每次打开 Kimi，你看到的是聊天窗口。打字提问，得到答案，关闭标签。90% 的人这样用。但这只是产品能力的 10%。
Agent Swarm 不是聊天界面，是多代理编排系统。你给它一个项目简报，它启动最多 300 个领域专业子代理，并行工作，每个处理一部分，协调最多 4,000 步。输出是实际文件：PDF、电子表格、网站、数据集、代码。
财务现实
Agent Swarm 替代的是什么：
- 100 份定制简历：专业服务 30,000 → Agent Swarm：一个提示
- 40 篇论文综述：研究助理 $10,000+，四周 → Agent Swarm：一个提示，带引用，格式化
- 30 个落地页：Web 开发者 60,000 → Agent Swarm：一个提示
三个任务，100,000 的专业劳动。一个工具。
15 条规则
核心思维转变
规则 1：以交付物思考，不以答案思考
Agent Swarm 不是问答工具，是项目执行引擎。
- 错误："你能解释 X 吗？"
- 正确："输出：30 个 HTML 文件，每个商店一个，按商家名称命名"
规则 2：批量是杠杆所在
Agent Swarm 在有 N 个某物时强大 10 倍。
- 100 个职位描述 → 100 份简历
- 40 篇研究论文 → 完整文献综述
- 30 个商业档案 → 30 个网站
规则 3：四大主导任务类型
- 深而广的研究（多来源、多角度、综合输出）
- 大批量文件处理（并行而非串行）
- 多部分分析（研究→写作→格式化）
- 输出密集型工作（结果需要是文件，不是消息）
规则 4：Skills 倍增输出
完成可重复工作流后："保存整个工作流为可重用 Skill。包括：输入格式、代理步骤、输出格式。"
规则 5：真实数据胜过抽象描述
PDF 文件 > 摘要。URL > 描述。电子表格 > 要点。
正确设置
规则 6：写项目简报，不是问题
- 错误："你能帮我分析这些职位描述并创建简历吗？"
- 正确："项目：求职批量。输入：100 个职位描述文件。输出：100 份定制简历 PDF..."
规则 7：先指定输出格式
每个提示以"输出：[文件类型]/[数量]/[命名规范]/[格式细节]"开头。
规则 8：喂文件，不是描述
附加所有相关文件。Agent Swarm 像 300 个人一样读取文件。
规则 9：执行前审查代理计划
提交项目简报后，Agent Swarm 在执行前展示计划。检查：范围理解是否正确？步骤数是否合理？输出计划是否匹配需求？
规则 10：保存可重复工作流为 Skills
强提示的 5 条规则
规则 11：以数字开头 每个提示应以所需输出数量开头。数字锚定 swarm 的范围校准。
规则 12：将复杂工作拆分为明确阶段 "第一阶段：研究... 第二阶段：构建..."
规则 13：在输出规范中量化输出 不要说"全面报告"，说"40 页报告，执行摘要、方法论、5 章各 6 页、参考文献"。
规则 14：用真实数据作为锚点 附加定义范围的真实文件。
规则 15：以 Skill 指令结尾 "完成后，保存整个工作流为可重用 Skill..."
底层模型
Kimi K2.6，SWE-Bench Pro 得分 58.6%（Claude Opus 4.6 为 53.4%）。开源权重。输入 token 5.00）。
基础设施比大多数团队付费的更好。Agent Swarm 层做的是单个模型无法独自完成的并行执行。
关键指标
输出文件数/提示 = 杠杆比率
- 一个提示 → 100 份简历 = 100x 杠杆
- 一个提示 → 1 条消息 = 1x
你在用聊天机器人。
如何找到它
打开 kimi.moonshot.cn。左侧边栏：New Chat、Slides、Websites、Docs、Deep Research、Sheets、Agent Swarm、Kimi Code、Kimi Claw。点击 Agent Swarm。
这就是 300 个代理居住的房间。