模構建這一多樣化提示集，研究團隊開發了一條全自動數據生成與驗證流程，可在極少人工干預下生成大量問答對，同時保證數據的多樣性與準確性。對于合成任務而言，確保「準確的標準答案（ground truth, GT）」至關重要，因此他們引入了一種強大的 GT 提取方法，以盡可能確保每個問題都配有可靠的答案。

此外，他們還設計了嚴格的過濾流程，以剔除歧義、不嚴謹或無效的問答對；其中引入的 Pass@N 檢查機制，可確保僅保留具有挑戰性的問題。圖 4 展示了基于兩項實驗結果的合成任務效果評估。

強化學習訓練

該模型主要采用 REINFORCE 算法進行訓練。以下因素有助于提升訓練過程的穩定性：

• 基于當前策略的數據生成（On-policy Training）：生成嚴格的 on-policy 數據至關重要。在訓練過程中，研究團隊禁用了 LLM 引擎中的工具調用格式強制機制，確保每條軌跡完全基于模型自身的概率分布生成。
• 負樣本控制（Negative Sample Control）：負樣本會導致 token 概率下降，從而在訓練中增加熵崩塌（entropy collapse）的風險。為應對這一問題，他們策略性地丟棄部分負樣本，使模型能夠在更長的訓練周期中持續提升表現。

Kimi–Researcher 使用基于最終結果的獎勵機制進行訓練，以在動態訓練環境中保持一致的偏好方向。

• 格式獎勵（Format Reward）：如果軌跡中包含非法的工具調用，或上下文 / 迭代次數超出限制，模型將受到懲罰。
• 正確性獎勵（Correctness Reward）：對于格式合法的軌跡，獎勵依據模型輸出與標準答案（ground truth）之間的匹配程度進行評估。

為了提升訓練效率，研究團隊在正確軌跡上引入了 gamma 衰減因子（gamma-decay factor）。該機制鼓勵模型尋找更短、更高效的探索路徑。例如，兩條最終結果相同的正確軌跡，較短的那一條將因其前期行為更高效而獲得更高獎勵。

上下文管理

在長程研究任務中，智能體的觀察上下文可能會迅速膨脹。如果沒有有效的記憶管理機制，普通模型在不到 10 次迭代內就可能超過上下文限制。為了解決這一問題，研究團隊設計了一套上下文管理機制，使模型能夠保留關鍵信息，同時舍棄無用文檔，從而將單條軌跡的迭代次數擴展至 50 次以上。

早期的消融實驗表明，引入上下文管理機制的模型迭代次數平均提升了 30%，這使其能夠獲取更多信息，進而實現更優的任務表現。

大規模智能體RL infra

為應對大規模智能體強化學習在效率與穩定性方面的挑戰，研究者構建了一套具備以下關鍵特性的基礎設施體系：

• 完全異步的 rollout 系統：實現了一個具備擴展性、類 Gym 接口的全異步 rollout 系統。基于服務端架構，該系統能夠高效并行協調智能體的軌跡生成、環境交互與獎勵計算。相較于同步系統，這一設計通過消除資源空轉時間顯著提升了運行效率。
• 回合級局部回放（Turn-level Partial Rollout）：在 Agent RL 訓練中，大多數任務可在早期階段完成，但仍有一小部分任務需要大量迭代。為解決這一長尾問題，研究者設計了回合級局部回放機制。具體來說，超出時間預算的任務將被保存至 replay buffer，在后續迭代中以更新后的模型權重繼續執行剩余部分。配合優化算法，該機制可實現顯著的 rollout 加速（至少提升 1.5 倍）。

強大的沙盒環境：研究者構建了統一的沙盒架構，在保持任務隔離性的同時，消除了容器間通信開銷。基于 Kubernetes 的混合云架構實現了零停機調度與動態資源分配。Agent 與工具之間通過 MCP（Model Context Protocol）進行通信，支持有狀態會話與斷線重連功能。該架構支持多副本部署，確保在生產環境中具備容錯能力與高可用性。

智能體能力的涌現

在端到端強化學習過程中，研究者觀察到 Kimi–Researcher 出現了一些值得關注的能力涌現。

• 面對多來源信息沖突時，Kimi–Researcher 能通過迭代假設修正與自我糾錯機制來消除矛盾，逐步推導出一致且合理的結論。
• 展現出謹慎與嚴謹的行為模式：即便面對看似簡單的問題，Kimi–Researcher也會主動進行額外搜索，并交叉驗證信息后再作答，體現出高度可靠性與信息安全意識。

更詳細的內容，可參閱原文。